Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Buana Informatika Perfecting a Video Game with Game Metrics JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Teknologi Pertanian Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika JTET (Jurnal Teknik Elektro Terapan) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) International Journal of Artificial Intelligence Research Creative Information Technology Journal JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Compiler Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Journal of Information Systems for Public Health
Agus Harjoko
Universitas Gadjah Mada
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Public Health

Published : 54 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 54 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
KLASIFIKASI CITRA DENGAN POHON KEPUTUSAN Kusrini, Kusrini; Hartati, Sri; Wardoyo, Retantyo; Harjoko, Agus
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 7, No 2, Juli 2008
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (613.649 KB) | DOI: 10.12962/j24068535.v7i2.a173

Abstract

Image classification can be done by using attribute of text that come along with the image, such as file name, size, or creator. Image classification also can be done base on visual content of the image. In this research, we implement a image classification model base on image visual content. The image classification is based on decision tree method that adapt C4.5 algorithm. The decision variable used in the decision tree generation process is image visual features, i.e. color moment order-1, color moment order-2, color moment order-3, entropy, energy, contrast, and homogeneity. The result of this research is an application that can classified image base on the knowledge of the previous classification cases.   Keywords: image classification, decision tree, C4.5 algorithm
Sistem Verifikasi Tanda Tangan Off-Line Berdasar Ciri Histogram Of Oriented Gradient (HOG) Dan Histogram Of Curvature (HoC) Widodo, Agus Wahyu; Harjoko, Agus
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 2, No 1 (2015)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (334.075 KB)

Abstract

Abstrak Tanda tangan dengan sifat uniknya merupakan salah satu dari sekian banyak atribut personal yang diterima secara luas untuk verifikasi indentitas seseorang, alat pembuktian kepemilikan berbagai transaksi atau dokumen di dalam masyarakat. Keberhasilan penggunaan ciri gradien dan curvature dalam bidang-bidang penelitian pengenalan pola dan bahwa tanda tangan dapat dikatakan merupakan hasil tulisan tangan yang tersusun atas beragam garis dan lengkungan (curve) yang memiliki arah atau orientasi merupakan alasan bahwa kedua ciri tersebut digunakan sebagai metoda verifikasi tanda tangan offline di penelitian ini. Berbagai implementasi dari pre-processing, ekstraksi dan representasi ciri, dan pembelajaran SVM serta usaha perbaikan yang telah dilakukan dalam penelitian ini menunjukkan hasil bahwa ciri HOG dan HoC mampu dimanfaatkan dalam proses verifikasi tanda tangan secara offline.  Pada basis data GPDS960Signature, HOG dan HoC yang dihitung pada ukuran sel 30 x 30 piksel memberikan dengan nilai %FRR terbaik 26,90 dan %FAR 37,56.  Sedangkan pada basis data FUM-PHSDB, HOG dn HoC yang dihitung pada ukuran 60 x 60 piksel memberikan nilai %FRR terbaik 4 dan %FAR 57. Kata kunci: verifikasi tanda tangan, curvature, orientation, gradient, histogram of curvature (HoC), histogram of oriented gradient (HOG) Abstract Signature with unique properties is one of the many personal attributes that are widely accepted to verify a persons identity, proof of ownership transactions instrument or document in the community. The successful use of gradient and curvature feature in the research fields of pattern recognition is the reason that both of these features are used as an offline signature verification method in this study. Various implementations of preprocessing, feature extraction and representation, and SVM learning has been done in the study showed results that HOG and HoC feature can be utilized in the process of offline signature verification.  HOG and HOC calculated on a combination of two different cell sizes at a time.  Improvement effort has been made and showed the expected results, although of little value. HOG and HOC calculated on a such cell sizes at a time. In database GPDS960Signature, best cell size is in 30 with the value 26.90% FRR and FAR 37.56%. While the database FUM-PHSDB, the best cell size is 60 with a value of 4% FRR and FAR 57%. Keywords: signature verification, curvature, orientation, gradient, a histogram of curvature (HOC), a histogram of oriented gradient (HOG)
Model Tree-Structured Markov Random Fields (TS-MRF) pada Segmentasi Terawasi Data Citra Multispektral Murinto, ; Harjoko, Agus; Hartati, Sri
JTET (Jurnal Teknik Elektro Terapan) Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Teknik Elektro - Politeknik Negeri Semarang

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

Abstract

Segmentasi merupakan suatu proses yang penting untuk proses berikutnya dalam analisis citra. Segmentasi citra mempunyai peranan penting dalan analisis citra dengan tujuan membagi citra ke dalam beberapa bagian citra yang didasarkan pada fitur-fitur citra. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan model untuk permasalahan segmentasi citra satelit yang seringkali kompleks.Segmentasi menggunakan model tree-structured Markov random field (TS-MRF) untuk menangkap struktur alamiah citra. Pemrosesan segmentasi citra menggunakan model terawasi. Dalam segmentasi terawasi baik jumlah kelas ataupun properti statistik lainnya diketahui untuk implementasi model dalam data satelit Alos Avnir-2 Kota Yogyakarta tahun 2009. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini menghasilkan suatu keluaran yang baik untuk segmentasi citra penginderaan jauh.
Kinetics Model of Tomato Quality Changes During Storage Masithoh, Rudiati Evi; Rahardjo, Budi; Sutiarso, Lilik; Harjoko, Agus
Jurnal Teknologi Pertanian Vol 14, No 1 (2013)
Publisher : Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (506.875 KB)

Abstract

This study aims at developing a kinetics model of changes in tomatoes quality during storage. Samples were stored at temperature of 6, 15, and 28 °C. Quality parameters measured were total carotene, citric acid, and vitamin C. On the development of kinetic models of quality parameter changes the k values of total carotenoids, citric acid, and vitamin C were 0.075, -0.008, and 0.042 at 6 °C, 0.056, -0.029, and 0.049 at 28 °C, as well as 0.125, -0.039, dan 0.044 at 28 °C, respectively. Activation energy of the decrease of citric acid was 47.91 kJ/mol, whereas for total carotene and vitamin C were 17.83 kJ/mol dan 0.96 kJ/mol. The coefficient of determination (R2) of the quality content between observation and prediction were 0.70-0.96. Keywords: Kinetics, total carotene, citric acid, vitamin C, tomato
SISTEM PERHITUNGAN LAMA PENYINARAN MATAHARI DENGAN METODE OTSU THRESHOLD (STUDI KASUS: ST. KLIMATOLOGI BARONGAN) Pujiastuti, Asih; Harjoko, Agus
Compiler Vol 5, No 2 (2016): November
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (195.955 KB) | DOI: 10.28989/compiler.v5i2.166

Abstract

Solar radiation measurements in climatology station barongan done by using campbell stokes and record card. Solar radiation is the accumulation of the whole length of the object radiation recorded on the record card. Solar radiation data reading performed by observers by estimating the long of object irradiation compared with the scale of hours listed on the record card. The difficulties encountered by observers in conducting solar radiation data readout is the shape of the object radiation recorded on the record card are not always in the form of elongated areas, some areas disjointed, even can only form small holes along the track on the card record. The purpose of this study was to design and build a system that can be used to calculate solar radiation recorded on the card record, thus increasing the accuracy of measurement data readout. Cropping process is carried out in order to obtain the right area for analysis. The approach method in object segmentation is done by implementing a solar radiation threshold otsu method. The test results showed that the determination o f the radius o f the opening and removing noise value appropriately irradiation can obtain the number o f objects on test images with RMSEof1.4429 compared with the amount o f exposure o f the image o f the original object. Results o f calculation solar radiation by the system showed system RMSE o f 0,51 to observer calculation.
Klasifikasi Mutu Pepaya Berdasarkan Ciri Tekstur GLCM Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Wibowo, Feri; Harjoko, Agus
Khazanah Informatika Vol. 3 No. 2 Desember 2017
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v3i2.4516

Abstract

Proses sortasi buah pepaya berdasarkan mutu merupakan salah satu proses yang sangat menentukan mutu buah pepaya yang akan dilepas ke konsumen. Proses identifikasi mutu dengan cara konvensional? menggunakan visual mata manusia memiliki kelemahan di antaranya yaitu membutuhkan tenaga lebih banyak untuk memilah, tingkat persepsi manusia dalam hal pemutuan buah yang berbeda, tingkat konsistensi manusia dalam menilai mutu buah tidak menjamin karena manusia dapat mengalami kelelahan.Penelitian ini bertujuan merancang dan menyusun program pengolahan citra digital dan jaringan saraf tiruan untuk klasifikasi pemutuan buah pepaya (Carica Papaya L) Calina IPB-9 ke dalam tiga kelas mutu yaitu kelas Super, A, dan B. Fitur tekstur yang diekstrak meliputi nilai energy, entropy, contras, homogeneity, invers difference moment, variance, dan dissimilarity yang didapatkan berdasarkan GLCM (gray level cooccurrence matrices). Fitur-fitur tersebut dijadikan sebagai input pada algoritma pelatihan jaringan saraf tiruan backpropagation. Hasil pengujian pada proses pengenalan menunjukan fitur energy, dan entropy dapat membedakan kelas mutu pepaya Calina IPB-9 dengan tingkat akurasi terbaik yaitu sebesar 86.11%.
Pengenalan Pola Gerak Mulut Dengan Menggunakan Pendekatan SOM (Self Organaizing Feature Map) Gunadi, I Gede Aris; Harjoko, Agus
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol 3, No 1 (2014)
Publisher : Jurusan Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1043.461 KB) | DOI: 10.23887/janapati.v3i1.9779

Abstract

Pengenalan pola gerak mulut merupakan salah satu acuan yang digunakan untuk pengenalan ekspresi emosi manusia berdasarkan ekspresi wajah. Emosi manusia dapat diklasifaksikan menjadi enam sampai tujuh katagori yaitu, marah, khawatir, sedih, jijik.bahagia, terkejut, dan normal. Dalam penelitian ini akan dilakukan pengenalan pola gerak mulut  yang terjadi  dalam sebuah adegan  rekaman video.Rekaman video terlebih dahulu diekstraksi dalam bentuk image frame. Pada  setiap image frame dilakukan segmentasi  untuk mendapat area mulut. Metode segmentasi mulut yang digunakan adalah dengan menggunakan peta mulut, yang didasarkan pada  warna bibir yang khas. Proses selanjutnya adalah melakukan crooping berdasarkan  tepi mulut yang sudah tersegmentasi. Selanjutnya  dilakukan penentukan feature tepi dari hasil crooping yang didapat. Pada Tahap akhir dilakukan pengenalan pola gerak mulut dengan menggunakan  metode SOM ( selft Organaizing  feature Maps), sehingga pola gerak mulut yang sejenis akan berada dalam cluster yang sama. Hasil  eksperiment menunjukan  pengenalan gerak mata dengan menggunakan SOM mampu menidentifikasi dengan keakuratan  83%
HAAR CASCADE CLASSIFIER DAN ALGORITMA ADABOOST UNTUK DETEKSI BANYAK WAJAH DALAM RUANG KELAS Santoso, Hadi; Harjoko, Agus
Jurnal Teknologi Vol 6 No 2 (2013): Jurnal Teknologi
Publisher : Jurnal Teknologi, Fakultas Teknologi Industri, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta

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

Abstract

Deteksi wajah merupakan salah satu perkembangan teknologi yang penting dalam bidang computer vision seperti sistem sekuriti, sistem kontrol, termasuk sistem kehadiran atau presensi. Sistem yang diusulkan ini mengarah kepada sistem absensi secara otomatis namun hanya sebatas deteksi wajah mahasiswa yang ada di kelas berdasarkan posisi wajah yaitu posisi lurus ke depan, rotasi sejajar 15° kekanan, rotasi sejajar 15° kekiri, mengangkat dagu 15° keatas dan menunduk kepala 15° dan berdasarkan tiga jarak objek wajah, yaitu 100 cm, 150 cm dan 200 cm serta menghitung banyaknya mahasiswa yang ada didalam kelas. Berdasarkan latarbelakang tersebut diusulkan suatu sistem pendeteksi banyak wajah dalam ruang kelas. Metode yang digunakan untuk mendeteksi wajah tersebut menggunakan algoritma AdaBoost dan aplikasi ditulis dengan bahasa pemrograman C# pada Visual Studio 2008. Citra wajah di ambil dari webcam dengan menggunakan fungsi capture library EmguCV. Ujicoba dilakukan dalam intensitas cahaya normal, selain itu akurasi juga diukur dalam hal jumlah wajah yang sebenamya terdeteksi langsung dari webcam. Dari pengujian yang telah dilakukan didapatkan hasil 7 citra wajah dengan posisi dan tiga jarak objek wajah dapat dideteksi dengan baik dari 8 citra wajah di dalam ruang kelas dikarenakan terhalangi oleh mahasiswa yang lain.
CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL BERDASARKAN FITUR LOW LEVEL: LITERATURE REVIEW Hidayat, Rahmad; Harjoko, Agus; Sari, Anny Kartika
Jurnal Buana Informatika Vol 8, No 2 (2017): Jurnal Buana Informatika Volume 8 Nomor 2 April 2017
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v8i2.1077

Abstract

Abstract. Content-based Image Retrieval (CBIR) is an image search process by comparing the image features sought by the images contained in the database. Low-level features in the image are commonly used in CBIR is the color, texture, and shape. This article conducts a review of journals related to CBIR, particularly research based on low-level features. The journals are then classified based on the color space, features and feature extraction methods. The results show that the color space often used is the RGB and HSV due to their compatibility with the hardware and human perception of color. The features most often used in CBIR is the color feature. This is due to the fact that color features can easily and quickly be extracted. The most often used method to extract the color feature is the color histogram, the most common method used to extract texture features is the gray level co-occurence matrix, and the method most widely used to extract the shape feature is canny edge.Keywords: CBIR, color, texture, shape. Abstrak. Content based Image Retrieval (CBIR) merupakan proses pencarian gambar dengan membandingkan fitur-fitur yang terdapat pada gambar yang dicari dengan gambar yang terdapat dalam basis data. Fitur-fitur low level pada gambar yang biasa digunakan dalam CBIR adalah warna, tekstur, dan bentuk Artikel ini melakukan tinjauan terhadap penelitian-penelitian yang berkaitan dengan CBIR, khususnya penelitian yang berbasis pada fitur low level. Penelitian-penelitian tersebut kemudian diklasifikasikan berdasarkan ruang warna, fitur dan metode ekstraksi fitur. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa ruang warna yang sering digunakan adalah RGB dan HSV karena dianggap cocok dengan hardware dan persepsi manusia terhadap warna. Adapun fitur yang paling sering digunakan dalam CBIR adalah fitur warna. Hal ini disebabkan fitur warna mudah dan cepat diekstraksi. Metode yang paling sering digunakan untuk mengekstraksi fitur warna adalah histogram warna, metode yang paling sering digunakan untuk mengekstraksi fitur tekstur adalah gray level co-occurence matrix, dan metode yang paling banyak digunakan untuk, mengekstraksi fitur bentuk adalah canny edge.Kata kunci: CBIR, warna, tekstur, bentuk.
Ontology-Based Sentence Extraction for Answering Why-Question Karyawati, A. A. I. N. Eka; Winarko, Edi; Azhari, Azhari; Harjoko, Agus
Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Vol 4: EECSI 2017
Publisher : IAES Indonesia Section

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (360.369 KB) | DOI: 10.11591/eecsi.v4.1012

Abstract

Most studies on why-question answering system usually   used   the   keyword-based   approaches.   They   rarely involved domain ontology in capturing the semantic of the document contents, especially in detecting the presence of the causal relations. Consequently, the word mismatch problem usually  occurs  and  the  system  often  retrieves  not  relevant answers. For solving this problem, we propose an answer extraction method by involving the semantic similarity measure, with selective causality detection. The selective causality detection is  applied  because  not  all  sentences  belonging  to  an  answer contain  causality.  Moreover,   the   motivation  of  the  use  of semantic similarity measure in scoring function is to get more moderate results about the presence of the semantic annotations in a sentence, instead of 0/1. The semantic similarity measure employed is based on the shortest path and the maximum depth of the ontology graph. The evaluation is conducted by comparing the proposed method against the comparable ontology-based methods, i.e., the sentence extraction with Monge-Elkan with 0/1 internal similarity function. The proposed method shows the improvements in  term of  MRR (16%, 0.79-0.68), P@1  (15%, 0.76-0.66), P@5 (14%, 0.8-0.7), and Recall (19%, 0.86-0.72).
Co-Authors Agus Wahyu Widodo Agus Wahyu Widodo, Agus Wahyu Ahmad Ashari Anak Agung Istri Ngurah Eka Karyawati Andi Sunyoto Aniati Murni Arymurthy Anny Kartika Sari Ashar Punto Nurwendo Azhari, Azhari Bakhtiar Alldino Ardi Sumbodo Bernard Renaldy Suteja Budi Rahardjo Budi Rahmani Edy Winarno Elizabeth Nurmiyati Tamatjita Enny Itje Sela Feri Wibowo Gamma Kosala Hadi Santoso Helna Wardhana Hermawan Syahputra I Gede Aris Gunadi I Putu Adi Pratama Ika Arfiani Ika Candradewi Ika Sudirahayu Ikhwan Ruslianto Iwan Budi Nugroho Khabib Mustofa Kusrini Kusrini La Ode Hasnuddin S. Sagala Lilik Sutiarso Lukman Awaludin Mahmuddin Yunus Maimunah Maimunah Maura Widyaningsih Muhammad Anis Al Hilmi Muhammad Shahid Ardi Munakhir Mudjosemedi Murinto Murinto Mursid Wahyu Hananto Nicodemus Mardanus Setiohardjo Nora Idiawati Norman Yazid Novrido Charibaldi Pujiastuti, Asih Raden Sumiharto Rahmad Hidayat Rahmi Hidayati Retantyo Wardoyo Rocky Yefrenes Dillak Rudiati Evi Masithoh Salman Aliaji Septia Rani Setyo Nugroho Slamet Santosa Slamet Santoso Sri Hartati Sri Hartati Sri Hartati Sri Kusumadewi Sri Suwarno Tia Widiana Tri Kuntoro Priyambodo Tri Wahyu Supardi Wawan Kurniawan Winarko, Edi Yustina Retno Zaenal Abidin