Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

0.659

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Teknik ITS Jurnal Sains dan Seni ITS Jurnal Buana Informatika TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi JPM17: Jurnal Pengabdian Masyarakat Annual Research Seminar Jurnal Inspiration Knowledge Engineering and Data Science Conference SENATIK STT Adisutjipto Yogyakarta JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Darmabakti : Junal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat

Arya Yudhi Wijaya

Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Author-ID : 417173

Aerospace Engineering Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 19 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2

PENGENALAN MOTIF BATIK MENGGUNAKAN ROTATED WAVELET FILTERDAN NEURAL NETWORK Arisandi, Bernardinus; Suciati, Nanik; Wijaya, Arya Yudhi
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 9, No 2, Juli 2011
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Batik merupakan kriya tekstil yang menjadi kekayaan intelektualbangsa Indonesia dan telah diakui oleh UNESCO sejak tanggal 2 Oktober 2009. Namun demikian, masyarakat Indonesia sendiri belum banyak yang mengetahui tentang perkembangan dan jenis batik yangmerupakan kekayaan budaya tersebut. Pada penelitian ini, dikembangkan sebuah perangkat lunak pengenalan motif batik yang dapat digunakan untuk mengenali motif batik secara otomatis. Fitur tekstur dari citra batik diekstrak menggunakan Rotated Wavelet Transform. Selanjutnya, hasil ekstraksi berupa vektor fitur diklasifikasikan ke dalam motif-motif batik menggunakan metode klasifikasi Neural Network (NN). Uji coba menggunakan dataset testing sama dengan dataset training menghasilkan akurasi tertinggi 100%. Sedangkan uji coba menggunakan dataset testing yang berbeda dengan dataset training menghasilkan akurasi tertinggi 78,26%. Kedua nilai akurasi tersebut didapat pada learning rate 0.8, momentum 0.9, jumlah komposisi node hidden layer [40 10 1], dan level dekomposisi ke-5.

SEGMENTASI CITRA PANORAMIK GIGI MENGGUNAKAN SIMILARITAS ANTAR GRAY LEVEL BERDASARKAN INDEX OF FUZZINESS Pratamasunu, Gulpi Qorik Oktagalu; Arifin, Agus Zainal; Yuniarti, Anny; Wijaya, Arya Yudhi; Khotimah, Wijayanti Nurul; Navastara, Dini Adni
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 14, No 1, Januari 2016
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j24068535.v14i1.a513

Metode segmentasi citra berdasarkan teori fuzzy dan similaritas antar gray level mampu mengatasi masalah ambiguitas gray level dan pencahayaan yang tidak merata yang biasa ditemui pada citra medis. Namun, segmentasi dengan penentuan initial seeds-nya berdasarkan jumlah piksel minimum menghasilkan citra yang kurang baik saat diterapkan pada citra dengan kontras yang rendah, seperti yang terdapat pada citra panoramik gigi. Pada penelitian ini diusulkan metode segmentasi citra panoramik gigi dengan penentuan initial seeds berdasarkan index of fuzziness terbesar pada histogram. Histogram dibagi kedalam tiga daerah berdasarkan posisi dari pusat fuzzy region. Kemudian, proses pengukuran similaritas antar gray level yang berada pada fuzzy region dilakukan untuk menemukan threshold yang optimal. Performa metode yang diusulkan diuji menggunakan citra panoramik gigi. Evaluasi performa dilakukan dengan menghitung nilai Misclassification Error antara citra hasil segmentasi dengan citra ground truth. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa hasil segmentasi metode yang diusulkan pada citra panoramik gigi memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan hasil segmentasi dari metode Otsu.

Multivariate Time Series Forecasting Using Recurrent Neural Networks for Meteorological Data Hariadi, Victor; Saikhu, Ahmad; Zakiya, Nurotuz; Wijaya, Arya Yudhi; Baskoro, Fajar
SENATIK STT Adisutjipto Vol 5 (2019): Peran Teknologi untuk Revitalisasi Bandara dan Transportasi Udara [ISBN XXX-XXX-XXXXX-
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/senatik.v5i0.365

Rainfall is related to a number of factors that are interdependent and influenced by dynamic global time, region and climate factors. Determination of relevant predictors is important for the efficiency of the rainfall estimator model. Although some climate modeling studies in one region/country have high accuracy, this model is not necessarily suitable for other regions. Determination of predictor variables by considering spatio-temporal factors and local / global features results in a very large number of inputs. Feature selection produces minimal input so that it gets relevant predictor variables and minimizes variable redundancy. Recurrent Neural Networks is one of the artificial neural networks that can be used to predict time series data. This study aims to predict rainfall by combining the SVM classification method and the RNN method. Tests on the Perak 1 daily and monthly weather data (WMO ID: 96933) and Perak 2 Station daily and monthly data(WMO ID: 96937), showed high accuracy results with an R2 are 92.1%; 94.1%; 90.9% and 89.6%.

Segmentasi Citra Ikan Tuna dengan Mahalanobis Histogram Thresholding dan Mahalanobis Fuzzy C-Means Kaswar, Andi Baso; Arifin, Agus Zainal; Wijaya, Arya Yudhi
Jurnal Buana Informatika Vol 7, No 3 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 3 Juli 2016
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Abstract. Fuzzy C-Means segmentation algorithm based on Mahalanobis distance can be utilized to segment tuna fish image. However, initialization of pixels membership value and clusters centroid randomly cause the segmentation process become inefficient in terms of iteration and time of computation. This paper proposes a new method for tuna fish image segmentation by Mahalanobis Histogram Thresholding (M-HT) and Mahalanobis Fuzzy C-Means (MFCM). The proposed method consists of three main phases, namely: centroid initialization, pixel clustering and accuracy improvement. The experiment carried out obtained average of iteration amount is as many as 66 iteration with average of segmentation time as many as 162.03 second. While the average of Accuracy is 98.54%, average of Missclassification Error is 1.46%. The result shows that the proposed method can improve the efficiency of segmentation method in terms of number of iterations and time of segmentation. Besides that, the proposed method can give more accurate segmentation result compared with the conventional method.Keywords: Tuna Fish Image, Segmentation, Fuzzy Clustering, Histogram Thresholding, Mahalanobis Distance.Â Abstrak. Algoritma segmentasi Fuzzy C-Means berbasis jarak Mahalanobis dapat digunakan untuk mensegmentasi ikan tuna. Namun, inisialisasi derajat keanggotaan piksel dan centroid klaster secara random mengakibatkan proses segmentasi menjadi tidak efisien dalam hal iterasi dan waktu komputasi. Penelitian ini mengusulkan metode baru untuk segmentasi citra ikan tuna dengan Mahalanobis Histogram Thresholding (M-HT) dan Mahalanobis Fuzzy C-Means (MFCM). Metode ini terdiri atas tiga tahap utama, yaitu: inisialisasi centroid, pengklasteran piksel dan peningkatan akurasi. Berdasarkan hasil ekseprimen, diperoleh rata-rata jumlah iterasi sebanyak 66 iterasi dengan rata-rata waktu segmentasi 162,03 detik. Rata-rata Akurasi 98,54% dengan rata-rata tingkat Missclassification Error 1,46%. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat meningkatkan efisiensi metode segmentasi dalam hal jumlah iterasi dan waktu segmentasi. Selain itu, metode yang diusulkan dapat memberikan hasil segmentasi yang lebih akurat dibandingkan dengan metode konvensional.Kata Kunci: Citra Ikan Tuna, Segmentasi, Fuzzy Clustering, Histogram Thresholding, Jarak Mahalanobis.

Kombinasi Fitur Tekstur Local Binary Pattern yang Invariant Terhadap Rotasi dengan Fitur Warna Berbasis Ruang Warna HSV untuk Temu Kembali Citra Kain Tradisional Nasir, Muhamad; Suciati, Nanik; Wijaya, Arya Yudhi
Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 7, No 1 (2017): Jurnal Inspiration Volume 7 Issue 1
Publisher : STMIK AKBA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35585/inspir.v7i1.2435

Salah satu bagian penting dari sistem temu kembali adalah metode ekstraksi ciri. Metode ekstraksi ciri harus invariant terhadap perubahan rotasi, hal ini dikarenakan user sering mamasukkan citra contoh yang berbeda rotasi dengan citra yang ada di database. Pada kasus temu kembali citra kain tradisional, tekstur dan warna merupakan fitur dominan serta karakteristik visual yang penting dalam membedakan antara kain yang satu dengan kain yang lain. Oleh karena itu, pada penelitian ini dikombinasikan fitur tekstur Local Binary Pattern (LBP) yang invariant terhadap rotasi dengan fitur warna dari ruang warna HSV untuk temu kembali citra kain tradisional. Hasil kombinasi fitur tekstur LBP yang invariant terhadap rotasi dengan fitur warna dari ruang warna HSV menghasilkan recall terbaik 100% pada dataset Batik dan 100% pada dataset Songket menggunakan jarak manhattan.

Pola Posisi Berbasis Fuzzy dalam Domain Frekuensi dan Pseudopolar Fourier Transform untuk Identifikasi Bintang Baru Cahyani, Laili; Arifin, Agus Zainal; Wijaya, Arya Yudhi
Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 5, No 2 (2015): Jurnal Inspiration Volume 5 Issue 2
Publisher : STMIK AKBA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35585/inspir.v5i2.66

Identifikasi bintang diperlukan dalam penelusuran bintang. Namun, adanya bintang baru dapat mempengaruhi stabilitas bintang di sekitarnya. Hal itu dapat menyebabkan kesalahan dalam penelurusan bintang. Maka, diperlukan sebuah aplikasi yang mampu melakukan identifikasi bintang baru. Salah satu cara untuk melakukan identifikasi bintang baru adalah dengan membandingkan citra masukan terhadap citra database. Permasalahan terjadi ketika pengambilan citra bintang dilakukan pada waktu atau kondisi yang berbeda. Sehingga penelitian ini melakukan identifikasi bintang baru dengan mengintegrasikan metode pola posisi berbasis Fuzzy dalam domain frekuensi dan Pseudopolar Fourier Transform. Metode pola posisi berbasis Fuzzy telah mampu mengidentifikasi kemiripan bintang meskipun terdapat bintang tetangga hilang. Sedangkan, metode Pseudopolar Fourier Transform mampu mengidentifikasi besarnya perubahan kondisi citra. Selanjutnya, bintang baru dapat diidentifikasi melalui pengurangan koordinat posisi bintang pada citra masukan dan koordinat posisi bintang pada citra database. Kinerja sistem dapat ditunjukkan setelah melakukan pengujian terhadap 172 data dari aplikasi Stellarium, yaitu dengan tingkat akurasi sebesar 72,67%.

An Age Estimation Method to Panoramic Radiographs from Indonesian Individuals Anny Yuniarti; Agus Zainal Arifin; Arya Yudhi Wijaya; Wijayanti Nurul Khotimah
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 11, No 1: March 2013
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v11i1.905

Dental features can be considered as the best candidate feature for post-mortem identification. If ante-mortem data is unavailable, then forensic experts are needed for reducing the search space by creating post-mortem dental profiling. Age is one of important factors in dental profiling. Manual inspection of dental radiographs suffers from two drawbaks, i.e., intraobserver error and interobserver error. This paper proposed a semi-automatic system for age estimation. There are two phases in developing the proposed system, i.e., the modeling phase and the estimation phase. The modeling phase is the stage for deriving an estimation formula based on known data. In this paper, we use data taken from Javanese people. The estimation phase include the process of defining a Region of Interest (ROI), automatic length computation, and age estimation based on the derived modeling formula. Our experiments showed a promising result, i.e., an average absolute error of 5.2 years, compared to application of the Kvaal method to panoramic radiographs from Turkish individuals that yields a difference of more than 12 years.

Desain dan Analisis Algoritma Penyelesaian Permasalahan Penugasan Bersyarat dengan Representasi Bipartite Graph Muhammad Izzuddin; Arya Yudhi Wijaya; Rully Soelaiman
Jurnal Teknik ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Permasalahan dalam penelitian ini adalah permasalahan penugasan bersyarat dimana terdapat beberapa pekerjaan dan beberapa orang pekerja. Setiap pekerjaan harus dilakukan oleh semua orang yang ada serta setiap orang memiliki waktu yang dibutuhkan tersendiri dalam menyelesaikan pekerjaan tersebut. Setiap orang hanya dapat mengerjakan sebuah pekerjaan dan sebuah pekerjaan hanya dapat dikerjakan oleh satu orang dalam satu waktu. Pekerjaan yang dimaksud juga bersifat independen dalam artian dapat dilakukan kapanpun oleh setiap orang. Semua orang juga dapat berhenti kapanpun untuk melakukan sebuah pekerjaan tersebut. Penelitian ini akan mengimplementasikan metode pencarian maximum-size matching pada sebuah bipartite graph yang mengacu pada permasalahan penugasan bersyarat. Dalam penelitan ini dibahas algoritma Hopcroft-Karp untuk menyelesaikan permasalahan penugasan bersyarat tersebut dengan menggunakan bahasa pemrograman C++. Dari serangkaian proses penelitian yang telah dilakukan, didapatkan kesimpulan bahwa algoritma yang dirancang sesuai dengan permasalahan ini dipengaruhi secara kuadratik baik oleh jumlah pekerjaan ataupun pekerjanya.

Deteksi Kecepatan Kendaraan Berjalan di Jalan Menggunakan OpenCV Andrew Andrew; Joko Lianto Buliali; Arya Yudhi Wijaya
Jurnal Teknik ITS Vol 6, No 2 (2017)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Saat ini, di berbagai kota telah dipasang CCTV pada setiap ruas jalan. Dari CCTV, dapat diketahui kondisi lalu lintas, namun tidak dapat diketahui kecepatan setiap kendaraaan. Oleh karena itu, dibuat perangkat lunak yang dapat mendeteksi kecepatan kendaraan di ruas jalan dari video yang diambil oleh CCTV. Tujuan lainnya adalah untuk mengetahui perbedaan hasil deteksi kecepatan dengan berbagai nilai FPS (Frame Per Second).Input untuk aplikasi ini adalah video (.avi). Pertama, sistem mengambil Region of Interest (ROI). Selanjutnya, sistem melakukan background subtraction, membuat garis awal dan akhir, memperbarui posisi kendaraan, dan menyimpan hasil kecepatan rata-rata kendaraan ke berkas Excel (.xls).Skenario uji coba dilakukan berdasarkan nilai FPS pada video (30 FPS, 27 FPS, 25 FPS, dan 20 FPS). Setiap skenario terdapat sub-skenario berdasarkan posisi koordinat garis akhir {(296,0); (282,0); (270,0); dan (248,0)}. Pengujian dilakukan 5 kali setiap skenario, lalu dibandingkan dengan hasil sebenarnya untuk mendapatkan nilai error pada sistem. Error terkecil yang dihasilkan sistem sebesar 2,75% dengan posisi koordinat garis akhir di (282,0) pada skenario 30 FPS.

Pembandingan Kompleksitas Algoritma pada Penyelesaian Permasalahan Graph Isomorphism Ryan Nathan Soetandyo; Arya Yudhi Wijaya; Rully Soelaiman
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Graf adalah sebuah model yang direpresentasikan sebagai kumpulan titik atau simpul dan beberapa garis yang menghubungkan antar titik atau yang disebut sebagai edge. Graf bisa digunakan sebagai model berbagai macam relasi dalam berbagai macam bidang seperti fisika, biologi, dan teknologi informasi. Salah satu masalah yang muncul di graf adalah masalah isomorphism.Graf A dan graf B bisa dikatakan isomorphic jika semua simpul di graf A bisa dipetakan ke simpul di graf B secara bijeksi. Untuk bisa mengetahui apakah kedua graf bersifat isomorphic ada beberapa pilihan algoritma yang bisa digunakan seperti VF2, Schmidt & Druffel fast backtracking dan lain lain.Pada tugas akhir ini, akan diselesaian permasalahan dengan judul “ISOMORPH” pada situs penilaian daring SPOJ. Pada permasalahan tersebut akan terdapat beberapa graf yang harus dicari pasangan isomorphic nya. Permasalahan tersebut akan diselesaikan dengan menggunakan 2 macam algoritma yaitu algoritma VF2 dan algoritma Schmidt & Druffel fast Backtracking.

Co-Authors Agus Zainal Arifin Ahmad Saikhu Andi Baso Kaswar Andi Baso Kaswar Andrew Andrew Anny Yuniarti Baskoro, Fajar Bernardinus Arisandi Buliali, Joko Lianto Chastine Fatichah Dini Adni Navastara, Dini Adni Fajar Baskoro Fajar Baskoro Gulpi Qorik Oktagalu Pratamasunu Hozairi Hozairi Hozairi Hudan Studiawan Januar Adi Putra Januar Adi Putra Laili Cahyani Maulani, Irham mochamad zainul Asrori Muhamad Nasir Muhammad Izzuddin Nanik Suciati Norfiah Lailatin Nispi Sahbaniya Rizqi Okta Ekoputris Rully Soelaiman Ryan Nathan Soetandyo Said Al Musayyab, Said Al Victor Hariadi Walid, Miftahul Wijayanti Nurul Khotimah Zakiya, Nurotuz

Title

Found 19 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 19 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 19 Documents
Search