Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer
Asyraq, Cerwyn
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Library & Information Science Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS GAMBAR MENGGUNAKAN METODE GRAYSCALE DAN HSV (HUE, SATURATION, VALUE) Pramudiya, Relin; Asyraq, Cerwyn; Kadafi, Aldo; Sardika, Ricky Putra
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer Volume 14 No 3, Mei Tahun 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24853/justit.14.3.174-180

Abstract

Dalam era digital, gambar memainkan peran penting dalam berbagai bidang seperti fotografi, desain grafis, dan pengolahan citra. Untuk mengolah dan menganalisis gambar secara efektif, teknik yang memungkinkan ekstraksi informasi berharga sangat diperlukan. Metode Grayscale (grayscale cycling) dan model warna HSV (Hue, Saturation, Value) adalah dua teknik yang penting dalam analisis gambar. Grayscale meningkatkan kualitas visual dengan mengatur kecerahan dan kontras, membuat gambar lebih jelas dan menarik. Model warna HSV, yang lebih intuitif daripada model RGB, memudahkan pemahaman dan manipulasi atribut warna. HSV menggambarkan warna melalui hue (nuansa warna), saturation (kejenuhan), dan value (kecerahan). Penelitian ini menyoroti efektivitas Grayscale dalam meningkatkan kualitas visual gambar dan penggunaan HSV untuk analisis warna yang lebih mendalam. Implementasi kedua metode ini dapat dilakukan dengan perangkat lunak seperti MATLAB dan bahasa pemrograman seperti Python, memungkinkan pengguna untuk meningkatkan kualitas visual gambar dan mendapatkan wawasan lebih dalam dalam analisis gambar. Pemahaman mendalam tentang Grayscale dan HSV bermanfaat dalam berbagai konteks seperti fotografi, desain grafis, pengenalan pola, dan pengolahan citra medis.Kata Kunci: Analisis gambar, Grayscale, HSV (Hue, Saturation, Value), Kualitas visual, Pengolahan citra
PEMODELAN TOPIK CHATGPT PADA ULASAN TWITTER MENGGUNAKAN METODE LATENT DIRICHLET ALLOCATION Sardika, Ricky Putra; Asyraq, Cerwyn; Pribadi, Muhammad Rizky; Widhiarso, Wijang
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer Volume 14 No 2, Januari Tahun 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24853/justit.14.2.80-86

Abstract

Maraknya tren penggunaan Artificial Intellience (AI) di era teknologi saat ini. Salah satu contoh nya yakni chatbot yang bernama chatgpt. Telah banyak topik  obrolan atau pertanyaan yang telah dilontarkan melalui chatgpt ini dari berbagai kalangan seperti orang biasa, pelajar, guru atau dosen, hingga tenaga peneliti. Hal tersebut dapat dideteksi untuk mengetahui tren topik  hangat yang paling dominan dibicarakan di twitter. Namun dengan ratusan metadata tersebut akan sulit dicari dan dibaca.  Oleh karena itu dibutuhkan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk menyelesaikan masalah tersebut. LDA mampu melakukan analisis tentang tren topik hangat yang sedang dibahas di twitter mengenai chatgpt. Dari 202304 ulasan twitter mengenai chatgpt, didapat sejumlah 30 kata tren secara keseluruhan hasil dari topic modelling yang dilakukan dengan masing – masing 10 topik berdasarkan yang sudah dimodelkan.
Co-Authors Kadafi, Aldo Muhammad Rizky Pribadi Pramudiya, Relin Sardika, Ricky Putra Wijang Widhiarso