cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Fendi Aji Purnomo
Contact Email
fendi_aji@mipa.uns.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
ijai@mipa.uns.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota surakarta,
Jawa tengah
INDONESIA
Indonesian Journal of Applied Informatics
Published by Universitas Sebelas Maret
ISSN : 25483846     EISSN : 25985981     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Indonesian Journal of Applied Informatics publishes articles that are of significance in their respective fields whilst also contributing to the discipline of informatics as a whole and its application. Every incoming manuscript will first be examined by the Editorial Board in accordance with sub-fields of research and attention to elements of conformity with the format and guidelines for writing Indonesian Journal of Applied Informatics. Each manuscript is declared eligible by the editor will be returned to the author (if there are repairs) or can be directly issued (if there is no revision required).
Arjuna Subject : -
Articles 13 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 4, No 2 (2020)" : 13 Documents clear
Clustering Buku Perpustakaan Program Studi Diluar Domisili UNS Kabupaten Madiun Menggunakan Metode Fuzzy C-Means Clustering Rifa Khoirunisa
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 4, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v4i2.39086

Abstract

Perpustakaan merupakan salah satu sarana di dalam perguruan tinggi yang digunakan semua civitas akademika untuk mendapatkan pengetahuan, informasi. Di dalam perpustakaan perlu dilakukan penyimpanan dan pemeliharaan yang baik sehingga fungsi perpustakaan dapat dimaksimalkan. Dalam memelihara perpustakaan, diperlukan pembaruan buku yang dapat dilakukan setiap saat maupun secara berkala. Dalam pembaruan buku, tentunya diperlukan data-data pendukung seperti data buku yang banyak di pinjam maupun data buku yang tidak pernah dipinjam. Dalam perpustakaan PDD-UNS saat ini belum ada data yang menunjukkan banyaknya buku yang dipinjam, maka dari itu akan dilakukan penelitian yang akan mengcluster buku berdasarkan data peminjaman di perpustakaan dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means Clustering. Jumlah cluster yang digunakan dalah penelitian ini berjumlah 3 dan berhenti pada iterasi ke-3. Hasil dari FCM ini yaitu Cluster ke-1 yaitu jenis buku dengan kategori sistem, teknik komunikasi dan pertanian, kemudian cluster ke-2 yaitu pemrograman komputer dan ilmu teknik dan cluster ke-3 yaitu data dalam sistem komputer, komunikasi komputer, ensiklopedia, matematika dan teknologi kimia.
RETRACTED: Komparasi Algoritma Machine Learning dan Deep Learning untuk Named Entity Recognition : Studi Kasus Data Kebencanaan Nuli Giarsyani
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 4, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v4i2.41317

Abstract

Artikel ini telah ditarik: silakan lihat Kebijakan IJAI tentang Penarikan ArtikelArtikel dengan judul Komparasi Algoritma Machine Learning dan Deep Learning untuk Named Entity Recognition : Studi Kasus Data Kebencanaan telah di lakukan pencabutan dari vol. 4 no. 2 tahun 2020 jurnal IJAI, pada tautan daring https://jurnal.uns.ac.id/ijai/article/view/41317 karena ditemukan sudah terbit juga pada jurnal JIRE (Jurnal Informatika & Rekayasa Elektronika) vol3.no.1 tahun 2020 pada tautan daring https://e-journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jire/article/view/222Penarikan ini disebabkan karena author telah mengirimkan artikel dengan isi yang sama ke penerbit lain dalam waktu yang bersamaan dan tanpa sepengetahuan editor.Salah satu syarat penyerahan artikel untuk publikasi adalah penulis menyatakan secara eksplisit bahwa karya mereka adalah asli dan belum muncul dalam publikasi di tempat lain. Penggunaan kembali data apa pun harus dikutip dengan tepat. Karena itu, artikel ini mewakili penyalahgunaan sistem penerbitan ilmiah. Komunitas ilmiah memiliki pandangan yang sangat kuat tentang masalah ini dan mohon maaf kepada pembaca jurnal bahwa hal ini tidak terdeteksi selama proses pengiriman.
Pengolahan Citra Digital Untuk Menghitung Ekstrasi Ciri Greenbean Kopi Robusta Dan Arabika (Studi Kasus: Kopi Temanggung) Akhmad Fadjeri
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 4, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v4i2.39253

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan ekstrasi ciri yang terdapat dalam greenbean kopi robusta dan arabika untuk membuat objek terdeteksi dan dapat di gambarkan kedalam angka matematis. Metode yang digunakan adalah citra asli yang di ubah menjadi RGB kemudian dilakukan grayscaling yang dilanjutkan dengan proses biner yang bertujuan untuk mengubah gambar menjadi bentuk biner (0 dan 1) setelah pengolahan citra digital selesai dilakukan dilakukan proses ekstrasi ciri foto greenbean kopi berdasarkan lebar, tinggi, keliling, luas permukaan, prosentae kebulatan, dan perimeter dari setiap greenbean kopi sehingga dapat dipahami secara matematis. Hasil dari proses citra biner dilakukan operasi morfologi, pada proses morfologi terdapat proses erosi dan dilasi. Hasil dari proses erosi dan dilasi dilakuan ekstrasi ciri untuk mendapatkan panjang, tinggi luas, keliling, rasio kebulatan dan perimeter dari sebuah gambar citra. Kemudian nilai disimpan ke dalam database sebagai ekstrasi ciri dari setiap greenbean kopi. Hasil ekstrasi ciri yang diperoleh dari sampel greenbean kopi dengan rerata didapat lebar 7.7 pixel, tinggi 11, keliling 31.3, luas permukaan 69.5 , prosentase kebulatan 89.559, dan perimeter 1.674 dari greenbean kopi robusta sedangkan untuk greenbean arabika di dapat lebar 13.2 pixel, tinggi 18.8, keliling 51.2, luas permukaan 199.9 , prosentase kebulatan 94.548, dan perimeter 1.60038 dengan kesuluruhan data gambar yang diambil adalah 20 greenbean kopi.

Page 2 of 2 | Total Record : 13

 1   2 

Filter by Year

2020 2020


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