cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Arita Witanti
Contact Email
jmai@mercubuana-yogya.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jmai@mercubuana-yogya.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kab. bantul,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence)
Published by Universitas Mercu Buana Yogyakarta
ISSN : 22014155     EISSN : 25802593     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
The journal scopes include (but not limited to) the followings: Computer Science : Artificial Intelligence, Data Mining, Database, Data Warehouse, Big Data, Machine Learning, Operating System, Algorithm Computer Engineering : Computer Architecture, Computer Network, Computer Security, Embedded system, Coud Computing, Internet of Thing, Robotics, Computer Hardware Information Technology : Information System, Internet & Mobile Computing, Geographical Information System Visualization : Virtual Reality, Augmented Reality, Multimedia, Computer Vision, Computer Graphics, Pattern & Speech Recognition, image processing Social Informatics: ICT interaction with society, ICT application in social science, ICT as a social research tool, ICT education.
Arjuna Subject : -
Articles 57 Documents
 1   2   3   4   5 
Identifikasi Mangga Harum Manis Karbitan dan Tidak Karbitan Dengan Learning Vector Quantization Wahyu Puspitaningrum; Supatman Supatman
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 2 No. 2 (2018): Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (415.836 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v2i2.88

Abstract

Buah mangga memiliki banyak jenis salah satunya adalah mangga harum manis. Kematangan buah mangga arum manis ada yang alamiah atau melalui proses pengkarbitan. Karbit adalah kepanjangan dari kalsium karbida. Karbit biasanya digunakan dalam proses las karbit dan juga dapat mempercepat pematangan buah.Pengambilansample dilakukan pada dua jenis kematangan mangga harum manis yaitu mangga harum manis karbitan dan tidak karbitan. Pengembangan algoritma yang dilakukan bertujuan untuk mengidentifikasi mangga harum manis yang dapat membedakan kematangan mangga karbitan dan tidak karbitan menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ).Ciri yang digunakan untuk mengidentifikasi citra mangga adalah rata-rata, varian dan standar deviasi.Jumlah data pelatihan yang digunakan terdiri dari 2 kelas(kelas 1: mangga karbitan, kelas 2: mangga tidak karbitan), dan masing-masing kelas berjumlah 30 data pelatihandengan total data berjumlah 60 data pelatihan. Sedangkan untuk data uji masing-masing kelas menggunakan 25 data uji dengan total berjumlah 50 data uji.Pada proses pelatihan menggunakan parameter LVQ alfa 0.001 dengan dec alfa 0.9, diperoleh unjuk kerja terbaik sebesar 98.33%. Bobot akhir yang diperoleh dari unjukkerja terbaik pada pelatihan digunakan untuk melakukan pengenalan. Unjuk kerja terbaik dari 50 data uji mencapai 98%dengan perincian 96 % mangga karbitan dan 100 % mangga tidak karbitan.
Identifikasi Daging Sapi Segar Dan Beku Menggunakan Learning Vector Quantization Lilis Cahyono; Supatman Supatman
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 2 No. 2 (2018): Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (439.826 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v2i2.89

Abstract

Di Indonesia harga daging sapi cukup mahal, hal ini terjadi karena mata rantai distribusi yang sangat panjang dari peternak hingga ke tangan konsumen, sehingga diperlukan biaya yang sangat tinggi untuk membeli daging sapi. Dengan mahalnya daging sapi tersebut ada beberapa oknum yang berusaha mencampur kualitas kesegaran daging sapi dengan mencampurnya antara daging yang baru dipotong dengan daging yang sudah dipotong beberapa waktu. Kondisi ini sangat merugikan konsumen yang membeli daging sapi.Saat ini identifikasi daging dilakukan secara kasat mata maupun dengan menekan dagingnya untuk mengetahui tekstur daging. Cara ini memiliki banyak kelemahan bila para konsumen tidak jeli untuk membedakan kualitas kesegaran daging sapi. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pengolahan citra digital memungkinkan untuk memilih kualitas kesegaran daging sapi tersebut secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra.Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan algoritma untuk mengidentifikasi daging sapi segar dan sapi beku menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ). Jumlah data pelatihan yang digunakan terdiri dari 2 kelas (kelas 1 : kelas daging segar dan kelas 2 : daging sapi beku), masing-masing kelas berjumlah 15 data pelatihan, jadi total data berjumlah 30 data pelatihan. Sedangkan untuk data uji masing-masing kelas menggunakan 20 data uji dengan total berjumlah 40 data uji. Pada proses pelatihan menggunakan Learning Vector Quantization diperoleh unjuk kerja identifikasi terbaik sebesar 96,67% pada parameter dec alfa (decα) 0,75 dengan alfa (α) 0,00001. Bobot akhir yang diperoleh dari hasil learning tersebut kemudian digunakan untuk melakukan pengenalan data uji. Unjuk kerja terbaik pengujian dengan presentase komulatif mencapai 80% yaitu data mengenali daging segar 12 pada kelas 1 dan data mengenali daging sapi beku 20 pada kelas 2.
Gim Proses Donor Darah Sebagai Alat Promosi Donor Darah Galang Prihadi Mahardhika
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 3 No. 1 (2019): Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (364.257 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v3i1.91

Abstract

Kebutuhan akan darah pada proses transfusi darah terus meningkat tiap tahunnya. Peningkatan terhadap kebutuhan darah perlu diantisipasi melalui peningkatan kesadaran para masyarakat akan pentingnya aktivitas donor darah. Promosi terkait pentingnya donor darah terus dilakukan oleh PMI (Palang Merah Indonesia) selaku organisasi pemerintah yang berwenang mengelola aktivitas tersebut. Upaya-upaya tersebut umumnya dilakukan melalui pengembangan berbagai macam aktivitas yang melibatkan elemen masyarakat (baik orang tua, remaja, maupun anak-anak) agar dapat mengakses informasi terkait proses donor darah. Untuk mendukung aktivitas tersebut dibutuhkan suatu alat promosi yang dapat membantu masyarakat lebih mengenal proses donor darah. Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan sebuah alat promosi aktivitas donor darah dalam bentuk gim. Pengembangan gim diawali dengan menggali elemen gim potensial yang ada pada proses donor darah. Elemen gim tersebut kemudian digunakan sebagai dasar pada proses perancangan gim. Perancangan gim dilakukan dengan menggunakan metode perancangan storyboard. Hasil pengujian oleh pakar gim, relawan PMI, dan pengguna gim (kalangan anak-anak) melalui metode wawancara, didapatkan bahwa gim yang dibuat pada penelitian ini telah berhasil dibuat dengan baik.
Platform Aplikasi Berbasis User-Experience sebagai Upaya Mendukung Promosi Pariwisata di Indonesia Andhika Giri Persada
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 3 No. 1 (2019): Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (700.483 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v3i1.92

Abstract

Pariwisata alam dan budaya merupakan salah satu daya tarik Indonesia di mata wisatawan. Semakin bertambahnya daerah yang mempromosikan destinasi pariwisata baru melalui media sosial, semakin memicu daerah lain untuk mengeksplorasi potensi wisata yang dimiliki. Setiap budaya di Indonesia memiliki ciri khas dan keunikan ornamen yang dapat dimanfaatkan dalam merancang aplikasi. Namun, selain potensi, terdapat konstrain yang menjadi penghambat, yaitu keamanan. Pada penelitian ini, dirumuskan tiga isu utama, yaitu pariwisata rintisan, kearifan budaya, dan faktor keamanan. Ketiga isu tersebut menjadi bahan diskusi dalam mengembangkan desain interaksi. Beberapa stakeholder dilibatkan dalam proses pengembangan aplikasi promosi pariwisata. User experience(UX) digunakan sebagai pendekatan dalam mengembangkan aplikasi pada penelitian ini. Salah satu fase, yaitu riset pengguna sangat relevan dengan tujuan mempromosikan destinasi wisata, di mana salah satu fase mengharuskan observasi mendalam kondisi di lapangan. Pada penelitian ini, tiga studi kasus dipilih, yaitu Kabupaten Pacitan, Kabupaten Semarang, dan Pulau Lombok. Hasil dari penelitian berupa rancangan desain interaksi yang bertujuan mengatasi isu di atas. Dengan menggunakan pendekatan UX, setiap permasalahan yang muncul dari isu keamanan, kearifan budaya, dan pariwisata rintisan diakomodasi dalam aplikasi melalui beberapa fitur dan sajian antarmukanya.
Ekstraksi Pembuluh Darah pada Citra Retina Mata Indah Susilawati
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 1 No. 1 (2017): Jurnal Multimedia dan Artificial intelligence
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1134.565 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v1i1.45

Abstract

Deteksi dan ekstraksi pembuluh darah pada retina mata merupakan salah satu langkah penting untuk mengetahui atau mendiagnosa beberapa penyakit yang terkait dengan mata, misalnya mengetahui adanya pertumbuhan pembuluh darah yang tampak pada optic disc pada citra retina mata yang menandai adanya penyakit diabetes militus. Seorang pakar medis biasanya melakukan segmentasi pembuluh darah pada retina secara manual untuk kepentingan tersebut. Cara manual ini dilakukan dengan mendasarkan diri pada citra retina mata yang biasanya dihasilkan menggunakan kamera fundus. Dalam penelitian ini dilakukan ekstraksi pembuluh darah pada citra retina mata berbantuan komputer menggunakan cara-cara pengolahan citra digital. Dengan mengambil citra aras keabuan kanal Y (luminansi) dari citra, pembuluh darah diekstraksi setelah dilakukan peningkatan kontras menggunakan metode CLAHE untuk kemudian dilakukan segmentasi dengan cara thresholding. Penelitian menunjukkan bahwa metode berhasil melakukan ekstraksi pembuluh darah pada retina mata dengan akurasi tertinggi 72,47%. Hasil juga menunjukkan bahwa secara visual pembuluh darah berhasil diekstrak dengan baik, sebagian besar pembuluh darah yang tidak berhasil diekstrak merupakan pembuluh-pembuluh yang sangat halus.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut Pada Anak Menggunakan Teorema Bayes: Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut Pada Anak Menggunakan Teorema Bayes Bangkit Sasangka; Arita Witanti
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 3 No. 2 (2019): JMAI (Jurnal Multimedia dan Artificial Intelligence)
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (131.175 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v3i2.83

Abstract

Acute Respiratory Infection (ARI) is the main cause of morbidity and morality of infectious diseases in children. ARI mainly occurs in countries with low and middle income per capita including Indonesia. At present there are still many parents who do not know about diseases, especially ARI, that afflict their baby. In this study, the Bayes Theorem method was used. Bayes theorem is the theorem used in statistics to calculate the probability of a hypothesis. For the variables used in the calculation, 17 symptoms and 4 diseases as well as symptom weights for each disease.Based on 30 data that have been tested against experts and systems, the system can detect 4 diseases, namely influenza like common, bronchitis, pharyngitis and tonsillitis. for patients suffering from ARI and according to the doctor's validation there were 25 patients and those who did not match were 5 patients. Based on the results of expert validation (doctors) and the system, an accuracy of 83.33% of the corresponding case data was obtained.
Sistem Pakar Diagnosa Fobia Menggunakan Metode Certainty Factor Gita Prastianingrum; Agus Sidiq Purnomo
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 3 No. 2 (2019): JMAI (Jurnal Multimedia dan Artificial Intelligence)
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (542.551 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v3i2.90

Abstract

Someone who reacts with extreme fear in a stimulus or situation which according to most others is not very dangerous, is called a person who has a phobia. As parents we should be vigilant about the symptoms of this phobia from an early age and be able to work on how to handle it appropriately. Given this, in this study an application will be made to be able to identify someone have a phobia or not.Observation will be done through questionnaire. With each answer will have value for the symptoms of the phobia. The first stage is data collection. From 45 respondents, questionnaire data were obtained which were then processed with statistics through the system. The method used in this system is Certainty Factor. This application uses 45 data. Test effectiveness reaches results where expert test results with system test results are the same. With a percentage of 10% for patients who do not have phobias, 40% for mild risk levels, 47% for moderate risk levels, and 9% for severe risk levels. It is hoped that this research can be refined and developed as well as helping to make the application for phobia handling consultation to the entire community free of charge.
Penerapan Fuzzy Inference System (FIS) Dengan Metode Mamdani Pada Sistem Prediksi Penjualan Laptop Herwin Syah
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 3 No. 2 (2019): JMAI (Jurnal Multimedia dan Artificial Intelligence)
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (525.567 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v3i2.94

Abstract

The high purchase of laptops makes the sellers or laptop shops increase their laptop stock. A store prior to marketing a product must plan and predict the results of sales or in other words, sales management must be properly analyzed so that the sales results obtained are also in line with expectations. The number of competitors in sales is a challenge that must be passed by all stores or product sellers. laptops also have different quality, specifications and capabilities that can affect sales to buyers. The seller must be careful in determining the brand laptops and specifications that are in great demand by consumers. This research is aimed at applying fuzzy logic with the mamdani method in concluding quickly to determine the brands and specifications of how we should sell to consumers who have good sales. The results of the application of mamdani's fuzzy logic method (FIS), that sales of laptops are seen from the value of the brand, price, specifications and warranty period can be done. And can determine the laptop with categories such as what are selling well enough.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kualitas Songkok Berdasarkan Bahan Baku Menggunakan Metode Naïve Bayes Mochamad Ainun Rozaq; Nur Nafi'iyah; Masruroh Masruroh
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 3 No. 2 (2019): JMAI (Jurnal Multimedia dan Artificial Intelligence)
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (652.562 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v3i2.95

Abstract

In determining the quality of skullcap with criteria including boss-bored, velvet, inner layers, layers of cloth. And there are several types of quality, namely super, premium, standard and low. The purpose of making a skullcap quality Determination system is to be able to help the production department in the production of skullcaps and marketing. Because if the process of determining the production is done using human labor, it is susceptible to fatigue and doubt because of the limitations of human capability. To reduce the obstacles that occur needed a desktop-based system that can help determine the quality of skull cap. The purpose of this research is to develop a decision support application system to determine the quality of songkok and how to determine the quality of songkok by using the naïve bayes method. The data used in this study were 300 training dataset lines and 54 testing dataset with 74,5% accuracy.
Identifikasi Citra Susu Formula Dengan Learning Vector Quantization Untuk Mengenali Susu Basi Yulisda Nandasari
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 3 No. 2 (2019): JMAI (Jurnal Multimedia dan Artificial Intelligence)
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (461.762 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v3i2.97

Abstract

Milk is the main source of proteinin infants because it has a high nutritional value. At this time there is a change in consumption habits of people who used to consume breast milk now shifting to formula milk. The switch to consumption of formula milk is because it is easy to serve and can be given to toddlers in public places.Formula milk that has been made has a certain time to be consumed, some people are complacent whether the formula milk that is made is still suitable for consumption or already stale.In plain view, stale milk can be sensually observed through vision, so that stale milk images can be analyzed and identified using digital image processing and artificial neural networks.The purpose of this study was to develop an algorithm to identify expired formula milk, using Learning Vector Quantization (LVQ) with a color approach. In the training process, the best performance was 97.77%,for first grade (freshly made milk) 100% , second class (formula milk left for one and a half hours) 96.66% and third grade (stale formula milk) 96.66 % and third grade (stale formula milk) 96.66 % ie at α 0,001 with dec α 0,9. The final weight of the training was used in the introduction of 60 test data with the highest cumulative performance of 97.77%.

Page 3 of 6 | Total Record : 57

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2017 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 1 (2021): JMAI ( Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 4 No. 2 (2020): JMAI ( Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 4 No. 2 (2020): JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 4 No. 1 (2020): JMAI (Jurnal Multimedia dan Artificial Intelligence) Vol. 3 No. 2 (2019): JMAI (Jurnal Multimedia dan Artificial Intelligence) Vol. 3 No. 1 (2019): Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence Vol. 2 No. 2 (2018): Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence Vol. 2 No. 1 (2018): Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence Vol. 1 No. 2 (2017): Jurnal Multimedia dan Artificial intelligence Vol. 1 No. 1 (2017): Jurnal Multimedia dan Artificial intelligence