cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal
Published by Institut Teknologi Nasional Bandung
ISSN : 25280015     EISSN : 25280902     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 209 Documents
 11   12   13   14   15 
Aplikasi Pengenalan Jenis Tanah Untuk Lahan Pertanian Dengan Menggunakan Metode Euclidean Distance Youllia Indrawaty N; Anggi Tristiyono
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 1, No 1 (2016): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v1i1.26

Abstract

Tiap jenis tanah memiliki tekstur dan nilai manfaat yang berbeda-berbeda. Dalam melakukan identifikasi jenis tanah biasanya petugas penyuluh pertanian menggunakan cara manual dengan melakukan penelitian langsung ke lapangan dan melakukan uji laboratorium, hal ini menyebabkan kurangnya tingkat keakuratanan dan memakan banyak waktu. Berdasarkan hal tersebut maka dibutuhkan suatu teknologi image processing untuk memudahkan klasifikasi jenis tanah yang akan dimanfaatkan sebagai lahan pertanian dengan menggunakan metode Euclidean Distance. Konsep dasar metode Euclidean Distance adalah sebagai perhitungan pencocokan jarak, keputusan suatu citra tekstur tanah yang mirip adalah bila memiliki nilai paling rendah atau mendekati 0. Tekstur tanah yang telah teridentifikasi akan diproses menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) sebagai penujang keputusan jenis tanah yang cocok digunakan untuk lahan komoditi pertanian yang tepat. Berdasarkan pengujian aplikasi, tingkat keakuratan identifikasi tekstur tanah mencapai 80% sehingga aplikasi ini dapat digunakan oleh penyuluh pertanian di Dinas Pertanian Kabupaten Muaro Jambi sebagai media penyuluhan. Kata Kunci: Tekstur Tanah, image processing, Euclidean Distance, Analytical Hierarchy Process (AHP)
Daftar Kehadiran Mahasiswa dengan Autentikasi Wajah Menggunakan Metode Eigenface Mira Musrini Barmawi; Andriana Z; Muhamad Rizki A F
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.v1i2.62-75

Abstract

Sistem pengenalan atau autentikasi tidak hanya dengan menggunakan sidik jari, tetapi juga dapat menggunakan pengenalan wajah. Pengenalan wajah dapat dikembangkan sebagai media identifikasi dan memiliki berbagai manfaat, diantaranya tidak diperlukan kartu atau foto pada kartu identifikasi. Metode eigenface digunakan dalam daftar kehadiran dengan pengenalan wajah, media webcam digunakan untuk menangkap gambar secara real-time. Proses dari aplikasi ini adalah kamera menangkap gambar pada wajah, kemudian didapatkan sebuah nilai R, G, B. Dengan melakukan pemrosesan awal dilakukan penyesuaian ukuran, RGB ke Grayscale, dan histogram equalizer. Metode eigenface berfungsi untuk menghitung eigenvalue dan eigenvector yang digunakan sebagai fitur dalam melakukan pengenalan. Euclidean distance digunakan untuk mencari jarak dengan data fitur yang telah didapat, serta jarak terkecil dengan hasilnya. Berdasarkan pengujian aplikasi, tingkat keberhasilan pengenalan citra wajah mencapai 80%, sehingga aplikasi ini dapat dijadikan sebagai alternatif untuk autentikasi kehadiran mahasiswa.Kata Kunci : eigenface, pengenalan wajah, daftar kehadiran
Metode Simple Additive Weigting dalam Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Santri Terbaik TPQ Yayasan Hubbu Ahmad Center LUKMAN NULHAKIM; NANDA FAUSIYAH
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 6, No 2 (2021): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v6i2.236-249

Abstract

AbstrakProses seleksi santri terbaik pada Yayasan Hubbu Ahmad Center masih belum optimal. Banyaknya data nilai yang harus diolah dan seleksi hasil nilai tertinggi masih dilakukan dengan cara konvesional dengan memilih santri berdasarkan data yang ada kemudian dibuat kesimpulan bahwa santri tersebut mendapat predikat terbaik, tentu hal ini sangat kurang efektif dan tingkat ke akuratan yang dirasa kurang tepat. Dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) proses seleksi dilakukan dengan urutan dan kriteria serta perhitungan yang tepat dan sesuai, sehingg sistem seleksi santri terbaik ini dengan tujuan membantu guru dalam menentukan santri terbaik dan tidak terjadi kesalahan. Dalam perancangan ini penulis menggunakan web base PHP sebagai aplikasi perhitungan seleksi santri terbaik dan MySQL sebagai database sistem.  Kata kunci: Santri Terbaik, Mysql, PHP, SAWAbstractThe selection process for the best students at the Hubbu Ahmad Center Foundation is still not optimal. The amount of value data that must be processed and the selection of the highest results is still carried out in the conventional way by selecting students based on existing data and then a conclusion is made that these students get the best predicate, of course this is very less effective and the level of accuracy is felt to be less precise. With the Simple Addtive Weighting (SAW) method, the selection process is carried out with precise and appropriate sequences and criteria as well as calculations, the best student selection system with the aim of helping teachers determine the best students and there are no errors. In this design the author uses a web base PHP as the best student selection application and MySQL as a database system.Keywords: Best Santri, Mysql, PHP, SAW
Implementasi Algoritma Jean Meeus dalam Menentukan Waktu Shalat Mira Musrini Barmawi; Muhammad Ichwan; Rara Restu Lukito
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.v2i1.26-33

Abstract

Algoritma Jean Meeus adalah algoritma hasil reduksi dari VSOP87 yang digunakan untuk menentukan posisi matahari. Selain menentukan posisi matahari biasanya algoritma ini digunakan dalam melakukan perhitungan gerhana matahari, bulan baru, posisi bulan, dan salah satunya adalahperhitungan yang dibutuhkan dalam penentuan waktu shalat. Dalam menentukan waktu shalat nilai-nilai yang dihitung adalah julian day, deklinasi matahari, dan equation of time dengan nilai yang dibutuhkan yaitu koordinat lintang, bujur, ketinggian, tanggal, bulan, tahun, dan zona waktu dari lokasi yang terdeteksi dimana parameter-parameter tersebut diimplementasikan di Raspberry Pi.Dalam penggunaannya algoritma ini dipilih karena tingkat keakurasiannya yang tinggi dan hal tersebut dibuktikan dengan hasil dari penelitian yang telah dilaksanakan. Dari hasil pengujian yang telah dilaksanakan, tingkat keakurasian yang didapat yaitu sekitar 97,3% untuk media pembanding Accurate Times dan 99,2% untuk media pembanding tabel waktu shalat yang dikeluarkan oleh Kementrian Agama Kota Bandung.
Algoritma C4.5 pada Registrasi Pasien Dewi Rosmala; Rizandi Nugro Libranto
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.v2i1.48-58

Abstract

Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan. Klinik dan Rumah Bersalin Melong Asih yang bertempat di Cimahi, bertugas melayani pemeriksaan umum, konsultasi masalah kandungan serta pemeriksaan ibu hamil. Proses registrasi yang panjang dapat menimbulkan antrian yang menyebabkan ketidaknyamanan pasien. Melihat kondisi tersebut diperlukan suatu sistem registrasi pada paisen untuk memprediksi waktu antrian di Klinik dan Rumah Bersalin Melong Asih. Data yang dimanfaatkan adalah data Rekam Medis Pasien (yang digunakan sebagai data training dan data testing). Data keluhan tersebut diproses menggunakan decision tree sehingga dapat menghasilkan suatu keputusan waktu penanganan pasien yang diterjemahkan ke dalam bahasa linguistik yaitu, cepat, sedang, dan lama. Partisi data 90:10 merupakan partisi terbaik karena memiliki nilai precision, recall, dan accuracy yang paling tinggi daripada partisi lainnya.
IMPLEMENTASI PENGOLAHAN MODEL WARNA RGB PADA APLIKASI IDENTIFIKASI WARNA Asep Nana Hermana; Andriana Zulkarnain; Yudi Arief Riadi
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.v3i1.49-60

Abstract

Ada sebagian orang yang memiliki kelainan pada penglihatan, salah satunyaadalah kelainan melakukan identifikasi warna (buta warna). Salah satu cara untukmenolong melakukan identifikasi warna yaitu dengan cara menampilkan informasiwarna ke dalam teks. Informasi warna video digital masih berbentuk model warnaYCbCr. Model warna YCbCr adalah model warna yang digunakan pada kamerahandphone. Metode pengkonversian YCbCr digunakan untuk mendapatkan danmengkonversikan nilai warna yang didapat ke dalam model warna RGB. Nilai hasilpengkonversian dibandingkan dengan nilai RGB yang tersimpan pada programdengan menggunakan metode euclidean distance. Metode euclidean distanceberfungsi untuk mencari nilai selisih terkecil dari dua matriks yang dibandingkan.Hasil perbandingan ditampilkan sebagai keluaran yang terdiri dari gambar warna,nama warna, nilai warna dan warna yang serupa dengan hasil perbandingan.Berdasarkan hasil pengujian warna objek dapat dideteksi dengan persentasekeberhasilan mencapai 93,75%.
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%.
Leveraging MobileNet, InceptionV3, and CropNet to Classify Cassava Plant Disease GRADY MATTHIAS OKTAVIAN; HANDRI SANTOSO
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 6, No 2 (2021): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v6i2.183-193

Abstract

AbstrakSingkong adalah tanaman yang tumbuh di sub-saharan Africa dan sering dijadikan sumber karbohidrat bagi manusia. Namun, tanaman singkong tersebut memiliki banyak penyakit yang dapat mengancam ketersediaan bahan makanan bagi jutaan orang. Terdapat banyak upaya dan penlitian yang menggunakan kecerdasan buatan dalam bentuk computer vision agar dapat membantu petani mendiagnosa apakah tanaman singkong mereka sehat atau tidak hanya dengan mengambil gambar dari daun tanaman mereka. Pada publikasi ini, penulis melatih tiga jaringan saraf artifisial yang bernama CropNet, MobileNet, dan InceptionV3 untuk dapat mengklasifikasikan gambar-gambar berupa penyakit tanaman singkong. Pembaruan yang dibawa penulis adalah dengan membuat sebuah algoritma gabungan yang mengkombinasikan hasil prediksi dari ketiga jaringan saraf artifisial yang telah dilatih guna mendapatkan hasil prediksi yang lebih akurat. Ternyata, metode penggabungan algoritma ini mampu memberikan nilai akurasi lebih tinggi 6.8% ketimbang nilai rata-rata akurasi dari masing-masing model.Kata kunci: pembelajaran mesin, visi komputer, klasifikasi gambar, jaringan saraf artifisial, kecerdasan buatan, penyakit tanamanAbstractIn sub-Saharan Africa, cassava is widely grown and considered to be a large source of carbohydrates for human food. However, the plant is plagued with diseases which can threaten food supply for millions of people. By using computer vision, researchers attempted to create an image classification model that can tell farmers whether the plant is sick or not by taking pictures of their leaves. In this short paper, the author attempts to train three Convolutional Neural Network: CropNet, MobileNet, and InceptionV3 that can classify cassava plant diseases based on visual data. As a novelty, the author creates an ensemble voting classifier that combines the prediction of CropNet, MobileNet, and InceptionV3 to create a better prediction. Turns out, creating an ensemble voting classifier enables us to achieve an accuracy score which is 6.8% higher than the average individual scores of each model.Keywords: machine learning, computer vision, image classification, convolutional neural network, artificial intelligence, plant diseases
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%.
Identifikasi Ciri Garis Telapak Tangan Berbasis Template Matching dan Metode K-Nearest Neighbor Asep Nana Hermana; Irma Amelia Dewi; Irwan Susanto
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 3, No 2 (2018): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v3i2.25-35

Abstract

Telapak tangan merupakan ciri unik yang dimiliki oleh manusia yang dapat digunakan pada sistem identifikasi. Proses template matching membutuhkan perhitungan pencocokan untuk menentukan bagian kecil gambar yang memiliki nilai terbesar dikarenakan semakin besar nilai maka tingkat kecocokan semakin tinggi. Sehingga untuk pencocokan dibutuhkan perhitungan normalized cross correlation dengan perhitungan konvolusi yang setiap bagian pixel akan dilakukan pencocokan, diawali dari pixel bagian pojok kiri atas hingga pojok kanan bawah dan akan mendapatkan nilai pencocokan terbesar.Setelah mendapat nilai terbesar dilakukan k-nearest neighbor yang merupakan pengelompokan berdasarkan jarak dan untuk menentukan jarak k digunakan perhitungan euclidien distance. Selanjutnya pengelompokan berdasarkan voting terbanyak yang dimulai dari nilai jarak ketetanggaan terkecil hingga terbesar. Tingkat akurasi pengujian dari 30 sampel telapak tangan didapatkan presentase sebesar 86,67% teridentifikasi benar dan 13,33% salah.

Page 13 of 21 | Total Record : 209

 11   12   13   14   15 

Filter by Year

2016 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10, No 2 (2025): MIND Journal Vol 10, No 1 (2025): MIND Journal Vol 9, No 2 (2024): MIND Journal Vol 9, No 1 (2024): MIND Journal Vol 8, No 2 (2023): MIND Journal Vol 8, No 1 (2023): MIND Journal Vol 7, No 2 (2022): MIND Journal Vol 7, No 1 (2022): MIND Journal Vol 6, No 2 (2021): MIND Journal Vol 6, No 1 (2021): MIND Journal Vol 5, No 2 (2020): MIND Journal Vol 5, No 1 (2020): MIND Journal Vol 4, No 2 (2019): MIND Journal Vol 4, No 1 (2019): MIND Journal Vol 3, No 2 (2018): MIND Journal Vol 3, No 2 (2018): MIND Journal Vol 3, No 1 (2018): MIND Journal Vol 3, No 1 (2018): MIND Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal Vol 2, No 2 (2017): MIND Journal Vol 2, No 1 (2017): MIND Journal Vol 2, No 1 (2017): MIND Journal Vol 1, No 2 (2016): MIND Journal Vol 1, No 2 (2016): MIND Journal Vol 1, No 1 (2016): MIND Journal Vol 1, No 1 (2016): MIND Journal More Issue