Title
Now showing items 421-430 of 954
KLASIFIKASI HAMA YANG MENYERANG TANAMAN PETANI BERBASIS AUGMENTED REALITY MENGGUNAKAN METODE MARKER BASED
Pasaribu, Ricky Zulianto () 2021Tanaman pangan yang paling banyak di tanam petani yang salah satunya adalah padi yang merupakan salah satu tanaman untuk kebutuhan pangan di Indonesia tanaman padi adalah tanaman yang sangat banyak ditanam para petani yangi dikarenakan kebutuhan pokok pangan Indonesia untuk sumber makanan utama. Akan tetapi padi ini mudah terserang hama padi yang merupakan organisme yang bersifat merugikan dengan kebutuhan hidupnya untuk membutuhkan tempat tinggal dan makanan terhadap tanaman padi yang dibudidaya para petani, serangan para hama padi yang membuat penghasil ekonomi para petani menjadi rendah akibat dari serangan hama yang begitu besar terhadap tanaman tersebut. Dengan pemanfaatan teknologi Augmented Reality ini untuk pengenalan hama padi dan akan memudahkan dalam penyampaian informasi hama dalam bentuk animasi 3D secara virtual dan memberitahukan berbagai jenis bentuk dan hama apa saja yang menyerang tanaman padi, penggunaan aplikasi Augmented Reality ini yang menggunakan marker untuk memunculkan objek 3D yang dapat mendetekasi marker dengan jarak 20-30 cm dengan pemanfataan Vuforia untuk mendaftar gambar ke website vuforia. Dengan adanya aplikasi tersebut membantu orang untuk mengenal dari efek serangan hama yang telah merusak tanaman padi tersebut, dengan membangun aplikasi ini akan membantu orang yang tidak begitu mengenal jenis hama padi menjadi mengenalnya sehingga akan memudahkan orang dalam melihat hama padi secara virtual dalam bentuk animasi 3D yang akan ditampilan dari marker 2D yang dideteksi dari kamera handphone. Kata kunci: Augmented Reality, hama padi, Blender, android, marker.
KLASIFIKASI JENIS KENDARAAN PADA JALAN RAYA MENGGUNAKAN YOLOV7
Pratama, Bayu Aditya () 2023Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem klasifikasi yang dapat mengidentifikasi jenis kendaraan di jalan raya menggunakan YOLOv7 (You Only Look Once version 7),sebuah model deteksi objek berbasis deep learning yang dapat digunakan untuk mendeteksi objek secara real-time. Dengan pertumbuhan kondisi lalu lintas yang pesat, pengawasan dan pengelolaan lalu lintas menjadi semakin penting untuk mengurangi kemacetan dan meningkatkan keamanan jalan raya. Penelitian ini mencakup pengumpulan data gambar dan pelabelan jenis kendaraan yang ada di jalan raya. Selanjutnya, melakukan training model YOLOv7 menggunakan dataset yang diperoleh untuk mengklasifikasi berbagai jenis kendaraan seperti mobil, sepeda motor, truk, bus. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa YOLOv7 dapat digunakan secara efisien untuk mengklasifikasikan jenis kendaraan yang ada di jalan raya dengan tingkat akurasi cukup baik, yaitu rata rata sebesar 66% untuk video dan 81% untuk deteksi gambar. Kata Kunci : Kondisi jalan raya, monitoring kendaraan, kecerdasan buatan, deep learning, you only look once version 7(YOLOv7).
KLASIFIKASI JENIS MOBIL PADA JALAN RAYA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNN)
Hafifah, Febri () 2021ABSTRAK Kemacetan lalu lintas merupakan masalah utama yang terjadi di kota-kota besar di Indonesia. Hal ini dapat menimbulkan berbagai dampak negatif seperti pemborosan bahan bakar, pemborosan waktu dan polusi udara. Oleh karena itu, pemerintah membagi jenis jalan raya dan hanya membolehkan truk muatan besar melintas pada jalan arteri. Sehingga perlu adanya smart city untuk mengimplementasikan kebijakan pemerintah agar mengatasi dampak yang ditimbulkan oleh kemacetan lalu lintas. Klasifikasi jenis kendaraan yang melintas pada jalan raya perlu dilakukan agar tidak terjadi pelanggaran kendaraan diluar spesifikasi yang diperbolehkan untuk memasuki jalan raya tertentu. Klasifikasi jenis kendaraan menggunakan metode Convolution Neural Network (CNN). Arsitektur yang digunakan berupa arsitektur existing CNN atau arsitektur CNN yang sudah ada yaitu googlenet dan shufflenet. Kami melakukan fine tuning terhadap Googlenet dan Shufflenet untuk menghasilkan akurasi yang maksimal. Dataset yang digunakan adalah data yang diambil dari beberapa titik kamera CCTV beberapa kota di Indonesia pada bulan Juli 2021. Metode yang diajukan memiliki kemampuan dalam mengklasifikasikan jenis kendaraan dengan akurasi Googlenet sebesar 95,88% dan Shufflenet 96,48%. Dengan demikian, diharapkan dapat memberi kontribusi pada peneliti untuk mengembangkan CNN yang lebih baik agar dapat diimplementasikan untuk kepentingan lalu lintas jalan raya di Indonesia dimasa yang akan datang. Kata Kunci : Klasifikasi jenis kendaraan, convolution neural network (CNN), Googlenet, Shufflenet, fine tuning
KLASIFIKASI SMS SPAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
Putera, Andrei Wara () 2022Penggunaan media Short Message Service (SMS) untuk komunikasi masih sangat banyak. Hal itu terjadi dikarenakan beberapa faktor, seperti tarif yang murah, bonus yang diberikan serta kemudahan dalam penggunaan. Namun, faktor-faktor tersebut menjadikan layanan SMS dimanfaatkan untuk melakukan tindakan kriminal, salah satunya adalah SMS penipuan. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi SMS yang termasuk spam atau bukan spam (ham). Dalam penelitian ini Dataset SMS yang digunakan adalah dataset SMS berbahasa Indonesia. Untuk pembobotan teks menggunakan metode TF-IDF dan Cosine Similarity untuk metode perhitungan jarak. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi yang mampu mengklasifikasi SMS Spam Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Kata kunci: SMS Spam, TF-IDF, K-Nearest Neighbor, Cosine Similarity
KOMBINASI ALGORITMA VATSYAYANA CIPHER DAN ALGORITMA RSA UNTUK PENGAMANAN PESAN TEKS
Riyaldi, Muhammad Dafa () 2022Perkembangan teknologi komputer dan telekomunikasi saat ini telah mengalami kemajuan yang sangat pesat, sehingga dibutuhkannya pengamanan data untuk menjaga suatu informasi yang tersimpan dalam bentuk digital. Banyak sekali permasalahan dalam keamanan sistem informasi seperti data hilang, data yang disadap, padahal user telah menggunakan pengamanan data berupa password. Oleh karena itu munculah cabang ilmu yang mempelajari tentang cara-cara pengamanan pesan teks atau dikenal dengan istilah Kriptografi, Kriptografi adalah ilmu dan seni untuk menjaga keamanan pesan ketika pesan dikirim dari suatu tempat ke tempat lain sehingga data tersebut masih terjamin keutuhannya, kerahasiaannya, dan keakuratannya. Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah kombinasi antara dua algoritma yaitu algoritma Vatsyayana Cipher dan algoritma RSA. Dalam hal teknik pengamanan data, banyak metode kriptografi yang dapat digunakan. Metode - metode kriptografi tersebut mempunyai teknik dan cara tersendiri. Salah satu metode kriptografi yang bisa digunakan adalah metode Vatsyayana Cipher. Tetapi jika hanya menggunakan metode Vatsyayana Cipher saja keamanan data teks sangatlah lemah. Maka untuk mencapai tingkat keamanan yang lebih tinggi metode ini dikombinasikan dengan metode RSA. Dimana hasil dari kombinasi algoritma Vatsyayana Cipher dan algoritma RSA membentuk sekumpulan huruf acak yang telah dienkripsi sulit untuk dibaca. Sistem ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic.Net 2010. Kata Kunci ; Kriptografi, Vatsyayana Cipher, Rsa.
KOMBINASI ALGORITMA VIGENERE CIPHER DAN RAILFENCE CIPHER UNTUK PENGAMANAN FILE VIDEO MP4
Siregar, Muhammad Zulfahrurozi () 2021File MP4 merupakan informasi yang berbentuk video, Informasi menjadi sangat rentan untuk diketahui, diambil atau bahkan dimanipulasi serta disalah gunakan oleh pihak lain yang tidak berhak. Dalam penelitian ini menggabungkan algoritma klasik yaitu Vigenere Cipher dengan algoritma modren yaitu algoritma Railfance dalam mengamankan file MP4, dengan sistem yang dibangun maka setiap file MP4 yang diupload kedalam sistem akan diterjemahkan kedalam kode binar dengan teknik base64 yang merupakan plaintext lalu akan di enkripsi dengan algoritma vigenere cipher dan dilanjutkan enkripsi menggunakan algoritma railfance dan menghasilkan file MP4 yang tidak bisa diputar, sehingga file MP4 dianggap rusak, padahal tidak. Untuk dekripsi begitu juga sebaliknya file MP4 yang tidak bisa diputar dupload kedalam sistem akan diterjemahkan kedalam kode binar dengan teknik base64 yang merupakan plaintext lalu akan di dekripsi dengan algoritma railfance dan dilanjutkan dekripsi menggunakan algoritma vigenere cipher dan menghasilkan file MP4 yang bisa diputar. Kata Kunci : File MP4, Algoritma Vigenere Cipher, Algoritma Railfance
KOMBINASI KRIPTOGRAFI ALGORITMA POLYALPHABETIC DAN KOMPRESI HUFFMAN UNTUK PENGAMANAN DATA
Musla, Aftaul () 2021Semakin majunya dunia teknologi menghasilkan aplikasi baru yang bisa membantu memudahkan manusia dalam proses pengiriman file dan karena kemudahan aplikasi tersebut diakses oleh manusia, maka tidak menutup kemungkinan terjadinya kecurangan atau kebocoran file dari pihak yang tidak berwewenang Maka dibutuhkan sistem keamanan data yang semakin kompleks dan ukuran data juga menjadi salah satu faktor untuk mempercepat proses pengirimannya. Penggabungan teknik kriptografi dan kompresi merupakan salah satu solusi yang dapat dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut. Kriptografi merupakan keahlian dan ilmu dari cara-cara untuk komunikasi aman pada kehadiran pihak yang tidak berwewenang. Kompresi adalah proses untuk memperkecil ukuran data sehingga dapat menyimpan data lebih banyak dan mempercepat proses transmisi data. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Polyalphabetic dan Huffman. Implementasi sistem ini dibangun dalam bentuk website. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengamanan dan kompresi file menggunakan Polyalphabetic dan Huffman dapat mengembalikan isi file semula secara utuh. Pengujian algoritma Hufman menunjukkan bahwa ukuran file hasil kompresi pada beberapa sampel percobaan dengan ukuran berbeda berbanding lurus dengan ukuran file awal sebelum dikompresi. Kata Kunci : Polyalphabetic, Huffman, Website .
KOMPARASI PERENCANAAN TEBAL PERKERASAN LENTUR (FLEXIBLE PAVAMENT) DENGAN METODE MANUAL DESAIN PERKERASAN JALAN BINA MARGA 2017 DAN METODE AASHTO 1993 (Studi Kasus Pada Ruas Jalan Gonting Bulu – Simangaronsang / Doloksanggul By Pass Kabupaten Humbang Hasun
Purba, Kevin Yoga Pratama () 2023Lancarnya arus lalu-lintas akan sangat mendukung perkembangan ekonomi suatu daerah seperti Kabupaten Humbang Hasundutan khususnya pada Ruas Jalan Gonting Bulu - Simangaronsang, Kecamatan Doloksanggul. Studi ini bertujuan untuk mengetahui parameter peningkatan struktural pada jalan Kabupaten Humbang Hasundutan STA 0+000 – STA 1+984. Parameter yang dimaksud dalam hal ini mencakup tebal lapis perkerasan. Metode yang digunakan adalah Metode Manual Desain Perkerasan Jalan 2017 dan Metode AASHTO 1993 untuk perkerasan. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan diperoleh hasil pada Manual Desain Perkerasan Jalan 2017 untuk Lapisan Permukaan dengan ketebalan 10 cm, Lapisan Pondasi Kelas A dengan ketebalan 40 cm, dan Timbunan Pilihan dengan ketebalan 15 cm. Sedangkan pada Metode AASHTO 1993 yaitu Lapisan Permukaan dengan ketebalan 11 cm, Lapisan Pondasi Kelas A dengan ketebalan 20 cm, Lapisan Pondasi Kelas B dengan ketebalan 26 cm. Dan pada Detail Enginering Design (DED) data perencanaan yaitu Lapisan Permukaan dengan ketebalan 10 cm, Lapisan Pondasi Kelas A dengan ketebalan 20 cm, Lapisan Pondasi Kelas B dengan ketebalan 30 cm dan Timbunan Pilihan dengan ketebalan 10 cm. Metode perencanaan tebal perkerasan yang paling efektif serta ekonomis namun tetap memenuhi syarat dan standard perencanaan perkerasan jalan adalah perancangan dengan metode AASHTO 1993 karena kekuatan yang jalan yang memenuhi serta tebal lapisan yang lebih tipis sehingga meminimalisir penggunaan biaya baik pada material maupun non material. Kata Kunci: AASHTO, Bina Marga, Jalan Baru, Perkerasan Lentur
KOMPRESI DATA MENGGUNAKAN METODE FELICS (FAST EFFICIENT AND LOSSLESS IMAGE COMPRESSION SYSTEM) TERHADAP CITRA .PNG (PORTABLE NETWORK GRAPHICS)
Hutapea, Yan Daniel () 2023Pada saat ini perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang semakin pesat membuat file citra dua dimensi menjadi sangat dibutuhkan. Pada era saat ini pengiriman file baik berupa file teks maupun file citra merupakan hal yang sudah biasa dilakukan. Pengiriman file citra dengan ukuran file yang besar membutuhkan waktu yang lebih lama dan bandwidth lebih besar. Untuk mengatasi hal ini perlu dilakukan kompresi atau pemampatan terhadap file citra tersebut. Metode FELICS merupakan salah satu metode yang bisa digunakan untuk kompresi file citra, Metode FELICS menyajikan sistem yang lebih sederhana untuk kompresi citra, berjalan lebih cepat dan hanya kehilangan efesiensi kompresi yang minimal. Berdasarkan dari hasil uji coba terhadap lima file .png dengan ukuran masing – masing file 5.249.494 byte menjadi 2.041.208 byte, 3.124.201 byte menjadi 1.060.781 byte, 10.473.459 byte menjadi 3.065.010 byte, 804.728 byte menjadi 200.215 byte, 503.111 byte menjadi 158.711 byte. Menghasilkan Compression Rasio antara 24,87% sampai dengan 38,00%. Kata Kunci: FELICS, Kompresi, Citra.
KURIKULUM MERDEKA BELAJAR KAMPUS MERDEKA PROGRAM STUDI TEKNIK MESIN FAKULTAS TEKNIK & KOMPUTER UNIVERSITAS HARAPAN MEDAN
junaidi,fadli ahmad kurniawan , din aswan amran ritonga () 2021Kurikulum Program Studi Teknik Mesin Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan Medan, telah dilakukan evaluasi kurikulum pada tahun 2020 ini. Perubahan kurikulum ini berkaitan dengan Revolusi Industri 4.0 yang terus digemakan. Penguasaan Teknologi Informasi dan Komunikasi menjadi salah satu yang perlu diperhatikan dalam penyusunan kurikulum dalam era Revolusi Industri 4.0. Kebijakan Merdeka Belajar– Kampus Merdeka yang diluncurkan oleh Menteri Pendidikan dan Kebudayaan merupakan kerangka untuk menyiapkan mahasiswa menjadi sarjana yang tangguh, relevan dengan kebutuhan zaman, dan siap menjadi pemimpin dengan semangat kebangsaan yang tinggi. Permendikbud No. 3 Tahun 2020 memberikan hak kepada mahasiswa untuk 3 semester belajar di luar program studinya. Melalui program ini, terbuka kesempatan luas bagi mahasiswa untuk memperkaya dan meningkatkan wawasan serta kompetensinya di dunia nyata sesuai dengan passion dan cita-citanya. Dalam penyusunan buku pedoman ini belum sempurna, khususnya dalam mengantisipasi perubahan-perubahan cepat yang terjadi pada kebijakan terkait Merdeka Belajar Kampus Merdeka selanjutnya.