Teknologi otomatisasi sistem kendali dan mikrokontroler merupakan salah satu cara yang digunakan untuk mendeteksi kondisi air dan ketinggian air serta sistem untuk mengendalikan pompa air secara otomatis. Adapun proses otomatisasi dalam pengatur ketinggian air ini sangat penting agar dapat menghemat kebutuhan air pada kolam ikan. Dalam penelitian ini dibuatlah teknologi otomatisasi menggunakan logika fuzzy berbasis mikrokontroler, untuk sistem pendeteksi kondisi air dan ketinggian air serta sistem untuk mengendalikan pompa air, yang dapat diatur secara otomatis sesuai batas atas (maximal) dan batas bawah (minimal) serta dapat melakukan penggantian air kolam secara otomatis apabila air kolam sudah keruh.
Noise in the image caused a decrease in image quality, so that the image will look dirty and spots appear on the resulting image. Noise also results in reduced information on the resulting image so that noise limits valuable information when image analysis is performed. Filtering technique is one way to overcome noise. The filtering technique used in this study is using the Contraharmonic Mean Filter algorithm and the Arithmetic Mean Filter algorithm with the type of noise used to reduce the Exponential Noise. The results of the two algorithms show that the Arithmetic Mean Filter algorithm is a better algorithm to reduce the Exponential Noise compared to the Contraharmonic Mean Filter algorithm which is proven based on the value of MSE (Mean Square Error) and PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio).
New normal diterapkan oleh pemerintah untuk mengembalikan masyarakat beraktivitas normal ditengah pandemi covid-19 dengan protokol kesehatan. Penerapan new normal menuai beragam komentar dari masyarakat dan masuk kedalam topik terpopuler di media sosial twitter. Analisis sentimen untuk memprediksi komentar ataupun opini masyarakat yang kecenderungan beropini positif maupun negatif. Preprocessing data menggunakan cleaning, case folding, normalisasi, stemming, filtering, dan tokenizing. Pada normalisasi kata bertujuan memperbaiki kesalahan penulisan kata (typo) berdasarkan KBBI dan TF-IDF sebagai metode pembobotan kata. Data yang digunakan terdiri dari 1000 tweet. Metode klasifikasi opini menggunakan metode K-Nearest Neighbor dan melakukan pengujian agar mendapatkan hasil akurasi yang paling terbaik serta mengevaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil dari pelabelan untuk sentimen positif berjumlah 811 dan 189 untuk sentimen negatif. Klasifikasi K-NN dengan nilai k = 1 menghasilkan pengujian use training set dengan accuracy sebesar 100%, 92,60% untuk 10-fold cross-validation dan 94,50% untuk 80% percentage split.
Sejarah berdirinya agama Islam di provinsi Sumatera Utara memiliki kisah tersendiri dan telah di tuliskan di dalam naskah arab. Bentuk dari naskah arab bisa rusak karena disimpan begitu lama, dari kerusakan tersebut informasi di dalam naskah menjadi berkurang. Agar dapat mencegah berkurangnya informasi di dalam naskah perlu digitalisasi dengan melakukan proses segmentasi. Segmentasi merupakan metode yang mempunyai tujuan agar dapat memisahkan sebuah gambar menjadi beberapa daerah dan tiap-tiap daerahnya mempunyai atribut yang sama. Untuk dapat melaksanakan proses tersebut penulis mengimplementasikan metode Otsu, dari citra yang telah dimasukkan nilai ambang dapat ditentukan secara otomatis. Metode Otsu bekerja dengan teknik pencarian nilai penyebaran intensitas gambar yang dimasukkan, nilai bobotnya dicari berdasarkan kedua kelasnya, perhitungan rerata terhadap dua kelas, total dari nilai rerata, dan mecari nilai Beetwen Class Variance. Pengimplementasian terhadap sistem yang telah dibuat disimpulkan bahwa tulisan yang terdapat pada naskah arab dapat dilihat dengan jelas jika dibandingkan dengan citra naskah arab sebelum melakukan proses segmentasi.
Songket is a traditional woven cloth from the Malay and Minangkabau tribes. Songket can also be classified from the brocade woven family and woven with gold or silver thread. Songket cloth's beauty is the Indonesian people's wealth and preservation. Batu Bara Regency is one of Indonesia's regions with several Songket motifs characteristics. Public knowledge of Batu Bara Songket motifs is still minimal, and the differences between one motif and another are still unknown. This research provides information about the variety of Songket fabrics by classifying six types of Batu Bara Songket motifs, namely the Bunga Tanjung motif, Pucuk Betikam motif, Pucuk Cempaka motif, Pucuk pandan motif, Tampuk Manggis motif and Tolab Berantai motif based on the extraction of the Gray Level texture feature. The Co-Occurrence Matrix includes four parameters: Contrast, Correlation, Energy, and Homogeneity, as well as a classification method with a Support Vector Machine. The feature extraction values process as input for classification using a Support Vector Machine. The highest accuracy achieved in this study was 57%, using 60 training data and 30 test data.
Computerization requires system testing and further system development, namely color feature extraction with KNN. Avocado is one that has a high protein content in it. This research uses the KNN algorithm method and feature extraction in order to get more effective results, the purpose of this research is to make it easier for people to choose the ripeness level of butter avocados because people still don't know about the maturity level of butter avocados. In this study, testing was carried out by bringing the avocado fruit closer to the cellphone camera connected to the researcher's internet, after which the application will automatically match the color of the avocado. to the system, the system will produce output based on that color with output in the form of the ripeness level of the avocado, whether it is ripe, ripe, half ripe, rotten and also generates information on how much longer the avocado will ripen. All stages of system development are carried out by analyzing data first, then taking sample data, training and testing datasets, then the results of the system will become benchmarks. The test data in this study used several types of avocado objects, namely: Raw, Half Ripe, Ripe, Ripe, Rotten. It consisted of 55 data samples consisting of 11 raw avocado samples, 11 half-ripe avocado samples, 11 ripe avocado samples, 11 ripe avocado samples and 11 rotten avocado samples. Obtained euclidean distance values for each type of avocado butter. After that, the sum is done to get the overall level of accuracy by adding up the total euclidean distance with the total euclidean distance for each type of avocado. After getting the added value multiply it by 100%. Then the overall accuracy results obtained are 98.38%.
Tugas perguruan tinggi sebagai wadah pengembangan kebutuhan masyarakat melalui tingkat program studi harus meningkatkan kompetensinya. Langkah yang diambil adalah dengan menciptakan dan mengembangkan teknologi informasi dalam kegiatan akademik. Salah satunya menyediakan sistem informasi layanan bimbingan akademik untuk mendukung keputusan dan memudahkan penyediaan data bagi program studi. Pada saat ini layanan bimbingan akademik terhadap mahasiswa persemester pada prodi yang ada di Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sumatera Utara Medan, dilakukan secara manual yaitu menggunakan buku bimbingan akademik sebagai bukti kegiatan. Buku bimbingan memberikan informasi profil mahasiswa, ipk, total sks, masa penyelesaian akademik. Dimana variabel tersebut dapat digunakan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. Data yang digunakan total lulus pada program studi Sistem Informasi dan ilmu komputer sebanyak 301 data. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk menghitung data latih dan uji, dimana perbandingan data yang akan digunakan 80%:20% yaitu 211 data latih dan 90 data uji, dan hasil prediksi lulusan mahasiswa dengan euclidian K= 3.
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.