Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) Journal on Education MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal
Milda Gustiana Husada
Institut Teknologi Nasional Bandung
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

 1   2 
Karakteristik Metode Sift dalam Aplikasi Sistem Pengenalan Motif Batik MILDA GUSTIANA HUSADA; DINA BUDHI UTAMI; IWAN ZAR
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.v4i2.42-51

Abstract

Pada kajian ini dibahas penerapan CBIR yaitu cara perolehan temu balik (retreival) objek citra melalui proses pembandingan antara citra uji terhadap citra latih yang dikumpulkan dalam suatu database. Proses membandingan citra berlandaskan pada tanda-tanda (ciri) yang dimiliki diantara citra tersebut. Tanda-tanda yang digunakan pada cara CBIR yaitu berdasarkan kemiripan warna, bentuk, dan tekstur. Pada makalah ini metode SIFT digunakan untuk mendapatkan dan mendeskripsikan fitur-fitur lokal yang ada pada citra. Fitur citra latih dan citra uji yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan menggunakan Nearest Neighbour Search untuk memperoleh tingkat kemiripan (proses image matching). Pengujian dilakukan pada citra yang diperoleh melalui kamera dan citra yang sudah berupa data digital. Berdasarkan pengujian, nilai precision dan recall untuk citra uji yang diambil melalui kamera berturut-turut adalah 64% dan 12,8%, sedangkan untuk citra uji dari digital dioleh adalah 84% dan 16.8%. Kata kunci: CBIR, SIFT, Image Matching, Nearest Neighbor Search
Metode Haar-Cascade Classification Menggunakan Raspberry Pi Muhammad Ichwan; Milda Gustiana Husada; Aldri Helmaputra
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.v2i2.13-22

Abstract

Proses untuk mendeteksi objek dalam citra manggabungkan empat kunci utama yaitu Haar like feature, Integral Image, Adaboost learning dan Cascade Classifier. Metode haar-cascade classification dapat dimanfaatkan sebagai alternatif dalam pengaturan traffic light. Cara kerjanya yaitu, citra yang telah di-capture akan dicocokan dengan data latih, apabila dalam citra tersebut terdapat objek yang sesuai dengan data latih maka objek tersebut di tandai, sehingga objek akan terhitung jumlahnya dengan cara melewati sebuah garis virtual yang dibuat sistem. Dari hasil jumlah objek terdeteksi, sistem dapat mengatur berapa lama lampu merah dan hijau menyala atau mati sesuai dengan jumlah objek yang telah ditentukan. Oleh karena itu, alternatif pengaturan traffic light menggunakan metode Haar-cascade classification digunakan untuk pendeteksian objek. Hasil dari penelitian menggunakan kamera 18 megapiksel 60 FPS jumlah mobil terhitung di garis lebih akurat menggunakan resolusi 480p atau 720p sebesar 79.51%.
Penerapan Fuzzy Logic Tsukamoto pada Pembangunan Kandang Ayam Pintar Muhammad Ichwan; Milda Gustiana Husada; Ghassan Nur F H
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.v1i2.11-14

Abstract

Dari hasil wawancara dengan pakar unggas didapatkan bahwa kondisi suhu dan kelembaban udara dapat mempengaruhi produktifitas dan kesehatan ayam karena suhu dan kelembaban yang tidak stabil. Pada penelitian ini dibangun “kandang ayam” pintar menggunakan metode Tsukamoto untuk menghitung durasi waktu dalam pengaturan suhu dan kelembaban. Kandang ayam pintar menggunakan sensor suhu, kelembaban udara, Real Time Clock untuk mengatur pemberian pakan secara otomatis, limit switch untuk memperingati peternak untuk mengisi stok pakan ayam dan sensor gas ammonia yang disimulasikan menggunakan potensio untuk mendeteksi gas ammonia yang terdapat dalam kandang ayam. Berdasarkan pengujian, dengan adanya metode fuzzy logic tsukamoto yang dibantu sistem sebagai acuan untuk dapat menentukan titik-titik krusial, dan membuat kondisi kandang ayam menjadi stabil dengan durasi waktu yang panjang, agar pada saat cuaca diluar kandang berubah drastis, cuaca di dalam kandang tidak berubah drastis seperti kondisi cuaca diluar kandang. Keluaran aplikasi yang dibuat memiliki akurasi 100%.
Implementasi Pembentukan Rectangle dan Similarity Triangle pada Pengukuran Dimensi Objek Asep Nana Hermana; Milda Gustiana; Randy Adityawarman Tohir
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.v2i1.15-25

Abstract

Pembentukan rectangle berfungsi untuk mendapatkan nilai area piksel yang menjadi batas objek sebagai penentuan koordinat maksimum posisi x untuk lebar dan posisi y untuk tinggi. Area citra objek ditandai dengan rectangle. Kemudian masuk pada tahap similarity triangle yaitu mencari nilai fokus webcam dengan menghitung perkalian antara nilai area piksel dan nilai jarak webcam terhadap objek dan dibagi ukuran objek real sebagai acuan, selanjutnya nilai fokus dimasukkan kedalam similarity triangle sehingga didapatkan nilai tinggi dan lebar objek dalam centimeter.Pada preprocessing terdapat proses subtraksi citra yaitu mencari selisih dari frame background dan frame yang dideteksi. Selisih tersebut merupakan objek citra yang masih memiliki noise. Dikarenakan selalu ada noise, maka morfologi berfungsi menghilangkan nilai piksel yang bukan bagian dari objek. Penelitian pengukuran ini bermanfaat untuk mengetahui fungsi maksimal dan sejauh apa webcam dapat mendeteksi objek. Metode rectangle dan similarity triangle diperlukan sebagai proses mendapatkan tinggi dan lebar objek secara real time. Presentase keberhasilan pengukuran yaitu 98,55% .
Classification of Fruit Ripeness with Model Descriptor Using Vgg 16 Architecture Asep Nana Hermana; Dewi Rosmala; Milda Gustiana Husada
Journal on Education Vol 5 No 3 (2023): Journal on Education: Volume 5 Nomor 3 Tahun 2023
Publisher : Departement of Mathematics Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/joe.v5i3.1315

Abstract

The quality of the fruit is largely determined by the level of ripeness contained by the fruit itself. Until now, determining the level of fruit maturity is still done manually, as a result there are differences in perceptions in determining the level of fruit maturity. Therefore we need a system that is able to classify fruit maturity automatically. This research was conducted on 4 objects, namely apples, oranges, mangoes, and tomatoes. The training was conducted with split data with a presentation 70:20:10 based on 4 test scenarios, the data was converted to RGB to L * a * b first and some were not converted and were immediately trained using CNN VGG16 with the transfer learning method where fine tuning would be done on the layer block 5 and modification of the classification layer using the Multi-SVM classifier. The highest accurasi reach 92% at scenario 4 with 90 data per class.
Co-Authors Aldri Helmaputra Arief Syafiudin Arief Syafiudin Asep Nana Hermana Dewi Rosmala Dina Budhi Utami DINA BUDHI UTAMI F H, Ghassan Nur Febriandi, Arry Ghassan Nur F H Helmaputra, Aldri Hermana, Asep Nana Ichwan, M IWAN ZAR Muhammad Ichwan Muhammad Ichwan Muhammad Ichwan MUHAMMAD ICHWAN Nurhasanah, Youllia Indrawaty Nurjaman, Novan Rizky Randy Adityawarman Tohir Syafiudin, Arief Tohir, Randy Adityawarman Yayan Yanuari