SEGMENTASI CITRA BUAH MENGKUDU MENGGUNAKAN METODE MAHALANOBIS HISTOGRAM THRESHOLDING - MAHALANOBIS FUZZY C-MEANS (MHT-MFCM) DISERTAI OPERASI MORFOLOGI

Metode pengklasteran berbasis jarak Euclidean dapat digunakan untuk melakukan proses segmentasi citra buah mengkudu. Namun, citra buah mengkudu membentuk klaster hyperellipsoid pada ruang fitur. Hal tersebut menyebabkan metode pengklasteran berbasis jarak Euclidean tidak memberikan hasil segmentasi yang cukup akurat. Penelitian ini mengusulkan sebuah metode baru untuk segmentasi citra buah mengkudu menggunakan Mahalanobis Histogram Thresholding-Mahalanobis Fuzzy C-Means (MHT-MFCM) disertai operasi morfologi. Metode yang diusulkan terdiri atas dua tahapan utama yaitu: pengklasteran dan peningkatan akurasi. Berdasarkan hasil eksperimen, diperoleh rata-rata akurasi sebesar 99,45% dengan rata-rata tingkat Missclassification Error sebesar 0,55%. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat memberikan hasil segmentasi yang lebih akurat dibandingkan dengan metode pembandingnya

Teknik Informatika Universitas Cokroaminoto Palopo

Pendidikan merupakan hal sangat penting bagi setiap orang untuk meningkatkan kualitas Sumber Daya Manusia (SDM). Pendidikan merupakan suatu proses untuk mendapatkan pengajaran dan pelatihan, baik itu melalui pendidikan formal, non formal, maupun informal. Oleh karena itu, perludilakukan klasifikasi terhadap tingkat pendidikan anak miskin di Indonesia dengan menggunakan teknik data mining klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tingkat pendidikan anak miskin dengan tingkat kesejahteraan 30% dengan menggunakan algoritma C 4.5 dan Naïve Bayes. Perbandingan dilakukan untuk mendapatkan algoritma klasifikasi dengan tingkat akurasi, presisi, dan recall yang tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 memiliki persentase tingkat akurasi sebesar 90,48% dibandingkan dengan Naïve Bayes yang persentase tingkat akurasinya hanya berkisar 25,32%. Selain itu, nilai presisi dan recall C4.5 yang berkisar antara 0,8-0,9 juga menunjukkan bahwa algoritma C 4.5 lebih baik dibandingkan Naïve Bayes. Sehingga, dalam pengklasifikasian tingkat pendidikan anak miskin, algoritma C4.5 lebih baik dibandingkan Naïve Bayes.s Kata kunci:C4.5, Naïve Bayes, Pendidika

Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan JST

Pepaya merupakan salah satu jenis buah kaya nutrisi yang banyak memberikan manfaat bagi kesehatan. Warna memungkinkan sebuah objek dapat dikenali dan diidentifikasi dengan baik. Sebelumnya telah banyak penelitian yang serupa. Namun dari beberapa penelitian sebelumnya, nilai keakuratan dalam klasifikasinya masih kurang akurat yang dikarenakan menggunakan proses dan metode yang kurang tepat. Sehingga diperlukan sistem pengolahan citra digital menggunakan kecerdasan buatan yang dapat mengklasifikasi tingkat kematangan pada buah papaya dengan menggunakan metode dan proses yang tepat. Pada penelitian ini, kami mengusulkan Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Dengan menggunakan 90 dataset citra pepaya RGB. Proses dan metode yang diusulkan yaitu, akuisisi citra, tahap preprocessing, tahap segmentasi dengan metode otsu, operasi morfologi, kemudian tahap klasifikasi dengan jaringan saraf tiruan. Sehingga pada pengujian dan pelatihan berdasarkan klasifikasi menghasilkan nilai akurasi sebesar 100%. Diharapkan sistem ini dapat membantu pekebun dalam mengklasifikasi tingkat kematangan buah pepaya dan terciptanya pengembangan teknologi budidaya dalam peningkatan produktivitas pepaya

Development of Moodle’s E-Learning as a Media in Mathematical Problem-Solving

The aim of this research is how to design an e-learning application that can be used as a medium in solving mathematical problems for Mathematics Education students at the Islamic Institute of Muhammadiyah Sinjai. The purpose of this research is to produce a product in the form of an e-learning application Moodle as a medium in solving problems. This study was designed using the ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) model. To get a valid and effective application, the validity of the research instrument was tested and the validity of the developed application was tested. Applications that have been implemented are then assessed by research subjects to determine their effectiveness. The research results obtained are: the application of e-learning Moodle as a medium in solving mathematical problems was declared to meet the validity and effectiveness. These results were obtained after being tested for validity by experts, which consisted of validating problem-solving instruments in the form of materials and problem-solving questions, all of which were in the valid category, namely 3.36, where the material aspect was 3.40 and the aspects of problem-solving questions problem is 3.33. Meanwhile, for application validation that is in the very valid category, the average validator value is 3.50. This application was effectively used based on student assessments of the efficiency of the application, display, and use of language which are in the very effective category with an average student assessment of 3.61 with a percentage of 90% so that this application was suitable for problem-solving for Mathematics Education students at the Islamic Institute of Muhammadiyah Sinjai

A NEW MODEL FOR HYDROPONIC LETTUCE NUTRITION ADAPTIVE CONTROL SYSTEM BASED ON FUZZY LOGIC SUGENO METHOD USING ESP32

In the last few years, the terms Smart Agriculture, Smart Farming, Urban Farming, or Precision Farming have been increasingly recognized and growing rapidly. Hydroponics is one part that is currently a trend, both in industrial or household scale businesses and hobbies. One of the most important things to consider in maintaining the quality of hydroponic plant growth is the concentration of nutrients in the water. A series of studies have been conducted to improve the quality of hydroponic plants. However, the developments that have been carried out have not focused on optimal nutritional control. The previous hydroponic plant nutrition control system still used conventional methods, namely the use of a rule base with firm values ​​, and did not consider the quantity and quality of water. Therefore, this study proposes a new model for an adaptive control system for hydroponic lettuce nutrition based on the Fuzzy Logic Sugeno method using ESP32. The fuzzy logic Sugeno method is used to create a new model of the inference system for determining the amount of nutrient dosage based on supporting data obtained from sensors installed on hydroponic growing media. Compared with the conventional method, the resulting test results show that the proposed method can adapt the amount of added nutrients, provide optimal nutrient addition output, and prevent excess nutrient additions that can potentially accumulate toxic ions in water that degrade water quality

MEMBANGUN JIWA KEWIRAUSAHAAN DAN KEMANDIRIAN PEMUDA MELALUI KERAJINAN LIMBAH BAN BEKAS DAN WORKSHOP KONTENT DIGITAL

Kawasan Antang dan sekitarnya berlokasi di wilayah pinggiran kota Makassar dan cukup terkenal karena merupakan Tempat Pemrosesan Akhir (TPA Antang) se-kota Makassar. Terdapat beberapa kategori sampah di TPA ini yaitu : sampah basah, sampah kering, sampah yang bisa didaur ulang, yang tidak bisa didaur ulang. Secara garis besar ada dua permasalahan yang bisa diselesaikan dengan implementasi PKM ini, yakni masalah sampah dan pengangguran. Keterbatasan pengetahuan penduduk sekitar mengakibatkan sampah yang sebenarnya masih dapat diolah ini terbuang begitu saja. Disisi lain pengangguran pada usia produktif merupakan permasalahan yang sampai saat ini masih menjadi persoalan hidup yang belum dapat diatasi sepenuhnya oleh pemerintah pusat maupun pemerintah di kota Makassar khususnya di daerah TPA Antang. Jumlah penduduk usia kerja terus bertambah sedangkan lapangan kerja belum cukup tersedia bagi para pencari kerja. Terlebih tidak adanya skill dan kompetensi yang dimiliki semakin mempersulit mereka untuk mendapatkan pekerjaan. Oleh karena itu, kami mengusulkan program pelatihan kemandirian pemuda antang Makassar untuk mengatasi permasalahan di atas. Program ini muncul dari ide untuk memberikan keterampilan kepada pemuda Antang dengan memanfaatkan salah satu jenis limbah yakni ban sepeda motor bekas dan ban mobil bekas untuk diolah menjadi produk layak pakai untuk mainan dan hiasan rumah dan pekarangan. Selain berbentuk mainan, olahan ban bekas bisa juga berupa aksesoris berupa pot bunga bermotif dan lain-lain. Kegiatan pelatihan kemandirian terbagi menjadi tiga tahapan, yakni tahap persipan, tahap pelatihan mengolah ban bekas dan tahap pelatihan promosi dan pemasaran hasil olahan melalui media digital. Pihak RT setempat sangat berterima kasih dengan pelaksanaan kegiatan ini karena akan membangun kepercayaan diri pemuda sekitar lokasi TPA Antang dan membangkitkan jiwa entrepreneurship yang mandiri, kreatif, inovatif dan berdaya saing. Selain itu, menumbuhkan minat kreativitas lainnya untuk memanfaatkan jenis sampah lain yang memungkinkan untuk didaur ulan

Penerapan Data Mining Dalam Mengklasifikasikan Tingkat Kasus Covid-19 di Sulawesi Selatan Menggunakan Algoritma Naive Bayes

COVID-19 adalah penyakit yang disebabkan oleh virus Corona baru, yaitu SARS-CoV-2. Gejala paling umum yang dirasakan oleh korban COVID-19 adalah demam, batuk kering, dan mudah lelah. Virus ini menyebar hampir ke seluruh negara termasuk Indonesia. Penularan virus secara langsung antar manusia akan mengakibatkan peningkatan jumlah kasus. Sejauh ini, terdapat lebih dari 100 kandidat vaksin COVID-19 yang sedang dikembangkan, dan diantaranya masih dalam tahap uji coba. Namun, vaksin yang benar-benar efektif untuk COVID-19 belum ditemukan. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan tingkat kasus COVID-19 di Sulawesi Selatan sebagai salah satu upaya antisipasi terhadap persebaran virus Corona dan mengurangi jumlah kasus COVID-19. Metode yang dilakukan pada penelitian ini yaitu menggunakan salah satu algoritma data mining yaitu Algoritma Naive Bayes sebagai algoritma klasifikasi dimana pada penelitian ini menggunakan 23 data latih dengan data 2 diantaranya tidak diklasifikasikan dengan tepat sehingga hanya menghasilkan akurasi sebesar 91

SEGMENTASI CITRA BUAH JERUK IMPOR DENGAN MAHALANOBIS FUZZY C-MEANS DAN OPERASI MORFOLOGI

Metode pengklasteran berbasis jarak Euclideandapat digunakan untuk melakukan proses segmentasi citra buah jeruk impor. Namun ketika pencahayaan pada citra tidak merata, hasil segmentasi menjadi tidak akurat. Penelitian ini mengusulkan sebuah metode baru untuk segmentasi citra buah jeruk impor dengan Mahalanobis Fuzzy C-Meansdan operasi morfologi. Metode yang diusulkan terdiri atas dua tahapan utama yaitu: pengklasteran dan peningkatan akurasi. Berdasarkan hasil ekperimen, diperoleh rata-rata akurasi sebesar 99,7% dengan rata-rata tingkat MissclassificationError sebesar 0,3%. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat memberikan hasilsegmentasi yang akurat walaupun citra terganggu oleh pencahayaan yang tidak merata. Kata kunci: Segmentasi, Mahalanobis Fuzzy C-Means, Operasi Morfologi, Citra Jeruk

MEMBANGUN JIWA KEWIRAUSAHAAN DAN KEMANDIRIAN PEMUDA MELALUI KERAJINAN LIMBAH BAN BEKAS DAN WORKSHOP KONTENT DIGITAL

Kawasan Antang dan sekitarnya berlokasi di wilayah pinggiran kota Makassar dan cukup terkenal karena merupakan Tempat Pemrosesan Akhir (TPA Antang) se-kota Makassar. Terdapat beberapa kategori sampah di TPA ini yaitu : sampah basah, sampah kering, sampah yang bisa didaur ulang, yang tidak bisa didaur ulang. Secara garis besar ada dua permasalahan yang bisa diselesaikan dengan implementasi PKM ini, yakni masalah sampah dan pengangguran. Keterbatasan pengetahuan penduduk sekitar mengakibatkan sampah yang sebenarnya masih dapat diolah ini terbuang begitu saja. Disisi lain pengangguran pada usia produktif merupakan permasalahan yang sampai saat ini masih menjadi persoalan hidup yang belum dapat diatasi sepenuhnya oleh pemerintah pusat maupun pemerintah di kota Makassar khususnya di daerah TPA Antang. Jumlah penduduk usia kerja terus bertambah sedangkan lapangan kerja belum cukup tersedia bagi para pencari kerja. Terlebih tidak adanya skill dan kompetensi yang dimiliki semakin mempersulit mereka untuk mendapatkan pekerjaan. Oleh karena itu, kami mengusulkan program pelatihan kemandirian pemuda antang Makassar untuk mengatasi permasalahan di atas. Program ini muncul dari ide untuk memberikan keterampilan kepada pemuda Antang dengan memanfaatkan salah satu jenis limbah yakni ban sepeda motor bekas dan ban mobil bekas untuk diolah menjadi produk layak pakai untuk mainan dan hiasan rumah dan pekarangan. Selain berbentuk mainan, olahan ban bekas bisa juga berupa aksesoris berupa pot bunga bermotif dan lain-lain. Kegiatan pelatihan kemandirian terbagi menjadi tiga tahapan, yakni tahap persipan, tahap pelatihan mengolah ban bekas dan tahap pelatihan promosi dan pemasaran hasil olahan melalui media digital. Pihak RT setempat sangat berterima kasih dengan pelaksanaan kegiatan ini karena akan membangun kepercayaan diri pemuda sekitar lokasi TPA Antang dan membangkitkan jiwa entrepreneurship yang mandiri, kreatif, inovatif dan berdaya saing. Selain itu, menumbuhkan minat kreativitas lainnya untuk memanfaatkan jenis sampah lain yang memungkinkan untuk didaur ulang

DOCUMENT CLUSTERING BY DYNAMIC HIERARCHICAL ALGORITHM BASED ON FUZZY SET TYPE-II FROM FREQUENT ITEMSET

One of ways to facilitate process of information retrieval is by performing clustering toward collection of the existing documents. The existing text documents are often unstructured. The forms are varied and their groupings are ambiguous. This cases cause difficulty on information retrieval process. Moreover, every second new documents emerge and need to be clustered. Generally, static document clustering method performs clustering of document after whole documents are collected. However, performing re-clustering toward whole documents when new document arrives causes inefficient clustering process. In this paper, we proposed a new method for document clustering with dynamic hierarchy algorithm based on fuzzy set type - II from frequent itemset. To achieve the goals, there are three main phases, namely: determination of key-term, the extraction of candidates clusters and cluster hierarchical construction. Based on the experiment, it resulted the value of F-measure 0.40 for Newsgroup, 0.62 for Classic and 0.38 for Reuters. Meanwhile, time of computation when addition of new document is lower than to the previous static method. The result shows that this method is suitable to produce solution of clustering with hierarchy in dynamical environment effectively and efficiently. This method also gives accurate clustering result