Digital image processing is part of the technological developments in the concepts and reasoning, the human wants the machine (computer) can recognize images like human vision. Recognizing the image is one way to distinguish the traits that exist in the image. Texture is one of the characteristics that distinguish the image, is the basic characteristic of the image identification. Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) is one method of obtaining characteristic texture image by calculating the probability of adjacency relationship between two pixels at a certain distance and direction. The characteristics of texture obtained from GLCM methods include contrast, correlation, homogeneity, and energy. The extracted features are then used for identification with the nearest distance calculations (Eucledian Distance). The final results analysis program to identify the category of apples raw, half-ripe or overripe. Training data used are 12 images apple, consisting of 4 is crude, 4 is half-cooked, and 4 is ripe, 7 data used for testing. Testing GLCM with 00 angle feature extraction results of the test images can be recognized by a factor Eucledian Distance to the query image. Identification of test data is information all the data can be recognized. Eucledian Distance is a method that helps the introduction of a test object data.
ABSTRAKPenggunaan konsep dan metode merupakan salah satu faktor pendukung saat sebuah sistem diimplementasikan untuk menghasilkan suatu keputusan dari beberapa data yang akan diseleksi. Problem Lomba Kompetensi Siswa-Sekolah Menengah Kejuruan (LKS-SMK) adalah menyeleksi siswa-siswi terbaik dari seluruh pendaftar untuk dipilih dan diikutkan lomba. Hasil seleksi siswa akan dilakukan pembinaan oleh tim bidang kompetisi dan akan diikut sertakan pada kompetisi keahlian tingkat nasional. Dengan melibatkan sebuah metode, suatu sistem akan menghasilkan sebuah keputusan yang sesuai untuk penyeleksian data.Metode untuk menentukan hasil seleksi adalah metode Simple Additive Weighting(SAW). Metode SAW merupakan metode dengan penjumlahan terbobot. Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM). Dengan metode ini hasil seleksi diharapkan lebih ketat dan sesuai dengan kriteria yang ditetapkan.Sistem mampu memberikan hasil rekomendasi keputusan yang tepat berdasarkan persyaratan yang telah ditetapkan. Informasi hasil perhitungan terhadap sejumlah data seleksi menunjukan pencapaian yang diharapkan, dalam waktu yang cepat dengan tidak melibatkan banyak user pengelola. Dengan demikian sistem ini dapat memberikan kemudahan pengelolaan untuk pelaksanaan seleksi lomba kompetensi siswa-sekolah menengah kejuruan (LKS-SMK) tingkat sekolah di Palangkaraya. ABSTRACTThe use of concepts and methods is one of the factors supporting a system to produce a decision of some of the data that will be selected. Competition Problem Competency Vocational High School Students (LKS-SMK) are selecting students all applicants to be selected and included race. Results of the selection of students will be developed by a team competition field will then be included in the national level competition expertise. By involving a method, a system will result in a decision that is appropriate for data selection.Simple Additive weighting method (SAW) is a method for screening with a weighted summation. Yangpaling This method is a method widely used in situations of Multiple Attribute Decision Making (MADM). With this method of selection results are expected to be tight and in accordance with the criteria set.The system is able to deliver results on the right decisions based on established criteria. Information on the calculation amount of data expected to show achievement in a short time, the user does not involve a lot of managers. Thus the system is able to provide ease of management for the implementation of selection competencies race-secondary vocational school students (LKS-vocational) school level in Palangkaraya.
Kelapa sawit merupakan salah satu tumbuhan tropis penghasil minyak nabati yang banyak dibudidayakan. Ketepatan dalam menentukan tingkat kematangan buah kelapa sawit menentukan kualitas hasil panen tumbuhan ini. Penelitian ini memanfaatkan pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi kematangan buah kelapa sawit berdasarkan warna RGB (Red, Green, Blue) dan HSV (Hue, Saturation, Value). Citra berupa foto buah kelapa sawit yang diambil dengan kamera digital diolah dengan perangkat lunak MATLAB kemudian dianalisis menggunakan metode klasifikasi K-Means Clustering untuk mendapatkan perbandingan hasil ekstraksi ciri RGB dan HSV. Hasil penelitian mampu membedakan tingkat kematangan buah kelapa sawit yaitu mentah, cukup matang, dan matang dengan tingkat keakuratan total pada data uji dan data latih sebesar 64.58%.
ABSTRAKI. PENDAHULUAN enyakit sering disebabkan oleh virus, bakteri dan jamur. Penyakit yang terjadi pada balita sangat banyak dan membutuhkan penanganan untuk penyembuhannya. Dalam penelitian ini penyakit yang diangkat pada balita adalah berkenaan dengan telinga, hidung dan tenggorokan (THT). Dokter di rumah sakit, klinik ataupun Puskesmas sebelum memberikan jawaban hasil diagnosa jenis penyakit , akan dilakukan terlebih dahulu terhadap timbulnya gejala-gejala yang menyerang balita. Penanganan terhadap banyaknya pasien balita membutuhkan waktu untuk penanganan yang panjang, dengan tenaga medis yang terbatas. Melihat permasalahan tersebut teknologi komputer menawarkan kemudahan untuk pemecahan solusi waktu penanganan diagnosa.Penelitian Expert Systems (ES) telah menjadi salah satu bidang penelitian terpanjang yang pernah ada dan paling berhasil dalam bidang Artifical Intelegence (AI) . Banyak studi kasus aplikasi ES telah dipublikasikan yang mencakup berbagai area fungsional dan domain masalah. ES telah dikembangkan dengan berbagai alat, konsep, dan penerapan yang mengalami evolusi hingga dekade ini [1].Dengan adanya ketersediaan ES membantu problem solving dibidang medis, karena kemampuan teknologi dapat membantu dalam pengelolaan data, penyimpanan hasil diagnosa maupun informasi hasil. Basic knowledge dari pakar diperlukan untuk membangun inference machine dalam sistem, sehingga akan memberikan hasil P
Abstract:Innovation Augmented Reality (AR) is widely used in various fields of media presentation of information such as the interactive learning media , marketing, supply and sale of an organization, service, or product. Colleges still use the brochure as a media campaign, but with the AR, the promotion of existing facilities can be presented in an interactive form. Information can be presented in the form of 3D animation, which can be accessed on Android smartphones and tablets, the goal is to attract students to the college offered. The facilities are presented in the form of virtual 3D is a map and the building, a library, classrooms, and laboratories. A Marker used to identify the camera is a college logo on brochures which combined with red and blue lines.
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.