The classification of Javanese character images is done with the aim of recognizing each character. The selected classification algorithm is K-Nearest Neighbor (KNN) at K = 1, 3, 5, 7, and 9. To improve KNN performance in Javanese character written by the author, and to prove that feature extraction is needed in the process image classification of Javanese character. In this study selected Local Binary Patter (LBP) as a feature extraction because there are research objects with a certain level of slope. The LBP parameters are used between [16 16], [32 32], [64 64], [128 128], and [256 256]. Experiments were performed on 80 training drawings and 40 test images. KNN values after combination with LBP characteristic extraction were 82.5% at K = 3 and LBP parameters [64 64].
Meretas data atau sering disebut hacking saat ini marak terjadi dalam internet, sehingga menyebabkan proses pengiriman data menjadi tidak aman. Oleh karena itu, kita memerlukan suatu sistem keamanan untuk mengamankan data kita ketika akan berkirim pesan antar satu dengan lainnya. Kriptografi merupakan salah satu sistem keamanan dengan konsep membuat data tersebut menjadi sandi - sandi yang tidak setiap orang dapat membacanya. Di dalam kriptografi terdapat berbagai macam algoritma untuk menyandikan sebuah data tersebut agak tidak mudah terbaca oleh orang lain yang tidak berhak, yaitu antara lain vigenere cipher dan transposisi kolom. Dengan mengkombinasikan algoritma ini didapatkan teknik super enkripsi yang kuat yang dapat mengamankan data yang akan dikirimkan oleh pengirim kepada penerima tanpa diketahui oleh orang lain.
Indonesia is one of the countries with a large number of fauna wealth. Various types of fauna that exist are scattered throughout Indonesia. One type of fauna that is owned is a type of bird animal. Birds are often bred as pets because of their characteristic facial voice and body features. In this study, using the Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) based on the k-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm. The data used in this study were 66 images which were divided into two, namely 55 training data and 11 testing data. The calculation of the feature value used in this study is based on the value of the GLCM feature extraction such as: contrast, correlation, energy, homogeneity and entropy which will later be calculated using the k-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm and Eucliden Distance. From the results of the classification process using k-Nearest Neighbor (K-NN), it is found that the highest accuracy results lie at the value of K = 1 and at an degree of 0 ° of 54.54%.
In this study, batik has been modeled using the GLCM method which will produce features of energy, contrast, correlation, homogenity and entropy. Then these features are used as input for the classification process of training data and data testing using the K-NN method by using ecludean distance search. The next classification uses 5 features that provide information on energy values, contrast, correlation, homogeneity, and entropy. Of the two classifications, which comparison will produce the best accuracy. Training data and data testing were tested using the Recognition Rate calculation for system evaluation. The results of the study produced 66% recognition rate in 50 pieces of test data and 100 pieces of training data.
SD Kristen Bala Keselamatan terletak di Jalan Dr. Cipto No.64B Kelurahan Bugangan Kecamatan Semarang Timur Kota Semarang. Sesuai dengan Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Tahun 2016 tentang Permendikbud No 21 Tahun 2016 Tentang Standar Isi Pendidikan Dasar dan Menengah yang berkaitan dengan proses pengelolaan data siswa (Lampiran Permendikbud No 21 Tahun 2016, 2019). Saat ini SD Kirsten Bala Keselamatan Kota Semarang sudah memiliki Laboratorium komputer. Akan tetapi saat ini pengelolaan data akademik dan administrasi siswa masih dilakukan secara manual mencatat di buku. a. Selain kurangnya tenaga pengajar dan tenaga adminstrasi, guru dan staf yang bertugas di SD Bala Keselamatan masih belum memiliki kemampuan khusus dalam mengelola data siswa secara terkomputerisasi. Oleh karena itu, maka pada pengabdian masyarakat dengan skim Ipteks bagi Masyarakat ini akan diberikan pelatihan dengan materi pengelolaan data siswa menggunakan Ms. Office Access. Menurut penelitian oleh Amiruddin yang menyatakan bahwa Ms. Office Access dengan fitur management database relational sangat membantu dalam mengelola data-data yang ada sehingga dapat terintegrasi antara satu dengan yang lainnya. Salah satu tujuan pengelolaan database diantara adalah agar memudahkan penyusunan arsip dan memudahkan dalam pencarian data dalam bentuk elektronik. Sebagaimana yang disampaikan oleh Oktaviani dalam penelitiannya yang menyatakan bahwa Ms. Office Access dapat digunakan untuk memudahkan arsip yang tidak tersusun agar dapat tersistematis dan Ms. Office Access merupakan program database digunakan untuk pengolahan berbagai jenis data.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.