Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : JTIULM (Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat)

PENGENALAN POLA CITRA KAIN TRADISIONAL MENGGUNAKAN GLCM DAN KNN Johan Wahyudi; Ihdahubbi Maulida
Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) Vol. 4 No. 2 (2019)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (367.187 KB) | DOI: 10.20527/jtiulm.v4i2.37

Abstract

Kain tradisional memiliki pola yang unik, pola tersebut merupakan warisan dari budaya. Beragamnya suku budaya di Indonesia membuat jumlah kain tradisional juga beragam. Beragamnya jenis kain tradisional menyebabkan generasi sekarang kurang mengenali pola kain tradisional yang merupakan warisan dari nenek moyang. Sasirangan merupakan kain tradisional berasal dari kalimantan selatan. Penelitian ini bertujuan mengenali pola sasirangan dari banyaknya pola kain tradisional di Indonesia. Dengan penerapan ektraksi fitur Grey Level Cooccurence Matrices (GLCM) dengan metode klasifikasi menggunakan KNN untuk mencari jarak sehingga mendapatkan tingkat akurasi dari hasil klasifikasi.
MONITORING WATER QUALITY IN VEGETABLE HYDROPONICS USING ARDUINO MICROCONTROLLER Windarsyah; Rudy Ansari; Ihdalhubbi Maulida; Ayu Ahadi Ningrum; Muhammad Alfiyani
Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) Vol. 7 No. 1 (2022)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/jtiulm.v7i1.124

Abstract

pH stands for the power of Hydrogen, which is an important factor in hydroponic systems. The hydrogen ion concentration determines the value of the acidity in the solution. If the pH value of the solution is below 7.0, then it is called acidic, and if the pH value is above 7.0, it is called alkaline. The pH value can change, so it is necessary to pay attention to the acidity of the water so that the roots absorb nutrients properly that farmers often find it difficult to take measurements. Mustard plants have a pH range of 5.5 – 6.5. Based on the pH range, it is necessary to have a tool to monitor the quality of the pH in mustard plants. This monitoring is carried out by creating a hydroponic nutrient water disposal system by combining agriculture and mechatronics. Mechatronics will control the nutrient distribution system so that it can be monitored with a smartphone via wireless connectivity such as the GSM module (800L. The water quality monitoring system works by using ultrasonic sensors, sensor probes and TDS sensors, as well as the GSM 800L module. monitoring of water quality in hydroponic mustard plants) using an Arduino microcontroller and detecting pH conditions and solute content. As for the disposal of nutrient water, using a water pump connected to the microcontroller via a relay. Based on the prototype carried out on June 26, 2021, the condition of water quality has decreased in nutritional quality with the first data (pH 6.31 solute 529 ppm) and the latest data (pH 9.09 and solute 662 ppm). When the water quality is below the nutritional standard, the water pump turns on to remove the nutrient water. The results of the prototype that has been carried out have succeeded in monitoring water quality hydroponics and can be used by farmers.
KLASIFIKASI KAIN KHAS BATIK DAN KAIN KHAS SASIRANGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Ihdalhubbi Maulida Ihdal
Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) Vol. 6 No. 1 (2021)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/jtiulm.v6i1.62

Abstract

Di Indonesia terdapat 33 macam jenis kain khas, diantaranya adalah kain batik dan sasirangan. Kain batik dibuat dengan cara mempola, melukis menggunakan lilin yang sudah dicairkan, pewarnaan, membatik Kembali dan mencucinya untuk menghilangkan lapisan lilinya, sedangkan kain sasirangan yaitu dengan dijelujur dengan pola dan dicelupkan ke pewarna kain. Banyak jenis dari kain batik dan kain sasirangan sehingga tidak mudah membedakan yang mana kain sasirangan atau kain batik. Selain itu banyak bentuk pola batik yang hampir mirip dengan motif sasirangan. Pada kasus ini perlu dilakukan penelitian yang dapat mengklasifikasikan antara kain batik dan kain sasirangan agar masyarakat tidak menyamakan pola batik dengan pola sasirangan. Metode yang dipergunakan untuk melakukan klasifikasi ini yatu dengan model deep learning pada metode Convolution Neural Network (CNN). Deep Learning memiliki kemampuan sangat baik dalam melakukan klas-ifikasi objek pada sebuah citra dalam perkembangan teknologi GPU acceleration. Kemampuan klasifikasi yang dilakukan deep learning menerapkan metode CNN dengan dua tahap yaitu melakukan feedforward pada klasifikasi citra dan melakukan tahap pembelajaran menggunakan metode backpropagation. Sebelum melakukan dua tahap dari metode CNN tersebut perlu melakukan praproses yaitu dengan menerapkan metode wrapping dan cropping agar objek yang diklasifikasi dapat lebih terfokus dan selanjutnya metode feedforward dan backpropagation melakukan training. Setelah melakukan training maka dilakukan testing dengan metode feedforward dimana bobot dan bias diperbaharui sehingga menghasilkan akurasi sebesar 91,84% dengan melakukan iterasi sebanyak 20 pada data training dan hasil akurasi pada saat melakukan testing sebesar 99,73%.
APPLICATION OF WIRELESS SENSOR NETWORK FOR MANUFACTURING AUTOMATIC DUCK EGG HATCHER MACHINE Ihdalhubbi Maulida ihdal; Windarsyah; Ayu Ahadi Ningrum
Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) Vol. 7 No. 2 (2022)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/jtiulm.v7i2.141

Abstract

The main problem with duck workers who want to incubate eggs is that eggs turn two times a day. It causes farmers still use conventional hatching to incubate eggs, usually done manually. This study aims to make an automatic duck-egg incubator using a wireless sensor network. The making of incubator uses a 5-watt incandescent lamp, 5V relay, DHT11, soundsensor, LCD I2C, Wifi ESP8266 01, and a pipe designed to perform egg turning assisted by a servo motor as a driver for the pipe. The average temperature for this automatic incubator sets at 39 – 40 degrees Celcius. The results of this research hatching machine can work as planned. In the first experiment, we should insert four eggs and managed to incubate them, and two eggs managed to come out of the eggshell. In the second experiment, we should insert four eggs and managed to incubate three eggs to come out of the eggshell. So the percentage of success in hatching eggs using an automatic duck egg incubator using this wireless sensor network is in the first experiment as many as 50% or two eggs and in the second experiment as much as 75% or three eggs.