Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.778
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Journal of Education Research Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence
Akbar, Syifa Chairunnissa Deliva
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Mathematics Social Sciences

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Journal of Education Research

 1 
Pengelolahan Citra Cabai Keriting: Kombinasi Median Filtering dan Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Berbasis Fitur Yasmin, Nabilla; Akbar, Syifa Chairunnissa Deliva; Ramadhanu, Agung
Journal of Education Research Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v5i4.1865

Abstract

Pengolahan citra digital berperan penting dalam klasifikasi tanaman, termasuk cabai keriting. Penelitian ini mengusulkan metode pengelompokan citra cabai keriting menggunakan algoritma K-Means dengan median filtering sebagai langkah awal untuk mengurangi noise pada citra. Ekstraksi fitur dilakukan dengan model warna RGB untuk fitur warna dan metode Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk fitur tekstur. Dataset terdiri dari 100 citra, masing-masing 50 citra cabai merah dan hijau keriting, dengan pembagian 60 citra untuk pelatihan dan 40 citra untuk pengujian. Hasil menunjukkan bahwa penggunaan median filtering meningkatkan akurasi klasifikasi, dengan akurasi 95% untuk cabai merah keriting dan 93% untuk cabai hijau keriting, menghasilkan rata-rata akurasi 94%. Temuan ini menegaskan pentingnya median filtering dalam meningkatkan kualitas data untuk pengelompokan citra cabai keriting.
Pengelolahan Citra Cabai Keriting: Kombinasi Median Filtering dan Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Berbasis Fitur Yasmin, Nabilla; Akbar, Syifa Chairunnissa Deliva; Ramadhanu, Agung
Journal of Education Research Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v5i4.1865

Abstract

Pengolahan citra digital berperan penting dalam klasifikasi tanaman, termasuk cabai keriting. Penelitian ini mengusulkan metode pengelompokan citra cabai keriting menggunakan algoritma K-Means dengan median filtering sebagai langkah awal untuk mengurangi noise pada citra. Ekstraksi fitur dilakukan dengan model warna RGB untuk fitur warna dan metode Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk fitur tekstur. Dataset terdiri dari 100 citra, masing-masing 50 citra cabai merah dan hijau keriting, dengan pembagian 60 citra untuk pelatihan dan 40 citra untuk pengujian. Hasil menunjukkan bahwa penggunaan median filtering meningkatkan akurasi klasifikasi, dengan akurasi 95% untuk cabai merah keriting dan 93% untuk cabai hijau keriting, menghasilkan rata-rata akurasi 94%. Temuan ini menegaskan pentingnya median filtering dalam meningkatkan kualitas data untuk pengelompokan citra cabai keriting.
Co-Authors Hendrik, Billy Ramadhanu, Agung Sarjon Defit Very, Jhon Yasmin, Nabilla