Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.29
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Akuntansi dan Pajak AGRISAINTIFIKA Jurnal Ilmu-ilmu Pertanian Jurnal Pertanian Agros Jurnal Agroplasma Best Journal (Biology Education, Sains and Technology) International Journal of Economics Development Research (IJEDR) Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Agro Estate Lumbung Inovasi: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Multidiciplinary Output Research for Actual and International Issue (Morfai Journal) International Journal of Social Science, Educational, Economics, Agriculture Research, and Technology (IJSET) Digital Transformation Technology (Digitech) Sewagati: Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia International Review of Practical Innovation, Technology and Green Energy (IRPITAGE) Best Journal of Administration and Management International Journal of Health, Engineering and Technology Jurnal Riset Akuntansi Jurnal Agro Estate Akuntansi: Jurnal Riset Ilmu Akuntansi ALKHIDMAH: Jurnal Pengabdian dan Kemitraan Masyarakat
Tifany Zia Aznur
Institut Teknologi Sawit Indonesia
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 38 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : digital transformation technology digitech

 1 
Deteksi Tepi untuk Mendeteksi Logo Asli Coca Cola dengan Menggunakan Metode Kirsch Fahmy Ibrahim; Amru Yasir; Sri Wahyuni; Tifany Zia Aznur
Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v3i2.3465

Abstract

The Coca-Cola Company (NYSE: KO) adalah sebuah perusahaan multinasional asal Amerika Serikat dalam bidang minuman, termasuk pabrikan, pengecer dan pemasar konsentrat minuman non alkohol dan sirup, yang bermarkas di Atlanta, Georgia, Amerika Serikat. Sejak tahun 1992, Coca-Cola Amatil yang berpusat di Sydney, Australia mengakuisisi semua perusahaan pembotolan Coca-Cola di Indonesia, kecuali Bangun Wenang Beverage Company (BWBC) yang berlokasi di Manado, Sulawesi Utara. Hasil akuisisi ini membuat perusahaan-perusahaan pembotolan tersebut menjadi satu perusahaan dengan nama Coca-Cola Amatil Indonesia (CCAI). Secara resmi Coca-Cola Amatil Indonesia terbagi menjadi 2 entitas legal, yaitu PT. Coca-Cola Bottling Indonesia (CCBI) dan PT. Coca-Cola Distribution Indonesia (CCDI). Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan hasil Metode Kirsch dalam deteksi logo asli Coca Cola menggunakan delapan Kernel. Pendeteksian logo asli coca cola secara konvensional harus memiliki tingkat ketelitian yang tinggi agar tidak ada kesalahan, namun keterbatasan indra penglihatan dapat menyebabkan kesalahan dalam deteksi logo coca cola, seiring dengan perkembangan teknologi peniliti ingin membuat suatu system yang dapat membaca tepi logo yang mana pendeteksian ini secara terkomputasi dengan begitu pendeteksian logo coca cola akan lebih efektif, dan diharapkan dapat membantu perusahan dan orang awam dalam deteksi logo coca cola yang asli
Deteksi Tepi untuk Mendeteksi Logo Asli Coca Cola dengan Menggunakan Metode Kirsch Ibrahim, Fahmy; Yasir, Amru; Wahyuni, Sri; Aznur, Tifany Zia
Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v3i2.3465

Abstract

The Coca-Cola Company (NYSE: KO) adalah sebuah perusahaan multinasional asal Amerika Serikat dalam bidang minuman, termasuk pabrikan, pengecer dan pemasar konsentrat minuman non alkohol dan sirup, yang bermarkas di Atlanta, Georgia, Amerika Serikat. Sejak tahun 1992, Coca-Cola Amatil yang berpusat di Sydney, Australia mengakuisisi semua perusahaan pembotolan Coca-Cola di Indonesia, kecuali Bangun Wenang Beverage Company (BWBC) yang berlokasi di Manado, Sulawesi Utara. Hasil akuisisi ini membuat perusahaan-perusahaan pembotolan tersebut menjadi satu perusahaan dengan nama Coca-Cola Amatil Indonesia (CCAI). Secara resmi Coca-Cola Amatil Indonesia terbagi menjadi 2 entitas legal, yaitu PT. Coca-Cola Bottling Indonesia (CCBI) dan PT. Coca-Cola Distribution Indonesia (CCDI). Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan hasil Metode Kirsch dalam deteksi logo asli Coca Cola menggunakan delapan Kernel. Pendeteksian logo asli coca cola secara konvensional harus memiliki tingkat ketelitian yang tinggi agar tidak ada kesalahan, namun keterbatasan indra penglihatan dapat menyebabkan kesalahan dalam deteksi logo coca cola, seiring dengan perkembangan teknologi peniliti ingin membuat suatu system yang dapat membaca tepi logo yang mana pendeteksian ini secara terkomputasi dengan begitu pendeteksian logo coca cola akan lebih efektif, dan diharapkan dapat membantu perusahan dan orang awam dalam deteksi logo coca cola yang asli
Co-Authors Ade Junesa Adi Widjajanto Aldo Dana Asneri Ahmad Lubis Ananda Afriandi Ananda, Aulia Anas Josua Sihombing Anggun Riskananda Syahren Ardiansyah, Sukses Ardilla Asep Rahmat Hidayat Aulia Juanda Djaingsastro Bifrans Andre Batubara Bintang Gidel Simanjuntak Brefty Meysi Afrilia F Delyana R. Pulungan Delyana R. Pulungan Delyana Rahmawant Pulungan Dimas Napitupulu Dina Arfianti Saragih Dinni Saqina Dion Nantoyo Fadli A Lubis Fadli Akbar Lubis Fahmy Ibrahim Fahrizal Fahrizal Febriana Roosmawati Febriana Roosmawati Gamal, Syahrial Ginting, Henrico Guntoro Habib Prayitno Hafifuddin Hasfa Marpaung Hamid, Faris Hamzah Manurung Haru, Melvin Mangoloi Syaputra Hasibuan, M Fariz Afif Ibrahim, Fahmy Ifma Aulya Harahap Ika Ucha Pradifta R Ika Ucha Pradifta Rangkuti Ingrid Ovie Yosephine Jansardo Damanik Juhal Prayogie Junita Elisabeth Khairul Alfazar Khairul Fahmi Purba Khairul Imam Lendra Faqrurrowzi Mahyunis Makhrani S Ginting Makhrani Sari Ginting Manurung, Hamzah Manurung, Saroha Marpaung, Ozi Rizal Mega Fatimah Rosana Megawati Siahaan Muhammad Ari Nasution Mutiara Cahyani Najib, Zaki Abdullah Nur Halisah Nurhida Yani Lubis Nurkhotimah Sinaga Peavey Utomo Pulungan, Delyanti Azzumarito Purjianto Purjianto Putri, Nesti Helpitiana Raden Aris Sugianto Rafika Umami Rahmad Dian Rasyid, Mhd Andi Restu Hasibuan Reva Revanza Reza Ade Nugraha Rico Rapa Rendy Rina Maharany Ritna Wahyuni Sairul Hafiz Ikhwana Saputra, Ewin Sayyid Murtadhah Nst1 Silviani Sri Murti Tarigan Sri Wahyuni Sri Wahyuni Steygen Nalza Santoso Suhendri Suhendri Tanjung, Yulia Windi Tifany Aulia R Hasibuan Triansyah, Angga Tuty Ningsih Wahyudi Maherza Winni Rachel joys Situmeang Yasir, Amru Yudha Nugraha Pane Zulham Zulham