Klaim Artikel Anda
Verifikasi kepemilikan artikel akademik
Apakah artikel-artikel ini milik Anda?
Daftarkan diri Anda sebagai author untuk mengklaim artikel dan dapatkan profil akademik terverifikasi dengan fitur lengkap.
Badge Verifikasi
Profil terverifikasi resmi
Statistik Lengkap
H-index, sitasi, dan metrik
Visibilitas Tinggi
Tampil di direktori author
Kelola Publikasi
Dashboard artikel terpadu
Langkah-langkah Klaim Artikel:
- 1. Daftar akun author dengan email akademik Anda
- 2. Verifikasi email dan lengkapi profil
- 3. Login dan buka menu "Klaim Artikel"
- 4. Cari dan klaim artikel Anda
- 5. Tunggu verifikasi dari admin (1-3 hari kerja)
Menampilkan 1–3 dari 3 artikel
Klasifikasi Huruf Hijaiyah Berbasis Citra Digital Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Firyal Nabila Ulya H.M
; Firyal Nabila Ulya H.M
; Bambang Irawan
; Abdul Khamid
Jurnal Elektronika dan Komputer
Vol 18
, No 2
(2025)
Hijaiyah letters have varying shapes, and some of them are very similar, often causing errors in the manual character recognition process. This study aims to classify Hijaiyah letters based on digital images using the Convolutional Neural Network (CNN) method. This method was used in this study with a dataset consisting of 28 letter classes and a total of 4,480 images obtained from various public sources and private data. All images underwent a preprocessing stage that included labeling, resizin...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Klasifikasi Jenis Sampah Organik Dan Anorganik Menggunakan Convutional Neural Network Berbasis Citra Digital
Nova Eliza
; Bambang Irawan
; Abdul Khamid
Jurnal Elektronika dan Komputer
Vol 18
, No 2
(2025)
Waste has become a serious environmental problem in Indonesia, which continues to increase along with population growth. The issue of waste management poses serious challenges for the environment, especially in the process of separating organic and inorganic waste. In the field of computer vision, recognising the type and shape of waste through camera images remains a challenge due to variations in shape, colour, and complex lighting conditions. Therefore, this problem utilises Deep Learning tec...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
OPTIMALISASI PEMANTAUAN ISPA MELALUI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS BERBASIS WEB DI KABUPATEN TEGAL
Moch. Dimas Egi Asyam Al Dzakwan
; Moch. Dimas Egi Asyam Al Dzakwan
; Nur Ariesanto Ramdhan
; Abdul Khamid
Jurnal Elektronika dan Komputer
Vol 18
, No 1
(2025)
Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) merupakan masalah kesehatan utama di Kabupaten Tegal, terutama menyerang anak-anak dan lansia, dengan 25.273 kasus tercatat pada Januari–Juni 2025. Faktor seperti kepadatan penduduk, polusi udara, dan sanitasi buruk mempersulit analisis konvensional dalam mengidentifikasi wilayah berisiko tinggi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Informasi Geografis (SIG) berbasis web untuk memetakan dan memantau kasus ISPA secara akurat menggunakan pendekatan s...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI