Biometric Analysis of Leaf Venation Density Based on Digital Image

The density level in the leaf venation type has different characteristics. These different characteristics explain the environment in which plants grow, such as habitat, vegetation, physiology and climate. This research aims to measure of leaf venation density, leaf venation feature analysis and then identifying plants based on venation type. Stages of this research include leaf image data collection, segmentation, vein detection, feature extraction, feature selection, classification, evaluation and ending with analysis. The results of this study indicate that the level of leaf venation density is quite good is the type of venation paralellodromous, acrodromous and pinnate. Based on the selection of features using Boruta Algorithm, obtained 19 most important features that represent the type of leaf venation. This is reinforced by the average of accuracy produced at the time of classification using SVM, which amounted to 77.57%

Rancang Bangun Web Service Api Dan Dokumentasi Rest Api Web Portal Unit Kegiatan Mahasiswa Di Politeknik Negeri Lampung

Currently, the student activity unit of the Lampung State Polytechnic itself already has a website that is connected to the official website of the Lampung State Polytechnic. Based on the results of research on 8 student activity units in Polinela, the web is considered to still not meet the needs of each student activity unit of the State Polytechnic in Lampung. then it is necessary to develop a backend system based on the Application Programming Interface (API) that can be implemented to create an Application and Mobile-based web. So an API-based system can be produced with a Representational State Transfer (REST) architecture and web REST API documentation portal for student activity units of the State Polytechnic in Lampung to make it easier for frontend developers to create a webSaat ini Unit kegiatan mahasiswa politeknik negeri lampung sendiri sudah memiliki webiste yang terhubung dengan web resmi milik Politeknik Negeri Lampung. Berdasarkan hasil penelitian kepada 8 unit kegiatan mahasiswa  yang ada di POLINELA, web tersebut dinilai masih belum memenuhi kebutuhan dari setiap Unit Kegiatan Mahasiswa Politeknik Negeri Lampung. maka perlu dibuat sebuah pengembangan sistem backend berbasis Application Programming Interface (API) yang dapat di implementasikan untuk membuat web berbasis Aplikasi dan Mobile. Maka dapat di hasilkan sistem berbasis API dengan arsitektur Representational State Transfer (REST) dan dokumentasi REST API web portal unit kegiatan mahasiswa Politeknik negeri lampung agar memudahkan frontend developer membuat sebuah we

PENDAMPINGAN DIGITAL MARKETING PADA PELAKU UMKM DALAM UPAYA PENINGKATAN EFISIENSI PENJUALAN DI ERA TRANSISI MENUJU ENDEMI COVID-19

Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) merupakan sektor penting penunjang perekonomian masyarakat. Pandemi Covid-19, berdampak negatif berupa penurunan pendapatan secara drastis akibat kendala pemasaran produk. Setelah lebih dari 2 (dua) tahun, kondisi new normal saat ini mengakibatkan kebiasaan hidup masyarakat yang sangat tergantung pada pemanfaatan teknologi informasi.  Adaptasi kehidupan di masa transisi memberikan manfaat salah satunya adalah digitalisasi pemasaran.  Pendampingan bagi mitra UMKM untuk mampu bangkit dan berkembang melalui adaptasi teknologi online pada sistem penjualan produk sangat diperlukan, terutama bagi UMKM yang berada di daerah perkotaan dimana ketersediaan akses internet tersedia cukup.  Salah satu UMKM yang mengalami dampak ini adalah UMKM Bunga Bakery Lampung. Kegiatan pendampingan digitalisasi pemasaran dilakukan dalam 3 (tiga) tahapan yaitu tahap edukasi, pendampingan, dan evaluasi keberlanjutan.  Edukasi diberikan untuk meningkatkan pengetahuan dan pemahaman mitra tentang berbagai platform pemasaran digital. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa pengetahuan dan pemahaman mitra terhadap digitalisasi pemasaran meningkat. Tahap pendampingan dilakukan dengan praktik pembuatan dan implementasi platform pemasaran digital seperti akun bisnis pada Watsapp, google map, instagram dan facebook yang terintegrasi.  Kegiatan pendampingan dilakukan untuk memastikan bahwa mitra telah mampu mengaplikasikan teknologi dan edukasi yang diberikan. Tahap ketiga adalah evaluasi dan keberlanjutan dengan melakukann pemantauan aplikasi media online yang telah diterapkan oleh mitra.  Kegiatan ini dilakukan untuk memastikan bahwa mitra dapat menerapkan digital marketing secara mandiri dan terus menerus. Pada akhirnya outcomes yang diharapkan dapat dicapai oleh mitra sebagai pelaku UMKM adalah meningkatkan skala ekonomi UMKM. sebagai salah satu penggerak ekonomi di masyarakat.   Kata kunci : endemi covid-19, ekonomi masyarakat, pemasaran digital     Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) merupakan sektor penting penunjang perekonomian masyarakat. Pandemi Covid-19, berdampak negatif berupa penurunan pendapatan secara drastis akibat kendala pemasaran produk. Setelah lebih dari 2 (dua) tahun, kondisi new normal saat ini mengakibatkan kebiasaan hidup masyarakat yang sangat tergantung pada pemanfaatan teknologi informasi.  Adaptasi kehidupan di masa transisi  memberikan manfaat salah satunya adalah digitalisasi pemasaran.  Pendampingan bagi mitra UMKM untuk mampu bangkit dan berkembang melalui adaptasi teknologi online pada sistem penjualan produk sangat diperlukan, terutama bagi UMKM yang berada di daerah perkotaan dimana ketersediaan akses internet tersedia cukup.  Salah satu UMKM yang mengalami dampak ini adalah UMKM Bunga Bakery Lampung. Kegiatan pendampingan digitalisasi pemasaran dilakukan dalam 3 (tiga) tahapan yaitu tahap edukasi, pendampingan, dan evaluasi keberlanjutan.  Edukasi diberikan untuk meningkatkan pengetahuan dan pemahaman mitra tentang berbagai platform pemasaran digital. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa pengetahuan dan pemahaman mitra terhadap digitalisasi pemasaran meningkat. Tahap pendampingan dilakukan dengan praktik pembuatan dan implementasi platform pemasaran digital seperti akun bisnis pada Watsapp, google map, instagram dan facebook yang terintegrasi.  Kegiatan pendampingan dilakukan untuk memastikan bahwa mitra telah mampu mengaplikasikan teknologi dan edukasi yang diberikan. Tahap ketiga adalah evaluasi dan keberlanjutan dengan melakukann pemantauan aplikasi media online yang telah diterapkan oleh mitra.  Kegiatan ini dilakukan untuk memastikan bahwa mitra dapat menerapkan digital marketing secara mandiri dan terus menerus. Pada akhirnya outcomes yang diharapkan dapat dicapai oleh mitra sebagai pelaku UMKM adalah meningkatkan skala ekonomi UMKM. sebagai salah satu penggerak ekonomi di masyarakat.      Kata kunci : endemi covid-19, ekonomi masyarakat, pemasaran digital &nbsp

PERANCANGAN BUKU ELEKTRONIK PADA PELAJARAN MATEMATIKA BANGUN RUANG SEKOLAH DASAR BERBASIS AUGMENTED REALITY

Augmented Reality (AR) Book dapat digunakan sebagai langkah dalam meningkatkan pembelajaran dan pengajaran di sekolah dasar. Hal ini disebabkan AR dapat memberikan siswa kemampuan untuk belajar yang interaktif di berbagai tempat serta waktu yang mereka inginkan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan MathARbook atau Mathematics AR Book, yaitu suatu prototype buku Matematika tingkat Sekolah Dasar yang kontennya ditampilkan dalam AR. Konten materi pada buku Matematika ini antara lain bangun datar dan bangun ruang. Selanjutnya, pengembangan aplikasi memanfaatkan teknologi AR yang menggabungkan elemen-elemen multimedia seperti teks, gambar, video, animasi, dan suara. Metode yang digunakan dalam pengembangan aplikasi adalah prototyping, sehinga diharapkan aplikasi ini sesuai dengan kebutuhan pengguna. Pengujian aplikasi dilakukan menggunakan ISO 9126-functionality terhadap guru matematika yang mengajar di salah satu sekolah dasar di Bandar Lampung. Hasil pengujian diperoleh 100% guru menerima aplikasi yang telah dikembangkan, sehingga dapat dikatakan aplikasi layak untuk digunakan dan dapat digunakan sebagai alteratif bahan ajar matematika di sekolah dasar

Identification of Venation Type Based on Venation Density using Digital Image Processing

Leaf venation is one biometric feature of leaves that have an important role in growth processes of the plant, and to determine the relationship of the plant physiology and the environment in which plants grow. At every different environment, plants have different types of leaf venation. It can be seen from the level of the leaf vein density. In this study, the feature of leaf vein density was used to identify the leaves based on venation type. The venation density features obtained from segmentation, vein detection, and density feature extraction of leaf venation. Identification of the venation type was made using the artificial neural network (ANN). The results of this study indicate that the proposed method can classify the leaf correctly image based on the venation type. On the dataset with 324 samples, the accuracy of 82.71% was obtained. This shows that the leaf vein density features allow use as a plant identifier.Keywords: leaf vein density, vein detection, density feature extraction, artificial neural networ

Pengembangan E-Learning Pada Mata Pelajaran Produktif TKJ Berbasis eFront Virtual Learning di SMKN 5 Malang

ABSTRAK Ambarwari, Agus. 2014. Pengembangan E-Learning Pada Mata Pelajaran Produktif TKJ Berbasis eFront Virtual Learning di SMKN 5 Malang. Skripsi, S1 Pendidikan Teknik Informatika, Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Malang. Pembimbing: (1) Dr. Hakkun Elmunsyah, S.T., M.T., (2) Heru Wahyu Herwanto, S.T., M.Kom. Kata Kunci: E-learning, Mata Pelajaran Produktif TKJ, eFront, Virtual Learning.    Perkembangan teknologi yang begitu pesat sangat berpengaruh terhadap dunia pendidikan. Institusi pendidikan yang tidak menerapkan teknologi kususnya komputer ini akan kalah bersaing. Pada saat ini, sekolah mulai diperkenalkan pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi (TIK). Dengan pendayagunaan komputer dalam proses pembelajaran, setidaknya teknologi informasi dan komunikasi menempati tiga peranan, yakni sebagai konten pembelajaran, sebagai media pembelajaran, dan sebagai alat belajar. Dalam perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) yang pesat ini, di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) pada umunya belum didukung dengan proses pembelajaran yang maksimal yang memanfaatkan media pembelajaran berbasis e-learning, salah satunya adalah di SMKN 5 Malang.    Tujuan dari pengembangan ini adalah untuk menghasilkan sebuah produk media pembelajaran berbasis e-learning pada mata pelajaran sistem operasi kelas X jurusan TKJ di SMKN 5 Malang, dengan materi yang mudah dipahami dan tersusun secara sistematis untuk menunjang kegiatan belajar mengajar. Selain itu, dilakukan uji kelayakan produk yang dikembangkan sebagai media pembelajaran yang interaktif untuk diterapkan di sekolah.    Pada pengembangan media pembelajaran ini, pengembang menggunakan aplikasi LMS eFront yang dikembangkan dengan menggunakan metode Analisys Design Development Implementation Evalate (ADDIE) yang sudah disesuaikan dengan objek penelitian. Pengambilan data validasi pada pengembangan ini yaitu dengan kuesioner. Kuesioner yang digunakan terdiri dari tiga jenis berdasarkan responden, yaitu untuk ahli media, ahli kelayakan sistem proses belajar mengajar, dan peserta didik.    Hasil uji coba produk yang dilakukan pada 3 (tiga) responden tersebut diperoleh hasil sebagai berikut: (1) ahli media menyatakan produk ini valid dan layak digunakan dengan persentase 95,59%; (2) ahli kelayakan sistem proses belajar mengajar menyatakan produk ini valid dan layak digunakan dengan persentase 91,02%; (3) peserta didik SMKN 5 Malang menyatakan produk ini valid dan layak digunakan dengan persentase 87,29%; 84,05%; 80,83%; 82,76%. Dengan demikian media pembelajaran yang dikembangkan sudah memenuhi kriteria valid dan layak untuk digunakan dalam pembelajaran

Analisis Pengaruh Data Scaling Terhadap Performa Algoritma Machine Learning untuk Identifikasi Tanaman

Data scaling has an important role in preprocessing data that has an impact on the performance of machine learning algorithms. This study aims to analyze the effect of min-max normalization techniques and standardization (zero-mean normalization) on the performance of machine learning algorithms. The stages carried out in this study included data normalization on the data of leaf venation features. The results of the normalized dataset, then tested to four machine learning algorithms include KNN, Naïve Bayesian, ANN, SVM with RBF kernels and linear kernels. The analysis was carried out on the results of model evaluations using 10-fold cross-validation, and validation using test data. The results obtained show that Naïve Bayesian has the most stable performance against the use of min-max normalization techniques as well as standardization. The KNN algorithm is quite stable compared to SVM and ANN. However, the combination of the min-max normalization technique with SVM that uses the RBF kernel can provide the best performance results. On the other hand, SVM with a linear kernel, the best performance is obtained when applying standardization techniques (zero-mean normalization). While the ANN algorithm, it is necessary to do a number of trials to find out the best data normalization techniques that match the algorithm.Data scaling memiliki peran penting dalam praproses data yang berdampak pada kinerja dari algoritme machine learning. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh teknik normalisasi min-max dan standarisasi (normalisasi zero-mean) terhadap performa algoritme machine learning. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini diantaranya pada dataset fitur venasi daun dilakukan normalisasi data. Hasil dari dataset yang telah dinormalisasi, kemudian diujikan ke empat algoritme machine learning antara lain KNN, Naïve Bayesian, ANN, SVM dengan kernel RBF dan kernel linear. Analisis dilakukan pada hasil evaluasi model menggunakan 10-fold cross validation, dan validasi menggunakan data uji. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa Naïve Bayesian memiliki performa paling stabil terhadap penggunaan teknik normalisasi min-mix maupun standarisasi. Untuk algoritme KNN cukup stabil dibandingkan dengan SVM dan ANN. Namun, kombinasi antara teknik normalisasi min-max dengan SVM yang menggunakan kernel RBF dapat memberikan hasil performa terbaik. Disisi lain, SVM dengan kernel linear, performa terbaik diperoleh ketika menerapkan teknik standarisasi (normalisasi zero-mean). Sedangkan algoritme ANN, perlu dilakukan beberapa kali ujicoba untuk mengetahui teknik normalisasi data terbaik yang sesuai dengan algoritme tersebut

Sistem Pemantau Kondisi Lingkungan Pertanian Tanaman Pangan dengan NodeMCU ESP8266 dan Raspberry Pi Berbasis IoT

The increasing need for food is not in line with the clearing of agricultural land for food crops. So that the effort to increase the productivity of agricultural products is by applying precision agriculture. However, in reality, precision agriculture is difficult to apply to conventional processes, where farmers come to the farm, collect data, then carry out maintenance. This method will make production results not optimal because maintenance is not done accurately. This study introduces a monitoring system for environmental conditions based on the Internet of Things (IoT) for agricultural land, where trials are carried out in a greenhouse. The system that has been developed consists of several sensors designed to collect information related to agricultural environmental conditions, including DHT22 sensor (temperature and humidity), DS18B20 sensor (soil temperature), soil moisture sensor (moisture content in the soil), and BH1750 sensor (light intensity). Based on the Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) protocol, the data is sent to a gateway (Raspberry Pi) and a local server via a wireless network to be stored in a database. By using the Node-RED Dashboard, the received sensor data is then displayed on the browser every time the sensor sends data. In addition, the local server also publishes sensor data to the public MQTT broker so that sensor data can be accessed through the MQTT Dashboard application on a smartphone. The results of testing for 25 days of the system running obtained an average success of the system in storing data of 99.64%.Kebutuhan pangan yang semakin meningkat tidak sejalan dengan pembukaan lahan pertanian untuk tanaman pangan. Sehingga upaya untuk meningkatkan produktivitas hasil pertanian yaitu dengan menerapkan pertanian presisi. Namun, pada kenyataannya pertanian presisi sulit diterapkan pada proses konvensional, dimana petani mendatangi lahan pertanian, mengambil data, lalu melakukan pemeliharaan. Cara tersebut akan membuat hasil produksi tidak maksimal karena pemeliharan tidak dilakukan secara akurat. Penelitian ini memperkenalkan sistem pemantau kondisi lingkungan berbasis Internet of Things (IoT) untuk lahan pertanian, dimana ujicoba dilakukan di dalam greenhouse. Sistem yang telah dikembangkan terdiri dari beberapa sensor yang didesain untuk mengumpulkan informasi terkait kondisi lingkungan pertanian, diantaranya sensor DHT22 (suhu dan kelembaban udara), sensor DS18B20 (suhu tanah), sensor soil moisture (kadar air pada tanah), dan sensor BH1750 (intensitas cahaya). Berbasis protokol Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), data tersebut dikirim ke gateway (Raspberry Pi) dan server lokal melalui jaringan nirkabel untuk disimpan di dalam database. Dengan menggunakan Node-RED Dashboard, data sensor yang diterima kemudian ditampilkan pada browser setiap sensor mengirimkan data. Selain itu, server lokal juga melakukan publish data sensor ke public MQTT broker agar data sensor dapat diakses melalui aplikasi MQTT Dashboard di smartphone. Hasil pengujian selama 25 hari sistem berjalan, diperoleh rata-rata keberhasilan sistem dalam menyimpan data sebesar 99.64%