cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muh Syaiful Romadhon
Contact Email
syaiful@nurulfikri.ac.id
Phone
+6221 - 786 3191
Journal Mail Official
lppm@nurulfikri.ac.id
Editorial Address
Jl. Raya Lenteng Agung No.20, RT.4/RW.1, Srengseng Sawah, Kec. Jagakarsa, Kota Jakarta Selatan, DKI Jakarta 12640 Location: Kota Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia.
Location
Kota depok,
Jawa barat
INDONESIA
Jurnal Teknologi Terpadu
Published by STT Terpadu Nurul Fikri
ISSN : 24770043     EISSN : 24607908     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Engineering
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 4 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 1 No. 2: Desember, 2015" : 4 Documents clear
PENYUSUNAN KORPUS BERITA TERBUKA BERBAHASA INDONESIA ahmad rio adriansyah
Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 1 No. 2: Desember, 2015
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v1i2.36

Abstract

Korpus dalam bahasa Indonesia dibutuhkan untuk menunjang penelitian dalam bahasa atau sistem temu kembali informasi. Sebelumnya, untuk membuat sebuah korpus dibutuhkan waktu yang lama dan biaya yang mahal. Tapi sejak internet mulai populer dan laman web semakin banyak, informasi yang menggunakan bahasa tertentu jadi lebih mudah diakses sehingga penyusunan korpus pun menjadi lebih cepat dan murah. Dalam penelitian pengolahan bahasa alami juga dibutuhkan korpus yang sama untuk membandingkan dua buah metode yang berbeda. Tapi sayangnya korpus berbahasa Indonesia yang terbuka masih minim. Ada yang menyediakan tetapi hanya bisa diakses melalui website tersebut saja. Karena pertimbangan kecepatan jaringan dan kecepatan proses, terkadang dibutuhkan korpus yang bisa diakses lokal. Penelitian ini menyediakan korpus khusus yang diambil dari beberapa laman web berita, metode pengambilan, beserta statistiknya. Korpus yang dihasilkan dari metode ini dapat digunakan secara terbuka oleh peneliti lain untuk diolah secara lokal.
Deteksi Senyum Menggunakan Fitur Gabor dan Histograms of Oriented Gradients pada Bagian Mulut, Hidung, dan Mata Berty Chrismartin Lumban
Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 1 No. 2: Desember, 2015
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v1i2.37

Abstract

Abstract—Permasalahan pendeteksian senyum sangat penting untuk mendeteksi happy mood. Pendeteksian happy mood dapat digunakan untuk kebutuhan komersial seperti mengukur kesuksesan suatu acara dari banyaknya penonton yang tersenyum sepanjang acara. Selain itu, pendeteksi senyum juga digunakan pada bidang teknologi yaitu smile shooter pada kamera. Pendeteksian senyum pada penelitian-penelitian sebelumnya hanya menggunakan bagian wajah yaitu area mulut dengan berbagai macam cara seperti menggunakan fitur PHOG, EOH, dan perbedaan intensitas piksel. Pada penelitian ini, senyum dideteksi dengan menggunakan fitur Gabor dan Histograms of Oriented Gradients (HOG) pada bagian mulut, hidung, dan mata menggunakan classifier SVM. Penelitian ini menggunakan dataset citra dari GENKI-4K. Tingkat pendeteksian senyum pada penelitian ini mencapai 90.40%. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, penelitian ini juga melakukan uji coba terhadap citra yang terdiri dari lebih dari tiga wajah untuk mengukur tingkat kesenangan orang yang berada pada citra tersebut.
DIAGNOSA PENYAKIT SEPTICAEMIA EPIZOOTICA PADA SAPI TERNAK DENGAN TEOREMA BAYES Yohanes Suban Belutowe
Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 1 No. 2: Desember, 2015
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v1i2.38

Abstract

Nusa Tenggara timur merupakan provinsi yang menjadi target pasokan daging sapi bagi Indonesia. Untuk diketahui populasi sapi sesuai data Dinas Peternakan NTT tahun 2014, sebanyak 860.731 ekor [1]. Sekitar 180 ribu ekor anak sapi lahir di NTT per tahunnya tetapi jumlah tersebut akan berkurang karena berbagai faktor. Paling banyak sebesar 4-5 persen karena penyakit [3]. Hal ini menjadi tugas yang berat bagi Kantor Dinas Peternakan Kabupaten Kupang untuk mendata dan menyaring sapi yang bebas dari berbagai penyakit. Salah satu penyakit yang sering menyerang sapi ternak atau kerbau adalah Septicaemia epizootica (SE) [4]. Dengan bantuan dari dinas kesehatan ternak, dan dokter hewan untuk memastikan sapi atau kerbau yang akan dijadikan pasokan daging bagi Indonesia benar-benar aman dan sehat untuk dikomsumsi. Namun dilihat dari jumlah sapi yang akan dilakukan test bebas penyakit, maka diperlukan banyak dokter hewan dan bayak waktu yang terbuang, karena dilakukan berbagai test laboratorium. Untuk membantu para para dokter hewan pada kantor Dinas Peternakan kabupaten Kupang, maka dalam penelitian ini dicoba untuk membuat aplikasi diagnosa penyakit SE dengan teorema Bayes. Aplikasi yang dibuat ditujukan pada peternak sapi sehingga dapat memastikan dengan cepat apakah sapi yang diternak apakah ada yang terkena penyakit dan secara tidak langsung meringankan kerja dari para relawan dan dokter hewan pada Dinas Peternakan Kabupaten Kupang Nusa Tenggara Timur.
Rancang Bangun Sistem Pendeteksi dan Pengenalan Angka Pada Meteran Air PDAM Menggunakan Metode Template Matching Correlation Hermawan, Indra
Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 1 No. 2: Desember, 2015
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v1i2.39

Abstract

Pada penelitian ini akan dijelaskan mengenai sistem pendeteksi dan pengenalan angka pada meteran PDAM menggunakan metode template matching correlation. Tujuan dari pengembangan sistem ini adalah untuk meningkatkan akurasi pencatatan penggunaan air bersih. Secara garis besar sistem ini dibagi menjadi tiga tahapan yaitu pengolahan awal citra, pendeteksian dan pengenalan. Pada tahapan pengolahan awal citra terdiri dari konversi citra, penajaman citra, denoising citra, dan binerisasi citra. Pada tahapan pendeteksian, proses diawali dengan segmentasi citra menggunakan bounding box kemudian dilanjutkan dengan normalisasi citra. Setelah objek angka dideteksi maka dilakukan proses pengenalan menggunakan metode template matching correlation. Pada proses ini suatu citra input akan dibandingkan dengan citra dalam database dengan cara menghitung nilai korelasi. Berdasarkan hasil pengujian, sistem pendeteksian dan pengenalan menggunakan template matching correlation memiliki tingkat akurasi pengenalan baik dengan akurasi pengenalan 98,86%.

Page 1 of 1 | Total Record : 4

 1 

Filter by Year

2015 2015


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 1 (2023): Juli, 2023 Vol. 8 No. 2 (2022): December, 2022 Vol. 8 No. 1: July, 2022 Vol. 7 No. 2: December, 2021 Vol. 7 No. 1: Juli, 2021 Vol. 6 No. 2: Desember, 2020 Vol. 6 No. 1: Juli, 2020 Vol. 5 No. 2: Desember, 2019 Vol. 5 No. 1: Juli, 2019 Vol. 4 No. 2: Desember, 2018 Vol. 4 No. 1: Juli, 2018 Vol. 3 No. 2: Desember, 2017 Vol. 3 No. 1: Juli, 2017 Vol. 2 No. 2: Desember, 2016 Vol. 2 No. 1: Juli, 2016 Vol. 1 No. 2: Desember, 2015 Vol. 1 No. 1: Juli, 2015 More Issue