cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Bahar
Contact Email
bahararahman@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
puslit.stmikbjb@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kota banjarmasin,
Kalimantan selatan
INDONESIA
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer
Published by Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Banjarbaru
ISSN : 02163284     EISSN : 26850877     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer adalah Jurnal Ilmiah bidang Komputer yang diterbitkan secara periodik dua nomor dalam satu tahun, yaitu pada bulan Februari dan Agustus. Redaksi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer menerima Artikel hasil penelitian atau atau artikel konseptual bidang Komputer.
Arjuna Subject : -
Articles 508 Documents
 30   31   32   33   34 
Perbandingan Metode Exponential Smoothing dan ARIMA untuk Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru (Studi Kasus di FTI UKSW) Paga, Efraim; Nugroho, Adi
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 1: Februari 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i1.1829

Abstract

Many methods can be used to predict the number of new students admitted to the Computer Science program at the Faculty of Information Technology, Universitas Kristen Satya Wacana. However, it is essential to determine the most accurate method for prediction. This research aims to compare the Single Exponential Smoothing (SES) method and ARIMA to forecast the number of new students in the Computer Science program at Universitas Kristen Satya Wacana for the next three years. The accuracy of the forecast results is tested by comparing the values of MSE, MAE, and MAP. The data used for forecasting are the registration data of new students in the Computer Science program from 2003 to 2022. The research results indicate that the ARIMA method is a more suitable choice for predicting the number of new students in the next three years due to its lower values of MSE, MAE, and MAPE. Using the ARIMA method, the predicted number of new students is 341 in 2023, 334 in 2024, and 330 in 2025.Keywords: Prediction; Single Exponential Smoothing; ARIMA AbstrakBanyak metode yang bisa digunakan untuk melakukan prediksi jumlah mahasiswa baru yang diterima pada program studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana, namun perlu menentukan metode mana yang paling akurat dalam melakukan prediksi. Penelitian ini bertujuan membandingkan Metode Single Exponential Smoothing dan ARIMA untuk memprediksi jumlah mahasiswa baru pada program studi Teknik Informatika Universitas Kristen Satya Wacana tiga tahun mendatang. Pengujian akurasi hasil peramalan dilakukan dengan membandingkan nilai MSE, MAE, dan MAP. Data yang digunakan untuk peramalan adalah data pendaftaran mahasiswa baru program studi Teknik Informatika tahun 2003 sampai tahun 2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ARIMA merupakan pilihan yang lebih sesuai untuk meramalkan jumlah mahasiswa baru dalam tiga tahun ke depan karena nilai MSE, MAE, dan MAPE yang lebih rendah. Dengan menggunakan metode ARIMA, jumlah mahasiswa baru yang diprediksi adalah 341 orang pada tahun 2023, 334 orang pada tahun 2024, dan 330 orang pada tahun 2025.Kata kunci: Prediksi; Single Exponential Smoothing; ARIMA
Pembangunan Aplikasi Monitoring Distribusi Bantuan Kepada UMKM Berbasis Web Bangkalang, Dwi Hosanna; Setiyawati, Nina; Susetyo, Yerymia Alfa; Saian, Pratyaksa Ocsa Nugraha
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 2: Agustus 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i2.1615

Abstract

To encourage consumption and demand for MSME products in the form of goods and services, Dinas Koperasi, Usaha Kecil dan Menengah (DinKopUKM) of Salatiga City is taking steps by organizing activities that will provide stimulus in the form of gifts in the form of goods and gifts in the form of shopping vouchers. To expedite this program, an integrated aid distribution system was built, one of the applications in which is a web-based Aid Distribution Monitoring Application. This application functions to monitor voucher distribution. The application was built using the CodeIgniter framework and consists of six main features. The applications that have been built are tested using black box testing and user acceptance testing methods. From the testing process, it was found that the functional application was running as expected and users strongly agreed that the application that was built made it easier to monitor the distribution of aid to MSMEs.Kata kunci: Monitoring Aid Distribution; Web; Blackbox Testing; User Acceptance Testing; MSMEs AbstrakUntuk mendorong terjadinya konsumsi dan kebutuhan akan produk-produk UMKM baik berwujud barang maupun jasa, Dinas Koperasi, Usaha Kecil dan Menengah Kota Salatiga (DinKopUKM) melakukan langkah dengan menyelenggarakan kegiatan yang akan memberikan stimulus berupa hadiah berwujud barang dan hadiah berwujud voucher belanja. Untuk memperlancar program ini, maka dibangunlah sistem distribusi bantuan terintegrasi dimana salah satu aplikasi didalamnya adalah Aplikasi Monitoring Distribusi Bantuan berbasis web. Aplikasi ini berfungsi untuk melakukan pemantauan distribusi voucher. Aplikasi dibangun menggunakan framework CodeIgniter dan terdiri dari enam fitur utama. Aplikasi yang telah dibangun diuji menggunakan metode blackbox testing dan user acceptance testing. Dari proses pengujian, didapatkan bahwa fungsional aplikasi telah berjalan sesuai dengan yang diharapkan dan pengguna sangat setuju aplikasi yang dibangun memudahkan proses monitoring distribusi bantuan kepada UMKM.Kata kunci: Monitoring Distribusi Bantuan; Web; Blackbox Testing; User Acceptance Testing; UMKM 
Perbandingan Algoritma Berry-Ravindran dan Reverse Colussi pada Aplikasi Kamus Indonesia-Jepang Berbasis Android Zufria, Ilka; Lubis, Aidil Halim; Fathurahman, Luthfi
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 1: Februari 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i1.1559

Abstract

Japanese is one of the most challenging languages in the world, yet it is one of the most popular languages in Indonesia. As many as 711,732 students in Indonesia are learning Japanese. In the process of learning Japanese, a dictionary is needed as a tool to help users expand their Japanese vocabulary. In this article, an Android-based Indonesian-Japanese dictionary application has been designed using a comparison between two algorithms, namely Berry-Ravindran and Reverse Colussi. In the development of this application, there are two algorithms used, namely the Berry-Ravindran and Reverse Colussi algorithms. Both will be used to compare the average running time of 10 tested words. The running time results for the Berry-Ravindran algorithm are 22.3 ms and for the Reverse Colussi algorithm are 16 ms. Based on these results, it can be concluded that the Reverse Colussi algorithm is faster and more efficient than the Berry-Ravindran algorithm in terms of search time.Keyword: Japanese Language; Berry-Ravindran; Reverse Colussi; Android  AbstrakBahasa Jepang merupakan salah satu bahasa tersulit di dunia, namun merupakan salah satu bahasa yang paling diminati di Indonesia. Sebanyak 711.732 pelajar di Indonesia mempelajari bahasa Jepang Dalam mempelajari bahasa Jepang, diperlukan sebuah kamus sebagai media untuk membantu pengguna dalam menambah kosakata bahasa Jepang. Pada artikel ini, telah dirancang aplikasi kamus bahasa Indonesia-Jepang berbasis android dengan menggunakan perbandingan antara dua algoritma, yaitu Berry-Ravindran dan Reverse Colussi. Dalam pengembangan aplikasi ini, terdapat dua algoritma yang digunakan yaitu algoritma Berry-Ravindran dan Reverse Colussi. Keduanya akan digunakan untuk membandingkan rata-rata running time dari 10 sampel kata yang diuji. Hasil running time untuk algoritma Berry Ravindran adalah 22,3 ms dan pada algoritma Reverse Colussi adalah 16 ms. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa algoritma Reverse Colussi lebih cepat dan efisien dibandingkan algoritma Berry-Ravindran dalam hal waktu pencarian.Kata kunci: Bahasa Jepang; Berry-Ravindran; Reverse Colussi; Android
Implementasi Arsitektur Half-UNet untuk Mendeteksi Kanker Payudara pada Citra Ultrasonografi Glen, Billy; Yohannes, Yohannes
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 1: Februari 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i1.1595

Abstract

Breast cancer is one of the biggest causes of death for women worldwide. Breast cancer is a metastatic cancer and can spread to other organs, such as bones, liver, lungs and brain. Breast cancer can be detected at an early stage, but it is difficult to find and cases of breast cancer are on the rise. Therefore, this study uses the Half-UNet architecture for breast cancer sonogram dataset. The dataset used consists of 780 breast sonograms which are divided into training data and test data with a ratio of 80:20. The Dice Coefficient results obtained on the Half-UNet architecture is 0.7063. The U-Net value can provide better Dice Coefficient results, but the Half-UNet architecture has comparable values and provides results in a relatively faster time.
Perancangan Alat Penyiram Tanaman Otomatis Pada Tanaman Seledri Berbasis Telegram Menggunakan Nodemcu Romiyadi, Rizar; Adi, Siska Minati; Rozany, Boy Abidin; Fitriani, Ratna
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 2: Agustus 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i2.2256

Abstract

Celery plants have many benefits, both as food ingredients such as soup and herbal medicine for various diseases such as fever, flu, digestive disorders, and hypertension. However, celery watering by farmers is still done manually, which often causes suboptimal plant growth due to incorrect water measurements. Changes in soil moisture are also a problem, especially when farmers cannot water regularly. This study uses the Research and Development (R&D) method and produces an automatic sprinkler with a Soil Moisture sensor that detects soil moisture. If the humidity drops below 65%, the water pump will turn on, and if the humidity rises above 75%, the pump will turn off. These settings can be controlled via the Telegram application with the command "/pompan_on" to water, "/pompan_off" to stop, and "/cek-kelm_tanah" to check soil moisture.Keywords: Celery; Automatic; Sprinkler; Telegram; Soil Moisture AbstrakTanaman seledri memiliki banyak manfaat, baik sebagai bahan makanan seperti sup maupun obat herbal untuk berbagai penyakit seperti demam, flu, gangguan pencernaan, dan hipertensi. Namun, penyiraman seledri oleh petani masih dilakukan secara manual, yang sering kali menyebabkan pertumbuhan tanaman kurang optimal karena takaran air yang tidak tepat. Perubahan kelembaban tanah juga menjadi masalah, terutama ketika petani tidak dapat rutin menyiram. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development (R&D) dan menghasilkan alat penyiram otomatis dengan sensor Soil Moisture yang mendeteksi kelembaban tanah. Jika kelembaban turun di bawah 65%, pompa air akan menyala, dan jika kelembaban naik di atas 75%, pompa akan mati. Pengaturan ini dapat dikendalikan melalui aplikasi Telegram dengan perintah "/pompan_on" untuk menyiram, "/pompan_off" untuk menghentikan, dan "/cek-kelm_tanah" untuk memeriksa kelembaban tanah.Kata Kunci: Seledri; Otomatis; Penyiram; Telegram; Soil Moisture
Analisis Interaksi Mahasiswa Terhadap Jurnal Kampus Berbasis Model Usability Sani, Asrul; Andrianingsih, Andrianingsih; Pratama, Agusta
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 1: Februari 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i1.1803

Abstract

This study aims to understand students' interaction with campus journals from a usability perspective, using the Nielsen Usability Testing Model as the framework. The study adopted a quantitative approach to collect and analyze data, with the respondents being student journal users. The main variables examined include ease of learning, efficiency of use, ease of recall, user errors, user satisfaction, and usage behaviour. The online survey method was used to collect responses to a specially designed questionnaire, which was then analyzed using the Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) technique. The results showed that ease of learning and efficiency of use significantly affected user satisfaction, positively impacting campus journal usage behavior. User error was found to hurt satisfaction, emphasizing the importance of intuitive and user-friendly interface design. This study contributes to the literature on the usability of digital resources in education, particularly in the context of campus journals, and opens up further research opportunities in developing adequate digital learning resources.Keywords: Campus Journal; Usability; SEM-PLS; Student AbstrakPenelitian ini bertujuan untuk memahami interaksi mahasiswa dengan jurnal kampus dari sudut pandang kegunaan, dengan menggunakan Nielsen Usability Testing Model sebagai kerangka kerjanya. Penelitian ini mengadopsi pendekatan kuantitatif untuk mengumpulkan dan menganalisis data dengan responden adalah mahasiswa pengguna jurnal. Variabel utama yang diperiksa meliputi kemudahan belajar, efisiensi penggunaan, kemudahan mengingat, kesalahan pengguna, kepuasan pengguna, dan perilaku penggunaan. Metode survei online digunakan untuk mengumpulkan tanggapan terhadap kuesioner yang dirancang khusus, yang kemudian dianalisis menggunakan teknik Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kemudahan belajar dan efisiensi penggunaan berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, berdampak positif terhadap perilaku penggunaan jurnal kampus. Kesalahan pengguna ditemukan berdampak negatif pada kepuasan, menekankan pentingnya desain antarmuka yang intuitif dan ramah pengguna. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap literatur mengenai kegunaan sumber daya digital dalam dunia pendidikan, khususnya dalam konteks jurnal kampus, dan membuka peluang penelitian lebih lanjut dalam mengembangkan sumber belajar digital yang efektif.Kata kunci: Jurnal Kampus; Usability; SEM-PLS; Mahasiswa 
ANALISIS PROSES DISCOVERY TO REDISAIN SISTEM E-COMMERCE Kartini, Kartini; Widayanti, Riya; Malabay, Malabay; Yulhendri, Yulhendri
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 2: Agustus 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i2.2209

Abstract

DelusionShoes menjual banyak brand Sepatu mulai perempuan, laki-laki, anak-anak dan dewasa. memiliki toko di Mall, juga Plaza, lokasi berbeda. Transaksi penjualan masih sebatas offline dilakukan secara langsung/tatap muka. Sekarang ini Plaza, Mall mulai  sepi pengunjung. Perubahan dinamika masyarakat semakin cepat seiring dengan perkembangan teknologi digital. Berdasarkan Survey yang telah dilakukan DelusionShoes ingin sekali penjualan online dengan aplikasi milik sendiri, dapat memantau penjualan semua tokonya yang berada dilokasi berbeda, juga dapat mepromosikan tokonya kebanyak pengguna internet. Penelitian ini menggunakan metode analisis SWOT, untuk memodelkan proses bisnisnya (penjualan, dan pembayaran secara Real time) menggunakan Unified Modelling Language, serta menggunakan kaidah paradigma Prototype untuk pengembangan. Delusionshoes, hanya membutuhkan peran Designer saja kedepanya, untuk membangun Web e-Commerce Delusionshoes, barulah dapat melaku penjualan, pembayaran real time, eksekusi datanya aman, rentang waktunya sangat singkat, dapat berinteraksi dengan pelanggan tanpa ada penundaan diseluruh saluran bisnis, dapat mengetahui jumlah orang/pelanggan yang ada di situs, dapat mengetahui halaman tempat interaksi berlangsung (atau peristiwa interaksi).Kata Kunci: e-Commerce, proses recovery, redisain, SWOT, Prototype.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Hepatitis B Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor Maualana, Ahmad Farhan; Irjanto, Nourman Satyo; Pawan, Elvis
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 1: Februari 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i1.1388

Abstract

Hepatitis B is a type of infectious disease and is classified as dangerous. The number of people with hepatitis B worldwide is estimated at around 350 million. The average prevalence of hepatitis B in Indonesia is 10%, with variations between 3.4-20.3% in each region. The purpose of this study was to implement an expert system to diagnose Hepatitis B in pregnant women so that symptoms of Hepatitis B can be detected earlier. The method used in this study was Certainty Factor with six signs obtained by two internal medicine doctors. The output generated by the system is a confidence number with a rule value above 50% which means positive. The results of this study are an android-based system that can diagnose Hepatitis B in pregnant women, thereby reducing the risk to mother and child.Keywords: Certainty Factor; expert systems; Hepatitis B AbstrakPenyakit Hepatitis B merupakan salah satu jenis penyakit menular dan tergolong berbahaya. Jumlah penderita penyakit Hepatitis B di dunia diperkirakan sekitar 350 juta, Prevalensi rata-rata hepatitis B di Indonesia adalah 10%, dengan variasi antara 3,4-20,3% di setiap daerah. Tujuan dari penelitian ini adalah Mengimplementasikan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit Hepatitis B pada ibu hamil, sehingga dapat mendeteksi lebih awal gejala Hepatitis B. metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Certainty Factor dengan enam gejala yang diperoleh melalui dua orang dokter penyakit dalam. Ouput yang dihasilkan oleh sistem berupa angka keyakinan dengan aturan nilai nilai di atas 50% berarti positif. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem berbasis android yang dapat mendiagnosa penyakit Hepatitis B pada ibu hamil, sehingga mengurangi resiko terhadap ibu dan anak. Kata kunci: Certainty Facto; Sistem Pakar; Hepatitis B 
Analisis Sentimen Review Aplikasi LinkedIn di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine Maarif, Muhamad Makhasinul; Setiyawati, Nina
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 1: Februari 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i1.1614

Abstract

Social Networking Sites (SNS) have emerged as popular communication tools for sharing knowledge and connections. LinkedIn, which is the most widely used professional network in today’s technological era, is primarily utilized by professionals and the business world. LinkedIn serves as a platform for interacting with other professionals, building a professional profile, establishing connections and relationships, as well as developing work networks and business opportunities. In this research, a sentiment analysis of the usefulness of the LinkedIn application was conducted, involving 3000 reviews from the Google Play Store, using the Support Vector Machine (SVM) algortihm. The research process includes data collection (crawling), data cleaning, translation, labeling, text tokenization, and the elimination of common words (stop words). After optimizing parameters using the grid search method (grid param), a classification accuracy of 82% was achieved with parameter settings of C = 1; gamma = 0.1; and kernel = ‘linear’. This result indicates that the SVM algorithm can be used quite accurately for sentiment classification in Google Play Store reviews. Kata kunci: LinkedIn; Support Vector Machine; Google Play Store  AbstrakSocial Networking Sites (SNS) muncul sebagai alat komunikasi yang cukup populer untuk berbagi pengetahuan dan koneksi. LinkedIn, yang merupakan jaringan profesional yang paling banyak di gunakan die era perkembangan teknologi saat ini, terutama oleh para professional dan dunia kerja. LinkedIn berfungsi sebagai platform untuk berinteraksi dengan profesional lainnya, membangun profil profesional, membangun koneksi dan relasi, serta mengembangkan jaringan kerja dan peluang bisnis. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis sentimen terhadap kegunaan aplikasi LinkedIn dengan melibatkan 3000 ulasan di Google Play Store, menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Proses penelitian ini meliputi pengambilan data (crawling), pembersihan data (cleaning), penerjemahan (translation), pemberian label (labelling), pemenggalan teks menjadi token (tokenization), dan eliminasi kata-kata umum (stop words). Setelah dilakukan optimisasi parameter dengan metode grid search (grid param), diperoleh akurasi klasifikasi sebesar 82% dengan pengaturan parameter C = 1; gamma = 0,1; dan kernel = ‘linear’. Hasil ini menunjikkan bahwa algoritma SVM dapat digunakan dengan cukup akurat untuk melakukan klasifikasi sentimen pada ulasan di Google Play Store.Kata kunci: LinkedIn; Support Vector Machine; Google Play Store
Komparasi Metode K-NN Dan K-Means Untuk Klasifikasi Buah Mangga Apriani, Apriani; Himamunanto, A. R.; Budiati, Haeni
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 2: Agustus 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i2.2152

Abstract

This Research aim of comparing the modified K-means method for classification processing of training models (Supervised) with the K-NN method using the Mango Arumanis, Golek, Madu and Gedong classes. Feature extraction used in processing classification methods is based on shape characteristics consisting of metric and eccentricity. The research results obtained that the percentage precision of the K-NN method was Arumanis: 0.9%, Madu: 0.9%, Gedong: 0.9%, Golek: 0.8%, and the K-Means method was Arumanis: 0.7%, Honey: 0.9%, Gedong: 0.9%, Golek 0.6%. The recall percentage of the K-NN method is Arumanis: 0.90%, Madu: 0.75%, Gedong: 1.00%, Golek: 0.89% and the K-means method is Arumanis: 0.70%, Madu: 0 .64%, Gedong: 1.00%, Golek: 0.86%. The accuracy percentage of the K-NN classification method is Arumanis: 94.59%, Madu: 89.74%, Gedong: 97.22%, Golek: 92.11% and the K-Means method is Arumanis: 83.78%, Madu: 83.78%, Gedong: 96.88%, Golek: 86.11%. For global precision, recall and accuracy values, the K-NN method is greater than the K-Means method. Thus, the K-Means classification method which was modified to use supervised training data is still not as good as the K-NN method in classifying mango fruit types. It is hoped that the accuracy of the method for classifying mango fruit plant types by extracting shape characteristics can obtain uniform shape quality.Keywords: Image Processing; Feature Extraction; K-means, K-NN; Metric, EccentricityAbstrakPenelitian dengan tujuan komparasi Metode K-means yang dimodifikasi untuk pemrosesan klasifikasi model pelatihan (Supervised) dengan MetodeK-NN mempergunakan kelas Mangga Arumanis, Golek, Madu dan Gedong. Ekstraksi ciri yang dipergunakan dalam pemrosesan metode klasifikasi berdasarkan ciri bentuk yang terdiri dari metric dan eccentricity. Hasil penelitian memperoleh presentase precision metode K-NN adalah Arumanis: 0,9%, Madu: 0,9%, Gedong: 0,9%, Golek: 0,8%, dan metode K-Means adalah Arumanis: 0,7%, Madu: 0,9%, Gedong: 0,9%, Golek 0,6%. Presentase recall metode K-NN adalah Arumanis: 0,90%, Madu: 0,75%, Gedong: 1,00%, Golek: 0,89% dan metode K-means adalah Arumanis: 0,70%, Madu: 0,64%, Gedong: 1,00%, Golek: 0,86%. Presentase Accuracy metode klasifikasi K-NN adalah Arumanis: 94,59%, Madu: 89,74%, Gedong: 97,22%, Golek: 92,11% dan metode K-Means adalah Arumanis: 83,78%, Madu: 83,78%, Gedong: 96,88%, Golek: 86,11%. Untuk nilai precision, recall dan accuracy secara global adalah metode K-NN lebih besar daripada metode K-Means. Dengan demikian, metode klasifikasi K-Means yang dimodifikasi untuk dapat mempergunakan data pelatihan (supervised) masih belum mampu sebaik Metode K-NN dalam klasifikasi jenis buah mangga. Diharapkan akurasi metode klasifikasi jenis tanaman buah mangga dengan ekstraksi ciri bentuk dapat memperoleh kualitas bentuk yang seragam.Kata kunci: Pengolahan Citra, Ekstraksi Ciri, K-means, K-NN, Metric, Eccentricity

Page 32 of 51 | Total Record : 508

 30   31   32   33   34 

Filter by Year

2006 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 22, No 1 (2026): Januari Vol 21, No 2 (2025): Agustus Vol 21, No 1 (2025): Februari Vol 20, No 2: Agustus 2024 Vol 20, No 1: Februari 2024 Vol 19, No 2: Agustus 2023 Vol 19, No 1: Februari 2023 Vol 18, No 2: Agustus 2022 Vol 18, No 1: Februari 2022 Vol 17, No 2: Agustus 2021 Vol 17, No 1: Februari 2021 Vol 16, No 2: Agustus 2020 Vol 16, No 1: Februari 2020 Vol 15, No 2: Agustus 2019 Vol 15, No 1: Februari 2019 Vol 14, No 2: Agustus 2018 Vol 14, No 1: Februari 2018 Vol 13, No 2: Agustus 2017 Vol 13, No 1: Pebruari 2017 Vol 12, No 2: Agustus 2016 Vol 12, No 1: Pebruari 2016 Vol 11, No 2: Agustus 2015 Vol 11, No 1: Pebruari 2015 Vol 10, No 2: Agustus 2014 Vol 10, No 1: Pebruari 2014 Vol 9, No 2: Agustus 2013 Vol 9, No 1: Pebruari 2013 Vol 7, No 2: Agustus 2011 Vol 6, No 2: Agustus 2010 Vol 6, No 1: Pebruari 2010 Vol 4, No 1: Pebruari 2008 Vol 2, No 2: Agustus 2006 More Issue