Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.195
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pilar Nusa Mandiri JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING ILKOM Jurnal Ilmiah EXPLORE Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen EXPLORE Jurnal Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi Journal of Data Analytics, Information, and Computer Science (JDAICS) Jurnal Pengabdian Masyarakat Ilmu Komputer Jurnal Computer and Technology
Karim, Muh Nasirudin
Universitas Teknologi Mataram
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Computer and Technology

 1 
PENERAPAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS MUTIARA KHAS LOMBOK BERDASARKAN CIRI VISUAL Karim, Muh Nasirudin; Efendi, Muhammad Masjun; Muahidin, Zumratul
Journal Computer and Technology Vol. 3 No. 1 (2025): Juli 2025
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/comtechno.v3i1.336

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan citra mutiara Lombok berdasarkan bentuk, ukuran, dan kecacatan menggunakan metode pengolahan citra dan kecerdasan buatan. Proses segmentasi citra dilakukan menggunakan metode thresholding untuk memisahkan objek mutiara dari latar belakang, kemudian dilanjutkan dengan deteksi tepi menggunakan metode Canny guna mempermudah ekstraksi fitur. Fitur morfologis seperti area, perimeter, roundness, diameter, serta cacat bentuk dan warna diekstraksi menggunakan metode regionprops. Hasil ekstraksi ini kemudian digunakan sebagai variabel dalam proses klasifikasi menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dan dibandingkan dengan metode Support Vector Machine (SVM). Dataset yang digunakan terdiri dari 360 citra mutiara yang terbagi dalam tiga kelas: A, AA, dan AAA. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa metode JST menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 98%, mengungguli SVM yang memperoleh akurasi 96%. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi metode regionprops dan JST efektif dalam klasifikasi multiview citra mutiara Lombok.
Co-Authors Ahmad Khairul Anam Akbar, Ardiyallah Ardiyallah Akbar Astutik Zaerani Efendi, Muhamad Masjun Efendi, Muhammad Masjun Erniwati, Surni Fira Ria Sutardi Imran, Bahtiar Lalu Delsi Samsumar, M.Eng. Lihana Moch Arief Soeleman Muahidin, Zumratul Purwanto Purwanto Ricardus Anggi Pramunendar Subki, Ahmad Suryadi, Emi Zaeniah Zaenudin Zaenudin