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
 5   6   7   8   9 
Rancang Bangun Mesin Crawler di Instagram dan Pinterest untuk Kebutuhan Data pada Riset Visual HALIMATUS SA'DYAH; WIDI SARINASTITI; REZA R RAMADHAN
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 4, No 1 (2019): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v4i1.24-37

Abstract

ABSTRAKMedia sosial memberikan bonus berupa data yang dapat dikelola menjadi informasi yang bermanfaat. Dalam penelitian ini, kami mengembangkan mesin crawler untuk media sosial Instagram dan Pinterest. Mesin crawler ini digunakan sebagai infrastruktur pendukung untuk mengambil data di media sosial. Data yang dihasilkan oleh mesin crawler selanjutnya digunakan sebagai bahan riset visual untuk merancang kemasan produk bagi konsumen menengah ke atas. Hasil uji coba menunjukkan bahwa penggunaan Apache MesOS dapat mempercepat proses crawling dari 30 jam menjadi 1 jam. Dalam hal seleksi data, pada Pinterest, mesin crawler ini dapat mencapai akurasi hingga 100%. Sementara itu, pada Instagram, nilai Presisi tidak stabil dan berada pada rentang 34.8% hingga 90.0%. Sedangkan nilai recall dan akurasinya konsisten di bawah 70%. Hal ini menunjukkan bahwa arsitekturr mesin crawler sudah sesuai untuk menyelesaikan permasalahan. Namun, perbaikan masih dibutuhkan dari sisi algoritma seleksi agar nilai Presisi, Recall dan Akurasi pada Instagram dapat ditingkatkan lagi.Kata kunci: Media Sosial, Riset Visual, Mesin Crawler, Infrastruktur Big DataABSTRACT Social media gives us a huge number of data to be analyzed and sends us useful knowledge. In this paper, we develop a crawler machine for Instagram and Pinterest as an infrastructure of social media based visual research. We conduct the visual research to design product package for consumers from the middle class and upper class. The crawler machine is developed using Apache Kafka, Apache Spark, and Apache MesOS The evaluation result shows us that Apache MesOS can speed up data processing from 30 hours to one hour. In term of data selection, this machine can achieve 100% accuracy on Pinterest. Meanwhile, on Instagram, the precision is unstable between 34.8% to 90.0%. On the other hand, the recall and the accuracy on Instagram are consistently below 70%. Based on the evaluation result, we conclude that the machine performs well in term of time efficiency. However, we need to improve the selection algorithm so that the precision, the recall and the accuracy on Instagram can be increased.Keywords: Social Media, Visual Research, Crawler Machine, Big Data Infrastructure
Metode Fuzzy Logic pada Sistem Pemantauan dan Pemberian Pakan Kucing Berbasis Smartphone RACHMA APRILIYANI; LISA KRISTIANA; MIRA MUSRINI BARMAWI
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 5, No 1 (2020): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v5i1.24-38

Abstract

AbstrakKucing merupakan hewan peliharan yang perlu diberi pakan secara rutin oleh pemiliknya karena ada sebagian kucing yang mudah terserang penyakit dikarenakan pola makan yang tidak teratur. Untuk mengatasinya, penelitian ini mengusulkan membangun sistem kecerdasan buatan untuk memberi pakan kucing secara terjadwal serta mengetahui kondisi kesehatan kucing dengan memanfaatkan Raspberry Pi, sensor berat dan sensor gerak dengan masukan dari sensor yang telah terpasang di sekitar tempat pakan kucing. Data yang didapat berupa data pakan yang dihabiskan kucing dan data gerak kucing kemudian diterapkan metode fuzzy logic Sugeno untuk menentukan kondisi kesehatan kucing. Dari hasil penelitian didapatkan nilai status sebesar 71%, 76% dan 80% untuk masing-masing kucing. Nilai tersebut termasuk kedalam kategori kondisi kucing sehat sehingga tindakan yang dilakukan pemilik yaitu menjaga pola makan kucing. Pada smartphone ditampilkan informasi mengenai data pakan kucing, status, dan kondisi kesehatan kucing.Kata Kunci: kesehatan kucing, Raspberry Pi, kecerdasan buatan, fuzzy logic Sugeno, smartphone.AbstractCats is one kind of pets that need to be fed regularly by their owners because some cats are susceptible to disease due to their irregular diet. This research proposes to build an artificial intelligence system to provide cat food regularly and can determine the health condition of cats, this system was built using the Raspberry Pi, weight sensor and motion sensor with input from the sensors that has been installed around the cat feed area. The data obtained in the form of feed data consumed by cats and cat motion data then Sugeno fuzzy logic method is applied to determine the health condition of the cat. From the results, each cat has a status value of 71%, 76% and 80%. This status value is included in the category of a healthy cat condition so the action taken by owners is to maintain the cat's diet. The smartphone displays information about cat feed data, status and health conditions of cats.Keywords: cat health, Raspberry Pi, fuzzy logic Sugeno, artificial intelligence, smartphone.
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
Sistem Pengenalan Jenis Kanker Melanoma pada Citra MenggunakanGray Level Co-occurrence Matrices (GLCM) dan K-Nearest Neighbor (KNN) Classifier YOULLIA INDRAWATY NURHASANAH; IRMA AMELIA DEWI; FEVLY PALLAR
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 5, No 1 (2020): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v5i1.66-80

Abstract

AbstrakMelanoma dikategorikan sebagai bentuk kanker kulit yang paling berbahaya menurut skincancer.org. Kanker kulit ini bertumbuh dan berkembang oleh kerusakan DNA pada sel-sel kulit yang umumnya disebabkan oleh radiasi ultraviolet dari matahari. Pada penelitian ini  dibuatkan suatu sistem yang  dapat membantu pihak medis untuk memprediksi suatu tipe atau jenis dari suatu kanker melanoma dengan proses antara lain, optimalisasi postprocessing melalui morphological closing, pembentukan matriks-matriks gray level co-occurrence (GLCM) untuk pengekstraksian fitur-fitur tekstur statistika dan K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai metode klasifikasinya. Hasil dari pengujian menunjukan bahwa ekstraksi ciri tekstur statistika bermanfaat dalam pengenalan kanker ini dimana diperoleh hasil akurasi mencapai 93.33% oleh classfier pada kategori pengujian positif melanoma dan 86.66 % pada kategori kelas melanoma. Kata kunci: Melanoma, GLCM, K-Nearest Neighbor, Otsu Thresholding AbstractMelanoma is categorized as the most dangerous form of skin cancer, according to skincancer.org. This skin cancer grows and develops due to DNA damage to skin cells which is generally caused by ultraviolet radiation. In this study, a system was created to help medical parties predict a type or type of melanoma cancer. This system was performed with morphological closing processes, the formation of gray level co-occurrence (GLCM) matrices for extraction of features of statistical textures, and K-Nearest Neighbor (KNN) as a classification method. The test results showed that the system recognized this cancer with an accuracy of 93.33% for the positive image of melanoma and 86.66% for the melanoma class category. Keywords: Melanoma, GLCM, K-Nearest Neighbor, Otsu Thresholding
Pengaruh Faktor Fisik Terhadap Faktor Kognitif Terkait Penerimaan Individu Terhadap Teknologi ANFAZUL FARIDATUL AZIZAH
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 4, No 1 (2019): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v4i1.38-48

Abstract

ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh faktor fisik terhadap faktor cognitive. Fisik disini adalah panca indera yaitu mata, sedangkan cognitive disini adalah kinerja otak. Dengan mengetahui pengaruh tersebut, proses kinerja otak akan lebih baik jika didukung oleh tampilan warna latar belakang yang sesuai.Penelitian ini menggunakkan pengujian website dan alat “Neurosky Mindwave”.Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan bagi perusahaan dalam menciptakan sebuah produk teknologi dengan mempertimbangkan dampaknya terhadap kinerja otak.Kata kunci: Fisik, kognitif, neurosky mindwave, warna, latar belakangABSTRACTThis study aims to determine the effect of physical factors on cognitive factors. Physical here are the five senses, namely the eye, while cognitive here is the performance of the brain. By knowing the influence, the process of brain performance will be better if supported by the appearance of the appropriate background color.This research using website testing and Neurosky Mindwave tools. The results of this study are expected to provide input for companies in creating a technology product by considering the impact on brain performance.Keywords : Physical, cognitive, neurosky mindwave, color, background
Analisis Forman Frekuensi pada Suara Manusia dengan Menggunakan Linear Prediction IRMA AMELIA DEWI; MUHAMMAD ICHWAN; SALMA SILFIANA
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 5, No 1 (2020): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v5i1.39-53

Abstract

AbstrakSuara manusia merupakan natural language sebagai salah satu gaya interaksi dengan komputer. Manusia mempunyai ragam suara yang berbeda, dapat dilihat dari formant, pitch dan volume suara. Masukan perintah suara yang baik bagi komputer dibutuhkan proses pencarian kualitas suara berdasarkan forman frekuensi. Pada penelitian ini tahapan proses diawali dengan pre-processing yaitu preemphasis, frame blocking dan windowing kemudian dilanjutkan pencarian nilai forman menggunakan Linear Prediction. Hasil nilai forman yang didapatkan dicocokan dengan nilai forman data latih yang berada pada database. Terdapat 2700 data suara uji dengan durasi perekaman suara dilakukan selama 1 detik. Berdasarkan hasil pengujian nilai forman yang diperoleh untuk F0 kisaran 0–423, nilai forman F1 kisaran 572-1678, nilai forman F2 kisaran 1536-2583, nilai forman F3 kisaran 2676-3384, nilai forman F4 kisaran 3519-4947.  Kata kunci: Forman, Frekuensi, Pitch , Linear PredictionAbstractHuman voice is a natural language as a style of interaction with computers. Humans have a variety of sounds can be seen from the formant, pitch and volume. Entering voice commands that are good for the computer requires the search for sound quality based on formant frequencies. In this study, the process stages begin pre-emphasis, frame blocking and windowing for noise reduction and searching formant values using Linear Prediction. The formant value obtained is matched with the formant value of the training data in database. There are 2700 test sound data with recording duration is 1 second. Based on test results obtained formant values for F0 range of 0-423, value range 572-1678 formants F1, F2 formant values range from 1536 to 2583, the value of the range of 2676-3384 formant F3, F4 formant values of the range of 3519-4947.Keywords: Formant, Frequency, Pitch, Linear prediction
Perbandingan Metode Multifactor Evaluation Process dan Analytical Hierarchy Process (Studi Kasus: Promosi Jabatan di Biro Kepegawaian Institut Teknologi Nasional Bandung) UUNG UNGKAWA; RIDHO FARUQI; NUR FITRIANTI F
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.v4i2.32-41

Abstract

AbstrakDalam sistem pendukung keputusan, banyak dijumpai metode untuk mengevaluasipilihan dalam mengambil keputusan. Dua di antaranya adalah metode MultifactorEvaluation Process (MFEP) dan Analytical Hierarchy Process (AHP). Dalam paperini disajikan perbandingan keduanya baik secara prosedural maupun hasil akhirdalam pemberian peringkat karyawan di Biro Kepegawaian Institut TeknologiNasional (Itenas) Bandung. Hasil menunjukkan, bahwa metode AHP lebih komplekdibanding MFEP sedangkan hasil pemeringkatan diperoleh perbedaan di peringkatempat dan lima dari lima karyawan yang dievaluasi.Kata kunci: Multifactor Evaluation Process, Analytical Hierarchy Process, sistempendukung keputusan. AbstractThere are many methods in the decision support system to evaluate candidates toselect the best one of them to promote to a position. Two of them are MultifactorEvaluation Process (MFEP) and Analytical Hierarchy Process (AHP). This workcompares the two methods both in the procedural point of view of how the decisionis made and in the final result of evaluation in the ranking of the employees of BiroKepegawaian Institut Teknologi Nasional (Itenas) Bandung. The process ofcalculation shows that AHP more complicated than MFEP, but the rangking of thetwo methods show similar result except in the 4th and 5th rank between fiveemployees.Keywords: Multifactor Evaluation Process, Analytical Hierarchy Process, decisionsupport system.
Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) pada Deteksi Kendaraan Bermotor di Jalan Raya YUSUP MIFTAHUDDIN; NUR FITRIANTI FAHRUDIN; MOCHAMAD FACHRY PRAYOGA
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 5, No 1 (2020): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v5i1.54-65

Abstract

AbstrakProses perhitungan jumlah kendaraan yang masih dilakukan secara manual dan membutuhkan banyak operator dalam pendataan. Berdasarkan hal itu, diperlukan sistem yang mampu mendeteksi dan mengklasifikasi kendaraan yang melintas di jalan raya secara otomatis. Dalam mengidentifikasi citra kendaraan, sistem menggunakan algoritma SIFT. Hasil fitur akan dibandingkan dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Sistem dibangun untuk mendeteksi jenis kendaraan berat dengan mengukur tingkat akurasi keberhasilan berdasarkan nilai pencahayaan, jumlah objek, perubahan rotasi, serta pada kondisi siang dan malam hari. Dataset yang digunakan berjumlah 100 citra kendaraan berat. Kinerja sistem pada kondisi siang hari mendapat nilai presisi rata-rata 100%, nilai recall 54%, dan nilai akurasi 78%. Hasil pengukuran presisi dan recall, diperoleh nilai f-measure sebesar 67 %.Kata kunci: SIFT, kendaraan berat, K-Nearest NeighbourAbstractThe process of collecting vehicles still done manually and requires a lot of human resources. Therefore, we need a system that can detect and classify vehicles passing on the highway automatically. SIFT is an algorithm for identification of an image. The features will be compared using the K-Nearest Neighbor (KNN) method. In this study,  system will be designed to detect the type of heavy vehicle using the SIFT method to measure the accuracy of success based on the value of lighting, number of objects, changes in rotation, and day night conditions. Dataset used was 100 heavy vehicle images. The system performance during daytime conditions gets an average precision value of 100%, a recall value of 54%, and an accuracy value of 78%. From the results of precision and recall, the f-measure value is 67 %.Keywords: SIFT, heavy vehicles, K-Nearest Neighbour 
Ekstraksi Ciri Pelafalan Huruf Hijaiyyah Dengan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients YOULLIA INDRAWATY; IRMA AMELIA DEWI; RIZKI LUKMAN
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 4, No 1 (2019): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v4i1.49-64

Abstract

Huruf hijaiyyah merupakan huruf penyusun ayat dalam Al Qur’an. Setiap hurufhijaiyyah memiliki karakteristik pelafalan yang berbeda. Tetapi dalam praktiknya,ketika membaca huruf hijaiyyah terkadang tidak memperhatikan kaidah bacaanmakhorijul huruf. Makhrorijul huruf adalah cara melafalkan atau tempatkeluarnya huruf hijaiyyah. Dengan adanya teknologi pengenalan suara, dalammelafalkan huruf hijaiyyah dapat dilihat perbedaannya secara kuantitatif melaluisistem. Terdapat dua tahapan agar suara dapat dikenali, dengan terlebih dahulumelakukan ekstraksi sinyal suara selanjutnya melakukan identifikasi suara ataubacaan. MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) merupakan sebuah metodeuntuk melakukan ektraksi ciri yang menghasilkan nilai cepstral dari sinyal suara.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai cepstral pada setiap hurufhijaiyyah. Hasil pengujian yang telah dilakukan, setiap huruf hijaiyyah memilikinilai cepstral yang berbeda.
Efektivitas Flat Design dalam Motion Graphic “Pentingnya Rating Usia Film Bagi Anak” INKO SAKTI DEWANTO; DAFFA VIDI MULYADI
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 5, No 2 (2020): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v5i2.149-159

Abstract

AbstrakAktivitas menonton film adalah salah satu bentuk hiburan bagi masyarakat, baik di bioskop maupun melalui kanal streaming online. Saat ke bioskop kadang kita melihat orang tua yang membawa anaknya menonton film yang tidak sesuai rating usianya. Hal tersebut tentu saja dapat memberikan dampak buruk bagi anak. Meskipun rating usia penonton film selalu tertera di tiap media promosinya, namun tetap saja masih sering ditemui orang tua yang acuh akan hal tersebut. Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk mendukung rancangan motion graphic tentang sosialisasi pentingnya rating film, khususnya untuk target para orang tua. Dengan menganalisa efektivitas karya motion graphic tersebut melalui pendekatan kualitatif, diharapkan dapat membantu para orang tua supaya lebih bijak dan selektif dalam memilih film untuk ditonton bersama anaknya di bioskop. Elemen visual yang menerapkan gaya flat design akan dianalisa menggunakan prinsip-prinsip motion graphic untuk menentukan efektivitasnya.Kata kunci: motion graphic, rating usia film, flat designAbstractThe activity of watching movies is a form of entertainment for the community, both in the cinema and through online streaming channels. When we go to the cinema, we sometimes see parents bringing their children to watch films that do not match their age rating. This of course can have bad impacts on children. Eventhough the age rating of film viewers is always listed in each of the promotional media, parents still often find it indifferent. Therefore, this study aims to support the design of motion graphics about the socialization of the film ratings importance, especially for the parents. By analyzing the effectiveness of motion graphic work through a qualitative approach, it is hoped that it can help parents to be wiser and more selective in choosing films to watch with their children in theaters. The visual elements that apply the flat design style will be analyzed using motion graphic principles to determine their effectiveness.Keywords: motion graphic, film age-rating, flat design

Page 7 of 21 | Total Record : 209

 5   6   7   8   9 

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