Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro
Andi Kurniawan Nugroho
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Mechanical Engineering Transportation

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Jenis Beras Berdasarkan Ciri Fisik, Tekstur, dan Visual Luqman Fauzi; Andi Kurniawan Nugroho; Sri Heranurweni; Budiani Destyningtias
Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro Vol. 20 No. 1 (2026)
Publisher : Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/elc.v20n1.2875

Abstract

Abstrak. Klasifikasi beras penting untuk menjamin kualitas dan efisiensi sesuai dengan kebutuhan konsumen dan industri. Metode tradisional klasifikasi beras biasanya memakan waktu, subjektif, dan rentan terhadap kesalahan manusia. Mengatasi hal ini, penelitian ini merekomendasikan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan lima jenis beras, yaitu Arborio, Basmati, Ipsala, Jasmine, dan Karacadag, berdasarkan gabungan fitur fisik, tekstur, dan visual yang diperoleh dari basis data terdiri dari 75.000 gambar butir beras. Langkah-langkah prapemrosesan yang digunakan meliputi segmentasi gambar, penskalaan ke 128×128 piksel, konversi ke skala abu-abu, dan normalisasi. Fitur yang diekstraksi meliputi panjang, lebar, luas, dan rasio aspek (fitur fisik); kontras, korelasi, energi, dan homogenitas dari Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) (fitur tekstur); serta nilai RGB rata-rata, kecerahan, intensitas, dan saturasi (fitur visual). Fitur-fitur ini diterapkan dalam pelatihan dan pengujian model SVM dengan rasio pelatihan-pengujian 80:20. Ukuran evaluasi yang digunakan meliputi akurasi, presisi, recall, F1- score, dan ROC-AUC. Model SVM mencapai akurasi total 99.43%, menunjukkan kinerja dan stabilitas yang baik dalam membedakan varietas beras, terutama saat kombinasi fitur dioptimalkan. Hasil penelitian ini menegaskan pentingnya integrasi fitur secara keseluruhan dalam meningkatkan kinerja klasifikasi. Penelitian ini menawarkan solusi stabil untuk klasifikasi otomatis beras dan berkontribusi pada integrasi kecerdasan buatan dalam sektor pengolahan makanan dan pertanian.
INSTALASI SOLAR HOME SISTEM PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA SURYA SEBAGAI SUMBER ENERGI ALTERNATIF di SD IT MTA SURAKARTA Titik Nurhayati; Supari Supari; Andi Kurniawan Nugroho
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 6 No. 1 (2022): Mei (2022)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v18i1.4935

Abstract

Setiap rumah diharapkan mampu membangkitkan energi alternatif yang dapat dapat digunakan untuk melayani beban sehari-hari. Salah satu cara yang dapat diterapkan adalah setiap rumah memasang Solar Home System (SHS). Instalasi dan perancangan SHS perlu dikenalkan kepada masyarakat umum salahsatunya guru agar memiliki pengetahuan tentang Pembangkit Listrik Tenaga Surya  (PLTS). Masyarakat perlu diberi pelatihan bagaimana cara merancang dan menginstalasi SHS di rumah masing-masing. Pelatihan ini akan diberikan kepada Guru SDIT MTA Semanggi sesuai permintaan dari kepala sekolah.Permasalahan yang dihadapi mitra adalah kurangnya pengetahuan Masyarakat terutama Guru SDIT MTA Semanggi tentang (1) Bagaimana proses konversi energi dari energi matahari menjadi energi listrik, (2) Bagaimana energi matahari tersebut bisa dimanfaatkan untuk rumah tangga atau SHS, (3)Bagaimana cara merakit atau menginstal peralatan supaya terbentuk SHS. Solusi yang ditawarkan untuk menyelesaikan permasalahan mitra adalah memberikan pelatihan kepada Guru SDIT MTA Semanggi tentang bagaimana melakukan instalasi SHS PLTS sebagai sumber energi alternatif skala rumah tangga. Pelatihan dilaksanakan dengan waktu selama 3 jam pada Hari Selasa, 12 Oktober 2021Pelatihan diikuti oleh 13 Guru SDIT MTA Semanggi.  Hasil pelaksanaan pengabdian terlihat dari hasil pre test dan post test.  Hasil pretest menunjukkan bahwa dari 13 SDIT MTA Semanggi yang diberikan tidak ada yang mendapatkan nilai 100. Setelah dilakukan pelatihan, rata-rata menjawab benar sebanyak 10 Guru. Hal ini menunjukkan bahwa pemahaman Guru mengalami peningkatan sebanyak 90%, sehingga dapat diartikan setelah dilakukan pelatihan banyak Guru yang paham tentang SHS PLTS.              K
Co-Authors Budiani Destyningtias Luqman Fauzi Sri Heranurweni Supari Supari Titik Nurhayati