31 research outputs found
SOSIALISASI TEKNOLOGI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DALAM PENDETEKSIAN KEMATANGAN BUAH BERBASIS ANDROID BAGI KELOMPOK TANI PADA BALAI PENYULUHAN PERTANIAN KEC.TOMPOBULU, KAB.MAROS
No full textPermasalahan yang ditemukan pada mitra kelompok Tani Balai Penyuluhan Pertanian (BPP) Kec.Tompobulu, Kab.Maros yaitu dalam melakukan penentuan kematangan buah labu siam masih secara manual dan terkadang terjadi perbedaan persepsi dari masyarakat. Sehingga identifikasi kematangan pada buah labu siam menjadi kurang optimal. Solusi yang diusulkan antara lain memberikan sosialisasi dan pelatihan penggunaan aplikasi yang dapat mengidentifikasi tingkat kematangan buah labu siam melalui smartphone android yang dimiliki oleh masyarakat khususnya kelompok Tani. Kegiatan pengabdian pada masyarakat ini mendapatkan pencapaian antara lain peserta dari kelompok Tani dan Penyuluh sebanyak 15 orang mendapatkan pelatihan aplikasi pendeteksi kematangan buah labu siam berbasis android (ADEMBUL), mampu secara mandiri dan terampil dalam menggunakan aplikasi. Dari hasil kuisioner didapatkan nilai tertinggi sebesar 80% peserta mengatakan mayoritas pengguna dapat belajar secara cepat dan sangat percaya dalam menggunakan aplikasi ADEMBUL
Detection of Kidney Condition Using Hidden Markov Models Based on Singular Value Decomposition
No full textThe frequencies of chronic kidney disease are likely to continue to increase worldwide. So people need to take a precaution, which is by maintaining kidney health and early detection of renal impairment by analyzing the composition of the iris is known as iridology. This paper presents a novel approach usinga one-dimensional discrete Hidden Markov Model (HMM) classifier and coefficients Singular Value Decomposition (SVD) as a feature for image recognition iris to indicate normal or abnormal kidney. To accelerate algorithms and reduce computational complexity and memory consumption in hardware implementations, we used in a number of SVD small coefficients and 7-state HMM for the image of the model configuration.The system has been examined on 200 iris images.The total images of the abnormal kidney condition were 100 images and those for the normal kidney condition were 100 images. The system showed a classification rate up to 100% using total of image for training and testing the system unspecified, resize iris image 56x46 pixels, coefficients of singular values consists of orthogonal matrix is (1,1) and diagonal matrices are (1,1) and (2,2), quantized values [18 10 7], and classify by 7-state HMM with .pgm format database
COLLEGE ACADEMIC DATA ANALYSIS USING DATA VISUALIZATION
Get PDFData is a collection of information that contains a broad picture related to a situation. The amount of data is not necessarily better, because a large data set makes it difficult to convert data into information in a timely manner, especially in analyzing data which produces meaningful and relevant information which ultimately results in quick and appropriate action. Higher education management in Indonesia requires fast and accurate academic reports so that it can facilitate strategic decision making in order to improve the quality of education. This study aims to carry out a comprehensive process of analyzing academic data at universities to display them into interactive data visualizations, so that they can retrieve the information in it and make strategic decisions. The method used is a data visualization technique, which allows users to easily see the insights or insights contained in the data. The results obtained are data that has passed the preprocessing stage, can prepare data before being analyzed and processed to be used to make data visualization, so that the information obtained is more varied. This information can be used as a reference by academic managers to make strategic decisions
Receipt Scanning with EasyOCR and ChatGPT-4o in a Mobile Finance App: an Agile Kanban Approach
Get PDFTechnological advancements have provided convenience for Generation Z in managing finances; however, many are still not accustomed to recording their financial activities regularly. Shopping receipts, which should serve as proof of transactions, are often ignored or poorly managed, despite their important role in tracking expenses. Therefore, this research aims to develop an Android-based financial recording application capable of handling both manual input and automated recording through receipt scanning using Optical Character Recognition (OCR) technology. The findings indicate that ChatGPT-4o significantly outperforms EasyOCR by providing more consistent accuracy and faster, stable processing, making it a more reliable solution for receipt-based financial recording. Developed using the Agile Kanban method, the application was validated through alpha testing and proven to function properly across all features. Beyond practical benefits for users, this research also contributes to the financial technology literature by demonstrating the integration of large language models (LLM) to enhance OCR performance in mobile finance applications.Technological advancements have provided convenience for Generation Z in managing finances; however, many are still not accustomed to recording their financial activities regularly. Shopping receipts, which should serve as proof of transactions, are often ignored or poorly managed, despite their important role in tracking expenses. Therefore, this research aims to develop an Android-based financial recording application capable of handling both manual input and automated recording through receipt scanning using Optical Character Recognition (OCR) technology. The findings indicate that ChatGPT-4o significantly outperforms EasyOCR by providing more consistent accuracy and faster, stable processing, making it a more reliable solution for receipt-based financial recording. Developed using the Agile Kanban method, the application was validated through alpha testing and proven to function properly across all features. Beyond practical benefits for users, this research also contributes to the financial technology literature by demonstrating the integration of large language models (LLM) to enhance OCR performance in mobile finance applications
PENERAPAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MENU MAKANAN BAGI BALITA YANG MENGALAMI KEKURANGAN GIZI
Get PDFPengambilan keputusan untuk pemilihan menu makanan pada pasien balita yang mengalami kekurangan gizi di Puskesmas Maniangpajo hingga saat ini masih menggunakan pemilihan makanan secara manual seperti hanya memberikan saran menu makanan selingan saja melalui sosialisasi. Kemudian, dengan adanya kepercayaan orang tua yang asal memberikan makanan dengan harapan bayi akan cepat besar dan cepat kenyang meski tidak sesuai kebutuhan gizi. Selain itu, untuk saat ini belum ada sistem yang di gunakan untuk membantu pemilihan makanan di Puskesmas Maniangpajo. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pemilihan menu makanan bagi balita yang mengalami kekurangan gizi. Metode yang digunakan adalah Metode TOPSIS yang melakukan perangkingan terhadap alternatif terpilih. Dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Alternatif Susu terpilih dalam rekomendasi pemilihan menu makanan bagi Balita atas nama Muh Adzan yang sesuai dengan penilaian kriteriaPengambilan keputusan untuk pemilihan menu makanan pada pasien balita yang mengalami kekurangan gizi di Puskesmas Maniangpajo hingga saat ini masih menggunakan pemilihan makanan secara manual seperti hanya memberikan saran menu makanan selingan saja melalui sosialisasi. Kemudian, dengan adanya kepercayaan orang tua yang asal memberikan makanan dengan harapan bayi akan cepat besar dan cepat kenyang meski tidak sesuai kebutuhan gizi. Selain itu, untuk saat ini belum ada sistem yang di gunakan untuk membantu pemilihan makanan di Puskesmas Maniangpajo. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pemilihan menu makanan bagi balita yang mengalami kekurangan gizi. Metode yang digunakan adalah Metode TOPSIS yang melakukan perangkingan terhadap alternatif terpilih. Dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Alternatif Susu terpilih dalam rekomendasi pemilihan menu makanan bagi Balita atas nama Muh Adzan yang sesuai dengan penilaian kriteri
Rancang Bangun Sistem Absensi Online berbasis Face Recognition menggunakan Platform Android
Get PDFPendidikan sangatlah penting bagi kemajuan bangsa. Dalam proses pembelajaran secara Online pada saat musim pandemi ini, dosen pasti akan sulit untuk mendata setiap Mahasiswa yang hadir. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk membuat sebuah aplikasi, yang mana nantinya, dosen tidak repot lagi melakukan absensi secara manual, dan Mahasiswa dapat dengan mudah absensi dengan cara scan wajah atau Face Recognition, agar absensi dapat dilakukan secara jujur.Eigenface adalah salah satu algoritma pengenalan pola wajah yang berdasarkan pada Principle Component Analysis (PCA). Dalam metode Eigenface, decoding dilakukan dengan menghitung Eigenvector kemudian direpresentasikan dalam sebuah matriks yang berukuran besar. Setiap wajah sipresentasikan dalam kombinasi linear Eigenface.Berdasarkan hasil uji coba sistem yang telah dibuat maka dapat disimpulkan bahwa Aplikasi Absensi mampu melakukan proses absensi secara realtime dengan mendeteksi wajah melalui metode pengenalan wajah yaitu Eigenface PCA (Principle Component Analysis) dengan tingkat total akurasi keseluruhan dari Segi Pencahayaan adalah 75% dan Total Akurasi keseluruhan dari segi posisi Wajah adalah 33,34% .Pendidikan sangatlah penting bagi kemajuan bangsa. Dalam proses pembelajaran secara Online pada saat musim pandemi ini, dosen pasti akan sulit untuk mendata setiap Mahasiswa yang hadir. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk membuat sebuah aplikasi, yang mana nantinya, dosen tidak repot lagi melakukan absensi secara manual, dan Mahasiswa dapat dengan mudah absensi dengan cara scan wajah atau Face Recognition, agar absensi dapat dilakukan secara jujur. Eigenface adalah salah satu algoritma pengenalan pola wajah yang berdasarkan pada Principle Component Analysis (PCA). Dalam metode Eigenface, decoding dilakukan dengan menghitung Eigenvector kemudian direpresentasikan dalam sebuah matriks yang berukuran besar. Setiap wajah sipresentasikan dalam kombinasi linear Eigenface. Berdasarkan hasil uji coba sistem yang telah dibuat maka dapat disimpulkan bahwa Aplikasi Absensi mampu melakukan proses absensi secara realtime dengan mendeteksi wajah melalui metode pengenalan wajah yaitu Eigenface PCA (Principle Component Analysis) dengan tingkat total akurasi keseluruhan dari Segi Pencahayaan adalah 75% dan Total Akurasi keseluruhan dari segi posisi Wajah adalah 33,34%
Klasifikasi Kematangan Citra Labu Siam Menggunakan Metode KNN (K-Nearest Neighbor) Dengan Ekstraksi Fitur HSV (Hue, Saturation, Value)
Get PDFLabu siam merupakan salah satu jenis sayur yang murah dan mudah didapat, buahnya ada yang berwarna hijau muda dan hijau kekuning- kuningan. Penelitian ini menggunakan 100 dataset citra dan dilakukan dengan pengambilan foto labu siam. Tujuan penelitian ini adalah membangun sebuah sistem untuk mengklasifikasi tingkat kematangan buah labu siam dengan menggunakan metode KNN dan ekstraksi fitur menggunakan metode HSV. Tahap dalam penelitian ini meliputi input citra labu siam yaitu memasukkan gambar labu siam kemudian dilakukan pre-processing yaitu proses konversi citra RGB menjadi grayscale dan Biner yang selanjutnya dilakukan proses ekstraksi fitur HSV. Tahap berikutnya adalah melakukan klasifikasi terhadap objek yang jaraknya paling dekat dengan objek yang diuji menggunakan metode KNN. Hasil dari penelitian berupa sistem yang dapat mendeteksi tingkat kematangan labu siam menggunakan metode KNN. Setelah dilakukan percobaan pertama menggunakan 60 data training dan 40 data testing diperoleh akurasi 85% dan percobaan kedua menggunakan 80 data training dan 20 data testing didapatkan akurasi sebesar 95% pada K=3.Labu siam merupakan salah satu jenis sayur yang murah dan mudah didapat, buahnya ada yang berwarna hijau muda dan hijau kekuning-kuningan. Penelitian ini menggunakan 100 dataset citra dan dilakukan dengan pengambilan foto labu siam. Tujuan penelitian ini adalah membangun sebuah sistem untuk mengklasifikasi tingkat kematangan buah labu siam dengan menggunakan metode KNN dan ekstraksi fitur menggunakan metode HSV. Tahap dalam penelitian ini meliputi input citra labu siam yaitu memasukkan gambar labu siam kemudian dilakukan pre-processing yaitu proses konversi citra RGB menjadi grayscale dan Biner yang selanjutnya dilakukan proses ekstraksi fitur HSV. Tahap berikutnya adalah melakukan klasifikasi terhadap objek yang jaraknya paling dekat dengan objek yang diuji menggunakan metode KNN.Hasil dari penelitian berupa sistem yang dapat mendeteksi tingkat kematangan labu siam menggunakan metode KNN. Setelah dilakukan percobaan pertama menggunakan 60 data training dan 40 data testing diperoleh akurasi 85% dan percobaan kedua menggunakan 80 data training dan 20 data testing didapatkan akurasi sebesar 95% pada K=3
Penerapan Metode Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje (VIKOR) Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Iuran (PBI) BPJS Kesehatan
Get PDFBadan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan Penerima Bantuan Iuran (BPJS Kesehatan PBI) adalah salah satu jenis program pemerintah terhadap pelayanan kesehatan untuk memberikan bantuan berupa jaminan kesehatan khusus bagi masyarakat miskin di Indonesia. Permasalahan selama ini adalah proses pendataan dan penilaian peserta PBI di Dinas Sosial Kabupaten Gowa masih bersifat subjektif dan belum terkomputerisasi dengan baik. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pihak pengelola PBI dalam menentukan warga yang layak menjadi peserta PBI dengan mempertimbangkan berbagai kriteria yang telah ditentukan.. Sistem yang dibangun menggunakan metode VIKOR yang berfokus pada pemeringkatan alternatif dan pengajuan solusi kompromi. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan sistem yang dibangun memberikan hasil yang baik sesuai dengan perhitungan yang digunakan dengan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 100% dengan sampel sebanyak 20 data.Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan Penerima Bantuan Iuran (BPJS Kesehatan PBI) adalah salah satu jenis program pemerintah terhadap pelayanan kesehatan untuk memberikan bantuan berupa jaminan kesehatan khusus bagi masyarakat miskin di Indonesia. Permasalahan selama ini adalah proses pendataan dan penilaian peserta PBI di Dinas Sosial Kabupaten Gowa masih bersifat subjektif dan belum terkomputerisasi dengan baik. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pihak pengelola PBI dalam menentukan warga yang layak menjadi peserta PBI dengan mempertimbangkan berbagai kriteria yang telah ditentukan.. Sistem yang dibangun menggunakan metode VIKOR yang berfokus pada pemeringkatan alternatif dan pengajuan solusi kompromi. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan sistem yang dibangun memberikan hasil yang baik sesuai dengan perhitungan yang digunakan dengan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 100% dengan sampel sebanyak 20 data
Penerapan Economic Order Quantity pada Aplikasi Inventory Air Mineral mokesa
Get PDFSistem informasi Inventory bertujuan untuk membangun sebuah aplikasi yang dapat membantu UD. Arif Jaya untuk melakukan prediksi jumlah bahan baku yang akan dipesan pada pemesanan berikutnya dan dapat menentukan waktu pemesanan kembali. Metode yang digunakan dalam aplikasi ini adalah metode Economic Order Quantity (EOQ). Aplikasi ini berjalan di sistem komputer berbasis desktop dan dirancang dengan bahasa pemrograman Java. Hasil penelitian ini dihitung menggunakan kuisoner dengan menggunakan metode observasi dan wawancara. Pada peneltian ini data yang digunakan adalah data bahan baku pada tahun 2018 dan yang akan diprediksi adalah data bahan baku tahun 2019. Berdasarkan hasil penelitian, aplikasi ini dapat digunakan untuk menginput data-data bahan baku dan memprediksi bahan baku yang akan dipesan pada tahun berikutnya serta menentukan batas minimal stok bahan baku untuk melakukan pemesanan kembali. Hasil prediksi yang dihasilkan untuk pemesanan tahun 2019 pada bahan baku kardus sebanyak 1682 lembar dan batas minimal stok bahan baku sebelum melakukan pemesanan kembali sebanyak 2352 lembar dengan melakukan pemesanan sebanyak 27 kali dengan setiap 11 hari
Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Sinusitis Menggunakan Certainty Factor berbasis Android
Get PDFSinusitis adalah inflamasi atau peradangan pada dinding sinus. Tak banyak yang menyadari akan hadirnya penyakit ini pada seseorang. Certainty Factor adalah menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian (fakta atau hipotesis) berdasarkan bukti atau penilaian. Gejala yang diolah dalam penelitian ini adalah Sakit Kepala, Demam, Lesu, Hidung Tersumbat, Ingus Berwarna Kuning Kehijauan, Menurunnya Fungsi Indera Penciuman, Nafas atau Hidung Berbau, Hidung Berdarah, Nyeri Sekitaran Dahi, Nyeri Sekitaran Mata, Nyeri Sekitaran Pipi, Nyeri Sekitaran Pangkal Hidung, Nyeri Sekitaran Belakang Kepala dan Leher, dan Nyeri Sekitaran Pelipis. Dari uji coba sebanyak 10 orang, didapat persentase 70% keakuratan sistem dalam mendiagnosa penyakit sinusitis. Oleh karena itu, aplikasi ini memudahkan pengguna dalam mendiagnosa jenis penyakit sinusitis
