Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Yayasan Cita Cendikiawan Al Khwarizmi Data Sciences Indonesia (DSI)
Putra, Adya
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Computer Vision Dalam Klasifikasi Buah Jeruk Menggunakan Teknik Image Pre-Processing Simarmata, Allwin; Putra, Adya; Husein, Amir
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 3 No. 2 (2023): Article Research Volume 3 Issue 2, December 2023
Publisher : ITScience (Information Technology and Science)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v3i2.4010

Abstract

Buah jeruk telah menjadi salah satu buah yang sangat populer dan dikenal di seluruh dunia. Dikenal karena rasa segarnya dan kandungan nutrisi yang tinggi, tanaman ini banyak diolah dan diproduksi ke dalam pengemasan minuman dan sebagai bahan pangan lainnya. Selain itu, jeruk juga memiliki variasi bentuk, ukuran, dan warna yang khas, sehingga menjadi objek yang menarik untuk diklasifikasikan menggunakan metode computer vision. Untuk memilih buah jeruk yang baik, konsumen masih menggunakan metode manual dengan menilai manisnya buah jeruk berdasarkan warnanya. Namun, pendekatan manual ini seringkali tidak efektif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan konsep dan analisis preprocessing citra dalam meningkatkan klasifikasi buah jeruk berdasarkan bentuk, ukuran, dan warna. Penelitian ini mengimplementasikan serangkaian teknik image pre-processing untuk mempersiapkan dan memodifikasi data gambar buah jeruk sebelum masuk ke dalam model atau algoritma pembelajaran mesin. Beberapa teknik pre-processing yang digunakan meliputi konversi ke skala abu-abu, normalisasi intensitas piksel, data augmentation, dan standarisasi gambar. Dalam pengolahan citra, penelitian ini menggunakan konsep dan teori pengolahan citra digital (PCD) yang terkait dengan interpretasi warna menggunakan Hue, Saturasi, dan Value (HSV).
Pengembangan aplikasi Multi-Platform dan Back-End Sesuai Dengan Standar Industri Simarmata, Allwin; Putra, Adya; Husein, Amir; Harahap, Mawaddah
Dedikasi Sains dan Teknologi (DST) Vol. 4 No. 1 (2024): Artikel Periode Mei 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dst.v4i1.4015

Abstract

Di era digital yang terus berkembang pesat, kemampuan beradaptasi dengan perubahan teknologi menjadi kunci kesuksesan bagi para pegawai. Untuk itu, kegiatan pengabdian masyarakat ini dirancang dengan tujuan meningkatkan wawasan dan pengetahuan pegawai dalam menghadapi disrupsi digital. Kegiatan ini, yang berlangsung pada 15 Maret 2024 di Menara Mandiri Medan, berfokus pada pelatihan pengembangan aplikasi multi-platform dan back-end. Pelatihan ini memberikan pemahaman mendalam tentang teknologi terbaru serta keterampilan praktis yang diperlukan dalam mengembangkan aplikasi yang efisien dan mudah diakses di berbagai platform, seperti iOS, Android, dan Windows. Dalam pelatihan ini, peserta juga mempelajari pentingnya infrastruktur back-end yang kuat dan aman untuk meningkatkan skalabilitas, keamanan, dan kinerja aplikasi secara keseluruhan. Mereka diajarkan tentang bahasa pemrograman, basis data, dan layanan cloud yang mendukung operasi back-end. Selain itu, pelatihan ini menekankan pentingnya mengikuti pedoman dan standar industri untuk memastikan aplikasi yang dikembangkan memenuhi standar keamanan, kinerja, dan kualitas. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan peningkatan kompetensi digital pegawai, mempersiapkan mereka untuk menghadapi perubahan dan mengidentifikasi peluang serta tantangan yang muncul dari perubahan teknologi. Dengan pengetahuan yang diperoleh, pegawai lebih siap untuk mengembangkan aplikasi berkualitas tinggi yang sesuai dengan standar industri. Kesimpulannya, kegiatan pengabdian masyarakat ini berhasil meningkatkan wawasan dan pengetahuan pegawai dalam menghadapi disrupsi digital, yang sangat relevan dan penting dalam era digital yang semakin kompetitif.
Penerapan Metode Computer Vision Dalam Klasifikasi Buah Jeruk Menggunakan Teknik Image Pre-Processing Simarmata, Allwin; Putra, Adya; Husein, Amir
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 3 No. 2 (2023): Article Research Volume 3 Issue 2, December 2023
Publisher : Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v3i2.4010

Abstract

Buah jeruk telah menjadi salah satu buah yang sangat populer dan dikenal di seluruh dunia. Dikenal karena rasa segarnya dan kandungan nutrisi yang tinggi, tanaman ini banyak diolah dan diproduksi ke dalam pengemasan minuman dan sebagai bahan pangan lainnya. Selain itu, jeruk juga memiliki variasi bentuk, ukuran, dan warna yang khas, sehingga menjadi objek yang menarik untuk diklasifikasikan menggunakan metode computer vision. Untuk memilih buah jeruk yang baik, konsumen masih menggunakan metode manual dengan menilai manisnya buah jeruk berdasarkan warnanya. Namun, pendekatan manual ini seringkali tidak efektif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan konsep dan analisis preprocessing citra dalam meningkatkan klasifikasi buah jeruk berdasarkan bentuk, ukuran, dan warna. Penelitian ini mengimplementasikan serangkaian teknik image pre-processing untuk mempersiapkan dan memodifikasi data gambar buah jeruk sebelum masuk ke dalam model atau algoritma pembelajaran mesin. Beberapa teknik pre-processing yang digunakan meliputi konversi ke skala abu-abu, normalisasi intensitas piksel, data augmentation, dan standarisasi gambar. Dalam pengolahan citra, penelitian ini menggunakan konsep dan teori pengolahan citra digital (PCD) yang terkait dengan interpretasi warna menggunakan Hue, Saturasi, dan Value (HSV).
Co-Authors Amir Husein Mawaddah Harahap, Mawaddah Simarmata, Allwin