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 1–2 dari 2 artikel
Klasifikasi Bobot Telur Ayam Ras menggunakan Visi Komputer dan Segmentasi Citra
Supiyandi Supiyandi
; Warda Hamidah
; Nazwa Alya Faradita
; Arizka Anggraini
; Adisty Maysandra
Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi
Vol 3
, No 1
(2024)
This study aims to classify chicken eggs based on their physical size using the concept of computer vision and image segmentation techniques. Compared to the standard methods that have been used so far, this alternative technology is expected to help standardize measurements, cost efficiency, and work effectiveness. In this study, the classification of chicken eggs was carried out using image segmentation and regression analysis. Thus, it is expected that the classification of chicken eggs will...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Tomat Melalui Warna dengan Penerapan Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Nazwa Alya Faradita
; Lailan Sofinah Harahap
Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam
Vol 2
, No 6
(2024)
The selection of agricultural and plantation products often relies on human perception of fruit color. Manual identification through visual observation has several drawbacks, such as time consumption, fatigue, and varying perceptions of quality. Digital image processing technology enables automatic sorting of products. This study applies the Perceptron learning method to identify tomato ripeness. Tomato images are captured using a webcam, analyzed through color histograms, and identified using a...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI