Implementation Segmentation of Color Image with Detection of Color to Detect Object

Mahardika, Fajar; Saputra, Dhanar Intan Surya

doi:10.30870/volt.v2i2.1095

Cited by 6 publications

(3 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Hasil dari metode pemikiran aplikasi dapat melakukan penyimpanan dalam wujud JPG ataupun JPEG (Joint Photographic Expert Group). Dari hasil testing hingga membuktikan kalau aplikasi ini gampang buat dipakai dan Amat bisa jadi untuk dibesarkan ke arah yang lebih baik dan lingkungan [4] 2. Dari pengetesan informasi STMIK Adzkia tahun panutan 2015 atau 2016, hingga dikenal bila anak didik yang dari zona kabupaten Pinggir laut Selatan, berawal dari SMA Negara, dari pandangan IPS yakni zona potensial yang memperoleh data dari teman atau orang lain ialah target berarti dalam identifikasi kampus dengan kandungan agama (Angka Confidence) sebesar 100%.…”

Section: Tinjauan Pustakaunclassified

Penerapan Metode FP Tree dan Frequent Pattern Growth pada Penerimaan Mahasiswa Baru STMIK

Mahardika

Alfiah²,

Sumantri

2023

Blend Sains J. Teknik

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Kemajuan akademi besar yang terdapat di indonesia bertumbuh amat kilat. Paling utama akademi besar swasta yang tiap tahunnya bertambah. Dengan banyaknya akademi besar swasta tiap tahunnya. Perihal ini yang menghasilkan tiap akademi besar swasta bersaingan buat menarik paling- paling pendapatan mahasiswa terkini. Dengan banyak pola metode apalagi menawarkan sebagian program beasiswa pada calon mahasiswa terkini spesialnya di STMIK. Sering- kali akademi besar swasta melaksanakan banyak advertensi bagus itu alat cap ataupun alat elektronik buat menarik atensi calon mahasiswa terkini. Dengan melaksanakan banyak advertensi dimedia bagus itu cap ataupun elektronik kadangkala hadapi hambatan yang amat penting. Perihal patokan mahasiswa yang hendak mencatat ataupun wilayah mana yang mempunyai atensi pada prodi yang dipromosikan. Buat itu butuh terdapatnya database yang melihatkan wilayah ataupun asal bidang yang terpikat ke prodi spesialnya prodi yang terdapat di STMIK. Database ataupun aplikasi ini bisa menunjukkan informasi berhubungan dengan pendapatan mahasiswa terkini yang telah dicoba oleh STMIK. Tata cara Fp Tree Serta Frequent Pattern Growth ialah tata cara yang bisa dipakai buat mengenali gabungan ataupun federasi yang kerap timbul pada database. Frequent pattern growth mengenakan pendekatan yang berlainan dari paradigma yang dipakai pada algoritma yang lain. Frequent pattern tree yakni wujud penyimpanandata yang dimampatkan. Frequent pattern tree dibangun dengan menggambarkan masing- masing data bidang usaha ke dalam masing- masing jalur spesial dalam frequent pattern tree. Hasil riset membuktikan 25 item muadzin pada prodi sistem data a. dengan minimal support 15%. Dan membuktikan 17 item ipa pada prodi sistem data a dengan minimal confidence 50%.

show abstract

Section: Tinjauan Pustakaunclassified

Penerapan Metode FP Tree dan Frequent Pattern Growth pada Penerimaan Mahasiswa Baru STMIK

Mahardika

Alfiah²,

Sumantri

2023

Blend Sains J. Teknik

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…To form the desired segment, a pixel sample is chosen as a color reference in the segmentation method with the HSV color detection described in [30]. The RGB color model serves as the color reference standard in digital images, so the initial stage in this process is to translate the RGB color model to HSV.…”

Section: Color Extraction Using Hsvmentioning

confidence: 99%

Selection of Food Identification System Features Using Convolutional Neural Network (CNN) Method

Arnita

Marpaung

Koemadji

et al. 2023

SJI

View full text Add to dashboard Cite

Purpose: The identification and selection of food to be consumed are critical in determining the health quality of human life. Our diet and the illnesses we develop are closely linked. Public awareness of the significance of food quality has increased due to the rising prevalence of degenerative diseases such as obesity, heart disease, type 2 diabetes, hypertension, and cancer. This study aims to develop a model for food identification and identify aspects that can aid in food identification.Methods : This study employs the convolutional neural network (CNN) approach, which is used to identify food objects or images based on the detected features. The images of thirty-five different types of traditional, processed, and western foods were gathered as the study’s input data. The image data for each type of food was repeated 100 times to produce a total of 3500 images.. Using the color, shape, and texture information, the food image is retrieved. The hue, saturation, and value (HSV) extraction method for color features, the Canny extraction method for shape features, and the gray level co-occurrence matrix (GLCM) method for texture features, in that sequence, were used to evaluate the data in addition to the CNN classification method.Result:The simulation results show that the classification model’s accuracy and precision are 76% and 78%, respectively, when the CNN approach is used alone without the extraction method. The CNN classification model and HSV color extraction yielded an accuracy and precision of 51% and 55%, respectively. The CNN classification model with the Canny texture extraction method has an accuracy and precision of 20% and 20%, respectively, while the combined CNN and GLCM extraction methods have 67% and 69% success rates, respectively. According to the simulation results, the food classification and identification model that uses the CNN approach without the HSV, Canny, and GLCM feature extraction methods produces better results in terms of accuracy and precision model.Novelty: This research has the potential to be used in a variety of food identification applications, such as food and nutrition service systems, as well as to improve product quality in the food and beverage industry.

show abstract

“…Dengan hasil deteksi objek dalam gambar 2 dimensi adalah proses yang cukup kompleks untuk dilakukan. Deteksi objek membutuhkan pendekatan visi komputer ke bagian objek yang diinginkan menjadi komputer yang dikenali secara akurat [6]. Syahputra, R. (2015).…”

Section: Mahardika F and Saputra D I S (2017) Implementation Segmenta...unclassified

Penerapan Metode Fuzzy Logic pada Sistem Pengaturan Kecepatan Mesin Produksi

Mahardika

Sumantri

2022

Blend Sains J. Teknik

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Mesin produksi banyak di jumpai di dunia industri. Mesin produksi merupakan alat yang sangat penting dalam melakukan pembuatan atau produksi produk. Tanpa adanya mesin produksi suatu produk tidak bisa jadi. Dalam menepatkan mesin produksi juga merupakan hal utama. Penempatan ini dihubungkan dengan adanya aspek yang mendukung. Aspek dan penempatan ini menentukan bagaimana perawatan mesin produksi bisa digunakan lama dan baik. Mesin produksi memiliki aspek yang utama dalam kondisi digunakan. Aspek-aspek ini yaitu suhu dan cahaya. Mesin produksi sangat tergantung pada 2 aspek ini. Mesin produksi dapat diketahui kecepatan dengan 2 aspek yang ada. Suhu dan cahaya ini sangat mempengaruhi dari kinerja mesin produksi. Dengan hal ini penulis melakukan sebuah penelitian yang berkaitan dengan Penerapan Metode Algoritma Fuzzy Logic Pada Sistem Pengaturan Kecepatan Mesin Produksi. Metode yang penulis yaitu metode algoritma fuzzy logic. Hasil dari penelitian penulis adalah Dengan suhu dan cahaya kecepatan mesin produksi bisa diketahui. Kecepatan ini bisa digunakan dengan input 1 dan input 2. Input 1 dan input 2 yaitu suhu dan cahaya. Dengan mengetahui kecepatan kinerja mesin produksi bisa membuat peningkatan dari produksi sebuah produk

show abstract

Implementation Segmentation of Color Image with Detection of Color to Detect Object

Cited by 6 publications

References 0 publications

Penerapan Metode FP Tree dan Frequent Pattern Growth pada Penerimaan Mahasiswa Baru STMIK

Penerapan Metode FP Tree dan Frequent Pattern Growth pada Penerimaan Mahasiswa Baru STMIK

Selection of Food Identification System Features Using Convolutional Neural Network (CNN) Method

Penerapan Metode Fuzzy Logic pada Sistem Pengaturan Kecepatan Mesin Produksi

Contact Info

Product

Resources

About