Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Informatika
Muhamad D. Putro, Muhamad D.
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Library & Information Science

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Perbandingan Algoritma Background Subtraction dan Optical Flow Untuk Deteksi Manusia Kaloh, Karina M.; Poekoel, Vecky C.; Putro, Muhamad D.
Jurnal Teknik Informatika Vol 13, No 1 (2018): Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35793/jti.13.1.2018.20186

Abstract

Abstrak - Many algorithms can be used to detect humans. Background subtraction and optical flow are the most popular algorithm. Background subtraction is a process for detecting human objects by comparing two images which is background images that has a object and the other one is not. Images that have objects and images that do not have objects are subtracted to get the whole object without background. Optical flow is the flow of movement from a moving object. The movement of optical flow is obtained from the initial frame to the last frame of a video. Video sample is processed by background subtraction algorithm and optical flow algorithm to determine the best human detection and to know the accuracy from the both algorithm. The experiment using 1 sample video with 3 minutes duration has obtained the results in detecting human presence, using background subtraction algorithm has a truth level 80.56%. And the optical flow algorithm has a truth level of 97.22%. The results of calculating the ammount of humans detected, background subtraction algorithm has a truth level of 2.78%. While the optical flow algorithm has a truth level of 16.67%. Keywords: Background subtraction, human detection system, optical flow  Abstrak – Banyak algoritma yang bisa digunakan untuk membuat sistem pendeteksi manusia Algoritma background subtraction dan algoritma optical flow merupakan algoritma yang populer digunakan. Background subtraction adalah proses untuk mendeteksi objek manusia dengan cara membandingkan gambar yang memiliki objek dengan gambar latar belakang yang tidak memiliki objek. Gambar yang memiliki objek dan gambar yang tidak memiliki objek selanjutnya dikurangi agar mendapatkan objek utuh tanpa background. Optical flow adalah aliran pergerakan dari sebuah objek yang bergerak. Pergerakan optical flow didapatkan dari frame awal sampai frame terakhir pada sebuah video. Video sampel rekaman diolah oleh algoritma background subtraction dan algoritma optical flow untuk menentukan pendeteksian manusia yang paling baik serta mengetahui keakuratan dari kedua algoritma tersebut. Pengujian menggunakan 1 video sampel dengan durasi 3 menit, didapatkan hasil dengan menggunakan algoritma background subtraction memiliki tingkat kebenaran sebanyak 80.56%. Sedangkan dengan menggunakan algoritma optical flow memiliki tingkat kebenaran sebanyak 97.22%. Selanjutnya hasil yang didapat dalam menghitung jumlah manusia yang terdeteksi, dengan menggunakan algoritma background subtraction memiliki tingkat kebenaran sebanyak 2.78%. Sedangkan dengan menggunakan algoritma optical flow memiliki tingkat kebenaran sebanyak 16.67%. Kata Kunci: Background subtraction, Optical flow, sistem deteksi manusia
Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Makanan Khas Sulawesi Utara yang Menunjang Diet Sawel, Fernando D.; Sinsuw, Alicia A. E.; Putro, Muhamad D.
Jurnal Teknik Informatika Vol 9, No 1 (2016): Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35793/jti.9.1.2016.13485

Abstract

Makanan Khas Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari lemak hewani, Banyak orang-orang pendatang, baik sedang melakukan wisata maupun ada yang tinggal untuk studi di manado, sehingga permasalahan yang terjadi pada makanan minahasa, membuat masayarkat sulawesi utara maupun pendatang atau yang sedang melakukan program diet penurunan berat badan, enggan untuk mengkonsumsi makanan khas minahasa yang bisa mengakibatkan kegemukan atau kelebihan kalori. Tujuan dan Manfaat dari aplikasi ini, untuk membuat aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Rekomendasi Makanan Khas Sulawesi Utara yang Menunjang Diet, Sehingga manfaatnya, masyarakat dapat mengetahui makanan khas sulawesi utara yang dapat menunjang diet. Kriteria untuk diet penurunan berat badan yang di digunakan dalam penilaian perbandingan berpasangan yaitu, Protein 40%, Karbohidrat 50% dan Lemak 10% . Langkah-langkah user dalam melihat informasi makanan yang di rekomendasikan untuk menunjang diet tersebut dengan cara memasukkan bobot penilaian dari setiap kriteria berdasarkan persentase diet, datadata yang telah dimasukkan akan di proses dan di lakukan perbandingan oleh sistem mengunakan perhitungan metode AHP (Analytical Hierarcy Process) untuk merekomendasi makanan yang menunjang diet, sehingga mendapatkan hasil rangking berupa data makanan dan berdasarkan tabel rangking bisa disimpulkan makanan yang paling baik untuk diet adalah Nasi Jaha dengan skor 54.49
Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi Laengge, Iwan; Wowor, Hans F.; Putro, Muhamad D.
Jurnal Teknik Informatika Vol 9, No 1 (2016): Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35793/jti.9.1.2016.13776

Abstract

Penunjukan dosen pembimbing skripsi di Program Studi Teknik Informatika Universitas Sam Ratulangi Manado saat ini dilakukan dengan cara menentukan secara langsung dengan mempertimbangkan kompetensi, fungsional dan pendidikan dari calon dosen pembimbing. Namun penunjukan dosen pembimbing skripsi secara langsung terkadang mengesampingkan jumlah bimbingan skripsi calon dosen pembimbing skripsi yang mengakibatkan kurang seimbang jumlah bimbingan yang dimiliki oleh setiap dosen dan kurang sesuai dengan tema skripsi yang diajukan oleh mahasiswa, maka dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang berguna untuk menentukan dosen pembimbing skripsi, agar supaya skripsi yang diajukan oleh mahasiswa sesuai dengan kompetensi calon dosen pembimbing skripsi dan dosen yang dipilih tidak terlalu banyak jumlah bimbingannya. Tujuan utama dari penelitian ini yaitu membangun aplikasi sistem pendukung keputusan yang dapat menentukan dosen pembimbing skripsi. Metode pengambilan keputusan yang digunakan dalam penelitian ini ialah metode Simple Additive Weighting (SAW. Pengumpulan data dosen dilakukan dengan cara melakukan wawancara terhadap dosen yang masih aktif. Dari hasil pengujian yang dilakukan terhadap sistem, sistem mampu memberikan rekomendasi dosen pembimbing kepada pengguna berdasarkan perhitungan yang dilakukan menggunakan metode SAW, sistem juga menyediakan fitur untuk pemilihan dosen pembimbing skripsi.
Co-Authors Alicia A. E. Sinsuw Fernando D. Sawel, Fernando D. Hans Wowor Kaloh, Karina M. Laengge, Iwan Meicsy E.I. Najoan Pesik, Priscilia A.L. Rajagukguk, Franklin T.M. Vecky C. Poekoel Widiarto, Yosua D.