To see the other types of publications on this topic, follow the link: Metody identifikace.
Journal articles on the topic 'Metody identifikace'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Consult the top 50 journal articles for your research on the topic 'Metody identifikace.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Browse journal articles on a wide variety of disciplines and organise your bibliography correctly.
1
Dohnal, Vlastimil, and Daniel Jun. "Methods of detection and identification of moulds." Kontakt 14, no. 4 (December 30, 2012): 497–504. http://dx.doi.org/10.32725/kont.2012.049.
Full text
2
Juříčk, Ludvík, Martin Ficek, and Norbert Moravanský. "Metody nepřímé identifikace základní metodologický přístup experimentální ranivé balistiky." Soudní inženýrství 31, no. 1 (March 21, 2020): 25. http://dx.doi.org/10.13164/si.2020.1.25.
Full text
3
KMOCH, Martin, Ivana ŠAFRÁNKOVÁ, Ludmila HOLKOVÁ, Radovan POKORNÝ, and Jaroslava MARKOVÁ. "Fungi of Fusarium sp. in naturally infected malting barley varieties/lines ( Hordeum vulgare L.) and their identification and quantification by the real-time PCR method." Kvasny Prumysl 57, no. 7-8 (July 1, 2011): 203–8. http://dx.doi.org/10.18832/kp2011019.
Full text
4
Urbánek, Tomáš. "Test pro identifikaci nadaných žáků v matematice – recenze metody." TESTFÓRUM 7, no. 12 (September 22, 2019): 60–62. http://dx.doi.org/10.5817/tf2019-12-12464.
Full textAbstract:
Test TIM3-5 je užitečnou diagnostickou metodou pro identifikaci matematicky nadaných dětí ze 3.–5. tříd základních škol, která splňuje obvyklé standardy kladené na podobné psychodiagnostické metody ve světě a poměrně značně překračuje obvyklou úroveň dokumentace psychodiagnostických metod v České republice. V rukou vzdělaného uživatele (absolvent vysokoškolského studia psychologie nebo pedagogiky) může tato metoda dobře sloužit svému účelu.
5
DOFKOVÁ, Radka, Květoslav BÁRTEK, Kamila FAČEVICOVÁ, Jitka HODAŇOVÁ, Jitka LAITOCHOVÁ, David NOCAR, Martina UHLÍŘOVÁ, and Tomáš ZDRÁHAL. "IDENTIFICATION OF EFFECTIVE TEACHING METHODS USING IN MATHEMATICS PRE-SERVICETEACHERS TRAINING." Trends in Education 10, no. 1 (September 26, 2017): 21–27. http://dx.doi.org/10.5507/tvv.2017.004.
Full text
6
Bartková, Lenka. "Application methods for identification of delphi bases comprehensive development of human capital." Tělesná kultura 35, no. 2 (March 1, 2012): 45–62. http://dx.doi.org/10.5507/tk.2012.009.
Full text
7
Krejčová, Lenka. "Test pro identifikaci nadaných žáků v matematice – recenze metody." TESTFÓRUM 7, no. 12 (September 14, 2019): 13–16. http://dx.doi.org/10.5817/tf2019-12-12448.
Full textAbstract:
Celý proces vývoje testu pokládám za ukázkovou diagnostickou a psychometrickou práci. Autoři metodu koncipovali velmi systematicky, veškerá data velmi komplexně zpracovávali, všechny výsledky v manuálu detailně prezentují a současně interpretují, k čemu a proč dospěli. S daty pracují velmi zodpovědně, přesně specifikují, za jakých okolností je vhodné diagnostický nástroj užít a kdy je naopak jeho administrace nevhodná. Rozhodně se domnívám, že je vhodné test dále šířit mezi odborníky v praxi. Oceňuji, že autoři uvažují i o variantě, že metodu budou administrovat proškolení učitelé, nejen psychologové či speciální pedagogové. Toto bezpochyby zajistí mnohem širší využití testu. Na druhou stranu v této souvislosti pokládám za důležité připravit skutečně velmi podrobné školení, na němž si potenciální uživatelé ze školní praxe osvojí postupy zpracování a interpretace výsledků. Metoda je po psychometrické stránce velmi důkladně zpracovaná, což se promítá i do výstupů získaných její administrací. Pro „nepsychology“ může být náročné se orientovat ve způsobu práce s takovým typem informací, což by mohlo vést k dezinterpretaci, či dokonce poškození probandů. Toto pokládám za nutné pečlivě ošetřit způsobem školení uživatelů testu.Jedná se diagnostický nástroj s unikátním zaměřením. Doposud v České republice obdobná metoda nebyla k dispozici. Je proto nanejvýš žádoucí, aby byl šířen a v maximální možné míře využíván v poradenské, školní i výzkumné praxi.
8
Karlík, Lukáš, and Viliam Lauko. "The Methods of Identification of Natural Terroir Units By Using GIS." Geografické informácie 18, no. 1 (2014): 103–14. http://dx.doi.org/10.17846/gi.2014.18.1.103-114.
Full text
9
Ismail, Febrin Anas. "IDENTIFIKASI KEGAGALAN STRUKTUR DAN ALTERNATIF PERBAIKAN SERTA PERKUATAN GEDUNG BPKP PROVINSI SUMATERA BARAT." Jurnal Rekayasa Sipil (JRS-Unand) 7, no. 2 (October 15, 2011): 1. http://dx.doi.org/10.25077/jrs.7.2.1-14.2011.
Full textAbstract:
Pada gempa 30 September 2009 Gedung BPKP Provinsi Sumatera Barat mengalami kerusakan struktur yang cukup berat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kerusakan yang terjadipada gedung BPKP, baik secara visual maupun menggunakan software analisa struktur. Dari hasil analisa yang dilakukan, terlihat kerusakan struktur pada Gedung BPKP terutama diakibatkan oleh kurangnya kapasitas lentur kolom dalam menahan gaya lateral yang terjadi. Hal ini ditandai dengan adanya retak yang terjadi pada ujung kolom. Kerusakan non-struktural pada Gedung BPKP disebabkan oleh tidak adanya ikatan antara dinding bata dengan struktur bangunan, terlihat dengan tidak adanya pengangkuran yang baik dari struktur kolom ke dinding bata. Tegangan geser yang terjadi pada dinding bata juga melebihi tegangan yang diizinkan. Alternatif perbaikan yang bisa dilakukan seperti metoda injeksi, metoda grouting maupun perbaikan kolom yang telah mengalami kerusakan berat dengan penggantian tulangan dan beton yang mengalami kerusakan. Penambahan dinding geser maupun perkuatan kolom dengan metode jacketing pada gedung BPKP cukup efektif untuk perkuatan strukturnya, hal tersebut terlihat dengan adanya penurunan yang cukup signifikan dari gaya dalam dan perpindahan pada kolom jika dibandingkan dengan kondisi eksisting.
Keywords: struktur, kapasitas lentur, gaya lateral, tegangan geser, metode injeksi, metode grouting, dinding geser, jacketing
10
Veselá, Jitka. "Some Less Known Charting Methods of Technical Analysis and Possibilities Its Using for Identification Trend Changes." Český finanční a účetní časopis 2007, no. 3 (October 1, 2007): 32–40. http://dx.doi.org/10.18267/j.cfuc.231.
Full text
11
Sugiartha, IG Eka, Bambang Pujo Semedi, Puspa Wardhani, and IGAA Putri Sri Rejeki. "COMPARISON RESULTS OF ANALYTICAL PROFILE INDEX AND DISC DIFFUSION ANTIMICROBIAL SUSCEPTIBILITY TEST TO TECHNICAL DEDICATED REASONABLE 300B METHOD." INDONESIAN JOURNAL OF CLINICAL PATHOLOGY AND MEDICAL LABORATORY 23, no. 2 (March 29, 2018): 131. http://dx.doi.org/10.24293/ijcpml.v23i2.1134.
Full textAbstract:
Angka kematian infeksi aliran darah cukup tinggi, berkisar 20–50%. Patogen penyebab dapat dibuktikan dengan pemeriksaan kulturdarah yang dilanjutkan dengan uji kepekaan antibiotika. Metode pemeriksaan dapat dilakukan secara manual atau automatis baiksemiautomatis ataupun automatis penuh. Metode manual relatif tidak memerlukan biaya yang besar dibandingkan metode automatisasi.Penelitian ini merupakan analisis observasional dengan desain potong lintang. Metode identifikasi manual memakai metode API danuji kepekaan antibiotika metode difusi cakram antibiotika Kirby Bauer. Kedua metode ini dibandingkan dengan metode semiautomatisTDR-300B. Metode automatis penuh VITEK 2 digunakan sebagai metode rujukan untuk menilai kinerja metode konvensional dansemiautomatis. Bakteri penyebab infeksi aliran darah didominasi Gram negatif kebanyakan Eschericia coli dan Klebsiella pneumonia.Ketepatan metode identifikasi API terhadap VITEK 2 sebesar 87,87%, ketepatan identifikasi metode TDR-300B terhadap metode VITEK2 adalah 90,9%. Hasil ketepatan uji kepekaan antibiotika metode konvensional difusi cakram antibiotika Kirby Bauer terhadap metodeVITEK 2 adalah 84,64%. Ketepatan uji kepekaan antibiotika metode TDR-300B terhadap metode VITEK 2 sebesar 82,5%. Ketepatanmetode API terhadap metode TDR-300B sebesar 84,84%. Ketepatan uji kepekaan antibiotika metode konvensional terhadap metodeTDR-300B sebesar 78,21%. Hasil metode identifikasi dan uji kepekaan antibiotika konvensional tidak berbeda bermakna secara statistikdengan metode semiautomatis TDR-300B. Metode identifikasi dan uji kepekaan antibiotika konvensional masih dapat dipercaya terutamauntuk daerah dengan keterbatasan biaya atau pemeriksaan masih sedikit.
12
Kurniawan, Rika, Dino Adrian, and Awaluddin Awaluddin. "Identifikasi Terumbu Karang Genus Favites dengan Menggunakan Metode Reef Identification Knowhow Application-Reconstructed by 3D Imagery (RIKA-R3DI)." SIMBIOSA 8, no. 2 (December 27, 2019): 179. http://dx.doi.org/10.33373/sim-bio.v8i2.2192.
Full textAbstract:
Penggunaaan metode dalam penelitian terumbu karang hingga saat ini sangat banyak digunakan, tergantung tujuan dari seorang peneliti. Metode Reef Identification Knowhow Application-Reconstructed by 3D Imagery (RIKA-R3DI) merupakan hasil pengembangan serta modifikasi dari metode Underwater Photo Transect (UPT). Cara kerja metode ini mengidentifikasi jenis karang dengan menggunakan gambar 3 dimensi (3D), sebelumnya sampel yang merupakan video jenis karang diperoleh dilapangan dengan peralatan selam dan video bawah air. Kemudian video sampel diolah menjadi gambar 3D serta diidentifikasi didarat. Sebelumnya metoda ini digunakan pada karang Genus Acropora dan Favia. Namun saat ini peneliti menggunakan metode RIKA-R3DI dalam mengidentifikasi karang Genus Favites, dengan tujuan apakah metode ini dapat digunakan dalam mengidentifikasi karang Genus Favites. Sampel diambil pada perairan pulau Mapur Provinsi Kepulauan Riau. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa metode ini sangat efektif dan berhasil dalam mengidentifikasi karang Genus Favites sampai ke spesies. Hasil uji dan identifikasi sampel, yang telah dijadikan gambar 3D menghasilkan karang Favites abdita.
13
Fitria, Lulu Mari, Mutiasari Kurnia Devi, Muhammad Sani Roychansyah, Yori Herwangi, and Siti Nurjanah. "Identifikasi Perilaku Perjalanan Melalui Metode Critical Path Method (CPM)." TATALOKA 22, no. 3 (August 31, 2020): 453–62. http://dx.doi.org/10.14710/tataloka.22.3.453-462.
Full textAbstract:
Mobilization in urban areas has increased every year along with the population growth and urban's development. Travel behaviors of the population in urban areas can be classified based on their travel characteristics. The identification of communities' travel behavior of Yogyakarta is based on the origin - destination and length of trip based on age characteristics. It will effects the travel patterns in the urban environment through spatial mapping. The method used in this research is critical path method. Critical Path Method (CPM) is used to determine the optimum path taken by the community based on its duration, which in this study CPM is used to determine the average travel of the community based on age groups when viewed from distance, length of trip and the number of daily trips. Based on the analysis, it shows that the average age of 15-22 years and 31-37 years have the highest travel time, which is about 9 hours and the average age of 23-30 years traveled the longest by 12.5 km. The average mobilization of travel behaviors in KPY is to the urbancenter of Yogyakarta. The KPY urban form does not have a compact form.
14
Dillak, Rocky Yefrenes. "IDENTIFIKASI IRIS MENGGUNAKAN IMPROVED LEVENBERG-MARQUARDT." Jurnal Ilmiah Flash 1, no. 1 (December 12, 2015): 10. http://dx.doi.org/10.32511/jiflash.v1i1.12.
Full textAbstract:
Sistem biometrika adalah suatu sistem pengenalan diri menggunakan bagian tubuh atau perilaku manusia seperti sidik jari, telapak tangan, telinga, retina, iris mata, wajah, suhu tubuh, tanda tangan, dll. Iris mata merupakan salah satu biometrika yang sangat stabil, handal, akurat dan merupakan metode autentikasi biometrika tercepat oleh karena itu merupakan suatu topik penelitian yang sangat diminati oleh banyak peneliti. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu metode yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi secara otomatis seseorang berdasarkan citra iris mata miliknya menggunakan jaringan syaraf tiruan levenberg-marquardt. Penelitian ini menggunakan metode deteksi tepi cany dan circular hough transform untuk segmentasi wilayah iris yang terletak diantara pupil dan sclera serta metode ekstraksi ciri gray level cooccurence matrix (GLCM) yang digunakan untuk ekstraksi ciri. Ciri-ciri tersebut adalah maximum probability, correlation, contrast, energy, homogeneity, dan entropy. Ciri-ciri tersebut kemudian dilatih menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan aturan pembelajaran levenberg–marquardt algorithm untuk mengidentifikasi seseorang berdasarkan citra irisnya. Penelitian ini menggunakan 150 data citra iris yang masing-masing terbagi atas 100 data citra iris untuk pelatihan dan 50 data citra iris untuk pengujian. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan diperoleh correct recognition rate (CRR) sebesar 99.98% yang menunjukkan bahwa metode ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi secara otomatis seseorang berdasarkan citra iris mata miliknya.
15
Patantis, Gintung, and Yusro Nuri Fawzya. "TEKNIK IDENTIFIKASI MIKROORGANISME SECARA MOLEKULER." Squalen Bulletin of Marine and Fisheries Postharvest and Biotechnology 4, no. 2 (August 19, 2009): 72. http://dx.doi.org/10.15578/squalen.v4i2.146.
Full textAbstract:
Akhir-akhir ini bioprospeksi mikroorganisme laut semakin populer dan banyak diminati karena potensinya yang menjanjikan sebagai sumber komponen bioaktif baru. Identifikasi mikroorganisme merupakan salah satu tahapan yang penting dalam bioprospeksi. Perkembangan identifikasi mikroba diawali dengan identifikasi melalui ciri-ciri morfologi, fisiologi, dan metabolisme. Namun adanya kekurangan-kekurangan metode ini yaitu berupa ketidakakuratan dan waktu identifikasi yang lama menjadikan metode secara molekuler lebih berkembang. Pada bakteri, 16S ribosom deoxyribonucleic acid (rDNA) mempunyai daerah sekuen yang konservatif sehingga dapat digunakan untuk menduga hubungan kekerabatan secara alami antar spesies. Sedangkan pada kapang digunakan 18S rDNA dan daerah internal transcribed spacer (ITS) untuk identifikasinya. Tahapan identifikasi dengan metode molekuler meliputi ekstraksi deoxyribonucleic acid (DNA), amplifikasi DNA, sekuensing, analisis hasil sekuen, dan pembuatan pohon filogenetik. Balai Besar Riset Pengolahan Produk dan Bioteknologi Kelautan dan Perikanan (BBRP2B-KP) memiliki koleksi mikroba potensial penghasil enzim kitosanase, kitinase, dan protease dari berbagai sampel dari lingkungan laut. Berdasarkan pohon filogenetik beberapa isolat koleksi memiliki kemiripan 87–96% dengan Staphylococcus caprae, Stenotrophomonas maltophilia, Acinetobacter sp., Bacillus licheniformis, Geobacillus stearothermophilus.
16
Bisilisin, Franki Yusuf, Yeni Herdiyeni, and Bib Paruhum Silalahi. "Optimasi K-Means Clustering Menggunakan Particle Swarm Optimization pada Sistem Identifikasi Tumbuhan Obat Berbasis Citra." Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika 3, no. 1 (January 4, 2017): 37. http://dx.doi.org/10.29244/jika.3.1.37-46.
Full textAbstract:
Teknologi identifikasi pada penelitian ini diperlukan untuk mempercepat proses identifikasi spesies tumbuhan obat berupa data citra digital. Penelitian ini membangun sistem identifikasi tumbuhan obat menggunakan teknik clustering. Teknik clustering digunakan untuk mengelompokkan data citra sesuai dengan spesies tumbuhan obat. Penelitian ini bertujuan melakukan optimasi k-means clustering menggunakan metode particle swarm optimization (PSO). Metode PSO digunakan untuk mengatasi kelemahan pada metode clustering tradisional yaitu pemilihan pusat cluster awal dan solusi lokal. Proses ekstraksi fitur menggunakan fuzzy local binary pattern (FLBP) untuk merepresentasikan tekstur dari citra. Implementasi program menggunakan bahasa pemrograman C++. Analisis clustering dilakukan untuk 30 spesies tumbuhan obat yang ada di Indonesia dengan jumlah 48 citra masing-masing spesies. Pengukuran kualitas clustering menggunakan nilai quantization error dan akurasi. Hasil yang diperoleh menunjukkan metode PSO mampu meningkatkan kinerja dari metode k-means clustering dalam proses identifikasi tumbuhan obat.<br /><br />Kata kunci: fuzzy local binary pattern, k-means clustering, particle swarm optimization, tumbuhan obat
17
., Fitrilina, Rahmadi Kurnia, and Siska Aulia. "Pengenalan Ucapan Metoda MFCC-HMM Untuk Perintah Gerak Robot Mobil Penjejak Identifikasi Warna." Jurnal Nasional Teknik Elektro 2, no. 1 (March 1, 2013): 31–40. http://dx.doi.org/10.20449/jnte.v2i1.95.
Full text
18
Soetarmono, Anggya N. D. "IDENTIFIKASI SIDIK JARI DENGAN MENGGUNAKAN STRUKTUR MINUTIA." Teknika 1, no. 1 (July 1, 2012): 36–46. http://dx.doi.org/10.34148/teknika.v1i1.5.
Full textAbstract:
Penelitian ini membahas tentang sistem identifikasi personal dengan menggunakan kesesuaian biometrik pada pola sidik jari. Sesuai atau tidak sesuainya sebuah sidik jari dapat diketahui setelah melampaui serangkaian proses. Dimulai dari akuisisi citra sidik jari, memperbaiki kualitas citra, kemudian menggali fitur-fitur minutia yang ada pada citra sidik jari, hingga akhirnya dapat diukur nilai kesesuaiannya. Minutiae based matching adalah metode yang dipilih untuk mengukur tingkat kesesuaian pola sidik jari karena metode ini diyakini akan memberikan tingkat akurasi yang lebih baik jika dibandingkan dengan metode pattern based matching yang mana pada metode tersebut hanya membandingkan citra dari dua buah sidik jari.
19
Asy’ari, Mukhammad, and A. Saifuddin Noer. "Amplifikasi In Vitro dan In Vivo Fragmen 0,4 KB D-Loop mtDNA Sampel Forensik." Jurnal Kimia Sains dan Aplikasi 9, no. 2 (August 1, 2006): 25–29. http://dx.doi.org/10.14710/jksa.9.2.25-29.
Full textAbstract:
Daerah DNA mitokondria (mtDNA) manusia yang mempunyai tingkat polimorfisme tertinggi adalah D-loop. Urutan nukleotida D-loop mtDNA dapat dijadikan alat untuk menentukan identitas genetik seseorang. Saat ini aplikasinya banyak digunakan untuk memecahkan kasus-kasus di bidang forensik. Isolasi fragmen 0,4 kilobasa (kb) D-loop mtDNA dapat dilakukan dengan mengekstrak mtDNA dari dalam sel, kemudian menggandakan (amplifikasi) mtDNA secara in vitro dengan metoda Polymerase Chain Reaction (PCR) dan secara in vivo dengan metoda Kloning. Pada penelitian ini telah berhasil diamplifikasi secara in vitro fragmen 0,4 kb mtDNA sampel forensik dengan metoda PCR menggunakan primer M1 (5’CACCATTAGCACCCAAAGCT-3’) dan M2 (5’GATTTCAC GGAGGATGGTG-3’) dan secara in vivo dengan metoda kloning menggunakan vektor pGEM-T dalam sel inang Eschericia coli JM 109. Identifikasi hasil PCR dilakukan dengan metoda elektroforesis gel agarosa 1% menggunakan pewarna fluorisen Etidium Bromida. Sedangkan sel rekombinan hasil kloning diseleksi menggunakan media selektif mengandung antibiotik ampisilin dan zat pewarna kultur rekombinan yaitu X-gal dan IPTG sebagai indusernya. Identifikasi plasmid rekombinan yang mengandung fragmen 0,4 kb D-loop mtDNA dilakukan menggunakan enzim restriksi Pst I. Hasil kloning diperoleh jumlah koloni putih (sel rekombinan) : biru (sel non rekombinan) adalah 2 : 1. Hasil analisis restriksi enzim PstI pada plasmid rekombinan diperoleh fragmen berukuran 3,4 kb, hal ini menunjukkan bahwa DNA insert berukuran 0,4 kb sesuai dengan fragmen mtDNA hasil PCR. Plasmid rekombinan selanjutnya digunakan pada penelitian berikutnya, yaitu penentuan urutan nukleotida dengan metode sekuensing sehingga dapat diketahui identitas genetika dari sampel forensik yang dianalisis.
20
Ichsani, Audi, Christina Febiola Lubis, Lestari Mahardika Urbaningrum, Nurma Dwi Rahmawati, and Sridevi Anggraini. "Isolasi dan Identifikasi Senyawa Flavonoid pada Tanaman." Jurnal Health Sains 2, no. 6 (June 24, 2021): 751–57. http://dx.doi.org/10.46799/jhs.v2i6.188.
Full textAbstract:
Isolasi dan identifikasi senyawa flavonoid dilakukan dalam berbagai tahap. Pada penelitian kali ini, dilakukan studi literatur untuk mengetahui bagaimana prosedur Isolasi dan Identifikasi Senyawa Flavonoid. Prosedur biasanya diawali dengan uji fitokimia (skrining) dahulu. Uji fitokimia flavonoid dapat dilakukan dengan berbagai jenis uji, uji Bate Smith-Matcalfe, uji dengan NaOH 10%, dan uji Wilstatter. Bisa dilakukan ketiganya atau hanya salah satunya. Tahap pertama adalah ekstraksi dengan pelarut sesuai. Pelarut yang sesuai untuk isolasi senyawa flavonoid adalah pelarut polar dan semi-polar. Ekstraksi senyawa tanaman untuk isolasi flavonoid digunakan metode maserasi. Maserasi dilakukan selama 72 jam sambil dilakukan pengadukan setiap 24 jam. Setelah itu ekstrak dipekatkan dengan alat rotary vacum evaporator. Tahap selanjutnya yaitu fraksinasi. Untuk fraksinasi dalam isolasi senyawa flavonoid, dapat dilakukan dengan metode Ekstraksi Cair-Cair, Kromatografi Cair Vakum, Kromatografi Kolom, dan Kromatografi Lapis Tipis. Pelarut yang dapat digunakan dalam tahap ini bermacam-macam, tergantung dari metode yang digunakan. Selanjutnya dilakukan identifikasi isolat untuk mengetahui jenis flavonoid yang terdapat pada isolat. Metode yang dapat digunakan dalam tahap ini adalah Spektrofotometer UV-Vis, H-NMR, dan spektrofotometer FTIR. Bisa dengan satu metode ataupun dua metode.
21
Lionnie, Regina, and Mudrik Alaydrus. "Survei Penelitian Pengenalan Pola dalam Identifikasi Biometrik." Jurnal Telekomunikasi dan Komputer 7, no. 1 (February 28, 2017): 19. http://dx.doi.org/10.22441/incomtech.v7i1.1162.
Full textAbstract:
Pengenalan pola memainkan peranan yang penting dalam identifikasibiometrik. Hal ini dikarenakan pengenalan pola dalam identifikasibiometrik membantu pihak berwenang dalam mengungkap identitasseorang kriminal. Pengenalan pola identifikasi biometrik dalam imageprocessing mencakup pengenalan pola wajah, geometri dari sebuahtangan, iris dan retina dari organ mata, sklera mata, pembuluh darah,tanda kulit dan rambut tubuh. Pengenalan pola identifikasi biometrikmembutuhkan metode pengenalan pola yang akurat, pemilihan tahap praproses dan metode klasifikasi yang sesuai. Pada survei paper ini dibahasmengenai beberapa metode tahap pra proses seperti Averaging Filter,Histogram, Desaturation, Binerisation dan Image Alignment. Metodepengenalan pola yang dibahas pada paper ini adalah Gabor Features,Local Binary Pattern, Local Gabor Binary Pattern dan Haar WaveletTransform. Sedangkan metode klasifikasi yang dibahas adalah Euclideandistance, Chi-square distance dan Histogram Matching. Agar dapatmemberikan hasil terbaik, setiap sistem pengenalan pola tidak dapatmenggunakan metode yang sama untuk mengenali pola identifikasibiometrik yang berbeda. Dibutuhkan penelitian dalam penggunaanmetode pra proses, ekstraksi fitur dan klasifikasi untuk setiap identifikasibiometrik yang ingin dikenali polanya.
22
Muddin, Mohamad Ihya Ulum, Dedy Wirawan Soedibyo, and Sri Wahyuningsih. "Identifikasi Varietas Benih Jagung (Zea Mays L.) Menggunakan Pengolahan Citra Digital Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan." Teknika 8, no. 2 (October 31, 2019): 78–85. http://dx.doi.org/10.34148/teknika.v8i2.173.
Full textAbstract:
Identifikasi varietas perlu dilakukan untuk membedakan galur yang dihasilkan dengan varietas yang telah ada sehingga sangat penting bila dikaitkan dengan perlindungan varietas tanaman dan hak kekayaan intelektual. Salah satu metode yang umum diterapkan untuk identifikasi varietas jagung adalah dengan cara mendeskripsikan morfologi benih. Namun, hal tersebut membutuhkan waktu lama dan sulit jika dilakukan pengukuran secara manual. Pengolahan citra (image processing) dan jaringan syaraf tiruan (JST) dapat dijadikan sebagai salah satu metode identifikasi varietas yang dapat membantu mengidentifikasi varietas benih jagung. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabel citra yang dapat digunakan untuk identifikasi varietas benih jagung sehingga dapat disusun algoritma jaringan syaraf tiruan terbaik dan mengetahui tingkat akurasinya dalam menduga varietas benih jagung. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah benih jagung hibrida BISI 18, Pioneer P21, Pioneer P27 dan PERTIWI. Pada masing-masing varietas diambil 600 sampel untuk data training dan 200 sampel untuk data testing, keseluruhan sampel adalah 3200 benih jagung. Penelitian ini menggunakan pengolahan citra digital dengan menggunakan analisis statistik untuk menentukan variabel yang dapat dipergunakan dalam penerapan jaringan syaraf tiruan sebagai metode identifikasi. Hasil penelitian menunjukkan variasi JST terbaik untuk menyusun program identifikasi benih jagung adalah variasi A3 dengan 20 node hidden layer. Hasil validasi menunjukkan, program identifikasi benih jagung memiliki tingkat akurasi dalam menduga varietas sebesar 59,1 %.
23
Suroto, Bambang, Nofrizal Rizal, and Fatkhur Rahman. "Identifikasi Jiwa Kewirausahaan Mahasiswa." Jurnal Benefita 1, no. 3 (October 14, 2016): 154. http://dx.doi.org/10.22216/jbe.v1i3.495.
Full textAbstract:
<span>Penelitian dengan judul identifikasi jiwa kewirausahaan mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Lancang Kuning memiliki tujuan jangka panjang adalah sebagai dasar penelitian berkaitan dengan program pengembangan jiwa kewirausahaan mahasiswa yang menjadi basis unggulan lulusan yang diharapkan dapat menopang perekonomian nasional dalam menciptakan lapangan pekerjaan dan menggerakkan sector riil. Sedangkan yang menjadi target jangka pendeknya adalah mahasiswa sebagai sasaran pelayanan Fakultas Ekonomi diharapkan mendapatkan gambaran keberhasilan secara dini akan program yang dibuat selama ini. Jiwa kewirausahaan merupakan semangat, sikap, perilaku dan kemampuan seseorang dalam menangani usaha atau kegiatan yang mengarah pada upaya mencari, menciptakan serta menerapkan cara kerja, teknologi dan produk baru dengan meningkatkan efisiensi dalam rangka memberikan pelayanan yang lebih baik dan atau memperoleh keuntungan yang lebih besar. Sampai sejauhmana keberhasilan Fakultas Ekonomi melaksanakan program kewirausahaannya ini akan diteliti dengan membandingkan jiwa kewirausahaan mahasiswa semester awal dalam hal ini adalah semester II dan dibandingkan dengan jiwa kewirausahaan semester VIII, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode survey dengan menggunakan kuesioner dan sampel diambil secara proporsional random sampling dan dianalisa dengan menggunakan teknik deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa adanya perbedaan yang signifikan jiwa kewirausahaan dan berarti hipotesis penelitian diterima dan ini membuktikan bahwa melalui pembelajaran yang diberikan di kampus memberikan perubahan dalam kewirausahaan mahasiswa.</span>
24
Hidayat, Rokhmat. "IDENTIFIKASI ZONA LONGSOR SECARA GEOLOGI DAN GEOFISIKA." Seminar Nasional Geomatika 3 (February 15, 2019): 1239. http://dx.doi.org/10.24895/sng.2018.3-0.1049.
Full textAbstract:
Pada 22 Januari 2018 telah terjadi tanah longsor di Dusun Karangkulon, Desa Kalirejo, Salaman, Magelang. Bencana tanah longsor tersebut menyebabkan terputusnya ruas jalan dan menimpa rumah penduduk. Perlu dilakukan penelitian mengenai kedalaman bidang gelincir longsor untuk tindakan penanganannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan melakukan survey geologi dan pengukuran geolistrik metode resistivitas. Lintasan Pengambilan data dengan metode geolistrik resistivitas sebanyak 2 lintasan dengan arah penelitian dari tenggara ke barat laut dan satu lintasan lagi arah timur laut barat daya, dengan panjang lintasan 60 m. Kemudian dianalisis menggunakan perangkat lunak Progress 3.0 untuk mengetahui nilai resistivitas batuan sebenarnya, jenis litologi serta kedalaman bidang gelincir. Berdasarkan analisis litologi daerah penelitian dengan menggunakan metode geolistrik resistivitas menunjukkan tiga lapisan tanah yaitu soil/lempung (lapisan paling atas), lempung pasiran (lapisan tengah) dan bataulanau pasiran (lapisan paling bawah). Bidang gelincir longsoran berada dibatas antara lapisan lempung pasiran dan batulanau pasiran pada kedalaman 10,5m.
25
Nurdiansyah, Muhammad Fandi, and Indah Susilawati. "Identifikasi Personal Berdasarkan Geometri Citra Punggung Tangan Kiri Menggunakan Metode Learning Vector Quantization." JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) 2, no. 1 (February 19, 2018): 13–19. http://dx.doi.org/10.26486/jmai.v2i1.66.
Full textAbstract:
Geometri Tangan (Hand Geometry), merupakan biometrika yang relatif baru, yang memiliki karakteristik unik seperti lebar telapak tangan, luas tangan, dan panjang jari. Ukuran geometri tangan seseorang cenderung berbeda dengan tangan milik orang lain. Keunikan inilah yang merupakan ciri setiap tangan. Sistem identifikasi merupakan proses pencocokan citra punggung tangan kiri yang diuji dengan suatu citra punggung tangan kiri yang diklaim. Hasilnya adalah suatu keputusan apakah citra punggung tangan kiri yang diuji milik personal yang sah (genuine user) atau tidak sah (imposter user). Proses perhitungan ukuran panjang jari, lebar tangan, dan luas tangan memegang peranan penting terhadap keberhasilan identifikasi.
Tujuan utama penelitian adalah pengembangan program identifikasi personal berdasarkan geometri citra punggung tangan kiri dengan menghitung luas tangan, lebar tangan, dan panjang jari. Panjang jari diperoleh dengan metode pencarian titik puncak jari. Untuk identifikasi geometri citra punggung tangan kiri dalam penelitian ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Metode ini akan menghitung jarak antara bobot awal dengan data pelatihan, sehingga pada akhir iterasi akan ditemukan bobot akhir untuk setiap kelas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa keberhasilan identifikasi personal mencapai kinerja setinggi 85,71%.
26
Cahyati, Sally, Bambang Pramudya, Setyo Pertiwi, and Sam Herodian. "The Identification of Component Criticality at Production Line of Sugar Fabrication Using ECR Methode." Jurnal Keteknikan Pertanian 25, no. 1 (April 1, 2011): 73–78. http://dx.doi.org/10.19028/jtep.25.1.73-78.
Full text
27
Ismail, Febrin Anas. "IDENTIFIKASI KEGAGALAN, ALTERNATIF PERBAIKAN DAN PERKUATAN PADA STRUKTUR GEDUNG POLTEKES SITEBA PADANG." Jurnal Rekayasa Sipil (JRS-Unand) 7, no. 1 (February 15, 2011): 11. http://dx.doi.org/10.25077/jrs.7.1.11-24.2011.
Full textAbstract:
Pasca gempa 30 September 2009 Gedung Poltekes mengalami kerusakan yang cukup parah, baik kerusakan struktural maupun kerusakan non-struktural. Berdasarkan hasil investigasi lapangan, diketahui bahwa kerusakan tersebut disebabkan oleh penggunaan mutu beton yang tidak memenuhi syarat serta penulangan geser yang berdiameter kecil dengan jarak pemasangan yang tidak sesuai standar. Kerusakan ini terjadi sebagian pada kolom dengan kegagalan berupa keruntuhan geser. Investigasi terhadap potensi likuifaksi juga dilakukan disekitar gedung Poltekes karena disekitar gedung Poltekes Siteba Padang memiliki potensi likuifaksi. Akan tetapi dari hasil analisa diketahui bahwa likuifaksi ternyata tidak terjadi pada gedung ini. Hasil perhitungan ulang yang dilakukan dengan program SAP 2000 mengindikasikan bahwa keruntuhan yang terjadi disebabkan oleh besarnya gaya geser, sementara tulangan yang terpasang tidak mampu memikul beban yang bekerja. Berdasarkan analisa tersebut maka diberikan alternatif perbaikan dan perkuatan untuk
gedung Poltekes Siteba Padang. Perbaikan dilakukan dengan mengganti mutu beton serta menambah tulangan geser. Perkuatan dilakukan dengan metoda jacketing dan dinding geser. Setelah dianalisa ulang, metoda perbaikan ternyata dapat meningkatkan kapasitas penampang kolom sebesar 48% dibandingkan kondisi awal dengan perkuatan berupa dinding geser, kapasitas penampang kolom naik sebesar 32% dibandingkan dengan kapasitas kondisi eksisting. Sementara metode jacketing (Boen, 2009) meningkatkan kapasitas yang paling besar hingga lebih dari dua kali lipat kapasitas kolom sebelum diperkuat.
Keywords : kegagalan struktur, likuifaksi, perbaikan, perkuatan, jacketing, dinding geser.
28
Suhery, Cucu, and Ikhwan Ruslianto. "Identifikasi Wajah Manusia untuk Sistem Monitoring Kehadiran Perkuliahan menggunakan Ekstraksi Fitur Principal Component Analysis (PCA)." Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) 3, no. 1 (April 17, 2017): 9. http://dx.doi.org/10.26418/jp.v3i1.19792.
Full textAbstract:
Berbagai sistem monitoring presensi yang ada memiliki kekurangan dan kelebihan masing-masing, dan perlu untuk terus dikembangkan sehingga memudahkan dalam proses pengolahan datanya. Pada penelitian ini dikembangkan suatu sistem monitoring presensi menggunakan deteksi wajah manusia yang diintegrasikan dengan basis data menggunakan bahasa pemrograman Python dan library opencv. Akuisisi data citra dilakukan dengan ponsel android, kemudian citra tersebut dideteksi dan dipotong sehingga hanya didapat bagian wajah saja. Deteksi wajah menggunakan metode Haar-Cascade Classifier, kemudian ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA). Hasil dari PCA diberi label sesuai dengan data manusia yang ada pada basis data. Semua citra yang telah memiliki nilai PCA dan tersimpan di basis data akan dicari kemiripannya dengan citra wajah pada proses pengujian menggunakan metoda Euclidian Distance. Pada penelitian ini basis data yang digunakan yaitu MySQL. Hasil deteksi citra wajah pada proses pelatihan memiliki tingkat keberhasilan 100% dan hasil identifikasi wajah pada proses pengujian memiliki tingkat keberhasilan 90%.. Kata kunci— android, haar-cascade classifier, principal component analysis, euclidian distance, MySQL, sistem monitoring presensi, deteksi wajah
29
Sugito, Sugito, Muhammad Akbar Husein Allsabah, and Rendhitya Prima Putra. "Manajemen kepelatihan klub renang Kota Kediri tahun 2019." Jurnal SPORTIF : Jurnal Penelitian Pembelajaran 6, no. 1 (April 25, 2020): 242–58. http://dx.doi.org/10.29407/js_unpgri.v6i1.14021.
Full textAbstract:
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui manajemen kepelatihan renang dan program latihan pada klub-klub renang di Kota Kediri tahun 2019. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dan dengan metode survey. Subjek penelitian ini pelatih seluruh klub-klub renang kota Kediri yang berjumlah 12 pelatih dari 12 klub. Teknik pengumpulan data menggunakan angket, wawancara dan observasi. Teknik analisis data menggunakan teknik persentase yang disertai dengan uraian deskriptif. Hasil dari penelitian ini adalah variabel mulai dari identifikasi pelatih keseluruhan mendapatkan persentase baik sebesar 86%, identifikasi perekrutan atlet keseluruhan mendapatkan persentase baik sebesar 69,85% dan metode latihan yang digunakan dalam melatih renang dan identifikasi penyusunan program latihan keseluruhan mendapatkan persentase baik sebesar 75%. Pelaksanaan program latihan klub-klub renang kota Kediri tahun 2019, sudah tergolong baik sebesar 77%. Kesimpulan dalam penelitian ini yaitu manajemen kepelatihan yang dilakukan oleh klub-klub renang kota Kediri baik, hal ini dapat dilihat dari banyaknya prestasi yang diraih oleh atlet-atlet renang dari kediri. Kategori baik ini dapat diperoleh setelah melihat manajemen kepelatihan yang di dalamnya terdapat identifikasi pelatih, identifikasi perekrutan atlet metode latihan, dan program latihan yang dilakukan masuk dalam kategori baik.
30
Widyaningsih, Maura, and Agus Harjoko. "Identifikasi Gejala Penyakit Tanaman Jeruk Melalui Pengolahan Citra." Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi 3, no. 2 (May 21, 2021): 104–13. http://dx.doi.org/10.33084/jsakti.v3i2.2294.
Full textAbstract:
Pengolahan citra adalah trend terkini mendukung suatu pengenalan pola objek citra secara digital, dengan penerapan metode dan konsep dalam menginterprestasikan informasi menjadi pendukung data secara visual. Gejala penyakit pada tanaman dapat terlihat adanya noda pada area objek, sehingga dalam memudahkan pengenalan fitur yang digunakan adalah dengan tekstur, karena tanda penyakit dapat mengenai sekitar atau seluruh area obyek. Usulan yang dibangun diharapkan dapat memberikan solusi untuk melakukan identifikasi gejala suatu penyakit melalui pengolahan citra, dengan melibatkan konsep dan metode. Tahapan yang diterapkan dalam pengelolaan adalah preprocessing, feature extraction, dan identification Metode preprocessing dilakukan dengan resize, clipping, penajaman tekstur dengan usharp mask filter dan konversi RGB ke gray. Feature extraction dengan metode Fast Fourier Transform (FFT) dan Local Binary Pattern (LBP). FFT merupakan ekstraksi cepat pada transformasi fourier, sedangkan LBP merupakan ekstraksi ciri dengan diskripsi pola pada citra gray. Proses identifikasi dengan metode Probabilistic Neural Network (PNN) dalam melakukan klasifikasi yang mendukung proses identifikasi terhadap penyakit tanaman, jumlah data yang digunakan 233, terbagi dalam 157 data latih dan 76 data uji. Hasil klasifikasi terhadap data latih menunjukan hasil maksimal untuk semua citra batang, daun, dan buah. Sedang untuk data uji hasilnya tertinggi identifikasi pada penerapan ekstraksi ciri dengan FFT dibandingkan dengan LBP ataupun gabungan kedua ekstraksi ciri tersebut.
31
Prayogi, Yanuar Risah. "Modifikasi Metode MFCC untuk Identifikasi Pembicara di Lingkungan Ber-Noise." JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) 4, no. 1 (July 12, 2019): 13. http://dx.doi.org/10.31328/jointecs.v4i1.999.
Full textAbstract:
Beberapa metode ekstraksi fitur untuk sistem identifikasi pembicara memiliki kelemahan yaitu ketika dilingkungan berderau hasil akurasinya menurun. Metode ekstraksi fitur Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) merupakan metode ekstraksi sinyal suara yang peka terhadap derau. Metode MFCC menghasilkan akurasi yang tinggi ketika dilingkungan yang bersih. Sebaliknya ketika di lingkungan yang berderau akurasi yang dihasilkan turun drastis. Penelitian ini mengusulkan metode ekstraksi fitur menggunakan MFCC digabung dengan algoritma deteksi endpoint. Algoritma deteksi endpoint memisahkan daerah speech dan nonspeech. Daerah nonspeech biasanya lebih banyak berisi derau sehingga bisa dijadikan informasi derau. Informasi derau diekstrak dan menghasilkan magnitude frekuensi derau. Uji coba metode yang diusulkan menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi pada semua tipe derau dan tingkat SNR. Akurasi yang dihasilkan oleh metode yang diusulkan lebih tinggi 14.69% dibanding metode MFCC, 6.4% dibanding metode MFCC+wiener, dan 2.74% dibanding metode MFCC+Spectral Subtraction (SS).
32
Dewi, Dewi. "IDENTIFIKASI GORESAN DASAR MANDARIN DENGAN METODE MULTILAYER PERCEPTRON." CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) 7, no. 1 (February 8, 2015): 12. http://dx.doi.org/10.22303/csrid.7.1.2015.12-23.
Full textAbstract:
<p>Bahasa Mandarin merupakan bahasa internasional kedua setelah Bahasa Inggris.Bahasa Mandarin berbeda dengan Bahasa Inggris. Bahasa Mandarin terdiri dari goresan, nada dan pin yin. Goresan dasar dalam Bahasa Mandarin berjumlah 11 buah. Dalampenelitian ini, penulis melakukan identifikasi goresan dasar Mandarin dengan menggunakan metode multilayer perceptron dengan tujuan untuk mengetahui tingkat keakuratan metode multilayer perceptron dalam mengenal goresan dasar Mandarin. Data goresan dasar Mandarin yang digunakan merupakan goresan dari beberapa orang yang berbeda. Data tersebut disimpan dalam bentuk image berukuran 80x80 piksel dan diubah menjadi citra hitam putih. Selanjutnya pengambilan nilai FFT dan Mean Citra dari image tersebut. Tahap selanjutnya yaitu pelatihan data training, penentuan target serta implementasi metode multilayer perceptron. Tingkat keakurasian yang dicapai metode Multilayer Perceptron dalam mengidentifikasi goresan dasar Mandarin sebesar 59,09 % dengan jumlah hidden layer 45 node.Jumlah node hidden layer sangat mempengaruhi nilai output.</p>
33
Nely Toding Bunga, Hendri Sukma, Hasan Hariri, Richard, and Y. A. Sihombing. "RANCANG BANGUN MESIN GERINDA COPY CAMSHAFT." Jurnal ASIIMETRIK: Jurnal Ilmiah Rekayasa & Inovasi 1, no. 1 (January 1, 2019): 17–25. http://dx.doi.org/10.35814/asiimetrik.v1i1.214.
Full textAbstract:
Mesin gerinda copy camshaft adalah mesin untuk menduplikat atau memperbanyak camshaft. Tujuan dari rancang bangun ini adalah agar pengerjaan pembuatan camshaft menjadi lebih mudah karena mesin melakukan copy master secara otomatis sesuai dengan master tersebut. Metode perancangan yang digunakan adalah metode Ulrich & Eppinger serta metode DFMA sebagai metode manufakturnya. Proses racang bangun mesin gerinda copy camshaft ini meliputi:pembuatan konsep desain, identifikasi bahan, identifikasi mesin dan peralatan yang digunakan, serta identifikasi gambar kerja. Hal yang perlu di perhatikan dalam pembuatan mesin gerinda copy camshaft ini adalah kerapatan sambungan pada rangka atas dan kaki rangka sehingga tidak terjadi getaran pada saat mesin beroperasi. Mesin ini memiliki dimensi panjang 1000 mm, lebar 600 mm, tinggi 500 mm. Pengujian kinerja mesin yang dilakukan dengan cara pengujian secaralangsung membuat camshaft. Hasil pengujian waktu yang dibutukan untuk membuat satu buah camshaft adalah 10 menit, dengan kecepatan putaran 2800 RPM.
34
Kusumaningtyas, Sella, and Rosa Andrie Asmara. "IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT BERDASARKAN WARNA MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST)." Jurnal Informatika Polinema 2, no. 2 (February 1, 2016): 72. http://dx.doi.org/10.33795/jip.v2i2.59.
Full textAbstract:
Proses pemilihan produk hasil pertanian dan perkebunan umumnya sangat bergantung pada presepsi manusia terhadap komposisi warna yang dimiliki citra yaitu buahbuahan. Cara manual dilakukan berdasarkan pengamatan visual secara langsung pada buah yang akan diklasifikasi. Identifikasi dengan cara ini memiliki beberapa kelemahan diantaranya adalah waktu yang dibutuhkan relatif lama serta menghasilkan produk yang beragam karena adanya keterbatasan visual manusia, tingkat kelelahan dan perbedaan persepsi tentang mutu buah. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pengolahan citra digital memungkinkan untuk memilah produk pertanian dan perkebunan tersebut secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra. Identifikasi kematangan buah tomat ini menerapkan metode pembelajaran Perceptron. Pendukung identifikasi menggunakan bantuan media webcam sebagai pengambilan gambar tomat yang dibuat histogram warnanya kemudian diidentifikasi menggunakan jaringan syaraf tiruan agar komputer dapat memperoleh informasi citra dan dapat mengetahui jenis kematangan buah tersebut. Tingkat keberhasilan identifikasi kematangan buah tomat yang didapatkan menggunakan metode pembelajaran perceptron dengan tingkat keberhasilan 43,33%. Dari hasil identifikasi yang diperoleh menghasilkan 3 output yaitu Mentah 10%, Setengah Matang 6,66%, dan Matang 26,66%.
35
Murniyasih, Ery, and Luluk Suryani. "PENERAPAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT PADI BERDASARKAN BENTUK BERCAK DAUN." Electro Luceat 6, no. 1 (July 1, 2020): 28–35. http://dx.doi.org/10.32531/jelekn.v6i1.190.
Full textAbstract:
Penelitian ini bertujuan : (1). Membuat suatu aplikasi untuk identifikasi jenis penyakit pada tanaman padi berdasarkan bentuk bercak daun padi.;(2). Menerapkan metode Learning Vector Quantization (LVQ) pada identifikasi penyakit tanaman padi. Pada tahapan learning dan testing pada LVQ citra diproses menjadi Grayscale, Thresholding, dan segmentasi. Di tahap pelatihan, metode LVQ digunakan untuk menentukan bobot, target error, max epoch, dan laju pelatihan (Learning rate). Data yang dijadikan sebagai input adalah citra identifikasi jenis penyakit tanaman padi berdasarkan bentuk bercak daun padi yaitu dengan ukuran piksel 95x35 dan berekstensi BITMAP (.bmp). Standar keberhasilan sistem identifikasi ini adalah menghitung nilai Termination Error Rate dan tingkat keakuratan dalam identifikasi bentuk bercak daun. Dari simulasi ini diperoleh struktur Jaringan Syaraf Tiruan dengan jumlah nilai learning rate 0,02 dan jumlah epoch sebesar 5 kali. Sistem yang terbentuk mampu mengenali citra yang berisi bentuk bercak daun yang digunakan sebagai bobot dengan nilai keakuratan optimum yaitu 73,33% dengan komposisi penyakit bercak coklat (BC) 20 %, Blast 20 % dan cercak cercospora 33,33%.
36
Aura Kanza Caesaria, Mungki Astiningrum, and Arie Rachmad Syulistyo. "IDENTIFIKASI KOMPONEN GUI PADA PROTOTIPE APLIKASI MOBILE." Jurnal Informatika Polinema 6, no. 2 (March 5, 2020): 51–56. http://dx.doi.org/10.33795/jip.v6i2.321.
Full textAbstract:
OS Android merupakan OS Mobile terpopuler sejumlah 71,6% disusul IOS, dll. Hal ini menjadi peluang besar untuk menjadi android developer. Langkah awal yang harus dipersiapkan adalah memiliki pengetahuan dasar Java dan XML. Proses yang harus disiapkan pertama kali adalah pembuatan User Interface aplikasi. Namun, sebagai pemula sering kali kebingungan dalam menentukan komponen yang harus digunakan dalam pembuatan interface. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem yang dapat mengenali komponen yang akan digunakan.
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pengolahan citra digital memungkinkan untuk mengklasifikasi komponen GUI secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra. Dalam pengenalan komponen ini digunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Metode ini dapat mengenali komponen pada sebuah image. Dengan adanya aplikasi ini dapat membantu pengguna dalam menentukan komponen yang akan digunakanan untuk membuat tampilan suatu aplikasi. Tingkat keberhasilan klasifikasi komponen GUI yang didapatkan menggunakan metode Convolutional Neural Network adalah 85.32%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa identifikasi komponen GUI pada prototipe aplikasi mobile sudah sesuai.
37
Aulia Aziiza, Arizia, and Asih Nur Fadhilah. "Analisis Metode Identifikasi dan Verifikasi Kebutuhan Non Fungsional." Applied Technology and Computing Science Journal 3, no. 1 (September 1, 2020): 13–21. http://dx.doi.org/10.33086/atcsj.v3i1.1623.
Full textAbstract:
Kebutuhan non fungsional merupakan kebutuhan yang menggambarkan bagaimana sistem berkerja kedepannya. Dalam menentukan kebutuhan non fungsional tidaklah mudah, karena harus mengerti karakteristik dan batasan dari sistem. Terdapat beberapa permasalahan yang muncul ketika mengidentifikasikan kebutuhan non fungsional diantaranya ambiguitas, duplikasi, ketidakkonsistenan, definisi yang kurang, dan prioritas dari kebutuhan non fungsional yang kurang tepat. Oleh karena itu, diperlukannya cara untuk mengidentifikasi dan verifikasi kebutuhan non fungsional agar memudahkan dalam penentuan desain software untuk diimplementasikan oleh developer. Paper review ini melakukan analisis terhadap paper yang didapatkan dari database jurnal elektronik yaitu ScientDirect dan IEEE dengan menggunakan kata kunci “non-functional requirement”. Paper yang dianalisis dikelompokkan berdasarkan 5 tahun terakhir dan dikalsifikasikan berdasarkan jenisnya, identifikasi atau verifikasi kebutuhan non fungsional. Hasilnya adalah metode yang sesuai untuk identifikasi dan verifikasi kebutuhan non fungsional. Metode yang sesuai untuk identifikasi kebutuhan non fungsional yaitu metode yang melakukan pengumpulan data kebutuhan terlebih dahulu. Sedangkan metode yang sesuai untuk verifikasi kebutuhan non fungsional yaitu pemodelan dan verifikasi kebutuhan non fungsional.
38
Nurjannah and Eko Putri Hadi Winarsih. "IDENTIFIKASI KEBUTUHAN PENGGUNA KURSI SANDAR DI PERON STASIUN." Jurnal ASIIMETRIK: Jurnal Ilmiah Rekayasa & Inovasi 1, no. 2 (July 31, 2019): 81–88. http://dx.doi.org/10.35814/asiimetrik.v1i2.816.
Full textAbstract:
Kursi sandar merupakan kursi tunggu yang disiapkan oleh PT. Kereta Commuter Indonesia (PT. KCI) disetiap peron stasiun. Pergantian bentuk kursi sandar dinilai tidak memberikan rasa nyaman bagi para penumpang, oleh karena perlu diidentifikasi kebutuhan kursi sandar penumpangdengan menggunakan metode QualityFunction Deployment(QFD). Metode QFD merupakan suatu metode yang terstruktur didalam pengembangan produk yang memungkinkan tim pengembangan produk untuk menetapkan dengan jelas semua keinginan dan kebutuhan konsumen. Data dalam penelitian ini merupakan data primer yang didapatkan dari penyebaran kuesioner dan wawancara kepada pengguna commuter linekhususnya yang menggunakan stasiun Manggarai dan stasiun Jatinegara. Pengambilan data melibatkan 100 orang pengguna commuter lineyang diambil secara acak (random sampling). Berdasarkan metode QFD didapatkan kebutuhan pelanggan prioritas dari kursi sandar yaitu nyaman saat digunakan, aman untuk digunakan, tidak mudah rusak, dan mampu menahan beban. Karakteristik teknis prioritas yaitu ukuran tinggi dudukan dan jenis material yang digunakan pada kursi sandar. Perbaikan kursi sandar antara lain mengganti ukuran tinggi kursi, ukuran tinggi dudukan kursi, tinggi sandaran kursi, dan banyaknya jumlah kursi di peron stasiun.
39
Prasdiantika, Ricka, Niyar Candra Agustin, and Abdul Rohman. "Identification of Iron Oxides and Effects of Magnetic Materials Washing for Sand Iron Jomblom Beach Using Sonochemical Methods." Jurnal Presipitasi : Media Komunikasi dan Pengembangan Teknik Lingkungan 16, no. 3 (November 7, 2019): 140–51. http://dx.doi.org/10.14710/presipitasi.v16i3.140-151.
Full textAbstract:
This study aims to prepare iron sand, determine the type of iron oxide, and determine the effect of washing iron sand with sonochemical methods. Iron sand samples were obtained from Jomblom Beach, Kendal Regency. Iron sand was separated using an external magnet to obtain magnetic material. The magnetic material obtained was washed using distilled water manually stirred and using the sonochemical method. The material was dried at 80 °C. Material characterization was carried out using X-Ray Fluorescence (XRF) to determine the elements contained in iron sand, Fourier Transform Infrared (FT-IR) Spectrophotometer to identify functional groups in iron sand, X-Ray Diffraction (XRD) to find out the crystal size and crystallinity of iron sand, and the Transmission Electron microscope (TEM) to determine the morphology of iron sand. The characterization results showed that the iron sand of Jomblom Beach contained Fe (72.28%), Ti (7.89%), Al (7.00%), and Si (7.60%). The iron oxide contained in the Jomblom Beach iron sand was dominated by magnetite (Fe3O4). Washing iron sand magnetic material using the sonochemical method increased the composition of the element Fe, increased the crystallinity of the magnetic material, prevented aggregation, and reduced the crystal size of the magnetic material. Magnetic material which was washed using the sonochemical method produced 79.47% Fe element, crystallinity 74.94%, and crystal size 52.78 nm.
40
Hardianto, Hardianto, and Nurhasanah Nurhasanah. "Identifikasi Penyakit pada Sel Darah Menggunakan Logika Fuzzy Mamdani." PRISMA FISIKA 7, no. 3 (January 2, 2020): 269. http://dx.doi.org/10.26418/pf.v7i3.38106.
Full textAbstract:
Identifikasi penyakit darah melalui citra sel darah manusia telah dilakukan menggunakan ekstraksi ciri Gray Level Co-occurrence Matrix dan metode logika fuzzy mamdani. Citra yang digunakan terdiri dari 10 citra leukemia dan 10 citra anemia. Tahap preprocessing diawali dengan memotong citra menjadi 430×307 piksel, kemudian mengubah citra berwarna menjadi citra beraras keabuan (grayscale), menghitung histogram citra, dan melakukan proses segmentasi. Setelah preprocessing, ciri statistic citra diekstraksi menggunakan Gray Level Co-occurence Matrix 4 arah (0o, 45o,90o, dan 135o) pada jarak d = 1. Fitur yang digunakan pada proses ini adalah kontras, korelasi, energi, dan homogenitas. Data dari ekstraksi ciri diidentifikasi menggunakan logika fuzzy dengan metode inferensi mamdani. Sistem identifikasi ini ditampilkan dalam bentuk Grafichal User Interface. Identifikasi menggunakan metode tersebut menghasilkan akurasi data pelatihan dan data uji, berturut-turut sebesar 93,75% dan 100%. Dari hasil yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa metode yang digunakan pada penelitian ini dapat diaplikasikan untuk mengidentifikasi penyakit sel darah dengan akurasi yang tinggi. Kata Kunci: Citra Sel Darah, GLCM, Logika Fuzzy Mamdani
41
Prabiantissa, Citra Nurina, Ariadi Retno Tri, and Rosa Andrie Asmara. "SISTEM IDENTIFIKASI BATIK ALAMI DAN BATIK SINTETIS BERDASARKAN KARAKTERISTIK WARNA CITRA DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING." Jurnal Informatika Polinema 3, no. 2 (February 1, 2017): 26. http://dx.doi.org/10.33795/jip.v3i2.10.
Full textAbstract:
Batik adalah kain khas Indonesia yang memiliki berbagai motif dan warna. Pewarnaan batik dibagi menjadi 2 yaitu batik alami dan batik sintetis. Proses pemilihan batik alami dan sintetis umumnya sangat bergantung pada persepsi manusia terhadap komposisi warna. Produsen batik melakukan pengamatan visual secara langsung untuk membedakan warnanya. Kelemahan dari cara ini yaitu keterbatasan visual manusia dan tingkat kelelahan sehingga warna satu dan lainnya dapat tertukar. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pengolahan citra digital memungkinkan untuk membedakan batik alami dan sintetis secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra. Identifikasi batik alami dan sintetis ini menerapkan metode K-Means Clustering. Pendukung identifikasi menggunakan bantuan media camera digital sebagai pengambilan gambar batik yang kemudian dihitung nilai normalisasi RGB. Tingkat keberhasilan identifikasi yang didapatkan dengan menggunakan metode K-Means adalah 92.8%. Dari hasil identifikasi yang diperoleh menghasilkan 2 output yaitu Batik Alami 100% dan Batik Sintetis 85.71%.
42
Puspitaningrum, Ike, Ani Margawati, and Tri Hartiti. "METODE IDENTIFIKASI KEBUTUHAN PENGEMBANGAN KEPROFESIAN BERKELANJUTAN (PKB) PERAWAT." Jurnal Keperawatan dan Kesehatan Masyarakat Cendekia Utama 7, no. 1 (March 29, 2018): 62. http://dx.doi.org/10.31596/jcu.v0i0.214.
Full textAbstract:
Latar Belakang: Kegiatan pengembangan keprofesian berkelanjutan (PKB) menjadi salah satu proses penting untuk meningkatkan tenaga keperawatan yang profesional. Implementasi PKB bertujuan untuk menjaga pengetahuan dan ketrampilan profesional dalam praktik keperawatan. Peningkatan kompetensi penting dalam mempertahankan standar praktik profesional yang tinggi untuk kepentingan perawat, pasien, manajer, dan kualitas pelayanan kesehatan. Tujuan: Tujuan penelitian ini untuk mengetahui cara identifikasi kebutuhan PKB perawat. Metode: Penelitian dilakukan dengan metode kualitatif fenomenologi. Pengambilan data dilakukan dengan Focus Group Discussion (FGD) dan studi dokumentasi. FGD dilakukan pada 14 informan dalam 2 kelompok FGD. Analisa data dilakukan dengan teknik content analysis. Hasil: Identifikasi kebutuhan PKB menjadi langkah awal yang dilakukan dalam pelaksanaan PKB di SMC RS Telogorejo. Identifikasi dapat dilakukan secara internal oleh individu perawat dan secara eksternal oleh pimpinan, rumah sakit dan customer. Identifikasi dilakukan secara berjenjang dimulai dari tingkat unit oleh supervisor sampai ke tingkat tertinggi oleh direktur keperawatan. Kesimpulan: identifikasi kebutuhan PKB yang tepat diperlukan agar tujuan pelaksanaan PKB dapat tercapai. Manajemen keperawatan dan komite keperawatan perlu membuat rencana PKB secara sistematis sesuai kebutuhan masing-masing individu perawat, kebutuhan rumah sakit dan perkembangan IPTEK. Kata Kunci: Pengembangan Keprofesian Berkelanjutan, Kualitas Pelayanan Keperawatan, Identifikasi Pengembangan Perawat.
43
Giri, Gede Sugiartha. "Identifikasi dan Penetapan Kadar Senyawa Kuinin Fraksi Etil Asetat Kulit Batang Kina (Cinchona succirubra Pav. Ex Klotzsch) Secara KLT-Densitometri." Berkala Ilmiah Mahasiswa Farmasi Indonesia (BIMFI) 7, no. 2 (December 30, 2020): 1–12. http://dx.doi.org/10.48177/bimfi.v7i2.41.
Full textAbstract:
Alkaloid kuinin terdapat pada tanaman kina yang menjadi bahan baku untuk pembuatan obat pil kina yang berkhasiat dalam pengobatan penyakit malaria. Pemilihan metode, pelarut, teknik identifikasi dan karakterisasi senyawa alkaloid kina di dalam tanaman kina (Cinchona succirubra Pav. Ex Klotzsch) perlu dilakukan dalam upaya menghasilkan senyawa dengan pemisahan terbaik. Ekstraksi dengan metode maserasi, identifikasi golongan dengan metode screening fitokimia. Fraksinasi dengan metode ekstraksi cair-cair dan kromatografi kolom lambat. Isolasi dengan metode kromatografi preparatif dan metode KLT-Densitometri. Ekstraksi maserasi didapat hasil filtrat dengan warna coklat kemerahan. Skrining fitokimia hasil positif golongan triterpenoid dan alkaloid. Ekstraksi cair-cair didapat hasil fraksi air, fraksi etil asetat I, dan fraksi etil asetat II. KLT dan identifikasi perekasi kimia hasil positif mengandung kuinin pada fraksi etil asetat II. Kromatografi kolom didapat hasil berupa 4 fraksinasi dengan warna yang berbeda-beda. Kromatografi lapis tipis preparatif (KLTP) dan isolasi senyawa dengan KLT-Densitometri didapat hasil kadar kuinin rata-rata fraksi etil asetat yaitu 15,30%. Fraksi etil asetat kulit batang kina (Cinchona succirubra Pav. Ex Klotzsch) menghasilkan kadar rata-rata kuinin sebesar 15,30% sesuai dengan tanaman kina yang dibudidayakan yang mengandung alkaloid kuinin sampai 15%.
44
Azhar, Yufis. "METODE LEXICON-LEARNING BASED UNTUK IDENTIFIKASI TWEET OPINI BERBAHASA INDONESIA." Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) 6, no. 3 (January 4, 2018): 237. http://dx.doi.org/10.23887/janapati.v6i3.11739.
Full textAbstract:
Media sosial telah lama digunakan masyarakat untuk menyampaikan opini maupun fakta terhadap suatu kejadian, khusunya twitter. Banyak metode yang diusulkan untuk mengekstrak tweet yang berisi opini. Diantaranya mengunakan pendekatan identifikasi kata kunci dalam suatu tweet yang lebih dikenal dengan istilah lexicon based. Meskipun metode ini memiliki nilai presisi yang cukup tinggi dalam mengidentifikasi suatu tweet opini, akan tetapi nilai recall yang dihasilkan cukup rendah. Hal ini karena keterbatasan lexicon yang digunkan sebagai identifier. Dalam penelitian ini, diusulkan kombinasi metode lexicon based dan machine learning dalam mengoptimalkan hasil identifikasi tweet opini. Hasil pengujian menunjukkan peningkatan nilai recall yang cukup signifikan jika dibandingkan dengan metode lexicon based dengan tetap menjaga nilai precision.
45
Elviralita, Yoan, and Asrul Hidayat. "IDENTIFIKASI POLA IRIS MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION." Manutech : Jurnal Teknologi Manufaktur 8, no. 02 (May 7, 2019): 43–48. http://dx.doi.org/10.33504/manutech.v8i02.21.
Full textAbstract:
In recent years, there has been a lot of research related to pattern recognition is conducted to identify various forms of patterns and controlling system. Utilizing backpropagation neural network in pattern identifying is very useful to solve problems with unknown parameter and difficult to determined. And then the data of the pattern are trained and tested. The results obtained from the recognition rate indicates a backpropagation neural network, provide excellent performance, which is an average of 98%. This neural network is expected to be developed by other researchers for the advancement of knowledge in all fields.
46
Wijiastuti, Wijiastuti, Elfia Siska Yasa Putri, and Leli Hesti Indriyati. "Identifikasi Boraks dan Formalin pada Jajanan Sekolah dengan Menggunakan Metode Sederhana dan Efeknya bagi Tubuh." E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat 11, no. 2 (June 29, 2020): 202–8. http://dx.doi.org/10.26877/e-dimas.v11i2.3469.
Full textAbstract:
Kebutuhan siswa akan makanan adalah faktor utama warung penjual makanan berkembang di lingkungan sekolah. Berbagai variasi dan rasa makanan tersedia dari makanan ringan (snack) sampai makanan yang mengenyangkan. Faktor rasa yang sesuai dengan selera siswa, seperti gurih dan pedas, menjadi pilihan bagi para siswa untuk mengkonsumsi makanan tersebut. Padahal tidak semua makanan yang disukai itu merupakan makanan sehat karena mengandung bahan tambahan makanan yang berbahaya bagi tubuh yaitu boraks dan formalin. Boraks dan formalin memberikan efek samping apabila dikonsumsi. Tujuan dilaksanakan pengabdian masyarakat ini adalah upaya untuk meningkatkan pemahaman tentang kandungan bahan tambahan makanan khususnya boraks dan formalin dan efeknya bagi kesehatan apabila siswa-siswa memakan makanan yang mengandung boraks dan formalin. Tujuan lainnya adalah siswa-siswa diberikan prosedur untuk mendeteksi boraks dan formalin dalam makanan dengan menggunakan metode sederhana yang memanfaatkan tanaman yang ada disekitar kita. Pelaksanaan program diawali dengan penjaringan subyek (kelompok target), dan sosialisasi program di SMA Muhammadiyah 1 Depok, Jawa Barat. Tahapan program selanjutnya adalah penyebaran angket sebelum melakukan pelatihan, memberikan edukasi dan penyuluhan tentang bahan boraks dan formalin serta efeknya bagi kesehatan, prosedur identifikasi boraks dan formalin dengan metode sederhana. Pada kegiatan ini dilakukan pembagian buku saku yang berisi panduan sederhana prosedur identifikasi boraks dan formalin pada makanan yang dilanjutkan praktek identifikasi boraks dan formalin dengan metode sederhana. Tahap berikutnya adalah pembagian angket akhir. Siswa sangat antusias pada praktek identifikasi boraks dan formalin. Mereka mendapatkan wawasan baru tentang identifikasi boraks dan formalin dengan metode sederhana. Dengan adanya pelatihan ini mereka lebih selektif dan hati-hati dalam memilih makanan yang aman untuk dikonsumsi.
47
Sidiq, Syahrul Awalludin. "PENGOLAHAN CITRA UNTUK IDENTIFIKASI TELUR BERDASARKAN UKURAN." Elinvo (Electronics, Informatics, and Vocational Education) 1, no. 3 (November 16, 2016): 151–56. http://dx.doi.org/10.21831/elinvo.v1i3.12821.
Full textAbstract:
Salah satu Home Industri penyortir telur di Yogyakarta, adalah Tempel Ambarukmo. Penyortiran awalnya dilakukan secara manual tetapi membutuhkan waktu yang lama. Pengunaan mesin grading untuk mengatasi masalah tersebut, namun harga relatif mahal. Oleh karena itu, perlu adanya sistem otomatis untuk penyortiran telur sehingga menghemat waktu, tenaga, dan biaya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem yang mampu mendeteksi dan memisah telur berdasarkan ukuran menggunakan citra digital dengan media interface GUI (Graphical User Interface) yang memanfaatkan software matlab. Telur dikategorikan menjadi 5 kategori (Sangat Kecil, Kecil, Sedang, Besar, Sangat Besar). Dalam proyek akhir ini dirancang dengan menggunakan metode waterfall. Pengolahan citra terdiri dari beberapa proses. Proses yang pertama adalah operasi pengubahan warna ke grayscale. Proses yang kedua adalah operasi pengubahan warna grayscale menjadi biner menggunakan metode threshold. Proses yang ketiga adalah proses morfologi filling holes penghilangan noise dari hasil citra threshold. Selanjutnya akan ditampilkan hasil di GUI matlab berupa keputusan. Apakah telur tersebut termasuk dalam klasifikasi sangat besar, besar, sedang, kecil, atau sangat kecil. Sistem kendali cerdas yang digunakan untuk menghasilkan keputusan adalah kendali Logika Fuzzy dengan metode mamdani. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa sistem pengolahan citra ini dapat bekerja sesuai dengan prinsip yang telah dirancang. Hal ini dibuktikan dengan prosentase keberhasilan sistem sebesar 76%.
48
Sivi Anisa, Nuari, and Tahta Herdian Andika. "Sistem Identifikasi Citra Daun Berbasis Segmentasi Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering." Aisyah Journal Of Informatics and Electrical Engineering (A.J.I.E.E) 2, no. 1 (February 29, 2020): 9–17. http://dx.doi.org/10.30604/jti.v2i1.22.
Full textAbstract:
Citra atau gambar berwarna memiliki banyak jenis nilai intensitas pada masing-masing piksel dalam satu citra. Dilihat secara langsung citra seperti memiliki warna yang sama dengan citra yang lain. Namun bila diolah oleh komputer suatu piksel dengan warna yang sama dengan piksel yang lain, ternyata memiliki kombinasi nilai intensitas yang berbeda. Sehingga, perbedaan nilai varietas ini akan mempengaruhi hasil dari pengolahan citra itu sendiri.
Dalam penlitian ini dilakukan uji coba proses Segmentasi citra berwarna pada citra daun. Segmentasi merupakan salah satu bagian penting dalam analisis citra, karena pada prosedur ini gambar/citra yang diinginkan akan dianalisis untuk proses yang lebih lanjut agar lebih mudah di analisis, misalnya pada identifikasi pola.Segmentasi citra dapat membagi menjadi beberapa langkah dalam proses analisis dan mengambil sebagian objek yang diinginkan.Salah satu teknik dalam segmentasi citra adalah dengan clustering. Clustering adalah suatu usaha untuk melakukan pengelompokan data berdasarkan kelas dan merupakan metode mengelompokkan data dalam suatu dataset.Segmentasi citra dan identifikasi pada penelitian ini menggunakan metode K-Means clustering. K-Means merupakan metode yang simple dan cepat perhitungannya, Sebelum melakukan segmentasi atau identifikasi pada daun terlebih dahulu menentukan ruang warna menggunakan CIELab. Identifikasi data test menggunakan dua pendekatan, yaitu analisis bentuk dan analisis tekstur.
49
Gustina, Sapriani, Abdul Fadlil, and Rusydi Umar. "Sistem Identifikasi Jamur Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik Orde 1 dan Klasifikasi Jarak." Techno.Com 16, no. 4 (July 31, 2017): 378–86. http://dx.doi.org/10.33633/tc.v16i4.1490.
Full textAbstract:
Sistem pengenalan identifikasi jamur berbasis komputer merupakan suatu proses memasukkan informasi berupa citra jamur ke dalam sebuah komputer. Selanjutnya komputer akan menerjemahkan serta mengidentifikasi jenis jamur tersebut. Pada penelitian ini telah dilakukan perancangan sistem identifikasi jamur dengan memanfaatkan kamera untuk akuisisi data pada citra jamur. Langkah yang dilakukan yaitu pemrosesan awal, ekstraksi ciri dan pengklasifikasan. Pengembangan sistem tahap pertama yang dilakukan adalah tahap penentuan pola standar referensi dan tahap kedua yaitu pengujian. Data yang digunakan sebagai standar referensi sebanyak 3 sampel jamur dari 5 jenis jamur yang akan diteliti yaitu Jamur Kancing, Jamur Kuping, Jamur Merang, Jamur Lingzhi Kerang dan Jamur Tiram Merah. Sedangkan untuk pengujian unjuk kerja sistem menggunakan 27 sampel untuk masing- masing jenis jamur. Pengujian unjuk kerja sistem dilakukan menggunakan metode klasifikasi jarak. Hasil pengujian untuk sistem identifikasi citra jamur menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 82% dengan metode ekstraksi ciri Statistik Orde 1 dan metode klasifikasi jarak.
50
Kružić, Ivana, Ivan Jerković, Frane Mihanović, Ana Marušić, Šimun Anđelinović, and Željana Bašić. "Virtual autopsy in legal medicine: literature review and example of application on the mummified remains." Medicine, Law & Society 11, no. 2 (October 22, 2018): 67–90. http://dx.doi.org/10.18690/mls.11.2.67-90.2018.
Full textAbstract:
The virtual autopsy and post-mortem imaging methods are relatively novel methods used in medicine to determine cause and manner of death. They can also be exceptionally useful in the process of identification. Although they have numerous advantages, they are still not implemented in practice to a sufficient extent because the methodology has not yet been validated, and studies that deal with legal and practical implications of those methods are relatively scarce. In this article we describe basic principles and advantages of the methodology, explore related legal and practical issues, and present a case of virtual autopsy in practice on the mummified remains of St. Ivan Olini from Church of St. Blaise in Vodnjan (Croatia).Virtualna obdukcija in postmortalna metoda slikanja sta relativno novi metodi v medicini za ugotovljanje vzroka in načina smrti. Izjemno koristni sta lahko tudi v procesu identifikacije. Kljub številnim prednostim pa se v praksi še vedno ne izvajata v zadovoljivem obsegu, ker metodologija še ni potrjena, študije, ki se ukvarjajo s pravnimi in praktičnimi posledicami teh metod, pa so redke. V tem članku so opisana temeljna načela in prednosti metodologije, preučevana so pravna in praktična vprašanja ter predstavljen primer virtualne obdukcije v praksi na mumificiranih ostankih sv. Ivana Olinija iz cerkve sv. Blaža v Vodnjanu (Hrvaška).