Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Armada Informatika
Indra Sidabutar
STMIK Methodist Binjai
Computer Science & IT Control & Systems Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
REKOGNISI WAJAH DENGAN METODE HAARCASCADE DAN JARINGAN SARAF KONVOLUSIONAL Irwan Jani Tarigan; Pandi Barita Nauli Simangunsong; Indra Sidabutar
Jurnal Armada Informatika Vol 5 No 2 (2021): JURNAL ARMADA INFORMATIKA
Publisher : STMIK Methodist Binjai

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

Abstract

Wajah merupakan identitas yang sangat penting perannya dan unik saat ini dalam kehidupan manusia, sehingga kajian dan penelitian tentang wajah menjadi topik yang menarik dengan menghadirkan berbagai metode. Menangkap atau mengambil gambar melalui perangkat teknologi seperti kamera adalah proses pengolahan yang terjadi pada foto digital. Dalam tulisan ini, klasifikasi menggunakan dua metode: Pertama, metode pengklasifikasi haar-cascade digunakan untuk deteksi wajah dari foto digital dengan tingkat akurasi sebesar 90%, untuk presisi sebesar 96% dan recall sebesar 93%. Kedua, metode jaringan saraf konvolusional (convolutional neural network) digunakan untuk melatih dan memvalidasi dataset dari hasil ekstraksi wajah sebanyak 500 epoch, tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 0,66% Face is an identity that has a very important and unique role in human life, so that studies and research on the face become an interesting topic by presenting various methods. Capturing or taking pictures through technological devices such as cameras is a processing process that occurs in digital photos. In this paper, the classification uses two methods: First, the haar-cascade classifier method is used for face detection from digital photos with an accuracy rate of 90%, for precision of 96% and recall of 93%. Second, the convolutional neural network method was used to train and validate the dataset from the 500 epoch face extraction, with an accuracy rate of 0.66%
Menentukan Pola Penjualan Ternak Menggunakan Metode Apriori Pada PT Expravet Nasuba Mabar Indra Sidabutar; Riandy Yap; Marinus Halawa
Jurnal Armada Informatika Vol 5 No 2 (2021): JURNAL ARMADA INFORMATIKA
Publisher : STMIK Methodist Binjai

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

Abstract

PT Expravet Nasuba merupakan anak perusahaan dari PT Mabar Feed Indonesia yang bergerak dibidang produksi dan distribusi daging ayam segar dan beku serta ikan-ikan yang diternakkan dan dipasarkan meluas ke hampir seluruh hotel, restauran dan café yang ada di seluruh wilayah kota Medan dan juga beberapa daerah di luar kota Medan yang menjadi member atau merupakan pelanggan tetap PT Expravet Nasuba. Data Mining dapat diartikan sebagai penggalian informasi yang berharga dan berguna pada basis data yang sangat besar atau untuk menguraikan penambangan pengetahuan di dalam suatu penyimpanan data pada basis data atau sering disebut Knowledge Discovery In Database (KDD). Hasil penerapan metode Apriori mampu mendapatkan pola pembelian jenis ternak yang dibeli pelanggan berdasarkan nilai support yang Diberikan dimana jika membeli Kakap putih, maka akan membeli Udang Vanami dan Bawal Putih dan pola yang Lainya
Co-Authors Irwan Jani Tarigan Marinus Halawa Pandi Barita Nauli Simangunsong Riandy Yap