cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Erlangga Hadi
Contact Email
shofanahmediaberkah@gmail.com
Phone
+6285776447971
Journal Mail Official
admin@jurnalmahasiswa.com
Editorial Address
-
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Published by CV. SHOFANAH MEDIA BERKAH
ISSN : -     EISSN : 30250927     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management
- MAchine learning - Sistem Penunjang Keputusan - Sistem Pakar - Deep Learning - Kecerdasan Buatan - Computer Vision - Image Processing - Robot Cerdas - serta ilmu komputer yang relevan
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 107 Documents
 3   4   5   6   7 
Implementasi Metode You Only Look Once (YOLO) untuk Pendeteksi Objek dengan Tools OpenCV Gustyanto Firgiawan; Nazwa Lintang Seina; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 2 No. 2 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Deteksi objek adalah salah satu aplikasi utama dalam bidang computer vision. Pada penelitian ini akan dibahas mengenai implementasi metode YOLO (You Only Look Once) untuk pendeteksi objek secara real-time menggunakan OpenCV. YOLO dikenal karena kecepatannya dalam mendeteksi objek dalam gambar atau video. Implementasi ini menunjukkan keunggulan YOLO dalam deteksi objek yang cepat dan akurat.
Implementasi AI Pada Sistem Keamanan Berbasis Deteksi Wajah Mokhamad Adityas Amanda; Frandes Mirianto Sitepu; Muhammad Vicky; Muhammad Alvin Nugraha; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 4 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Deteksi wajah berbasis kecerdasan buatan (AI) telah menjadi salah satu inovasi teknologi yang penting dalam meningkatkan sistem keamanan. Artikel ini membahas penerapan teknologi AI dalam sistem keamanan yang menggunakan deteksi wajah sebagai metode utama untuk mengidentifikasi dan mengautentikasi individu. Studi ini mencakup analisis algoritma AI yang digunakan, seperti Convolutional Neural Networks (CNN) dan metode deep learning lainnya, untuk mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam kondisi pencahayaan dan sudut pandang yang bervariasi. Selain itu, penelitian ini mengevaluasi kinerja sistem dalam situasi nyata, termasuk kecepatan pemrosesan, tingkat kesalahan, dan ketahanan terhadap upaya manipulasi wajah. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa integrasi AI dalam sistem keamanan berbasis deteksi wajah mampu meningkatkan efisiensi dan keandalan secara signifikan dibandingkan dengan metode konvensional. Dengan demikian, implementasi teknologi ini tidak hanya menawarkan solusi yang lebih aman tetapi juga mempermudah proses identifikasi dalam berbagai aplikasi keamanan, seperti kontrol akses, pengawasan, dan verifikasi identitas.
Perancangan Sistem Sederhana Pendeteksi Nominal Uang Rupiah Menggunakan Algoritma YOLOv8 Achdiyat Ilyasa Samudra; Daffa Dhiya Ulhaq; Teguh Satrio; Teguh Zakaria; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 4 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Deteksi nominal uang Rupiah yang cepat dan akurat sangat penting untuk menjaga integritas transaksi ekonomi. Penelitian ini mengembangkan sistem sederhana untuk mendeteksi nominal uang Rupiah menggunakan algoritma YOLOv8. Algoritma YOLOv8 dipilih karena keunggulannya dalam deteksi objek secara real-time dengan akurasi tinggi dan efisiensi komputasi yang baik. Dalam penelitian ini, dataset gambar uang Rupiah asli digunakan untuk pelatihan model menggunakan Google Colab dan OpenCV. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma YOLOv8 berhasil mendeteksi nominal uang Rupiah dengan tingkat akurasi yang tinggi. Implementasi algoritma ini diharapkan dapat memberikan solusi praktis bagi masyarakat dalam mengidentifikasi nominal uang Rupiah dengan cepat dan efektif, serta membantu mengurangi kesalahan dalam transaksi keuangan.
Implementasi dan Analisis Metode Deteksi Tepi Canny Menggunakan OpenCV Muyassar Ahmad Taqy; Churul Ain Yahya; Muhammad Al Hafizh; Salwa Nurakmalia; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 4 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Metode deteksi tepi Canny adalah teknik pengolahan citra digital yang populer untuk mengidentifikasi tepi objek dalam gambar. Artikel ini membahas penggunaan metode ini menggunakan OpenCV dan mengevaluasi kinerjanya pada gambar digital. Ini mencakup pemrosesan gambar sebelumnya, penerapan algoritma Canny, dan analisis hasil deteksi tepi. Hasil menunjukkan bahwa teknik ini memiliki kemampuan untuk mendeteksi tepi dengan akurat dan efektif.
Implementasi OpenCV dengan Metode Image Thresholding pada Gambar Ade Maulana; Firda Auliatunnajah; Nazdan Rosidin; Muhamad Ramadien Rizki Darmawan; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 2 No. 1 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Pengolahan citra adalah aspek krusial dalam analisis visual di berbagai disiplin seperti kedokteran, industri, dan pengenalan pola. Metode Image Thresholding merupakan salah satu teknik efektif untuk segmentasi objek dalam gambar berdasarkan tingkat kecerahan piksel. Studi ini mengimplementasikan metode Image Thresholding menggunakan OpenCV untuk menerapkan berbagai pendekatan thresholding pada gambar digital. Hasil implementasi menunjukkan kemampuan teknik ini dalam memisahkan objek dari latar belakang dengan baik, meskipun memerlukan penyesuaian parameter yang tepat untuk hasil optimal.
Analisis Deteksi dan Penghitungan Kendaraan di Jalan Tol dengan OpenCV-Python Menggunakan Metode Image Thresholding dan Contours Sunardi; David Dwi Oktavianus; Bayu Urip Pandiangan; Fahlefi, Muhammad Daffa Rian; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 2 No. 2 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Jalan tol di Indonesia memiliki peran vital dalam menghubungkan berbagai wilayah, meningkatkan efisiensi transportasi, dan mendukung pertumbuhan ekonomi. Namun, jalan tol sering menghadapi masalah seperti antrian panjang di gerbang tol pada jam sibuk, penurunan kualitas jalan akibat pemeliharaan yang tidak optimal dan kondisi cuaca ekstrem, serta kapasitas yang tidak memadai untuk menampung volume kendaraan yang terus meningkat. Salah satu penyebab utama adalah muatan berlebih pada kendaraan yang melintas, yang merusak permukaan jalan dan membutuhkan perbaikan terus-menerus. Kurangnya pengawasan terhadap jumlah dan volume kendaraan memperburuk masalah ini. Penelitian ini mengusulkan penggunaan teknologi kecerdasan buatan (AI) dengan OpenCV-Python menggunakan teknik Image Thresholding dan Contour Detection untuk deteksi dan penghitungan kendaraan di jalan tol. Metode ini lebih ekonomis dan adaptif terhadap berbagai kondisi cuaca dibandingkan teknologi LIDAR, serta memungkinkan integrasi yang lebih fleksibel dengan perangkat lunak lain untuk analisis data lebih lanjut. Diharapkan sistem pemantauan lalu lintas berbasis AI ini dapat meningkatkan efisiensi manajemen lalu lintas, mengurangi kemacetan, meningkatkan keselamatan pengguna jalan, dan mempertahankan kualitas jalan tol di Indonesia.
IDENTIFIKASI DAN PREDIKSI UMUR BERDASARKAN CITRA WAJAH MENGGUNAKAN DEEP LEARNING ALGORITMA Convolutional Neural Network (CNN) Syahrul Al Fadil Syahputra; Nur Mita Azizah; Jannibatur Aiman; Dinar Ainun Nikmah; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 2 No. 1 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menciptakan teknik yang memanfaatkan Open CV, mesin yang dapat mengenali usia dari gambar wajah dengan Convolutional Neural Networks (CNN). Kami hanya memiliki gambar seseorang, sehingga informasi yang kami peroleh dapat digunakan untuk tujuan komersial atau keamanan. Penelitian selanjutnya bertujuan untuk merancang struktur yang dapat mengenali usia dengan menggunakan informasi usia yang ditemukan dalam foto yang diambil melalui kamera. Dengan mengklasifikasikan usia secara berbeda untuk setiap jenis wajah, penelitian ini akan mampu mendeteksi kelompok usia balita, remaja, dewasa, dan lansia.
IMPLEMENTASI TEKNIK ROTASI GAMBAR MENGGUNAKAN METODE AFFINE TRANSFORMATION DENGAN PYTHON DAN OPENCV Laurah Shabrilla; Rifal Fatahillah; Romadhon Nanda Prastyo; Sarah Azqia; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 3 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

-
Implementasi Deep Learning untuk Deteksi Wajah dan Ekspresi menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan OpenCV Hazmy Auza’i; Mas Bagus Arisila Putra; Muhammad Azril Saputra; Rudi Hartono; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 4 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi wajah dan pengenalan ekspresi wajah menggunakan teknologi deep learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN), dengan bantuan OpenCV. Dataset yang digunakan mencakup berbagai ekspresi wajah dalam kondisi yang beragam. Melalui proses pelatihan dan evaluasi, model CNN yang dihasilkan diharapkan mampu mengenali ekspresi wajah dengan akurasi tinggi, yang dapat diimplementasikan dalam berbagai aplikasi praktis seperti keamanan dan interaksi manusia-mesin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang diimplementasikan mampu mencapai akurasi yang baik dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan ekspresi wajah.
PENERAPAN SMOOTHING IMAGE FOTO DIGITAL UNTUK MEDIA SOSIAL MENGGUNAKAN METODE BILATERAL FILTER Alfa Azriansah Yasin; Danny Bungai; Dery Saputra; Mohammad Fauzie Apriansyah; Perani Rosyani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 4 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan smoothing image pada foto digital untuk media sosial dengan menggunakan metode bilateral filter. Masalah yang diteliti adalah bagaimana meningkatkan kualitas foto digital yang sering kali memiliki noise atau ketidakrataan intensitas warna yang dapat mengurangi estetika visual saat diposting di media sosial. Bilateral filter dipilih karena kemampuannya dalam mengurangi noise sekaligus mempertahankan tepi objek pada gambar. Metode ini bekerja dengan cara menghaluskan area yang homogen sambil mempertahankan detail pada tepi objek, sehingga menghasilkan gambar yang lebih jelas dan menarik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan bilateral filter secara signifikan meningkatkan kualitas visual foto digital, membuatnya lebih sesuai untuk digunakan di media sosial. Implementasi metode ini diharapkan dapat memberikan solusi praktis bagi pengguna media sosial yang ingin memperbaiki kualitas foto mereka dengan mudah dan cepat.

Page 5 of 11 | Total Record : 107

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2023 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 3 No. 1 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 2 No. 4 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 2 No. 2 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 2 No. 1 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 4 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 3 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 2 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 1 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan