Garuda - Garba Rujukan Digital

Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Pada Alat Berat Dengan Impelementasi Algoritme A*(STAR) Enggy Mahlian Dony; Ernawati Ernawati; Endina Putri Purwandari
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 7, No 1 (2019): Volume 7 Nomor 1 Maret 2019
Publisher : Universitas Bengkulu

Penelitian ini dilakukan dengan tujuan membangun sebuah sistem pakar kerusakan alat berat dan mengimplementasikan algoritme A*(Star). Data yang dikelola dalam sistem pakar kerusakan pada alat berat ini berupa data kerusakan pada alat berat bagian mesin, kelistrikan dan hidrolik dan data masukan untuk mendiagnosa kerusakan pada alat berat yaitu ciri – ciri kerusakan, dan gejala kerusakan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem pakar kerusakan pada alat berat mampu mengimplementasikan Algoritme A*(Star) dalam mendiagnosa kerusakan pada alat berat.Pengujian black box dilakukan terhadap 10 kelas uji dan 37 skenario pengujian yang diujikan dengan hasil 37 skenario uji berhasil 100% dan berjalan sebagaimana semestinya. Pengujian keakuratan sistem dilakukan untuk mengukur hasil pengujian pada sistem ke data yang telah didapat dari pakar pada pengujian yang diujikan 50 data dengan hasil keakrutan data pada sistem dan data dari pakar berhasil 100% dapat menentukan jenis kerusakan pada alat berat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa variabel tampilan dengan kategori sangat baik(47%), variabel kinerja sistem dengan kategori sangat baik (50%) dan variabel kemudahan pengguna dengan kategori sangat baik (50%). Sehingga secara keseluruhan disimpulkan bahwa aplikasi termasuk dalam kategori sangat baik (skor 4,46 dari skala 5,00)Kata Kunci: Kerusakan, A*(Star), Alat Berat, Diagnosa kerusakan, dan pengujian

Pemanfaatan Aplikasi Storybird Dalam Pembuatan Cerita Rakyat Digital Untuk Guru SD Di Kota Bengkulu Endina Putri Purwandari; Andang Wijanarko; Endang Widi Winarni
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 7, No 2 (2019): Volume 7 Nomor 2 November 2019
Publisher : Universitas Bengkulu

Gerakan literasi sekolah telah menjadi gerakan nasional Indonesia yang seimbang untukmenumbuhkan sikap budi pekerti luhur kepada anak-anak melalui keterampilan berbahasa, yaitu mendengarkan,berbicara, membaca, dan menulis melalui pembelajaraan sehingga menjadi pembiasaan. Cerita, dongeng, puisi,prosa, dan drama sebagai media literasi yang mengajarkan karakter hingga menguatkannya menjadi salah satualternatif membangun dan menyadarkan genenasi muda akan karakter yang baik. Media kreatif Storybirdmerupakan software komputer untuk mendesain dongeng digital dengan pilihan ilustrasi gambar yang sangatkaya. Guru dapat langsung memilih ilustrasi gambar yang diinginkan, tanpa perlu menjadi seseorang yang ahlidalam menggambar digital. Melalui ilustrasi gambar menjadikan siswa mudah memahami cerita, karena gambardapat mengkonkretkan hal-hal abstrak yang belum dipahami siswa. Tujuan kegiatan ini, yaitu (1) Meningkatkanketerampilan guru dalam penyusunan cerita rakyat Bengkulu melalui media kreatif Storybird untuk mendorongminat baca siswa SD; (2) Meningkatkan kemampuan guru dalam menyusun media kreatif Storybirdmenanamkan karakter dan budi pekerti yang kuat bagi Siswa Sekolah Dasar. Kegiatan ini dilakukan di SDNegeri 08 Kota Bengkulu. Kegiatan ini telah menunjukkan peningkatan kemampuan keterampilan guruSekolah Dasar dalam pembuatan buku cerita rakyat untuk mendukung pembelajaran di kelas. Hal iniditunjukkan dari sebagian besar guru-guru berhasil menyelesaikan proyek pembuatan buku cerita sesuai denganpanduan yang telah diberikan di modul.Kata Kunci: Guru, Sekolah Dasar, Buku Cerita, Storybird, Literasi.

Implementasi Augmented Reality Flora dan Fauna Laut Kota Bengkulu Berbasis Marker Tracking Sebagai Media Pembelajaran Sekolah Dasar Miftakhul Irfani Akbar; Endina Putri Purwandari; Boko Susilo
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 8, No 2 (2020): Volume 8 Nomor 2 November 2020
Publisher : Universitas Bengkulu

Kurikulum 2013 untuk jenjang sekolah dasar saat ini menggunakan pendekatan pembelajaran tematik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi augmented reality berbasis marker tracking sebagai media pembelajaran dan pengenalan flora dan fauna yang ada di laut wilayah Kota Bengkulu untuk siswa sekolah dasar yang sejalan dengan konsep pembelajaran tematik. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi BiotaLaut3D yang dapat menampilkan materi flora dan fauna laut wilayah Kota Bengkulu yang di lengkapi dengan pemodelan 3D dan penjelasannya. Berdasarkan hasil pengujian pre-test dan post-test yang dilakukan sebelum dan sesudah anak menggunakan aplikasi, dapat disimpulkan bahwa aplikasi augmented reality ini berhasil meningkatkan pengetahuan dan wawasan anak tentang flora dan fauna yang ada di laut wilayah Kota Bengkulu sebesar 15,5%. Pengujian kelayakan software menggunakan metode black box dengan beberapa requirement uji. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, secara fungsional aplikasi sudah sesuai, layak, dan dapat digunakan sebagai media pembelajaran sekolah dasar dan berada dalam katagori “Sangat Baik”. Kata Kunci : Augmented reality, Flora dan Fauna Laut Wilayah Kota Bengkulu, Marker Tracking, Media Pembelajaran Flora dan Fauna Laut.

Aplikasi Perhitungan Kendaraan Pada Jalan Raya Menggunakan Metode Gaussian Mixture Model Dan Blob Analysis kemas abdulrahman faruq; Ernawati Ernawati; Endina Putri Purwandari
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 7, No 1 (2019): Volume 7 Nomor 1 Maret 2019
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33369/rekursif.v7i1.3083

Menurut kamus besar bahasa Indonesia (KBBI), kendaraan adalah sesuatu yang digunakan untuk dikendarai atau dinaiki. Kendaraan merupakan sesuatu yang sudah umum saat ini. Selain dapat memudahkan manusia dalam transportasi, kendaraan juga memberikan banyak dampak buruk bagi manusia, mulai dari segi kesehatan, juga sebagai faktor kecelakaan lalu lintas. Untuk mengurangi dampak-dampak tersebut, diperlukan data perhitungan kendaraan pada jalan raya yang berguna sebagai landasan dalam menindaklanjuti masalah kesehatan, maupun kecelakaan lalu lintas. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi perhitungan kendaraan pada jalan raya, serta mengetahui keakuratan metode Gaussian mixture model dan blob analysis. Video yang digunakan didapatkan dari internet dan rekaman yang diambil sendiri. Hasil dari penelitian ini adalah, dari 8 video yang diujicobakan yaitu 6 video dari internet dan 12 video rekaman menggunakan handphone, akurasi terendah sebesar 69.23% dan tingkat akurasi tertinggi sebesar 100% dengan akurasi rata-rata 80.74%. Dari pengujian blackbox, tingkat keberhasilan sebesar 100%, yang menunjukkan bahwa secara fungsional, sistem yang diujicobakan pada 2 halaman dan 8 skenario seluruhnya berjalan dengan baik.Kata Kunci: Gaussian mixture model, blob analysis, perhitungan kendaraan.

Deteksi Image Splicing Pada Citra dengan Metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Endina Putri Purwandari; Arie Vatresia; Sudarti Siburian
Jurnal Pseudocode Vol 6, No 2 (2019): Volume 6 Nomor 2 September 2019
Publisher : Universitas Bengkulu

Pemalsuan terhadap citra digital sangat sering terjadi pada perkembangan teknologi sekarang ini. Image splicing adalah salah satu metode yang paling umum yang digunakan untuk melakukan kegiatan pemalsuan citra. Tujuan penelitian ini adalah membangun aplikasi deteksi image splicing pada citra dengan metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Penelitian tentang deteksi image splicing dengan kombinasi metode DCT dan SIFT belum pernah dilakukan sebelumnya. Aplikasi ini meng-convert citra dari RGB ke bentuk graysacle. Kemudian menerapkan metode Discreate Cosine Transform untuk mencari frekuensi pada citra grayscale lalu menggunakan metode Scale Invarian Feature Transform untuk mendeteksi keypoint yang sama pada citra, dan menerapkan metode RANSAC untuk menghilangkan outlier pada citra. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemprograman matlab. Data citra yang digunakan dalam penelitian ini ada sebanyak 20 citra, yaitu 10 citra dari internet dan 10 citra koleksi pribadi. Hasil pengujian fungsional sistem melalui metode Black Box telah berhasil 100 % dengan skenario yang telah dibuat. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan nilai akurasi pada deteksi image splicing dengan citra dari internet sebesar 100%, dan nilai akurasi pada deteksi dengan citra koleksi pribadi sebesar 100%. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat digunakan oleh masyarakat untuk membedakan citra yang asli dengan citra yang mengalami pemalsuan image splicing.Kata Kunci: pemalsuan citra, image splicing, keypoint, DCT,SIFT, RANSAC

Identifikasi Citra Digital Kura-Kura Sumatera Dengan Perbandingan Ekstraksi Fitur GLCM Dan GLRLM Berbasis Web Julia Purnama Sari; Aan Erlansari; Endina Putri Purwandari
Jurnal Pseudocode Vol 8, No 1 (2021): Volume 8 Nomor 1 Februari 2021
Publisher : Universitas Bengkulu

Kura-kura merupakan hewan yang sangat mudah dikenali karena mempunyai bentuk tubuh yang khas. Ciri khas yang dimiliki oleh kura-kura adalah adanya karapaks yang sering disebut dengan cangkang. Dalam mengidentifikasi kura-kura tidak bisa sembarangan, dibutuhkan seorang pakar yang benar-benar paham dengan spesies tersebut. Identifikasi keanekaragaman spesies kura-kura sumatera melalui pengolahan citra digital ini menggunakan metode ekstraksi fitur tekstur berbasis website. Salah satu cara mengidentifikasi jenis kura-kura yaitu dengan menggunakan sistem identifikasi secara otomatis berbasis pemrosesan citra digital. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan dua ekstraksi ciri yaitu Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Gray Level Run Length Matrix (GLRLM). Ekstraksi ciri GLCM dan GLRLM yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan sudut 0°, 45°, 90°, 135°. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa hasil akurasi identifikasi dengan menggunakan ekstraksi ciri GLRLM lebih baik dibandingkan GLCM. Hasil Akurasi tertinggi pada GLRLM 79,5% sementara dengan GLCM menghasilkan akurasi sebesar 75%.Kata Kunci: Identifikasi, Kura-kura, Karapaks, Gray Level Run length Matrix, Gray Level Co-Occurrence Matrix.

Pemetaan Zonasi Rawan Banjir Dengan Analisis Indeks Rawan Banjir Menggunakan Metode Fuzzy Simple Adaptive Weighting Yudi Setiawan; Endina Putri Purwandari; Andang Wijanarko; Etis Sunandi
Jurnal Pseudocode Vol 7, No 1 (2020): Volume 7 Nomor 1 Februari 2020
Publisher : Universitas Bengkulu

Abstrak: Kota Bengkulu yang berbatasan dengan Samudera Hindia di sebelah barat, memiliki panjang garis pantai sepanjang tujuh kilometer. Pantai di Kota Bengkulu merupakan muara dua aliran sungai, yaitu; Sungai Bengkulu dan Sungai Jenggalu. Sungai-sungai tersebut sering terjadi luapan air hujan dari hulu sungai, yang berasal dari 5 kabupaten lainnya. Aktivitas di hulu sungai yang sudah tidak terkendali akibat aktivitas pertambangan dan perkebunan, mengakibatkan banjir khususnya yang terjadi di area sekitar Daerah Aliran Sungai (DAS) Sungai Bengkulu. Badan Nasional Penanggulangan Bencana Banjir telah menetapkan indeks bahaya banjir sebagai indikator batas ambang bencana banjir suatu wilayah. Indek bahaya banjir dapat digunakan sebagai kriteria pemetaan tingkat rawan banjir, dengan mengimplementasikan metode Fuzzy Simple Adaptive Weighting. Algoritma ini dapat memetakan dengan pemberian bobot setiap kriteria berdasarkan aturan normalisaisi. Proses klasifikasi pada penelitian ini dilakukan dengan mengimplementasikan metode Fuzzy Simple Adaptive Weighting ke dalam sistem pendukung keputusan (SPK). Analisis daerah banjir dengan metode Fuzzy Simple Adaptive Weighting, yang diharapkan dapat menentukan tingkat daerah rawan banjir, khususnya daerah yang berdampak pada pemukiman masyarakat dan fasilitas umum seperti jalan dan jembatan di sepanjang DAS Sungai Bengkulu. Hasil dari penelitian ini, yaitu; metode Fuzzy Simple Adaptive Weigting dapat memetakan tingkat rawan banjir dengan data set yang besar, dan hasil pemetaan didapatkan bahwa terdapat enam kelurahan yang harus mendapatkan prioritas penaggulangan banjir luapan DAS Sungai Bengkulu.Kata kunci: Banjir, DAS Sungai Bengkulu, Fuzzy, Simple Adaptive Weigting.

DETEKSI PEMALSUAN COPY-MOVE DUPLICATED REGION PADA CITRA DIGITAL DENGAN KOMPUTASI NUMERIK Endina Putri Purwandari
Jurnal Pseudocode Vol 1, No 1 (2014)
Publisher : Universitas Bengkulu

Identifikasi keaslian dan integritas citra digital menjadi penting dalam forensik digital. Makalah ini mengusulkan metode pasif yang efektif untuk mendeteksi pemalsuan copy-move pada duplicated region. Implementasi metode ini dilakukan pertama-tama dengan citra input diproses dengan transformasi wavelet, lalu mengekstraksi fitur SVD pada blok citra yang telah mengalami perubahan geometri, dan beberapa gangguan. Selanjutnya melakukan pemeriksaan kesamaan karakteristik fitur antara bagian yang disalin dan ditempelkan, setiap fitur SVD menjadi query dalam pencocokan blok citra dengan tetangga terdekat. Ekperimen menunjukkan metode ini efisien dalam komputasi, robust, dan sensitif terhadap region citra berbeda yang telah mengalami beberapa perubahan pemprosesan citra.Kata Kunci: Copy-Move, Wilayah Terduplikasi, Pemalsuan Citra, Dekomposisi Nilai Singular, Pencocokan Blok.

Klasifikasi Level Non-Proliferatif Retinopati Diabetik Dengan Ensemble Convolutional Neural Network Ruvita Faurina; Endina Putri Purwandari; Mario Tiara Pratama; Indra Agustian
Jurnal Pseudocode Vol 8, No 1 (2021): Volume 8 Nomor 1 Februari 2021
Publisher : Universitas Bengkulu

Penelitian ini mengusulkan algoritma CNN ensemble classifier untuk klasifikasi level non-proliferatif Retinopati diabetik. Penelitian ini menggunakan metode transfer learning feature-extraction, dan membandingkannya dengan fine-tuning. Pada lapisan pertama lapisan klasifikasi, dibandingkan penggunaan lapisan GAP dan Flatten dengan menggunakan metode dropout. Mode terbaik digunakan sebagai mode final klasifikasi. Arsitektur yang digunakan adalah DenseNet201, InceptionV3 dan MobileNetV2, Masing-masing model diuji dengan optimasi SGD dan ADAM. Keputusan prediksi diambil berdasarkan metode average voting. Hasil pengujian masing-masing arsitektur menunjukkan hasil terbaik adalah fine tuning, GAP, dan optimasi ADAM. Model final fine-tuning DenseNet201, InceptionV3 dan MobileNetV2 dapat mengklasfikasi level retinopati diabetik dengan akurasi pada data uji masing-masing 93%, 94% dan 89%. Sedangkan performa klasifikasi model ensemble untuk masing-masing kelas memiliki akurasi terendah 95,6% dan F1-Score terendah 91.3%.Kata Kunci: retinopati diabetik, deep learning, convolutional neural network, ensemble classifier, DenseNet201, InceptionV3, MobileNetV2.

Ekstraksi Fitur Warna dan Tekstur Untuk Temu Kembali Citra Batik Besurek Endina Putri Purwandari; Desi Andreswari; Ulva Faraditha
Jurnal Pseudocode Vol 7, No 1 (2020): Volume 7 Nomor 1 Februari 2020
Publisher : Universitas Bengkulu

Abstrak: Batik Besurek merupakan warisan budaya Bengkulu yang mempunyai ciri khas berupa motif huruf Arab gundul yang dipadukan dengan motif bunga Raflesia Arnoldi. Penelitian ini bertujuan mendesain aplikasi temu kembali citra Batik Besurek menggunakan ekstraksi fitur Color Histogram, Gray Level Co-occurrence Matrix, dan Moment Invariant. Citra yang menjadi dataset yaitu citra Batik Besurek yang terdiri dari 5 motif seperti Kaligrafi, Bunga Raflesia, Burung Kuau, Relung Paku, dan Motif Rembulan. Banyaknya macam citra Batik Besurek yang digunakan sebagai database sesuai dengan banyaknya motif Batik Besurek yang ada di Bengkulu dengan jumlah citra yang ada di database adalah 100 citra training, 30 citra uji database, 30 citra uji luar database, 5 citra uji dari internet. Hasil pencarian citra adalah citra yang memiliki kemiripan mendekati citra uji. Semakin kecil selisih kemiripan maka citra training semakin mirip dengan citra uji. Berdasarkan hasil eksperimen menunjukkan tingkat akurasi aplikasi ini mencapai 75% untuk citra tanpa serangan, 77% untuk citra rotasi 90 derajat, 67% untuk citra Blur Gaussian 1, 68% untuk citra dengan noise, dan 67% untuk citra dengan perubahan warna.Kata Kunci: batik besurek, temu kembali citra, tekstur, warna, Gray Level Co-occurrence Matrix

Title

Found 10 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 10 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 10 Documents
Search