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 145 Documents
 4   5   6   7   8 
Implementasi Foreground Extraction Menggunakan Metode Grabcut Algorithm Pada Image Segmentation Afif Fauzi; Anisa Septi Wijaya; Arya Priyamanaya; Zahleta Zihwa Zahrel; 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

Foreground Extraction memainkan peran penting dalam segmentasi gambar, terutama dalam pengeditan gambar, realitas tertambah dan pengenalan visual. Penelitian ini meneliti tentang segmentasi gambar melalui penerapan Teknik Foreground Extraction dengan menggunakan OpenCV. GrabCut Algorithm adalah salah satu metode yang digunakan dalam penelitian ini untuk memisahkan foreground dari latar belakang secara interaktif, menggabungkan model Gaussian Mixture Model (GMM) dan teknik pemotongan grafik untuk menghasilkan segmentasi yang akurat. Pada jurnal kali ini, algoritma GrabCut dalam Foreground Extraction diterapkan untuk segmentasi gambar, serta mengevaluasi efesiensi dari segmentasi gambar tersebut Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Foreground Extraction melalui Opencv ini mampu mengimplemantasikan sebuah objek yang dapat di segmentasi dengan harapan dapat mendorong penggunaan teknik segmentasi yang lebih efektif dan user-friendly dalam berbagai bidang yang memerlukan pemrosesan gambar.
Mengoptimalkan Prediksi Kinerja Siswa Menggunakan Teknik Seleksi Maju Dan Pengklasifikasi Naif Bayes Untuk Pemilihan Fitur Terbaik Aprilio Ardianto; Bangkit Sunarno; Siti Fadilah Sari; Vinawanda Khodijah; Aries Saifudin
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 mengoptimalkan prediksi kinerja siswa dengan menggunakan kombinasi teknik seleksi maju dan pengklasifikasi Naif Bayes untuk pemilihan fitur terbaik. Kinerja akademik siswa merupakan aspek penting dalam pendidikan, dan kemampuan untuk memprediksinya secara akurat dapat membantu dalam pengambilan keputusan pendidikan yang lebih baik. Metode yang diusulkan menggabungkan kekuatan seleksi fitur maju untuk mengidentifikasi fitur-fitur yang paling relevan, dengan efisiensi dan kehandalan pengklasifikasi Naif Bayes. Dataset yang digunakan mencakup berbagai atribut siswa, termasuk faktor akademik, demografis, dan perilaku. Hasil menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan meningkatkan akurasi prediksi secara signifikan dibandingkan dengan metode tradisional.
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS HASIL OPTIMASI PADA SISTEM RESOURCE ALLOCATION Irfan Maulana; Deni Setia Budi; Doni Aprilianto; Moreno Valentino; 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

Algoritma genetika (GA) merupakan salah satu metode optimasi yang terinspirasi dari proses seleksi alam dan genetika. Dalam konteks sistem resource allocation, penerapan GA dapat meningkatkan kualitas hasil optimasi dengan menemukan solusi yang lebih efisien dan efektif. Artikel ini membahas penerapan GA dalam sistem resource allocation, termasuk tahapan implementasi, evaluasi kinerja, dan hasil yang diperoleh. Secara umum, Algoritma Genetika dapat digunakan dalam berbagai sistem resource allocation untuk mencari solusi optimal. Dengan mempertimbangkan berbagai kendala dan preferensi, AG dapat membantu mengalokasikan sumber daya dengan efisien dan menghasilkan solusi yang optimal. Dalam konteks sistem resource allocation, AG dapat digunakan untuk mengoptimalkan pengalokasian subcarrier pada sistem High Altitude Platforms (HAPs). Dalam penelitian tersebut, AG digunakan untuk mengalokasikan subcarrier secara tepat kepada pengguna berdasarkan kondisi kanal yang dibangkitkan dengan Channel State Information (CSI). Hasil simulasi menunjukkan bahwa pengalokasian resource dengan AG dapat meningkatkan kapasitas sistem hingga mencapai 9.8049 Mbps.
Deteksi Wajah Dengan Haar Cascade Classifier Menggunakan OpenCV Adam Rafli Ramadhan; Arya Nur Indra Prasyah; Maulana Syariffudin; Novandi Rio Wicaksono; Rosyani, 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

Teknologi deteksi wajah sangat penting untuk berbagai aplikasi, seperti fotografi, keamanan, dan interaksi manusia-komputer. Jurnal ini akan membahas konsep dasar dari Haar Cascade Classifier, metodenya, dan analisis kinerjanya, yang merupakan salah satu metode deteksi wajah yang paling populer. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Haar Cascade Classifier dapat mendeteksi wajah dengan tepat dalam berbagai kondisi pencahayaan dan latar belakang.
IMPLEMENTASI TEKNIK ROTASI GAMBAR MENGGUNAKAN METODE AFFINE TRANSFORMATION DENGAN PYTHON DAN OPENCV Laurah Shabrillah; Rifal Fatahillah; Romadhon Nanda Prastyo; Sarah Azqia; 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

- Rotasi gambar merupakan salah satu teknik fundamental dalam pengolahan citra digital yang memiliki berbagai aplikasi dalam bidang computer vision, pengolahan gambar medis, dan sistem keamanan visual. Penelitian ini berfokus pada implementasi teknik rotasi gambar menggunakan metode Affine Transformation dengan memanfaatkan bahasa pemrograman Python dan Library OpenCV. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menganalisis efektivitas dan efisiensi metode Affine Transformation dalam melakukan rotasi gambar, serta mengevaluasi kualitas hasil rotasi yang dihasilkan
Penerapan Haar Cascade Classifier dalam Pengenalan Pola Bentuk Wajah Menggunakan OpenCV Citha Ahmad Pauzi; Abdul Basit Yahya; Ferly Taku Wildan; Anwar Hidayatulloh; 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

Dalam penelitian kami ini menggunakan modul OpenCV bahasa pemrograman Python untuk mengenali wajah manusia. Hair cascade merupakan salah satu cara mengenali bentuk mata dan wajah. Tahap pertama akan digunakan data wajah dan mata open source Intel. Data ini kemudian digabungkan dengan modul Cascade Classics OpenCV untuk mengubah data ini menjadi pengenalan bentuk wajah berdasarkan titik-titik pada wajah yang cocok dengan data yang disediakan. Banyak pengenalan sistem wajah menggunakan teknik visi komputer sebagai metode pendeteksian objek. Metode computer vision dianggap cepat dan akurat karena digabungkannya beberapa konsep (fitur Haar, gambar integral, AdaBoost, Cascade Classifier) ke dalam satu metode pendeteksian objek utama. Banyak dari sistem pengenalan ini menggunakan C atau C++ sebagai bahasa pemrogramannya dan OpenCV sebagai perpustakaan pengenalan objek. Hal ini dikarenakan perpustakaan OpenCV di terapkannya teknik computer vision pada sistem pendeteksiannya sehingga memudahkan untuk membangun sistem. Penelitian ini kami bertujuan untuk meng-implementasikan computer vision pada sistem pengenalan wajah sederhana dengan me-manfaatkan librarry OpenCV dan menggunakan bahasa pemrrograman Python sebagai dasar sistemnya.
IDENTIFIKASI OBYEK BENDA TAJAM DI BANDARA MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL PADA CITRA X-RAY Gambhi Bintang Nugroho; Risma Ananda; 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

Kemunculan teknologi pencitraan digital telah merevolusi diagnostik medis, khususnya dengan penggunaan mesin sinar-X. Makalah ini mengeksplorasi prinsip-prinsip dan kemajuan dalam pencitraan sinar-X digital, yang menekankan manfaat teknis dan klinisnya dibandingkan metode analog tradisional. Sistem sinar-X digital menggunakan berbagai sensor dan teknik pemrosesan untuk mengubah foton sinar-X menjadi sinyal elektronik, yang kemudian diproses menjadi gambar beresolusi tinggi. Sistem ini menawarkan keuntungan yang signifikan, termasuk kualitas gambar yang ditingkatkan, paparan radiasi yang berkurang, dan ketersediaan gambar langsung, sehingga memudahkan diagnosis dan perawatan yang lebih cepat. Selain itu, gambar sinar-X digital dapat dengan mudah disimpan, diambil, dan dibagikan, sehingga meningkatkan efisiensi perawatan pasien dan kolaborasi di antara para profesional kesehatan. Integrasi algoritma pemrosesan gambar yang canggih dan teknik pembelajaran mesin semakin meningkatkan kemampuan diagnostik, memungkinkan deteksi dan analisis kondisi patologis yang lebih tepat. Makalah ini memberikan analisis mendalam tentang kerangka kerja teknologi yang mendasari pencitraan sinar-X digital dan mengevaluasi dampaknya terhadap praktik klinis, menyoroti inovasi yang sedang berlangsung dan prospek masa depan di lapangan.
Pengolahan Citra Digital Dengan Penerapan Teknik Ambang Batas: Studi Kasus Menggunakan Opencv Allyssa Zahra Salsa Azizah; Fuaz Nazar To Yalis; Ikade Shiva Narayana; Karen Azelia Syalom; 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

Pemrosesan citra digital adalah bidang yang berkembang pesat dalam ilmu komputer dan teknologi informasi. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kualitas gambar, mengekstrak informasi berguna, dan melakukan analisis kompleks yang tidak dapat dilakukan secara manual. Salah satu teknik dasar pengolahan citra adalah Thresholding. Hal ini bertujuan untuk memisahkan objek dari latar belakang dengan mengubah gambar menjadi gambar biner. Jurnal ini menjelaskan implementasi program pengolahan citra digital menggunakan Python dan OpenCV dengan menerapkan tiga teknik ambang batas: Global, Adaptif (Average), dan Adaptif (Gaussian). Kami juga menyajikan metode pengurangan noise yang menggunakan keburaman rata rata sebelum menerapkan ambang batas. Proses implementasinya dilakukan dengan membaca gambar dalam mode skala abu-abu, mereduksi noise dan menerapkan berbagai teknik ambang batas. Hasil dari masing-masing metode dievaluasi dan dibandingkan, dan efektivitasnya dalam memisahkan objek dari latar belakang dianalisis.
Implementasi YOLO dan OpenCV untuk Identifikasi Usia Dibawah Umur Bima Alan Buana Saputra; Muhamad Aditya Dwi Septiawan; Muhammad Aliif Nashrullah; Andi Kusumah; 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

Identifikasi usia di bawah umur memiliki peran penting dalam berbagai aplikasi seperti pengawasan pendidikan, keamanan, dan perlindungan anak. Metode deteksi objek YOLO (You Only Look Once) telah dikenal sebagai pendekatan deteksi objek real-time dengan kecepatan tinggi. Dalam penelitian ini, kami menggunakan metode YOLO untuk mengidentifikasi usia di bawah umur pada wajah dalam citra. Metode YOLO menerapkan deteksi objek sebagai masalah regresi langsung dari bounding box dan kelas, sehingga menghasilkan waktu eksekusi yang cepat tanpa memerlukan langkah-langkah tambahan seperti region proposal. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi efektivitas metode YOLO dalam mengidentifikasi wajah di bawah umur dan menganalisis kinerjanya dalam konteks pengolahan citra wajah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi YOLO dan OpenCV dapat memberikan tingkat akurasi yang tinggi dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan usia di bawah umur pada wajah, memungkinkan pengenalan usia secara otomatis dengan kecepatan dan ketepatan yang tinggi. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi penting dalam pengembangan teknologi pengenalan wajah yang lebih canggih dan dapat diandalkan untuk berbagai aplikasi praktis.
ALGORITMA PENGOLAHAN CITRA UNTUK DETEKSI CACAT BUAH JERUK DENGAN IMAGE PROCESSING Fadli Nurfajar; Muhamad Suhendra; Kelvin Ramadhan; Muhamad Rizky Afrianto; 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

Pendektesian cacat pada buah jeruk merupakan aspek penting dalam industri pertanian dan perdagangan, yang dapat meningkatkan kualitas produk dan efisiensi proses sortasi. Image processing, sebagai bagian dari teknologi pengolahan citra, menawarkan solusi yang efektif dan efisien untuk mendeteksi cacat pada buah jeruk secara otomatis. Artikel ini membahas berbagai teknik image processing yang digunakan untuk mendeteksi cacat pada buah jeruk, termasuk preprocessing, segmentasi, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Implementasi teknik-teknik ini menunjukkan bahwa metode image processing dapat secara akurat mengidentifikasi cacat pada buah jeruk, meningkatkan kualitas kontrol dan efisiensi operasional.

Page 6 of 15 | Total Record : 145

 4   5   6   7   8 

Filter by Year

2023 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 3 No. 3 (2026): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 2 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan 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