Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CYCLOTRON Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK)
Abd Rabi
Universitas Merdeka Malang
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Tingkat Kematangan Kopra Mengunakan Metode naïve bayes Yunaldi Adang; Abd Rabi; Rahman Arifuddin
CYCLOTRON Vol 3, No 1 (2020): CYCLOTRON
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (425.364 KB) | DOI: 10.30651/cl.v3i1.4307

Abstract

Abstrak-NegaraoIndonesiaomemiliki banyakojenis macamoperkebunan, salahosatunya yaituoperkebunan kelapa. Salahosatu bentuk pengolahanokelapa adalahodengan menjadikannyaokopra. Kopra adalahokelapa yangotelah dikeluarkanoisinya danodikeringkan. Pengeringan kopraobiasanya dengan caraopengasapan, danopengeringan dibawah sinaromatahari. Perkembanganoperangkat kerasodan perangkat lunakokomputer yang begitu cepat dan didukungokonsep data miningoberupa klasifikasiopola sertaoteknik-teknik pengolahanocitra, maka diharapkan penentuanoklasifikasi kualitasokopra dengan bantuanokomputer dapatodirealisasikan untukomembantu mempercepat pekerjaanomanusia pada umumnyaodan penjual kopraosecara khususnya.otujuan penelitianoini adalahomembangun aplikaasiountuk memperdiksiopersentase kekeringanosampel dagingokelapao(kopra). Salah satuocaraomeningkatkanonilaioekonomisokopra terutama untukopasar ekspor danomempermudah petani dalam membedakan kualaitasokopra dan hargaojual menjadiolebih baik sesuai dengan tingkat kematangannya. Dengan memperhatikan halotersebut maka penulis melakukanopenelitian denganojudul “Klasifikasi Tingkat  KematanganoKopraoMengunakanoMetode SegmentasioNaiveoByes’’.  Kata kunci- Kopra ,oRaspberry pi,oKamera,oCitra Digital Abstract-Indonesiaohas manyotypes ofoplantations,oone ofowhich isococonut plantations.oOne form ofococonut processing isoby making it copra.oCopra is coconutothat has been extracted and dried.oCopra drying is usually by fogging,oand drying inothe sun.oThe developmentoof computerohardware andosoftware is so fastoand supported by theoconcept of data mining inothe form of patternoclassification andoimage processingotechniques, it is expected that the determination of copra quality classifications with the help of computers can be realized to help speed up human work in general and copra tokeh in particular. the purpose of this study was to develop an applicationoto predict theopercentage ofococonut meato(copra) drought.oOne of the waysoto improveocopra economic value is mainly for the export market and it is easy for farmers to differentiate copra quality and selling priceoaccording to their level ofomaturity.oWith that in mind,othe authorsoconducted a studyoentitled "Copra MaturityoClassification Using theoDigital ImageoNaive Byes". Keywords - Copra,oRaspberry pi,oCamera,oDigitaloImage
Citra Identifikasi Warna dengan Metode Nilai Hue Secara Realtime Berbasis Web Camera dan Raspberry Pi Karitas Darson; Yandhika Surya Akbar Gumilang; Abd Rabi
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2023: SNESTIK III
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2023.4100

Abstract

Di era society 5.0 dimana teknologi sudah berkembang cukup masif perlunya adaptasi pada masyarakat untuk mulai mengimplementasikan teknologi pada kehidupan sehari-hari. Salah satunya yaitu teknologi dibidang pengolahan citra. Penelitian ini mengimplementasikan pengolahan citra untuk mendeteksi 6 warna. 6 warna yaitu merah, kuning, hijau, ungu, biru, dan oranye. Digunakan raspberry pi sebagai otak proses dan web camera 2 megapiksel sebagai inputan. Pendeteksian warna menggunakan metode nilai hue. Deteksi warna merah rentang nilai hue 1 sampai 4, oranye 5 sampai 22, kuning 23 sampai 32, hijau 33 sampai 77, biru 78 sampai 130 dan violet 131 sampai 169. Setelah dilakukan penelitian, dapat disimpulkan bahwa penelitian ini dapat dinyatakan valid karena memiliki presentase pendeteksian 88% berhasil mendeteksi 6 warna. Jika warna yang dideteksi diluar 6 warna yang sudah ditentukan maka alat akan mendeteksi warna yang rentang hue-nya mendekati.
Metode CNN Dan Metode Haar Cascade Untuk Mendeteksi Sepeda Motor Yang Melintasi Area Trotoar Utsman Hadi Zaini; Abd Rabi
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 5, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v5i2.6744

Abstract

Penggunaan trotoar di indonesia masih belum optimal dikarenakan masih banyak yang menggunakan trotoar sebagai lahan parkir, tempat berjualan, dan pengendara sepeda motor yang nekat melewati trotoar pada saat terjadi kemacetan yang dapat membahayakan pejalan kaki. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeteksi objek sepeda motor yang melewati trotoar dengan menggunakan pengolahan citra digital dengan metode CNN dan metode Haar Cascade sebagai perbandingannya untuk mendeteksi pelanggaran sepeda motor diarea trotar agar pengendara bermotor lebih tertib dan disiplin dalam berkendara. Pengolahan citra digital dapat digunakan untuk mendeteksi keberadaan sepeda motor pada trotoar yang dihasilkan oleh kamera yang kemudian akan diolah melalui beberapa proses segmentasi, deteksi, dan klasifikasi untuk mendapatkan hasilnya. Adapun hasil penelitian ini bahwa metode deteksi objek menggunakan CNN menghasilkan tingkat akurasi sebesar 88,4% dan metode Haar Cascade mendapatkan hasil akurasi 63,4% dari hasil pengujian menggunakan beberapa gambar untuk diuji.
Co-Authors Arifuddin, Rahman Karitas Darson Utsman Hadi Zaini Yandhika Surya Akbar Gumilang Yunaldi Adang