Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search
Journal : Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi

IMPLEMENTASI DETEKSI TEPI UNTUK MENDETEKSI KERETAKAN TULANG ORANG LANJUT USIA (MANULA) PADA CITRA RONTGEN DENGAN OPERATOR SOBEL DAN PREWITT I Gusti Ngurah Suryantara
Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi Vol 1, No 2 (2018): Jurnal ALU Volume 1 nomor 2 September 2018
Publisher : Universitas Bunda Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30813/j-alu.v1i2.1368

Abstract

Citra digital sekarang ini sangat bermanfaat dalam segala bidang, citra digital dibutuhkan oleh pengguna untuk analisis dan mengambil keputusan. Berbagai analisis citra digunakan untuk menghasilkan citra keluaran sesuai dengan kebutuhan.  Penggunaan filter pada citra masukan merupakan salah satu cara yang digunakan untuk menghasilkan citra keluaran sesuai kebutuhan. Pada penelitian ini membuat aplikasi pengolahan citra menggunakan filter Sobel dan Prewitt. Filter Sobel dan Prewitt untuk menghasilkan tepi pada citra. Deteksi tepi pada citra bisa diimplementasikan pada bidang medis, seperti analisis keretakan pada tulang. Keretakan pada tulang menciptakan tepi, bagian yang retak diperkuat dengan filter Sobel dan Prewitt. Yang dilakukan dalam penelitian ini adalah: studi pustaka, penerapan filter Sobel dan Prewitt. Selanjutnya melakukan analisis dan desain aplikasi pengolahan citra dengan filter sobel dan prewitt.  Pada penelitian ini menggunakan filter Sobel dan Prewitt untuk memperkuat tepi pada citra masukan. Dengan menggunakan dua fiter ini sudah bisa menampilkan tepi pada citra untuk analisis oleh pengguna. Kata Kunci: Citra, Citra Digital, Filter Sobel, Filter Prewitt, Tepi
APLIKASI EDUKASI COVID-19 BERBASIS MARKELESS AUGMENTED REALITY Jet J Krisnadi; I Gusti Ngurah Suryantara
Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi Vol 5, No 1 (2022): Jurnal ALU, Maret 2022
Publisher : Universitas Bunda Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30813/j-alu.v5i1.3363

Abstract

Tahun 2020 dunia dilanda sebuah pandemi yaitu coronavirus atau dikenal dengan sebutan SARS CoV-2 yang kemudian masyarakat kenal sebagai Covid-19. Covid-19 masuk ke Indonesia pada tanggal 1 Maret 2020. Pemberitaan tersebut membuat masyarakat panik berlebihan sehingga membuat pemerintahan kewalahan menangani Covid-19 serta panik attack masyarakat. Aplikasi edukasi yang penulis buat berisikan materi Covid-19 yang mencakup materi sejarah Covid-19, tenaga kesehatan, dan informasi seputar varian, dan vaksin coronavirus. Materi edukasi Covid-19 dikemas dalam bentuk multimedia dengan teknik augmented reality metode markerless sehingga terlihat lebih menarik. Metode markerless menunjukkan benda sekitar yang digunakan untuk diubah menjadi sebuah marker sekitar dapat dilakukan dengan rentang jarak minimal 10 cm dan jarak maksimal kurang dari 1m; dan berdasarkan pengujian menggunakan kuisoner, dari 35 responden, sebanyak 78,6% menyatakan aplikasi berdampak besar dalam mengedukasi masyarakat mengenai coronavirus.
NATURAL DISASTER EVENT MAPPING IN WEST JAVA USING K-MEANS ALGORITM sagaino Sagaino; Teady Matius Surya Mulyana; I Gusti Ngurah Suryantara; Jusia Amanda Ginting; Fransiskus Adikara
Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi Vol 5, No 02 (2022): Jurnal ALU, September 2022
Publisher : Universitas Bunda Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30813/j-alu.v5i1.3359

Abstract

 Natural disaster is an event that cannot be avoided, therefore a mapping of occurrence of the natural disaster is needed. In additional to mapping, clustering of natural disaster events is also needed to determine which areas have low to high intensity events. In performing the clustering, a method or algorithm can be used, namely the k-means algorithm.In the research conducter, the scope of natural disasters is West Java Province with the attributes used are floods, landslides and tornadoes. And also from this research, it was conducted to find out how many optimal number of clusters that can be clustered.The method that used  in this study is the K-Means algorithm which is used to perform clustering. The Elbow method is used to determine the optimal K value from the dataset by calculate the SSE (Sum Square Error) of each predetermined cluster.From the result of its application, the K-Means algorithm can cluster datasets of Natural Disaster in West Java with predetermined attributes. Based on the calculation results from the elbow method, the value of K from the dataset is 4. And from the research conducter, the accuracy rate of each cluster is 0,04% to 0,56%.Keywords:  K-Means, Natural Disaster, Elbow Method, Cluster, Machine Learning
APLIKASI PEMBELAJARAN STRUKTUR RANGKA TULANG MANUSIA BERBASIS AUGMENTED REALITY DENGAN METODE MULTIMARKER Derry Leo Nardi; I Gusti Ngurah Suryantara
Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi Vol 5, No 02 (2022): Jurnal ALU, September 2022
Publisher : Universitas Bunda Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30813/j-alu.v5i02.3364

Abstract

Saat pembelajaran dilakukan secara konvensional sebuah alat peraga menjadi alat bantu atau pelengkap untuk memahami sebuah ilmu. Dalam pembelajaran online, murid tidak bisa berinteraksi secara langsung dengan alat peraga berbentuk fisik yang ditunjukkan oleh gurunya. Alasan penelitian ini dilakukan adalah harga alat peraga yang mahal, tidak mudah menunjukkan alat peraga tersebut ketika pembelajaran online, dan murid tidak bisa berinteraksi secara langsung dengan alat peraga. Selain daripada itu kegunaan dari penelitian ini untuk mencoba merepresentasikan model struktur tulang manusia secara 3D dan mencoba membuat pembelajaran tentang hal tersebut menjadi lebih menarik. Metode yang digunakan dalam pengembangan penelitian aplikasi AR ini adalah Multimedia Development Life Cycle dan metode yang digunakan dalam Aplikasi AR adalah multimarker. Hasil penelitian ini adalah aplikasi AR dengan metode multimarker dapat digunakan untuk memvisualisasikan model 3D dari struktur rangka tulang dengan keterbatasan berupa dibutuhkannya bidang planar untuk menghasilkan zona deteksi yang optimal. Seperti pada marker dengan posisi berdiri tidak bisa menampilkan 3D objek yang tersimpan dalam database vuforia.
PENGENALAN KARAKTER KANJI MENGGUNAKAN FITUR CHAIN CODE DAN EUCLIDEAN DISTANCE Karman Surya; I Gusti Ngurah Suryantara
Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi Vol 5, No 1 (2022): Jurnal ALU, Maret 2022
Publisher : Universitas Bunda Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30813/j-alu.v5i1.2938

Abstract

Bahasa Mandarin merupakan bahasa dari negara China. Bahasa Mandarin telah banyak dipakai salah satu nya Indonesia. Namun untuk mempelajari bahasa Mandarin pemula akan mengalami kesulitan karena terdapat banyak karakter berbeda dan memiliki arti nya. Maka dari itu perlu ada nya sistem atau aplikasi yang bisa mengenali atau mendeteksi bahasa Mandarin agar dapat memudahkan orang awam mempelajadi bahasa mandarin. Penelitian ini ditujukan untuk merancang sistem atau aplikasi yang dapat melakukan pengenalan karakter pada kosa kata mandarin. Untuk sistem atau aplikasi yang dirancang memakai algoritma chain code untuk pengenalan pola pada citra kosa kata mandarin dan untuk perhitungan jarak menggunakan euclidean distance.Proses yang akan dilakukan di penelitian ini adalah untuk membandingkan jarak citra kosa kata mandarin yang akan dilakukan pengujian dengan citra kosa kata mandarin yang sudah dilatih untuk mendapatkan nilai jarak euclidean distance yang terkecil.Hasil yang didapatkan dari pengujian yang telah dilakukan gagal persentase keberhasilan yang didapatkan sebesar 34% dalam mengenali citra kosa kata mandarin dan 66% mengalami kegagalan dalam mengenali citra kosa kata mandarin. Kegagalan dikarenakan oleh noise yang terdapat pada gambar dan tidak memakai metode thinning sehingga citra kata mandarin yang memiliki ketebalan yang berbeda-beda akan menghasilkan nilai fitur yang berbeda-beda juga.
PENERAPAN GAME EDUKASI TERHADAP BIMBINGAN BELAJAR MATEMATIKA UNTUK KELAS 2 SD Himawan, Lucky; Suryantara, I Gusti Ngurah
Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi Vol 6, No 2 (2023): Jurnal ALU, September 2023
Publisher : Universitas Bunda Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30813/j-alu.v6i2.4747

Abstract

Perkembangan teknologi yang semakin pesat juga berdampak pada proses pembelajaran di sekolah dasar. Di kalangan siswa Kelas 2 SD Infinite Bimbingan Belajar, siswa merasa bosan terutama dari segi waktu dan durasi, karena media tradisional masih digunakan untuk pembelajaran. Oleh karena itu, perlu dirancang suatu permainan edukasi matematika tentang waktu dan durasi. Game ini bergenre kuis dimana pemain akan menguji pengetahuannya melalui pertanyaan-pertanyaan terkait waktu dan durasi. Tujuan dari permainan edukasi ini adalah untuk membantu siswa memahami materi waktu dan durasi yang disajikan melalui gameplay yang sederhana dan menyenangkan. Pada pengujian black box terlihat bahwa game edukasi ini dapat berjalan dengan baik tanpa adanya bug. Gunakan mesin game Unity untuk membuat game bertema kuis matematika sekolah dasar. Dalam skripsi ini, dijelaskan langkah-langkah pembuatan game tersebut dan penjabaran script-script yang digunakan dalam game. Game yang dibuat memiliki fitur score dari hasil jawaban quiz tersebut. Tulisan ini juga membahas cara memindahkan data dari satu scene ke scene lainnya di Unity, sehingga memudahkan dalam membuat game dengan banyak scene dan tidak hilang saat game sedang berjalan dan game harus dipindahkan dari satu scene ke data lainnya. Hal ini mengurangi risiko kesalahan.
PREDIKSI KEBANGKRUTAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF BUATAN Petra, Stradivarius Melvin; Suryantara, I Gusti Ngurah; Tampinongkol, Felliks Feiters
Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi Vol 7, No 1 (2024): Maret 2024
Publisher : Universitas Bunda Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30813/j-alu.v7i1.6037

Abstract

The worst thing about financial failure is bankruptcy. The bankruptcy of a company can be analyzed from financial statements. the results of financial statement analysis is very useful for corporate leaders and investors to know the true condition of the company. Financial statement analysis can be done by calculating financial ratios. This study uses five variable financial ratios to predict corporate bankruptcy with repeated neural networks that apply Elman model. The sample data used in this study are 50 companies listed on the IDX 2007-2010 period. data is divided into two groups, 80% for training data and 20% for test data. Based on the function obtained from the training data, 10 companies will be tested. The best results from testing show that 9 out of 10 got the correct data. 
PENERAPAN TEKNOLOGI AUGMENTED REALITY DALAM PENJUALAN SEPEDA MOTOR Christian, Steven; Suryantara, I Gusti Ngurah
Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi Vol 6, No 1 (2023): Jurnal ALU, Maret 2023
Publisher : Universitas Bunda Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30813/j-alu.v6i1.3808

Abstract

Sepeda motor merupakan kendaraan roda dua yang paling banyak digunakan di indonesia pada saat ini. Sepeda motor banyak digunakan karena harganya yang murah dan biaya operasional yang lebih hemat. Sistem penjualan motor pada saat ini masih menggunakan brosur untuk media penjualannya, akan tetapi cara tersebut dianggap kurang maksimal karena pembeli tidak dapat melihat gambar motor secara keseluruhan. Oleh karena itu, dilakukan penelitian dengan melakukan implementasi teknologi Augmented Reality ke dalam sistem penjualan motor. Dengan menggunakan teknologi Augmented Reality, pembeli hanya melakukan scan pada marker yang ada menggunakan smartphone. Untuk metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC). Multimedia Development Life Cycle (MDLC) adalah metode yang digunakan untuk merancang video, gambar, dan animasi. Untuk tahap-tahap yang digunakan pada MDLC adalah tahap Concept, Design, Material Collecting, Assembly, Testing, dan Distribution. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi memanfaatkan teknologi AR berbasis marker-based tracking untuk membuat gambaran motor dan spesifikasinya. Penelitian ini dibangun menggunakan Unity sebagai software pengembangan game dan Vuforia SDK sebagai teknologi AR untuk menampilkan objek dengan marker. Kesimpulan pada penelitian ini adalah aplikasi sistem penjualan sepeda motor dapat menerapkan tahapan MDLC untuk mencapai daur hidup tahapan pengembangan Augmented Reality.
OPTIMASI PERTANIAN DI BEKASI UTARA: PREDIKSI CURAH HUJAN DAN REKOMENDASI TANAMAN DENGAN MENGGUNAKAN MODEL REGRESI LINIER Pangestu, Matias Indra; Ginting, Jusia Amanda; Suryantara, I Gusti Ngurah; Marvelino, Matthew
Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi Vol 7, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Bunda Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30813/j-alu.v7i2.8081

Abstract

Ketidakpastian dan variabilitas curah hujan merupakan tantangan utama bagi petani dalam menentukan waktu tanam dan jenis tanaman yang paling sesuai untuk kondisi cuaca yang berubah-ubah. Sistem yang dibangun dalam penelitian ini menggunakan data historis curah hujan, parameter iklim, dan informasi varietas tanaman yang dikumpulkan dari wilayah Bekasi Utara. Proses pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan citra satelit Landsat 8 dan dataset curah hujan CHIRPS yang kemudian diolah menggunakan bahasa pemrograman Python. Metode machine learning diterapkan untuk memproses dan menganalisis data tersebut guna membangun model prediksi yang akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem prediksi curah hujan yang dikembangkan mampu memberikan prakiraan curah hujan yang cukup akurat. Selain itu, sistem ini juga dapat memberikan rekomendasi tanaman optimal berdasarkan kondisi iklim dan prediksi curah hujan, yang diharapkan dapat membantu petani dalam meningkatkan hasil panen dan ketahanan pangan di wilayah tersebut. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi antara data satelit, analisis iklim, dan metode machine learning dapat menjadi alat yang efektif dalam membantu pengambilan keputusan pertanian yang lebih baik. Sistem yang dikembangkan juga memiliki potensi untuk diimplementasikan di wilayah lain dengan kondisi serupa, setelah dilakukan penyesuaian data lokal.
KOMPARASI FRAMEWORK AGILE DENGAN METODE FUNCTION POINT DALAM PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE Widyaningrum, Destriana; Lumba, Ester; Suryantara, I Gusti Ngurah
Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi Vol 8, No 1 (2025): Jurnal ALU, Maret 2025
Publisher : Universitas Bunda Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30813/j-alu.v8i1.8780

Abstract

 This study aims to evaluate the effectiveness of two Agile methodologies—Scrum and Extreme Programming (XP)—in the development of a mobile application for online examinations. In the context of rapidly changing requirements and the need for flexibility, Agile-based software development approaches are highly relevant, particularly for small to medium-scale projects. This research adopts a qualitative case study approach, supported by quantitative analysis using Function Point (FP) to provide an objective comparison of productivity between the two methods.The results show that XP produced 85 Function Points in 120 working hours, achieving a productivity rate of 0.708 FP per hour. In comparison, Scrum produced 75 Function Points in 110 working hours, with a productivity rate of 0.682 FP per hour. Although the difference is relatively small, the data suggests that XP is slightly more efficient in delivering system functionalities within a given time frame. Qualitative findings from interviews and observations also indicate that XP is more adaptive to changes and promotes stronger technical collaboration among team members, particularly through practices like pair programming and continuous refactoring. On the other hand, Scrum offers a more structured workflow through sprint planning and backlog grooming, which supports better task management and documentation.Based on these findings, it can be concluded that XP is more effective in project environments that require rapid iteration and high flexibility, while Scrum remains advantageous for structured project planning. The selection of methodology should be aligned with the project's characteristics, team dynamics, and development goals.