Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.555
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Educational Science and Technology POSITIF INTEGER: Journal of Information Technology Network Engineering Research Operation [NERO] Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Jurnal Eksplora Informatika JPP IPTEK (Jurnal Pengabdian dan Penerapan IPTEK) Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan Jurnal Teknologi dan Manajemen Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) Prosiding Seminar Nasional Teknologi Industri Berkelanjutan NERO (Networking Engineering Research Operation) JAR'S (Journal of Advanced Research in Informatics)
Hendro Nugroho, Hendro
Unknown Affiliation
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Other

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

 1   2   3 
Implementasi Shape Feature dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Tanda Tangan Kurniawan, Muchamad; Saidatin, Naili; Nugroho, Hendro
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2020: Memberdayakan Riset dan Inovasi untuk Teknologi yang Berkelanjutan
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Salah satu bukti yang digunakan untuk verifikasi identitas seseorang adalah melalui tanda tangan yang mengandung karakter khusus dan bentuk-bentuk tambahan. Penggunaan tanda tangan sering dijumpai pada beberapa kegiatan  khususnya dalam bidang administrasi. Pada penelitian ini dilakukan pengenalan tanda tangan dengan menggunakan dua pola segmentasi yaitu square dan triangle, yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh pengenalan pola terhadap tingkat akurasi keaslian tanda tangan dan klasifikasi tanda tangan. Dalam pembuatan sistem ini diterapkan klasifikasi  tanda  tangan  secara  off-line dengan mengambil  sebuah  image tanda tangan  sebagai  input  yang  akan  digunakan  dalam proses  selanjutnya.  Proses pengolahan citra digital  diawali  dengan proses prepocesing pada citra digital , dilanjutkan dengan proses fitur ekstraksi dan terakhir proses klasifikasi dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Berdasarkan hasil klasifikasi didapatkan dengan melakukan dua pendekatan pemotongan citra hasil yang didapatkan tidak jauh berbeda, baik persegi atau segitiga mempunyai akurasi yang cukup bagus diatas 95%. Hasil lebih bagus didapatkan dari pendekatan segitiga, pendetakan ini secara konsisten menghasilkan akurasi 98.25%.
Pengenalan Pola Dengan Penggunaan Metode Ekestraksi Fitur Zernike Moment Pada Citra Aksara Jawa Kontemporer dan Aksara Jawa Kawi Nugroho, Hendro; Hakimah, Maftahatul; Augusta, Taufan
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2021: Peluang dan Tantangan Peningkatan Riset dan Teknologi di Era Pasca Covid-19
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tulisan aksara Jawa Kawi dan aksara Jawa Kontemporer telah berkembang di Indonesia sejak abad ke-8. Perkembangan kedua tulisan tersebut dipengaruhi akan adat dan budaya. Karena perkembangan tulisan tersebut, maka penenlitan ini dilakukan pengenalan pola dari kemiripan mulai dari awal aksara Jawa yaitu aksara Kawi dengan aksara Jawa Kontemporer. Pengenalan pola yang dilakukan menggunakan metode Zernike Moment. Proses pengenalan pola citra aksara Jawa Kawi dengan aksara Jawa Kontemprore dilakukan beberapa langkah yaitu (1) input citra, (2) praprosesing, (3) Zernike Momnet, (4) mencari nilai kemiripan, dan (5) Hasil. Dari hasil penelitian tersebut ternyata terdapat kemiripan antara tulisan aksara Jawa Kontemporer “HA” dengan aksara Kawi “HO”
Sistem Kompresi Citra Berbasis Color Filter Array dan Transformasi 2-D Discrete Cosine pada Manga Reader Suryadi, Nanang; Indriyani, Tutuk; Nugroho, Hendro
Jurnal Teknologi dan Manajemen Vol 1, No 1 (2020)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat ITATS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (843.776 KB) | DOI: 10.31284/j.jtm.2020.v1i1.186

Abstract

Efisiensi penggunaan bandwith dan memory menjadi satu fokus utama yang harus diperhatikan dalam setiap pemanfaatan teknologi terutama teknologi website dan mobile. Salah satu alternatif yang dapat di implementasikan adalah memperkecil ukuran data yang ditransfer lewat suatu jaringan protokol HTTP/S. Khusus untuk jenis citra, salah satu algoritma yang memiliki performa yang baik adalah jenis algoritma Discrete Cosine Transform. Sebelum proses kompresi dilakukan, terlebih dahulu citra di konversi ke mode hitam putih atau grayscale. Untuk algoritma konversi ini digunakan algoritma Bayer Color Filter Array dengan jenis mosaicing, dimana algoritma tersebut melakukan pemisahan 2 (dua) channel warna dari 3 (tiga) channel warna di masing-masing pixel pada citra dan mempertahankan mode warna dengan hasil RGGB. Penulisan dan penelitian pada tugas akhir adalah untuk mengimplementasikan algoritma Bayer Color Filter Array dan Discrete Cosine Transform pada manga reader berbasis web. Dari hasil pengujian dapat dibuktikan bahwa data citra dengan ukuran 138 kB akan menghasilkan rasio kompresi sebesar 42.75 % dengan menggunakan level kuantisasi 50 dan dengan level kuantisasi 10 akan menghasilkan rasio kompresi sebesar 23.18 % dari kompresi citra dengan penggabungan algoritma Bayer Color Filter Array Mosaicing dan 2D-Discrete Cosine Transform. Nilai PSNR yang didapatkan untuk hasil dekompresi dengan level kuantisasi 50 adalah 19,81 dB.
Penerapan Metode Levenshtein Distance untuk Mengukur Similaritas pada Pola Suara Burung yang Menggunakan Discrete Cosine Transform Nugroho, Hendro; Rachman, Andy; Albana, Isa
Jurnal Eksplora Informatika Vol 12 No 2 (2023): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/eksplora.v12i2.839

Abstract

Pengenalan suara burung untuk mengetahui jenis burung sering dilakukan pada penelitian, karena burung sering terdengar dari pada kelihatan bentuk fisiknya. Berbagai macam ragam suara burung sangatlah menarik untuk dilakukan penelitian. Penelitian kali ini menggunakan metode levenshtein distance untuk mengetahui similaritas suara burung pada data ekstraksi fitur yang menggunakan metode discrete cosine transform (DCT). Data yang di-input adalah suara burung Kenari, Red Lories, Beo Merah Meksiko dengan jenis format fail WAV. Langkah penelitian ini adalah data suara burung WAV diekstraksi fitur diantaranya (1) Hamming Widowing, (2) FFT, (3) Mel Filter Bank, dan (4) DTC. Setelah mendapatkan nilai ekstraksi fitur DCT, maka data dibagi menjadi data target (T) dan data sumber (S) untuk dicari nilai similaris menggunakan metode levenshtein distance. Langkah-langkah untuk mendapatkan similaritas di antaranya (1) input nilai DTC data T dan Input nilai DTC data S, (2) menghitung jarak levenshtein distance, dan (3) menghitung nilai similaritas. Hasil yang didapat similaritas pada jenis suara burung Kenari data T dan suara burung Kenari data S memiliki similaritas 37% dan 32%. Jenis suara burung Red Lories data T dan suara burung Red Lories data S memiliki nilai similaritas 16%, 32% dan 21% dan Suara burung Beo Merah Meksiko tingkat similaritas data T dan data S memiliki nilai 58% dan 16%.
Rancang Bangun Game Pengenalan Tokoh Cerita Rakyat Berbasis Android Menggunakan Model Incremental Putra, Moch Andria Reza Effendi; Nugroho, Hendro; Rachman, Andy
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2024: SNESTIK IV
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2024.5820

Abstract

The advancement of information technology in multimedia, computer hardware, and software has increased the needs of society, especially in games. Although folklore plays a central role in shaping culture, people's knowledge of folklore has declined, especially among students. This research offers a solution through the development of a game as a learning tool to reintroduce folklore stories and characters to kids. The research method involved literature observation, collecting information on characters in folklore, and interviews to gather data for designing the game. Application development employed the incremental model with the steps of requirement, design, coding, testing, and implementation. Evaluation through a post-test aims to assess students' abilities related to folklore after application development. The game application development was carried out using the Unity Game Engine. The evaluation yielded 77% for understandability, 74% for learnability, 77% for operability, 81% for attractiveness, and 79% for usability compliance. The total average score for usability factors reached 78%.
Implementasi Website Profil UMKM NTZ Leather Sebagai Penunjang Kegiatan Pemasaran atau Promosi Produk Jaket Kulit di Kecamatan Candi, Sidoarjo Nugroho, Hendro; Suparjo, Suparjo; A.D., Chrisna; Lestari, Linda A.
JPP IPTEK (Jurnal Pengabdian dan Penerapan IPTEK) Vol 7, No 1 (2023)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.jpp-iptek.2023.v7i1.3747

Abstract

Kabupaten Sidoarjo merupakan daerah UMKM yang terkenal dengan produk olahan kulit. Daerah yang terkenal dengan olahan produk kulit berada di daerah kecamatan Candi. Olahan bahan dasar kulit bisa dijadikan dalam bentuk seperti jaket kulit, sepatu, tas, dompet, sandal, sabuk, dan lain-lain. Dampak pandemi COVID-19 selama dua tahun dan kebijakan pembatasan masyarakat atau disebut PPKM membuat UMKM mengalami kesulitan dalam pemasaran. Dengan permasalahan tersebut, UMKM, terutama di daerah Candi mengalami kebangkrutan. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat (PKM) ini mengambil studi kasus di UMKM NTZ Leather, Candi, Sidoarjo. Dampak COVID-19 membuat UMKM NTZ Leather harus bertahan hidup dengan cara menjual aset-aset yang dimiliki. Setelah pandemi COVID-19 mereda, UMKM NTZ Leather mencoba berproduksi lagi. Akan tetapi, penjualan aset yang dimiliki membuatnya tidak bisa berproduksi lagi dan sulit untuk memulai pemasaran lagi. Kegiatan PKM yang dilakukan adalah membantu UMKM NTZ Leather untuk berproduksi kembali dengan membelikan mesin jahit, seset, dan emboss. Untuk pemasaran, UMKM NTZ Leather dengan cara membuatkan website profil UMKM yang isinya berupa kontak dan alamat toko, produk yang dijual, dan lain-lain.
KLASIFIKASI DIAGNOSIS DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DENGAN SELEKSI FITUR BACKWARD ELIMINATION Nugroho, Hendro; Yuliastuti, Gusti Eka; Pradana, Andrean Firman
Networking Engineering Research Operation Vol 8, No 2 (2023): Nero - November 2023
Publisher : Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v8i2.21110

Abstract

Diabetes mellitus is a dangerous disease caused by high sugar levels (hyperglycemia). Hyperglycemia can cause sufferers to experience chronic disease, damage to organs in the body. Diabetes mellitus is a dangerous disease, so it is very interesting to classify diabetes mellitus using the Naïve Bayes method with Backward Elimination (BE) feature selection. The Diabetes mellitus dataset used in the research consisted of 101 data with 5 attributes consisting of age, Current Blood Sugar (GDS), 2 hours after eating/Post Pradial (PP), Fasting Blood Sugar (GPD) levels, and Low Density Lipoprotein (LDL) . To get classification results, there are several steps taken, namely data input, BE feature selection, 8-Fold Cross Validation, Naïve Bayes and results testing. From the classification results, testing was carried out using the accuracy, precision and recall calculation method. To find out the results of classification performance, four test scenarios were carried out, namely the first scenario, Naïve Bayes combined with BE and 8-Fold Cross Validation, accuracy of 77%, second scenario, Naïve Bayes combined with 8-Fold Cross Validation, accuracy of 78.1%, third scenario, Naïve Bayes combined with BE accuracy is 86% and the fourth scenario of Naïve Bayes classification accuracy is 90%, so the accuracy of Naïve Bayes classification with BE feature selection is better.Keywords: Diabetes melitus, Naïve bayes, Backward Elimination. 8-Flod Cross Validation.
Pengenalan Pola Citra Ekspresi Wajah Manusia Menggunakan Masker Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Wicaksono, Redi Nurdin; Nugroho, Hendro; Yuliastuti, Gusti Eka
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2023: Transformasi Riset, Inovasi dan Kreativitas Menuju Smart Technology dan Smart Energy
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengenalan ekspresi wajah (face emoticon recognition) dapat dilihat pada dahi, mata, pipi, bibir, dan dagu. Pada tahun 2019, terjadi pandemi COVID-19 yang dimana manusia wajib menggunakan masker, sehingga menjadi bahan penelitian yang menarik untuk pengenalan emosi wajah menggunakan masker. Pada penelitian ini dataset yang digunakan adalah citra ekspresi wajah menggunakan masker dengan ekspresi marah, jijik, takut, senang, sedih, terkejut dan netral. Jumlah data citra ekspresi wajah dibagi menjadi 30% data uji dan 70% data latih. Metode yang digunakan untuk fave emotional recognition menggunakan Convolution Neurol Network (CNN). CNN digunakan untuk mengekstraksi fitur citra wajah menggunakan masker berupa fitur mata, dahi, dan alis. Untuk mendapatkan nilai akurasi, maka penelitian ini menggunakan perbandingan citra tidak wajah tidak menggunakan masker dan menggunakan masker untuk mendapatkan nilai loss. Hasil penelitian ini menghasilkan nilai akurasi yang tinggi sebesar 72,8% dan nilai loss yang kecil sebesar 0,11%, pada wajah tidak menggunakan masker. Sedangkan ekspresi wajah menggunakan masker nilai akurasi sebesat 68,5% dan nilai loss sebesar 0,12%.
Deteksi Fitur Huruf Sistem Isyarat Bahasa Indonesia menggunakan Metode Chain Code: Deteksi Afifah, Nur; Nugroho, Hendro
POSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2022): Positif : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31961/positif.v8i1.1133

Abstract

SIBI which stands for Sistem Isyarat Bahasa Indonesia refers to an Indonesian signal language system for deaf and mute people. This research concerns with detecting the feature extraction of SIBI letters. For this reason, the researcher conducted several phases such as pre-processing, edge detection, image extraction, and letter similarity [1]. In the segmentation process, manhattan distance method was carried out and then continued by converting RGB image to grayscale image and binary image. The next process namely mathematical morphology aimed at reducing the noise of image, whereas the method of chain code with eight directions of connectivity was employed as the extraction method of shape feature to determine the image probability. After that, the formation of eight connectivity of chain code in which edge was preciously detected by Robert operator generated probability value. Meanwhile, the euclidean distance method served as the equation of resulted probability value. By using 171 dataset consisting of 119 data reference and 52 data testing, the accuracy gained averagely 91%.
PENGENALAN POLA DENGAN PENGGUNAAN METODE EKESTRAKSI FITUR ZERNIKE MOMENT PADA CITRA AKSARA JAWA KONTEMPORER Nugroho, Hendro; Susilowati, Arda Gusema
Journal of Advanced Research in Informatics Vol 1 No 1 (2022): JARS : Journal of Advanced Research in Informatics
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Wiraraja

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24929/jars.v1i01.2448

Abstract

Aksara Jawa Kontemporer sudah berkembang di Indonesia sejak abad ke-8, yangmemiliki ciri khas. Karena memiliki ciri khas tersebut, maka penenlitan ini dilakukan pengenalanpola dari aksara Jawa Kontemporer. Pengenalanpola yang dilakukan menggunakan metode ZernikeMoment. Proses pengenalan pola aksara JawaKontemprore dilakukan beberapa langkah yaitu (1) input citra, (2) praprosesing, (3) Zernike Momnet, (4) mencari nilai kemiripan, dan (5) Hasil. Dari hasil penelitian tersebut ternyata terdapat pola ciri aksara Jawa Kontemporer setelah dilakukan ekstraksi fitur.
Co-Authors A.D., Chrisna Afriandhi, Mochamad Ilham Albana, Isa Andy Rachman Audrey, Talitha Naifa Augusta, Taufan Azmuri Wahyu Azinar Bayu Rizky Pratama, Bayu Rizky Dian Puspita Hapsari Evi Yuliawati Febri Liantoni, Febri Gusti Eka Yuliastuti Khamidah, Fitri Sofia Nur Lestari, Linda A. Maftahatul Hakimah, Maftahatul Muchamad Kurniawan, Muchamad Muhammad Afif Naili Saidatin Pradana, Andrean Firman Purwanto, Mochamad Yuliadi Putra, Moch Andria Reza Effendi Rahmawati, Lailia Rinci Kembang Hapsari S.Pd. M Kes I Ketut Sudiana . Suparjo Susilowati, Arda Gusema Tukadi Tukadi, Tukadi Tutuk Indriyani Wahyudi, Ahmad Lutfi Wardhana, Septiyawan Rosetya Wicaksono, Redi Nurdin