Garuda - Garba Rujukan Digital

Pengenalan Tanda Tangan Menggunakan Algoritme VFI5 Melalui Praproses Wavelet Musyaffa, Fathoni Arief; Kustiyo, Aziz
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 1, No 1 (2012)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (288.219 KB)

Tanda tangan merupakan salah satu objek biometrik yang mudah diperoleh, baik melalui kertas maupun peralatan elektronik. Meskipun demikian, biometrik tanda tangan masih menjadi topik riset yang menantang. Tantangan dalam biometrik tanda tangan ini ialah antara lain karena variasi dalam kelas yang besar, tingkat universality dan permanence yang rendah, serta adanya kemungkinan serangan pemalsuan tanda tangan. Penelitian ini menggunakan metode pengenalan tanda tangan secara offline. Pengenalan tanda tangan dilakukan dengan menggunakan algoritme klasifikasi Voting Feature Interval 5. Sebelum dilakukan klasifikasi pada citra tanda tangan yang berdimensi 40 x 60 piksel, dilakukan praproses untuk mereduksi ukuran citra. Reduksi yang digunakan adalah reduksi dimensi melalui transformasi wavelet dengan lima level dekomposisi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini ialah bahwa sampai dengan level dekomposisi ketiga, dengan dimensi fitur sekitar 1.5% dari seluruh fitur, diperoleh akurasi minimum 90%.

Identifikasi Tanaman Buah Tropika Berdasarkan Tekstur Permukaan Daun Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Agmalaro, Muhammad Asyhar; Kustiyo, Aziz; Akbar, Auriza Rahmad
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (683.921 KB)

Indonesia merupakan salah satu negara dengan keanekaragaman tanaman buah tropika yang cukup tinggi. Keanekaragaman tanaman buah tropika tersebut merupakan satu tantangan dalam melakukan identifikasi. Identifikasi tanaman dapat dilakukan berdasarkan buah, bunga, maupun daun. Identifikasi berdasarkan daun merupakan identifikasi yang lebih mudah dilakukan karena daun akan ada sepanjang masa, sedangkan bunga dan buah mungkin hanya ada pada waktu tertentu. Identifikasi tanaman menggunakan daun dapat dilakukan berdasarkan bentuk, tekstur, maupun warna citra daun tersebut. Pada penelitian ini, ekstraksi fitur gray level co-occurrence matrix (GLCM) dari tekstur citra permukaan daun buah tropika digunakan sebagai input dari pelatihan Jaringan syaraf tiruan untuk proses identifikasi. Secara keseluruhan, pengujian dengan menggunakan hidden neuron sebanyak 7 menghasilkan hasil akurasi terbaik, yaitu 90%.Kata kunci: buah tropika, daun, GLCM, jaringan syaraf tiruan, tekstur.

Identifikasi Daun Shorea menggunakan KNN dengan Ekstraksi Fitur 2DPCA Yusniar, Erni; Kustiyo, Aziz
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 3, No 1 (2014)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (609.587 KB)

Shorea adalah jenis meranti yang memiliki nilai ekonomis yang tinggi. Shorea tergolong dalam famili Dipterocarpaceae yang memiliki 194 spesies yang tumbuh di daerah tropis. Shorea merupakan jenis yang sulit untuk diidentifikasi karena memiliki banyak kemiripan. Untuk mengatasi kesulitan tersebut, penelitian ini mengidentifikasi Shorea berdasarkan citra daun. Jumlah spesies yang digunakan penelitian ini adalah 10 jenis Shorea. Metode ekstraksi fitur yang digunakan adalah 2 dimensional principal component analysis (2D-PCA) dengan metode klasifikasi KNN. Penelitian ini memiliki 4 percobaan yang dibagi menjadi komponen R, G, B, dan grayscale. Hasil rata-rata akurasi terbaik sebesar 75% pada komponen G dengan kontribusi nilai eigen 85%.Kata kunci: 2 Dimensional Principal Component Analysis, K-Nearest Neighbour, Shorea

Optimasi Parameter pada Fast Correlation Based Fiter Menggunakan Algoritme Genetika untuk Klasifikasi Metagenom Haryanto, Toto; Guritno, Hanif Bagus; Kustiyo, Aziz; Hermadi, Irman
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 4, No 2 (2018): Volume 4 No 2
Publisher : Program Studi Informatika

Metagenome merupakan mikroorganisme yang diambil secara langsung dari alam. Proses sequencing genom dari metagenome mengakibatkan bercampurnya berbagai organisme. Hal ini menyebabkan kesulitan pada proses perakitan DNA. Oleh karena itu, dibutuhkan proses pemilahan yang disebut binning. Pada proses binning dengan pendekatan komposisi, teknik yang dilakukan adalah dengan supervised learning. Salah satu tahapan dalam supervised learning yaitu ekstraksi fitur, penelitian ini menggunakan metode ektraksi fitur n-mers. Besarnya parameter n pada metode ekstraksi fitur n-mers akan mengakibatkan dimensi fitur yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algorime fast-correlation based filter (FCBF) untuk mereduksi dimensi fitur yang dihasilkan n-mers dan mengoptimasi parameter threshold pada fast-correlation based filter menggunakan algoritme genetika. Penelitian ini diuji menggunakan klasifikasi k-nearest neighbour. Performa terbaik diperoleh ketika n = 7 dan k = 3 dengan akurasi mencapai 99.41% dengan nilai threshold 0.67788. Dengan optimasi, waktu komputasi menjadi lebih efisien karena jumlah fitur sudah tereduksi.

Model Fuzzy Goal Programming Yang Diselesaikan Dengan Linear Programming Pada Perencanaan Produksi Rindengan, Altien; Tri Supriyo, Prapto; Kustiyo, Aziz
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 2, No 2 (2013): September, 2013
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Abstract Optimization of an objective in the model of linear programming (LP) is widely applied in solving the problems that exist. But with the increasing complexity of these problems, optimization with multiple objectives , known as goal programming (GP) being an option. In this GP, some of these goals were weighted before analysis . In this paper will discuss the formulation of fuzzy goal prongramming (FGP), in which these goals need not be discrete weighted, but enough to consider the decision maker wishes to impose limits on the value of each function's purpose. Fuzzy concept of a fuzzy membership function is applied to functions such objectives to be achieved. The problems in this case is production planning at the company with some goals to be achieved namely income, labor costs, and raw material costs. The result is a model with some objectives can be formulated in FGP models that can be solved with the LP forÂ production planning of the company. Keywords : fuzzy goal programming, linear programming, production planning ABSTRAK Optimalisasi suatu tujuan dalam model linear programming (LP) banyak diaplikasikan dalam menyelesaikan masalah-masalah yang ada.Â Tapi dengan makin kompleksnya masalah-masalah tersebut, pengoptimalan dengan beberapa tujuan atau dikenal dengan goal programming (GP) menjadi pilihan. Dalam GP ini, beberapa tujuan ini diberi pembobotan sebelum dianalisa.Â Dalam tulisan ini akan dibahas tentang formulasi fuzzy goal prongramming (FGP), dimana tujuan-tujuan tersebut tidak perlu diboboti secara diskret, tapi cukup dengan mempertimbangkan keinginan pengambil keputusan untuk menentukan batasan nilai pada setiap fungsi tujuan yang ada.Â Konsep fuzzy berupa fungsi keanggotaan fuzzy diterapkan pada fungsi-fungsi tujuan yang akan dicapai tersebut.Â MasalahÂ yang digunakan adalah perencanaan produksi pada suatu perusahaan dengan beberapa tujuan yang ingin dicapai yaitu pendapatan, biaya tenaga kerja, dan biaya bahan baku.Â Hasil yang diperoleh adalah model beberapa tujuan dapat diformulasi dalam model FGP yang dapat diselesaikan dengan LP untuk perencanaan produksi suatu perusahaan. Kata kunci :Â fuzzy goal programming,Â linear programming, Â perencanaan produksi

VEHICLE ROUTING PROBLEM (VRP) DENGAN ALGORITMA GENETIKA PADA PENDISTRIBUSIAN SAYURAN DATARAN TINGGI Alim Setiawan Slamet, Hariman Hidayat Siregar dan Aziz Kustiyo TIP
Jurnal Teknologi Industri Pertanian Vol. 24 No. 1 (2014): Jurnal Teknologi Industri Pertanian
Publisher : Department of Agroindustrial Technology, Bogor Agricultural University

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

ABSTRAK Permasalahan yang umumnya terjadi dalam distribusi sayuran dataran tinggi adalah bagaimana meminimalkan total biaya transportasi tanpa mengorbankan waktu penyelesaian tujuan untuk mengurangi risiko penurunan kualitas sayuran selama perjalanan. Masalah yang dihadapi mencakup multi-moda yang heterogen, sumber tunggal, perjalanan tunggal, dan multi-produk. Permasalahan tersebut dapat dimodelkan sebagai vehicle routing problem (VRP). Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh jalur pendistribusian pada masalah vehicle routingsayuran dataran tinggi yang mendekati optimal menggunakan algoritma genetika. VRP termasuk dalam non-polynominal hard (NP-hards), yang umumnya menggunakan pendekatan heuristik untuk menemukan solusi. Algoritma genetika merupakan salah satu metode heuristik untuk mencari rute atau jalur distribusi sayuran yang memenuhi tujuan. Hasil penelitian menunjukkan adanya pengurangan waktu distribusi sekitar 1 jam 58 menit atau peningkatan efisiensi waktu sekitar 32,22% dan pengurangan pemanfaatan armada oleh 1 dari awalnya 7 armada yang digunakan atau peningkatan sekitar 14,28%. Studi ini menunjukkan penggunaan algoritma genetika dalam VRP dapat menghasilkan solusi yang lebih optimal dalam pendistribusian sayuran dataran tinggi. Kata kunci: algoritma genetika, sayuran dataran tinggi, optimasi, vehicle routing problem

Pengenalan Tanda Tangan Menggunakan Algoritme VFI5 Melalui Praproses Wavelet Fathoni Arief Musyaffa; Aziz Kustiyo
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 1 No 1 (2012)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor

Tanda tangan merupakan salah satu objek biometrik yang mudah diperoleh, baik melalui kertas maupun peralatan elektronik. Meskipun demikian, biometrik tanda tangan masih menjadi topik riset yang menantang. Tantangan dalam biometrik tanda tangan ini ialah antara lain karena variasi dalam kelas yang besar, tingkat universality dan permanence yang rendah, serta adanya kemungkinan serangan pemalsuan tanda tangan. Penelitian ini menggunakan metode pengenalan tanda tangan secara offline. Pengenalan tanda tangan dilakukan dengan menggunakan algoritme klasifikasi Voting Feature Interval 5. Sebelum dilakukan klasifikasi pada citra tanda tangan yang berdimensi 40 x 60 piksel, dilakukan praproses untuk mereduksi ukuran citra. Reduksi yang digunakan adalah reduksi dimensi melalui transformasi wavelet dengan lima level dekomposisi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini ialah bahwa sampai dengan level dekomposisi ketiga, dengan dimensi fitur sekitar 1.5% dari seluruh fitur, diperoleh akurasi minimum 90%.

Peramalan Produksi Pertanian Menggunakan Model Long Short-Term Memory Mukhlis Mukhlis; Aziz Kustiyo; Aries Suharso
Bahasa Indonesia Vol 8 No 1 (2021): Bina Insani ICT Journal (Juni) 2021
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani

Abstrak: Masalah yang timbul dalam peramalan hasil produksi pertanian antara lain adalah sulit untuk mendapatkan data yang lengkap dari variabel-variabel yang mempengaruhi hasil pertanian dalam jangka panjang. Kondisi ini akan semakin sulit ketika peramalan mencakup wilayah yang cukup luas. Akibatnya, variabel-variabel tersebut harus diinterpolasi sehingga akan menyebabkan bias terhadap hasil peramalan. (1) Mengetahui gambaran meta analisis penelitian peramalan produk pertanian menggunakan Long Short Term Memory (LSTM), (2) Mengetahui penelitian meta analisis cakupan wilayah, komoditi dan periode data terkait produk pertanian terutama gandum, kedelai jagung dan pisang, (3) Mengetahui praproses data antara lain menghilangkan data yang tidak sesuai, menangani data yang kosong, serta memilih variabel tertentu. Sebagai solusi dari masalah tersebut, peramalan hasil produksi pertanian dilakukan berdasarkan data historis hasil produksi pertanian. Salah model peramalan yang saat ini banyak dikembangkan adalah model jaringan syaraf LSTM yang merupakan pengembangan dari model jaringan syaraf recurrent (RNN). Tulisan ini merupakan hasil kajian literatur pengembangan model-model LSTM untuk peramalan hasil produksi pertanian meliputi gandum, kedelai, jagung dan pisang. Perbaikan kinerja model LSTM dilakukan mulai dari praproses, tuning hyperparameter, sampai dengan penggabungan dengan metode lain. Berdasarkan kajian tersebut, model-model LSTM memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan model benchmark. Kata kunci: jaringan syaraf, LSTM, peramalan, produksi pertanian, RNN. Abstract: Problems that arise in forecasting agricultural products include the difficulty of obtaining complete data on the variables that affect agricultural yields in the long term. This condition will be more difficult when the forecast covers a large area. As a result, these variables must be interpolated so that it will cause a bias towards the forecasting results. (1) Knowing the description of research maps for forecasting agricultural products using Long short term memory (LSTM), (2) Knowing Research Coverage areas, commodities, and data periods related to agricultural products, especially Wheat, Soybeans, corn, and bananas, (3) Knowing Preprocessing data between others remove inappropriate data, handle blank data, and select certain variables. This paper is the result of a literature review on the development of LSTM models for crop yields forecasting including wheat, soybeans, corn, and bananas. The Performance Improvements of the LSTM models were carried out by preprocessing data, hyperparameter tuning, and combining LSTM with other methods. Based on this study, LSTM models have better performance compared to the benchmark model. Keywords: neural network, LSTM, forecasting, crop yield, RNN.

DIAGNOSIS GANGGUAN SISTEM URINARI PADA ANJING DAN KUCING MENGGUNAKAN VFI 5 Agus Buono; Dhany Nugraha Ramdhany; Aziz Kustiyo; Ekowati Handharyani
Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Vol 2, No 2 (2009): Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information)
Publisher : Faculty of Computer Science - Universitas Indonesia

Sistem urinari hewan dapat dibagi menjadi 2 bagian yaitu sistem urinari bagian atas dan sistem urinari bagian bawah. Ginjal yang merupakan bagian dari sistem urinari memiliki 2 fungsi penting, yaitu filtrasi dan reabsorpsi. Dalam mendiagnosis penyakit yang diderita hewan pada sistem urinarinya terdapat beberapa kendala. Pada penelitian ini, dikembangkan model untuk mendiagnosis gangguan sistem urinari pada anjing dan kucing dengan menggunakan algoritma VFI 5 berdasarkan gejala klinis (terdapat 37 feature) dan pemeriksaan laboratorium (39 feature). Percobaan dilakukan baik pada feature gejala klinis dan juga pada feature pemeriksaan laboratorium. Hasil pengamatan yang dilakukan menunjukkan bahwa akurasi rata-rata sebesar 77,38% untuk percobaan dengan feature gejala klinis, dan 86,31% untuk percobaan dengan feature pemeriksaan laboratorium. Peningkatan ini mengindikasikan bahwa dalam mendiagnosis penyakit dalam sistem urinari, pemeriksaan laboratorium masih sangat dibutuhkan dalam menentukan hasil diagnosis suatu penyakit.

Analisis Pola Produktivitas Penulis Artikel Bidang Perpustakaan Dan Informasi Di Indonesia : Suatu Kajian Bibliometrika Agus Wahyudi; Aziz Kustiyo; Sulistyo Basuki
Jurnal Pustakawan Indonesia Vol. 14 No. 2 (2015): Jurnal Pustakawan Indonesia
Publisher : Perpustakaan IPB

This study examines the productivity of the authors in the field of library and information science in Indonesia during the year of 2001-2010 by using Lotka’s law. The population of this study are all kinds of scientific articles contained in the journal library and information science in which the journal is registered in PDII-LIPI databases and published between the years 2001 to 2010. Assessment author's participation was done by using 'straight count'. The sampling technique used is saturated sample. Journals in accordance with the criteria of research as much as 24, 1085 articles written by 1018 authors. Due to this research used 'straight count' only 547 authors counted. Obtained the results of the calculation of the value of n worth 1,92 and C 0,6172. The finding conclude, in the year 2001-2010 the number of certain writers that contribute one article is 61.72% of the total number of authors. Test results showed that the value Dmaks smaller than the critical value, this means that the productivity distribution author library and information science in Indonesia year of 2001-2010 in accordance with the argument of Lotka’s law. It is known that the productive author works as a lecturer/librarians derived from the college environment.Keywords: Library and Information Science, Bibliometrics, Lotka’s Law

Title

Found 21 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 21 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 21 Documents
Search