Claim Missing Document
Check
Articles

Found 20 Documents
Search
Journal : MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal

PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA GAME PESAWAT UNTUK PEMBELAJARAN MATEMATIKA DASAR N, YOULLIA INDRAWATI; HERMANA, ASEP NANA; KHARISMA, MUHAMMAD
MIND Journal Vol 4, No 2 (2019): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (311.565 KB) | DOI: 10.26760/mindjournal.v4i2.52-61

Abstract

Pada tahun 2010, menurut hasil penelitian Computer Technology Reaserch (CTR), menyatakan bahwa manusia memiliki daya ingat sekitar 20% dari apa yang dilihat dan memiliki daya ingat sekitar 30% dari apa yang didengar. Sementara itu manusia memiliki daya ingat sekitar 50% dari apa yang dilihat dan didengar dalam waktu yang bersamaan. Persentasi daya ingat manusia yang terbesar adalah 80%, jika ditampilkan sesuatu yang dilihat, didengar dan sesuatu yang dipraktekkan secara bersamaan. Untuk mencapai persentasi ingatan manusia hingga 80%, dibutuhkan suatu metode yang membutuhkan penggunaan indera penglihatan, pendengaran dan gerak tubuh secara bersamaan salah satunya adalah pembelajaran yang interaktif seperti game educative. Untuk membuat berhitung lebih menyenangkan dan bisa mengingat sebesar lebih dari 50%, maka dirancanglah sebuah game yang bernama ?Tembak Matematika? yang memiliki tampilan berupa gambar-gambar dan angka hitungan matematika serta audio. Game Tembak Matematika bisa digunakan sebagai media belajar berhitung dan mengingat untuk anak usia sekolah dasar (SD). Kata Kunci : Berhitung, K-Nearest Neighbor ,Game, Media Pembelajaran
IMPLEMENTASI METODE MFCC DAN DTW UNTUK PENGENALAN JENIS SUARA PRIA DAN WANITA Irham Sidik Permana; Youllia Indrawaty; Andriana Zulkarnain
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 3, No 1 (2018): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v3i1.61-76

Abstract

MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficient ) dan DTW (Dynamic Time Warping)adalah suatu metode dalam mengolah suara, pada penelitian ini pengolahan suarayang dilakukan bertujuan untuk pengenalan jenis suara pria dan wanita.Penentuan jenis suara pria atau wanita biasanya dilakukan dalam penentuankelompok paduan suara. MFCC merupakan metode untuk ekstraksi ciri, selainMFCC digunakan metode lain yaitu DTW yang merupakan metode pencocokansuara latih dan suara uji, teknik ini berguna untuk menghitung jarak antara duadata dengan pola-pola yang berbeda dan menghitung nilai dan jarak dari datatersebut. Pada penelitian ini dibangun suatu sistem yang dapat mengenali jenissuara pria dan wanita, Jenis suara pada pria dibagi menjadi Tenor, Bariton danBass, sedangkan pada wanita dibagi menjadi Sopran, Mezzosopran dan Alto. HasilPenelitian yang didapat yaitu untuk tingkat akurasi pada wanita dengan jenis suaraalto didapatkan presentase 80%, untuk tingkat akurasi jenis suara mezzosoprandidapatkan 90%, untuk tingkat akurasi jenis suara sopran didapatkan 80%.Kemudian pada jenis suara pria, untuk jenis suara bass didapatkan tingkat akurasisebesar 80%, untuk jenis suara bariton didapatkan tingkat akurasi 70%, dan untukjenis suara tenor didapatkan tingkat akurasi sebesar 60%.
Implementasi Metode Principal Component Analysis dan Hidden Markov Model pada Pengenalan Suara Youllia Indrawaty N; Andriana Z; Fadhlin Prasetia
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.51-60

Abstract

Informasi sinyal suara yang dikenali memiliki karakteristik yang unik. Dengan adanya keunikan pada sinyal suara dapat diimplementasikan untuk melakukan identifikasi suara pada bidang kesehatan yang difungsikan sebagai pengenalan suara pada tunawicara. Dimana pada pengembangannya aplikasi mampu untuk membantu pembelajaran pada tunawicara. Metode yang dapat melakukan ekstraksi ciri suara salah satunya adalah metode Principal Component Analsis. Metode Principal Component Analysis bekerja dengan melakukan ekstraksi ciri suara dan pengelompokan pada pola suara. Suara yang direkam melalui proses pre-processing audio sebelum dikelompokan menggunakan Principal Component Analysis untuk mendapatkan nilai koefisien suara. Hasil dari nilai koefisien disimpan sebagai sinyal referensi dan digunakan pada proses pencocokan sinyal suara menggunakan algoritma Hidden Markov Model. Sistem diuji sebanyak 3 sesi pengujian oleh 14 orang penguji. Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa sistem yang dibangun mencapai tingkat akurasi 85% dari 3 sesi pengujian oleh 14 orang penguji.
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Game Pesawat untuk Pembelajaran Matematika Dasar YOULLIA INDRAWATI N; ASEP NANA HERMANA; MUHAMMAD KHARISMA
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 4, No 2 (2019): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v4i2.52-61

Abstract

Pada tahun 2010, menurut hasil penelitian Computer Technology Reaserch (CTR), menyatakan bahwa manusia memiliki daya ingat sekitar 20% dari apa yang dilihat dan memiliki daya ingat sekitar 30% dari apa yang didengar. Sementara itu manusia memiliki daya ingat sekitar 50% dari apa yang dilihat dan didengar dalam waktu yang bersamaan. Persentasi daya ingat manusia yang terbesar adalah 80%, jika ditampilkan sesuatu yang dilihat, didengar dan sesuatu yang dipraktekkan secara bersamaan. Untuk mencapai persentasi ingatan manusia hingga 80%, dibutuhkan suatu metode yang membutuhkan penggunaan indera penglihatan, pendengaran dan gerak tubuh secara bersamaan salah satunya adalah pembelajaran yang interaktif seperti game educative. Untuk membuat berhitung lebih menyenangkan dan bisa mengingat sebesar lebih dari 50%, maka dirancanglah sebuah game yang bernama “Tembak Matematika” yang memiliki tampilan berupa gambar-gambar dan angka hitungan matematika serta audio. Game Tembak Matematika bisa digunakan sebagai media belajar berhitung dan mengingat untuk anak usia sekolah dasar (SD). Kata Kunci : Berhitung, K-Nearest Neighbor ,Game, Media Pembelajaran
Implementasi Metode Best First Search untuk Pembelajaran Matematika Berbasis Multimedia Interaktif Muhammad Ichwan; Youllia Indrawaty N; Andhika Pahlevi
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 1, No 2 (2016): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v1i2.38-50

Abstract

Best first search merupakan sebuah metode pencarian heuristic dengan memilih nilai terbaik dari beberapa data. Metode best first search diimplementasikan untuk pembelajaran perkalian matematika berbasis multimedia interaktif. Pada aplikasi ini best first search digunakan sebagai pengukur nilai waktu terkecil pada data hasil pengujian dengan membandingkan tiga cara perhitungan perkalian. Model skenario multimedia merupakan alur komponen dari awal multimedia hingga multimedia selesai. Sehingga dapat menghasilkan suatu tampilan yang interaktif. Aplikasi ini ditujukan kepada anak tunarungu sebagai alternatif pembelajaran perkalian matematika. Pengujian aplikasi dilakukan kepada 10 responden anak tunarungu dan mendapatkan kesimpulan best first search berhasil mendapatkan nilai waktu terkecil dari cara kedua dengan perolehan nilai 203.
Augmented Reality Berbasis Cloud Recognition pada Majalah Film Youllia Indrawaty N; Jasman Pardede; Afis Siswantini
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.70-81

Abstract

Film telah menjadi salah satu hiburan bagi manusia termasuk pencinta film itu sendiri. Untuk menyampaikan informasi mengenai film di media lain, maka diterapkan teknologi Augmented Reality pada majalah melalui smartphone. Penerapan Augmented Reality berbasis cloud computing dapat memudahkan pihak redaksi mengunggah dan mengubah konten agar dapat ditampilkan serta diakses oleh pembaca siapa saja dan kapan saja dengan terkoneksi internet. Layanan yang dapat menggabungkan teknologi Augmented Reality dan cloud computing adalah Vuforia Cloud Recognition. Maka dari itu, diuji bagaimana kualitas marker mempengaruhi kinerja pendeteksian marker dengan tiga kondisi marker yaitu pudar, miscolour, dan blur dengan berbagai intensitas. Dari hasil penelitian, didapat data bahwa marker dengan intensitas kepudaran 25%, semua marker tidak dapat dikenali karena struktur gambar berubah. Pada marker dengan keadaan miscolour, semua marker dapat dikenali karena struktur gambar tidak berubah. Sedangkan pada marker dengan keadaan blur dengan intensitas 75%, semua marker tidak dapat dikenali karena struktur gambar berubah. Ini membuktikan bahwa struktur gambar mempengaruhi kinerja pendeteksian marker.
Pengenalan Pembicara untuk Menentukan Gender Menggunakan Metode MFCC dan VQ Youllia Indrawaty N; Andri ana; Dita Permatasari
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 1 (2017): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v2i1.34-47

Abstract

Klasifikasi suara berdasarkan gender dibuat dengan tujuan agar komputer mampu mengenali suara laki-laki dan perempuan. Dengan kemampuan komputer yang mampu membedakan suara laki-laki dan perempuan pada pengembangan selanjutnya akan memperkuat tingkat suatu sistem keamanan yang menggunakan password dengan suara. Penelitian ini mengenai pengenalan gender dari pengucap/ pembicara dengan ucapan bergantung teks dan bergantung pembicara, dalam proses pengenalan tersebut digunakan algoritma ekstraksi yang disebut Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) digunakan untuk ekstraksi ciri dari sinyal wicara sedangkan proses pengelompokan menggunakan metode Vector Quantization (VQ). Dalam tahap pengenalan, ukuran distorsi berdasarkan minimisasi jarak Euclidean digunakan untuk mencocokkan penutur uji dengan penutur dalam database. Database wicara menggunakan 20 penutur, terdiri dari 10 penutur pria dan 10 penutur wanita dengan tingkat akurasi pria mencapai 90% dan wanita 80%.
Penerapan Metode Eigenface dan Pemanfaatan Database Fg-Net untuk Mengetahui Usia Manusia Berdasarkan Wajah Irma Amelia D; Youllia Indrawaty N; Dian Purnomo
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v2i2.43-51

Abstract

Wajah merupakan salah satu ciri pada manusia untuk dapat dibedakan satu sama lain. Terdapat beberapa faktor yang mendasari perbedaan setiap wajah manusia yaitu genetik, jenis kelamin, etnis dan usia. Seiring berjalannya waktu, wajah manusia mengalami beberapa perubahan akibat bertambahnya usia. Perubahan yang sering kali terjadi seperti penambahan garis halus pada wajah atau terdapat perubahan kontur pada wajah, hal tersebut dapat dijadikan acuan untuk mengidentifikasi usia. Oleh karena itu, pada penelitian melakukan pendeteksian usia berdasarkan wajah. Metode yang digunakan yaitu Eigenface didasarkan pada metode statistik Principal Component Analysis (PCA) dengan menggunakan database fg-net yang berisi titik ciri dari citra wajah yang sudah diketahui usianya. Eigenvector dari Matriks fitur wajah data uji dibandingkan dengan eigenvector matriks dari database fg-net citra latih untuk menentukan kecocokan usia. Hasil pengujian usia berdasarkan citra wajah yang berasal dari 30 orang mencapai tingkat akurasi sebesar 56,66%.
Klasifikasi Sentimen Pada Buzzer Politik Jelang Pemilu 2024 menggunakan Metode Lexicon-based NURHASANAH, YOULLIA INDRAWATY; NAUFAL, MUHAMMAD THORIQ
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 9, No 2 (2024): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v9i2.166-178

Abstract

ABSTRAKPemilu merupakan sebuah momen dimana masyarakat memiliki peran untuk berpartisipasi dalam pemerintahan. Media sosial, khususnya media sosial X menjadi salah satu yang diminati untuk menyebarkan informasi. Informasi yang tersebar dalam jumlah banyak sangat sulit untuk disaring dengan baik oleh masyarakat. Mempengaruhi opini publik dengan menggunakan kata-kata kasar, memanipulasi informasi, dan membuat konten negatif merupakan peran buzzer politik di dalam media sosial. Sehingga dibutuhkan alat untuk filterisasi sentimen publik yang beredar. Alat yang digunakan adalah analisis sentimen. Penelitian bertujuan untuk melakukan klasifikasi sentimen buzzer politik dalam media sosial X menggunakan model lexicon-based yang ditingkatkan kamusnya sesuai dengan studi kasus yang dilakukan (corpus-based). Dengan menggunakan 1031 data, didapatkan sentimen positif (bukan buzzer) sebesar 63.69%,  sentimen negatif (buzzer politik) sebesar 31.94%, dan sentimen netral sebesar 4.37%. Sehingga disimpulkan bahwa model lexicon-based mampu menjelaskan sentimen X.Kata Kunci: Analisis sentimen, Lexicon-based, Buzzer, X, PemiluABSTRACTElection is a moment where people have a role to participate in the government. Social media, especially X social media, is one of the most popular ways to disseminate information. Information that is spread in large quantities is very difficult for the public to filter properly. Influencing public opinion by using harsh words, manipulating information, and creating negative content is the role of political buzzers in social media. So a tool is needed to filter public sentiment that is circulating. The tool used is sentiment analysis. The research aims to classify the sentiment of political buzzers in social media X using a lexicon-based model that is enhanced by the dictionary according to the case study conducted (corpus-based). By using 1031 data, positive sentiment (not buzzer) is 63.69%, negative sentiment (political buzzer) is 31.94%, and neutral sentiment is 4.37%. So it is concluded that the lexicon-based model is able to explain X sentiment.Keywords: Sentimen analyzed, Lexicon-based, Buzzer, X , Election
Integrasi Logika Fuzzy dengan Teknologi Cerdas: Tinjauan Sistematis atas Peluang, Tantangan, dan Arah Masa Depan NURHASANAH, YOULLIA INDRAWATY; KURNIA, EMA; SUTARTI, SUTARTI
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 10, No 1 (2025): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v10i1.1-17

Abstract

ABSTRAKPengembangan sistem logika fuzzy telah mengalami kemajuan pesat sejak awal diperkenalkan. Studi ini menyajikan tinjauan literatur untuk mengeksplorasi berbagai metodologi logika fuzzy dan aplikasi di berbagai sektor, seperti sistem kontrol, prediksi cuaca, diagnosa medis, dan lainnya. Kajian ini juga mencakup integrasi fuzzy dengan teknologi modern seperti IoT, Big Data, dan kecerdasan buatan (AI), yang telah mendorong penerapan lebih luas dan efisien. Selain menyoroti pencapaian, makalah ini membahas tantangan dalam interpretabilitas, efisiensi komputasi, dan adaptabilitas metode fuzzy dalam menghadapi kompleksitas teknologi dan data modern. Studi ini mengkaji pentingnya pengembangan lebih lanjut terhadap integrasi dengan AI untuk memastikan relevansi dan kontribusi logika fuzzy terhadap solusi cerdas di masa depan. Dengan demikian, penelitian ini menyediakan arah yang strategis untuk eksplorasi lebih lanjut, terutama terkait tantangan teknis dan peluang inovasi dalam domain ini.Kata kunci: AI, Big Data, IoT, Logika Fuzzy, Tantangan TeknologiABSTRACTThe development of fuzzy logic systems has progressed rapidly since its introduction. This study presents a review of recent literature to explore various fuzzy logic methodologies and applications in various sectors, such as control systems, weather prediction, medical diagnosis, and others. The review also covers the integration of fuzzy with modern technologies such as IoT, Big Data, and AI, which has driven wider and more efficient applications. In addition to highlighting achievements, the paper discusses challenges in computational efficiency, and adaptability of fuzzy methods in the face of modern technological and data complexity. The study emphasises the importance of further development towards interpretability and integration with AI to ensure the relevance and contribution of fuzzy logic to future intelligent solutions. Thus, this research provides a strategic direction for further exploration, especially regarding technical challenges and innovation opportunities in this domain.Keywords: AI, Big data, Fuzzy Logic, IoT, Technology Challenges