Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
6.905
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Media Elektrik Jurnal Buana Informatika AlphaMath: Journal of Mathematics Education Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Penjaminan Mutu JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) JURNAL MathEdu (Mathematic Education Journal) Jurnal MediaTIK GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Dedikasi Seminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat Catimore: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Ilmiah Edutic : Pendidikan dan Informatika Jurnal Penjaminan Mutu Indonesian Journal of Fundamental Sciences IPTEK: Jurnal Hasil Pengabdian kepada Masyarakat Teknovokasi : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vokatek : Jurnal Pengabdian Masyarakat Information Technology Education Journal Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems Ininnawa: Jurnal Pengabdian Masyarakat
Andi Baso Kaswar Andi Baso Kaswar
Universitas Negeri Makassar
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 44 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi

 1 
Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan JST Alfian Firlansyah; Andi Baso Kaswar; Andi Akram Nur Risal
Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 6 No 2 (2021): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Publisher : Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36805/technoxplore.v6i2.1438

Abstract

Pepaya merupakan salah satu jenis buah kaya nutrisi yang banyak memberikan manfaat bagi kesehatan. Warna memungkinkan sebuah objek dapat dikenali dan diidentifikasi dengan baik. Sebelumnya telah banyak penelitian yang serupa. Namun dari beberapa penelitian sebelumnya, nilai keakuratan dalam klasifikasinya masih kurang akurat yang dikarenakan menggunakan proses dan metode yang kurang tepat. Sehingga diperlukan sistem pengolahan citra digital menggunakan kecerdasan buatan yang dapat mengklasifikasi tingkat kematangan pada buah papaya dengan menggunakan metode dan proses yang tepat. Pada penelitian ini, kami mengusulkan Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Dengan menggunakan 90 dataset citra pepaya RGB. Proses dan metode yang diusulkan yaitu, akuisisi citra, tahap preprocessing, tahap segmentasi dengan metode otsu, operasi morfologi, kemudian tahap klasifikasi dengan jaringan saraf tiruan. Sehingga pada pengujian dan pelatihan berdasarkan klasifikasi menghasilkan nilai akurasi sebesar 100%. Diharapkan sistem ini dapat membantu pekebun dalam mengklasifikasi tingkat kematangan buah pepaya dan terciptanya pengembangan teknologi budidaya dalam peningkatan produktivitas pepaya.
Klasifikasi Kematangan Daun Selada Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan K-Nearest Neighbors Ananta Dwi Prayoga Alwy; Bukhari Naufal Nur A.G; Silvia Andriani; Fhatiah Adiba; Andi Baso Kaswar
Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 7 No 1 (2022): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Publisher : Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36805/technoxplore.v7i1.2127

Abstract

Abstract— Selada adalah salah satu jenis daun sayur yang paling banyak dibudayakan. Daun Memiliki ciri khas warnanya masing-masing. Daun sendiri akan mengalami perubahan warna ketika sudah matang atau memasuki masa panennya. Berdasarkan perbedaan warna ini petani atau masyarakat yang menanam tanam selada melakukan panen. Namun, Cara ini memiliki kekurangan karena mata manusia memiliki keterbatasan dalam membedakan warna sehingga selada yang dipanen terkadang masih belum masanya atau sudah melewati masa panennya. Maka dari itu dibuatlah suatu sistem pengolahan citra digital untuk dapat mengklasifikasikan kematangan daun selada dengan metode dan proses yang tepat. Penelitian ini mengusulkan Klasifikasi Kematangan Daun Selada Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan K-Nearest Neighbor. Dalam Penelitian ini diguanakan 60 dataset citra daun selada. Proses dan Metode yang diusulkan yaitu, akuisisi citra, prepocessing, segmentasi dengan metode thresholding dan operasi morfologi, dan terakhir tahap klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh tingkat akurasi sebesar 98%. Diharapkan sistem ini dapat membantu petani selada dan dapat menjadi standar untuk menciptakan sistem yang lebih baik.
Deteksi Nominal Uang Kertas Menggunakan OCR (Optical Character Recognition) Wanda Hamidah; Tsabita Syalza Billa Irawan; Nurul Amanda Pratiwi Hasbullah; Andi Baso Kaswar
Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 7 No 2 (2022): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Publisher : Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36805/technoxplore.v7i2.2123

Abstract

Instrumen pembayaran yang saat ini umum digunakan diseluruh dunia ialah uang kertas. Saat ini, perkembangan sistem teknologi yang semakin canggih membuat seluruh aktivitas dan pekerjaan yang dilakukan oleh seseorang dapat diselesaikan lebih mudah dan lebih cepat. Salah satu keringanan yang dapat dinikmati oleh masyarakat adalah adanya teknologi atau sistem yang mampu mendeteksi/mengenal nominal dari uang kertas. Pada penelitian ini, penulis mengusulkan metode untuk mendeteksi nominal uang kertas dengan menggunakan OCR (Optical Character Recognition). Tahapan-tahapan untuk mendeteksi nominal dari citra uang adalah Resize, Cropping, Rotasi Citra, Grayscale, Filter, Biner, Morfologi, dan OCR. Total dataset uang kertas yang digunakan sebanyak 70 lembar uang dengan pecahan Rp 1,000,00, Rp 2,000,00, Rp 5,000,00, Rp 10,000,00, Rp 20,000,00, Rp 50,000,00, dan Rp 100,000, Dari Dari hasil penelitian yang dilakukan menggunakan 70 sampel uang kertas, didapatkan hasil tingkat akurasi deteksi citra uang kertas yang benar sebesar 94%, dengan tingkat akurasi error sebesar 6%.
Co-Authors A. Mutahharah Mutahharah A.Farha Adella Abd. Rahman Patta Agus Zainal Arifin Agus Zainal Arifin Ahmad Mustofa Hadi Ahmad Mustofa Hadi Ainun Zahra Adistia Alfian Firlansyah Ananta Dwi Prayoga Alwy Andi Akram Nur Risal Andi Nurul Izzah Anggy Heriyanti Anggy Heriyanti Anny Yuniarti Aqsha, Ismail Arinanda Alviansyah Arya Yudhi Wijaya Arya Yudhi Wijaya Ayu Futri Bukhari Naufal Nur A.G Cyahrani Wulan Purnama Della Fadhilatunisa Dirawan, Gufran Darma Dyah Darma Andayani Elva Amalia Eman Wahyudi Kasim Farros Taufiqurrahman Fathahillah Fathahillah Fazli Arif Fhatiah Adiba Fhatiah Adiba Hartanto Tantriawan Herman Ibnu Fikrie Syahputra Ikra Ain Fahwa Indri Pratiwi Ramadhani Irwansyah Suwahyu Israwati Hamsar Jamila Jamila Jamila Jasruddin Daud Malago Jumadi Mabe Parenreng Jusrawati Jusrawati Jusrawati Kurnia Prima Putra Labusab Labusab M. Miftach Fakhri Marwan Eka Ramdhany Marwan Ramdhany Edy Maulana Muhammad Muammar Muammar Muh Aldhy Fatahillah Muh Devan Fahresi Muh Omar Hassan ST Muh. Dirgafa Anugra Rais Muh. Dirgafa Anugrah Rais Muh. Fardika Pratama Putra Muh. Fauzan Arifuddin Muh. Rais Muh. Rasul D Muhammad Agung Muhammad Fajar B Muhammad Nur Yusri Maulidin Yusuf Muhammad Nur Yusri Maulidin Yusuf Muhiddin Palennari Muliaty Yantahin Nur Anny S. Taufieq Nur Fadillah Bustamin Nur Inayah Yusuf Nurhikma Nurhikma Nurhikma Nurjannah Nurjannah Nurjannah Nurjannah Nurjannah Nurul Amanda Pratiwi Hasbullah Nurul Isra Humaira B Nurul Istiqamah Qalbi Nurul Izzah Dwi Patongai, Dian Dwi Putri Ulan Sari Riana T. Mangesa Ridwan Daud Mahande Ridwansyah Ridwansyah Rosidah Rosidah Sahribulan Sahribulan Saiful Bahri Musa Sanatang Sanatang, sanatang Saparuddin Saparuddin Saprina Mamase SATRIYAS ILYAS Silvia Andriani Sri Rahayu St. Fatmah Hiola Suhartono, Suhartono Supria Supria Susiana Sari Tsabita Syalza Billa Tsabita Syalza Billa Irawan Wahyudi Wanda Hamidah