Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic
Alfianto, Muhammad Gilang
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Identifikasi Beras Berdasarkan Warna Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Alfianto, Muhammad Gilang; Whidhiasih, Retno Nugroho; Maimunah, Maimunah
PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Vol 5 No 2 (2017): September 2017
Publisher : LPPM Universitas Islam 45 Bekasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33558/piksel.v5i2.267

Abstract

ABSTRACT Rice is the main food ingredient for Indonesian people. Through the National Standardization Agency, The Government has established a general requirement of rice, that is good quality rice which has a white color of whitewashed and low-quality rice which has a yellowish color (SNI 6128: 2015). To determine the different color of good quality rice and the low-quality one it often happens of wrong identification caused by different perception on the color. This problem can be solved by creating the system to identify good quality rice of IR64 and the low-quality one. The data used are primary data, in the form of good quality rice with grain image of 50 and the low-quality one is 50. The observation data used for trial is La * b * and Sa * b * using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems ( ANFIS). The observation variable Sa * b * produce higher identification compared to La*b*, with accuracy value is 90%. Keyword : rice, quality,color,classification ABSTRAK Beras merupakan bahan pangan utama masyarakat Indonesia. Pemerintah melalui badan Standarisasi Nasional telah menetapkan syarat umum beras, yaitu beras berkualitas baik yang mempunyai warna putih mengapur dan beras berkualitas rusak yang mempunyai warna kekuningan (SNI 6128:2015). Untuk menentukan perbedaan warna beras berkualitas baik dan rusak seringkali terjadi kesalahan identifikasi yang dikarenakan perbedaan persepsi warna. Hal tersebut dapat diatasi dengan membuat sistem untuk mengidentifikasi butir beras IR 64 yang berkualitas baik dan rusak. Data yang digunakan adalah data primer, yang berupa gambar butir beras berkualitas baik sebanyak 50 dan butir beras beras berkualitas rusak sebanyak 50. Variabel penduga yang dicobakan adalah La*b* dan Sa*b* dengan menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems (ANFIS). Variabel penduga Sa*b* menghasilkan identifikasi yang lebih tinggi dibandingakan La*b* dengan nilai akurasi sebesar 90%. Kata kunci : beras, kualitas,warna,klasifikasi
Identifikasi Beras Berdasarkan Warna Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Alfianto, Muhammad Gilang; Whidhiasih, Retno Nugroho; Maimunah, Maimunah
PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Vol 5 No 2 (2017): September 2017
Publisher : LPPM Universitas Islam 45 Bekasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33558/piksel.v5i2.267

Abstract

ABSTRACT Rice is the main food ingredient for Indonesian people. Through the National Standardization Agency, The Government has established a general requirement of rice, that is good quality rice which has a white color of whitewashed and low-quality rice which has a yellowish color (SNI 6128: 2015). To determine the different color of good quality rice and the low-quality one it often happens of wrong identification caused by different perception on the color. This problem can be solved by creating the system to identify good quality rice of IR64 and the low-quality one. The data used are primary data, in the form of good quality rice with grain image of 50 and the low-quality one is 50. The observation data used for trial is La * b * and Sa * b * using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems ( ANFIS). The observation variable Sa * b * produce higher identification compared to La*b*, with accuracy value is 90%. Keyword : rice, quality,color,classification ABSTRAK Beras merupakan bahan pangan utama masyarakat Indonesia. Pemerintah melalui badan Standarisasi Nasional telah menetapkan syarat umum beras, yaitu beras berkualitas baik yang mempunyai warna putih mengapur dan beras berkualitas rusak yang mempunyai warna kekuningan (SNI 6128:2015). Untuk menentukan perbedaan warna beras berkualitas baik dan rusak seringkali terjadi kesalahan identifikasi yang dikarenakan perbedaan persepsi warna. Hal tersebut dapat diatasi dengan membuat sistem untuk mengidentifikasi butir beras IR 64 yang berkualitas baik dan rusak. Data yang digunakan adalah data primer, yang berupa gambar butir beras berkualitas baik sebanyak 50 dan butir beras beras berkualitas rusak sebanyak 50. Variabel penduga yang dicobakan adalah La*b* dan Sa*b* dengan menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems (ANFIS). Variabel penduga Sa*b* menghasilkan identifikasi yang lebih tinggi dibandingakan La*b* dengan nilai akurasi sebesar 90%. Kata kunci : beras, kualitas,warna,klasifikasi
Co-Authors Maimunah Maimunah Retno Nugroho Whidhiasih