Identifikasi Gejala Penyakit Tanaman Jeruk Melalui Pengolahan Citra

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

Image Processing Bentuk Jarimatika Dengan Deteksi Canny Dan Ektraksi Momen Hu

Ilmu Processing merupakan sub keilmuan Computer vision pada Artifical Intelegence, yang membantu dalam analisis akan kebutuhan informasi dengan obyek citra. Pada konsep pembelajaran jarimatika peranan jari membantu informasi dalam mempermudah hitungan matematika. Jarimatika merupakan teknik belajar matematika praktis bagi siswa dengan menggunakan jari pada 2 belah tangan kanan dan kiri. Namun obyek citra perlu dianalisis terlebih dahulu dengan menggunakan metode dan konsep penyelesaiannya. Pengembangan dan pengujian dilakukan dan dikembangkan secara terus menerus demi kemajuan manusia khususnya pendidikan. Aplikasi pengenalan bentuk jari diproses dengan metode image processing dengan teknik filtering Gausian Blur, resize, grayscale, dan teknik segmentasi dengan menggunakan deteksi tepi Canny dan deteksi contour, dilanjutkan dengan dilation. Ekstraksi ciri menggunakan Moment Hu dari hasil citra kontur Dari hasil segmentasi dan deteksi tepi memberikan hasil obyek dapat menunjukan tepian dengan jelas dan penebalan dengan dilasi untuk memperkuat tepian citra, sehingga membantu dalam penentuan nilai kontur. Hasil citra direkomendasikan pada proses pembelajaran data sehingga memastikan apakah citra jarimatika dikenal bentuknya secara berbeda atau tidak, yang selanjutnya dapat dikembangkan pada penerapan pola jari pada machine learning untuk jarimatika

Segmentasi Canny Dan Otsu pada Citra Daun Jeruk Tidak Sehat

Pengolahan objek digital merupakan dasar dari identifikasi citra digital, melibatkan knowledge sebagai interprestasi informasi secara visual dengan menggunakan metode yang terkait untuk diimplementasikan. Daun jeruk yang tidak sehat disebabkan oleh gejala penyakit tanaman, dengan ditandai adanya noda (spot). Adanya kemiripan bentuk dan warna daun antara citra, maka penciri tekstur digunakan sebagai dasar dalam penelitian ini.Sistem yang dibangun diharapkan sebagai solusi untuk melakukan segmentasi terhadap daun tanaman jeruk melalui pengolahan citra, dengan melibatkan metode dan konsep. Tahapan proses yang dilakukan adalah file name, preprocessing, dan segmentation. Metode preprocessing dengan resize, clipping, normalisasi dan RGB ke gray. Segmentation dengan menggunakan Canny dan Otsu.Hasil pengamatan citra sejumlah 20 data untuk kategori penyakit Kudis 10 data , dan penyakit Kanker 10 data. Analisa hasil segmentasi Canny dapat mendeteksi jelas bercak pada noda gejala penyakit Kanker dan hanya sebagian dari penyakit Kudis. Segmentasi Otsu dapat mendeteksi jelas bercak pada noda gejala penyakit Kudis dan juga Kanker. Segmentasi dengan Canny, dipengaruhi juga oleh tulang dan lekukan daun yang tebal, sehingga dapat menimbulkan tepian yang muncul dan berdekatan pada noda penyakit Kudis. Segmentasi Otsu, dipengaruhi juga oleh lekukan dan ketebalan daun, sehingga dapat menimbulkan warna gelap yang muncul dan berdekatan pada noda penyakit

Edukasi Tata Surya Menggunakan Teknologi Augmented Reality

Augmented Reality (AR) adalah teknologi yang menggabungkan objek dunia virtual atau dunia maya dengan dunia nyata. Teknologi ini pada umumnya dikembangkan pada PC dekstop seiring kemajuan teknologi banyak aplikasi yang mengadopsi teknologi ini kedalam sebuah aplikasi smartphone. Penerapan teknologi ini dapat membantu memfasilitasi dalam pembelajaran dengan menampilkan objek 3D dan animasi yang diharapkan membuat lebih memahami materi mengenai tata surya. Media AR ini juga merupakan alat bantu ajar untuk melengkapi metode pembelajaran yang sudah ada sebelumnya agar lebih menunjang program pembelajaran dalam membantu penyampaian materi tentang tata surya. Dalam membangun aplikasi AR menggunakan Unity 3D dan Vuforia untuk membangun aplikasi AR Tata Surya dari tahap awal sampai tahap akhir pembuatan aplikasi, yang mana beberapa tahap tersebut terdiri dari: concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Karakter planet yang dibangun dalam aplikasi ada 9 planet terdiri dari Matahari, Merkurius, Venus, Bumi, Mars, Yupiter, Saturnus, Uranus, Neptunus. Aplikasi tata surya memiliki 2 marker yaitu marker planet dan marker tata surya sebagai penanda untuk menampilkan objek 3D. Aplikasi Augmented Reality ini mendukung pembelajaran pengenalan tata surya  berbasis Android, minimal versi 5. Karakter dan navigasi menggunakan layar sentuh untuk memunculkan obyek planet dan penjelasanny

Pemilihan Notebook Pada “Das Computer” dengan Pendekatan Metode Weighted Product

Faktor pendukung saat sistem diterapkan memerlukan suatu metode dan konsep penyelesaian, tujuannya memberikan dukungan informasi keputusan beberapa data yang akan direkomendasikan berdasarkan kriteria tertentu. Sistem berbasis web tidak asing pada era sekarang, kemudahannya dalam informasi dan layanan. costumer atau pengunjung sebuah toko komputer dimudahkan dengan adanya sistem berbasis web, untuk melihat rekomendasi penjualan yang tersedia dari suatu toko tanpa dibatasi area dan waktu. Informasi rekomendasi disajikan melalui sebuah sistem menggunakan metode  Weighted Product (WP), dimana metode ini dapat membantu memberikan informasi alternatif dari penyelesaian problem pemilihan notebook, metode ini membantu dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM.) Sistem rekomendasi keputusan berdasarkan pada 6 kriteria, kriteria ditetapkan dari hasil kuisioner costumer. Informasi hasil perhitungan sejumlah data antara manual dengan sistem menunjukan kesesuaian, sehingga grafik rekomendasi memberikan perangkingan yang jelas terhadap sejumlah data. Sistem ini dapat membantu memberikan informasi pemilihan notebook dari toko DAS Computer berbasis web dengan update data yang dapat dilakukan sewaktu-waktu oleh pengelola dengan metode perhitungan yang otomatis berjalan di sistem. &nbsp

Peningkatan Mutu Kinerja Prajurit TNI-AD Raider 631 Yonif Antang dalam Bidang Administrasi Perkantoran di Palangka Raya

Penguasaan teknologi menuntut setiap prajurit/ anggota TNI-AD pemegang peranan administrasi perkantoran untuk dapat memanfaatkan dalam mendukung pelayanan dan perbaikan kinerja dalam tata kelola di perkantoran Komando Resor Militer 102/ Panju Panjung Batalyon Infanteri Raider 631 Antang . Hingga saat ini perkembangan fasilitas dan dukungan software office dalam memudahkan tata kelola dokumen masih blum dapat dimanfaatkan secara maksimal dikalangan para Prajurit TNI-AD Asmil Raider 631 Yonif Antang. Faktor inilah yang memberikan peluang bagi pakar dalam bidang tehnologi untuk berperan membantu masyarakat dalam pendayagunaan teknologi sehingga mereka dapat memahami dan mengerti lebih lanjut tentang kemanfaatannya. Proposal ini diharapkan dapat memberikan kontribusi kepada masyarakat khususnya anggota/prajurit TNI-AD untuk mengenal, memahami, menggunakan dan mempraktekan secara langsung kemanfaatan teknologi dalam mendukung penyelesaian permasalahan dokumentasi ataupun administrasi perkantoran. Pelaksanaan pelatihan dilakukan di Perkantoran Kantor Mayonif Raider 631 Antang terletak di Tjilik Riwut Km. 6 Palangka Raya dan masih berada diwilayah kota. Software dukung yang digunakan dan dimanfaatkan adalah Microsoft Office, yang merupakan sebuah sofware yang banyak menyediakan fasilitas dukungan dalam pengeolaan dokumen dan data yang merupakan salah satu kegiatan administrasi perkantoran. Melalui keluaran yang ingin dicapai pengusul maka masyarakat dapat memanfaatkannya Microsoft Office dan seluk beluknya dalam penanganan problem adminstrasi. Software Grafis akan mendukung desain gambar dan Software Browsher dan media Sosial yang mendukung komunikasi elektronik jarak jauh baik untuk pengiriman dokumen ataupun data. Perpaduan ketiga software aplikasi bantu tersebut yang perlu diperkenalkan pengelolaannya sehingga membantu kinerja administrasi perkantoran.Instruksi berikut merupakan panduan untuk mempersiapkan artikel untuk diterbitkan dalam Jurnal Pengabdian Masyarakat J-DINAMIKA.Gunakan dokumen ini sebagai template jika anda menggunakan Microsoft Word.Penguasaan teknologi menuntut setiap prajurit/ anggota TNI-AD pemegang peranan administrasi perkantoran untuk dapat memanfaatkan dalam mendukung pelayanan dan perbaikan kinerja dalam tata kelola di perkantoran Komando Resor Militer 102/ Panju Panjung Batalyon Infanteri Raider 631 Antang . Hingga saat ini perkembangan fasilitas dan dukungan software office dalam memudahkan tata kelola dokumen masih blum dapat dimanfaatkan secara maksimal dikalangan para Prajurit TNI-AD Asmil Raider 631 Yonif Antang. Faktor inilah yang memberikan peluang bagi pakar dalam bidang tehnologi untuk berperan membantu masyarakat dalam pendayagunaan teknologi sehingga mereka dapat memahami dan mengerti lebih lanjut tentang kemanfaatannya. Proposal ini diharapkan dapat memberikan kontribusi kepada masyarakat khususnya anggota/prajurit TNI-AD untuk mengenal, memahami, menggunakan dan mempraktekan secara langsung kemanfaatan teknologi dalam mendukung penyelesaian permasalahan dokumentasi ataupun administrasi perkantoran. Pelaksanaan pelatihan dilakukan di Perkantoran Kantor Mayonif Raider 631 Antang terletak di Tjilik Riwut Km. 6 Palangka Raya dan masih berada diwilayah kota. Software dukung yang digunakan dan dimanfaatkan adalah Microsoft Office, yang merupakan sebuah sofware yang banyak menyediakan fasilitas dukungan dalam pengeolaan dokumen dan data yang merupakan salah satu kegiatan administrasi perkantoran. Melalui keluaran yang ingin dicapai pengusul maka masyarakat dapat memanfaatkannya Microsoft Office dan seluk beluknya dalam penanganan problem adminstrasi. Software Grafis akan mendukung desain gambar dan Software Browsher dan media Sosial yang mendukung komunikasi elektronik jarak jauh baik untuk pengiriman dokumen ataupun data. Perpaduan ketiga software aplikasi bantu tersebut yang perlu diperkenalkan pengelolaannya sehingga membantu kinerja administrasi perkantoran.Instruksi berikut merupakan panduan untuk mempersiapkan artikel untuk diterbitkan dalam Jurnal Pengabdian Masyarakat J-DINAMIKA.Gunakan dokumen ini sebagai template jika anda menggunakan Microsoft Word

Dempster Shafer untuk Sistem Diagnosa Gejala Penyakit Kulit pada Kucing

Expert System which is a branch of Artifical Intelligence, who learned about the estimation or decision-making ability of an expert. Methods and concepts are still needed in solving the problem of diagnosis, with engineering calculations involve computing systems., given the level of need for information and resolving cases. The application development is aimed at implementing the knowledge of an expert into a program that can help in diagnosing the symptoms of skin health problems in cats. Dempster Shafer (DS) is a method that is non monotonous in solving the problem of uncertainty due to the addition or subtraction of new facts.The system is made to diagnose the type of skin disease in cats after applying the method of DS. The system can also perform data management if there is a data change disease, symptoms, treatment solutions, as well as the rules of the disease. The diagnosis system with DS according to analysis from experts

IDENTIFIKASI GEJALA PENYAKIT TANAMAN JERUK MENGGUNAKAN FAST FOURIER TRANSFORM DAN LOCAL BINARY PATTERN DENGAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK

Processing characteristics of digital objects as the basis identification of the digital image, involves knowledge as the interpretation of visual information by using related methods to be implemented. Diseases in plants commonly shows symptoms by the presence of the spot or not, and discoloration. The similarity between the image colors can occur with one another, then the texture identifier could used in these study. The system constructed in this study as a solution for the identification of disease in citrus plants through image processing, involved methods and concepts. Stages of the process undertaken were preprocessing, feature extraction, and identification. Preprocessing method to resize, clipping, texture with usharp mask sharpening filter with kernel Gausian used and conversion of RGB to gray. Feature Extraction with Fast Fourier Transform (FFT) and Local Binary Pattern (LBP) uniform rotation invariant. FFT is a fast extraction of the Fourier transformation, while LBPP,Rriu2 a feature extraction descriptions pattern on the gray image. The process of identification with Probabilistic methods Neural Network (PNN) used determine of the accuracy of the test results. Test results with PNN were 233 data, devided into 157 as training data, and 76 as test data. The highest accuracy results on stem, leaves, and fruit of training data showed an average of 100%. Accuracy on test bars obtained 52.94% with a FFT feature extraction, and the accuracy of 34.29% on the test leaves three feature extraction namely FFT, LBPP,Rriu2, and a combination of both. The accuracy of the test fruit 58.33 % with a FFT feature extraction