Pengembangan Aplikasi Identifikasi Anopheles Berbasis Mobile
Pengembangan smartphone sebagai tools yang digunakan dalam penelitian memberikan banyak manfaat dibeberapa bidang, termasuk pendidikan, kesehatan, dan pertanian. Penelitian citra digital yang dikembangkan dalam aplikasi seluler dapat membantu kita memilih keputusan terbaik sehingga hasilnya sesuai s...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Universitas Pasundan
2022-06-01
|
| Series: | Infomatek: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi |
| Online Access: | https://journal.unpas.ac.id/index.php/infomatek/article/view/4712 |
| _version_ | 1811289297641275392 |
|---|---|
| author | Alvianus Dengen |
| author_facet | Alvianus Dengen |
| author_sort | Alvianus Dengen |
| collection | DOAJ |
| description | Pengembangan smartphone sebagai tools yang digunakan dalam penelitian memberikan banyak manfaat dibeberapa bidang, termasuk pendidikan, kesehatan, dan pertanian. Penelitian citra digital yang dikembangkan dalam aplikasi seluler dapat membantu kita memilih keputusan terbaik sehingga hasilnya sesuai seperti apa yang sudah direncanakan. Salah satu perkembangan dalam bidang Entomologi adalah penelitian yang menggunakan citra digital. Dalam penelitian ini, jenis anopheles yang digunakan untuk dataset sebanyak 22 jenis citra, untuk data uji penulis menggunakan 15 jenis citra dengan 100 kali percobaan. Training Image dan Identifikasi memiliki proses yang sama, mengambil gambar dari galeri atau langsung menggunakan kamera dari perangkat Android. Preprocessing dalam aplikasi meliputi: 1) mengubah pixel gambar menjadi 100x100 pixel, kemudian ukuran pixel ini menjadi standar penggunaan dalam aplikasi. 2) Konversi gambar ke biner menggunakan algoritma threshold, peristiwa ini biasa disebut Proses Binerisasi citra. Citra yang berasal dari proses threshold, diubah menjadi vektor satu dimensi. Training Image dan identifikasi citra memakai algoritma Eigenface. Prinsip utama algoritma Eigenface adalah menarik informasi yang unik dari setiap citra dan kemudian membandingkannya dengan citra dalam dataset. Identifikasi dengan aplikasi anopheles menghasilkan nilai akurasi yang baik dengan tingkat keberhasilan 94,29% dengan nilai FMR = 4,62% dan FNMR = 2,78%. |
| first_indexed | 2024-04-13T03:52:28Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-91da03d02f70489d8d91ff2c0f74dec3 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1411-0865 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-04-13T03:52:28Z |
| publishDate | 2022-06-01 |
| publisher | Universitas Pasundan |
| record_format | Article |
| series | Infomatek: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi |
| spelling | doaj.art-91da03d02f70489d8d91ff2c0f74dec32022-12-22T03:03:45ZindUniversitas PasundanInfomatek: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi1411-08652022-06-01241597010.23969/infomatek.v24i1.47124712Pengembangan Aplikasi Identifikasi Anopheles Berbasis MobileAlvianus DengenPengembangan smartphone sebagai tools yang digunakan dalam penelitian memberikan banyak manfaat dibeberapa bidang, termasuk pendidikan, kesehatan, dan pertanian. Penelitian citra digital yang dikembangkan dalam aplikasi seluler dapat membantu kita memilih keputusan terbaik sehingga hasilnya sesuai seperti apa yang sudah direncanakan. Salah satu perkembangan dalam bidang Entomologi adalah penelitian yang menggunakan citra digital. Dalam penelitian ini, jenis anopheles yang digunakan untuk dataset sebanyak 22 jenis citra, untuk data uji penulis menggunakan 15 jenis citra dengan 100 kali percobaan. Training Image dan Identifikasi memiliki proses yang sama, mengambil gambar dari galeri atau langsung menggunakan kamera dari perangkat Android. Preprocessing dalam aplikasi meliputi: 1) mengubah pixel gambar menjadi 100x100 pixel, kemudian ukuran pixel ini menjadi standar penggunaan dalam aplikasi. 2) Konversi gambar ke biner menggunakan algoritma threshold, peristiwa ini biasa disebut Proses Binerisasi citra. Citra yang berasal dari proses threshold, diubah menjadi vektor satu dimensi. Training Image dan identifikasi citra memakai algoritma Eigenface. Prinsip utama algoritma Eigenface adalah menarik informasi yang unik dari setiap citra dan kemudian membandingkannya dengan citra dalam dataset. Identifikasi dengan aplikasi anopheles menghasilkan nilai akurasi yang baik dengan tingkat keberhasilan 94,29% dengan nilai FMR = 4,62% dan FNMR = 2,78%.https://journal.unpas.ac.id/index.php/infomatek/article/view/4712 |
| spellingShingle | Alvianus Dengen Pengembangan Aplikasi Identifikasi Anopheles Berbasis Mobile Infomatek: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi |
| title | Pengembangan Aplikasi Identifikasi Anopheles Berbasis Mobile |
| title_full | Pengembangan Aplikasi Identifikasi Anopheles Berbasis Mobile |
| title_fullStr | Pengembangan Aplikasi Identifikasi Anopheles Berbasis Mobile |
| title_full_unstemmed | Pengembangan Aplikasi Identifikasi Anopheles Berbasis Mobile |
| title_short | Pengembangan Aplikasi Identifikasi Anopheles Berbasis Mobile |
| title_sort | pengembangan aplikasi identifikasi anopheles berbasis mobile |
| url | https://journal.unpas.ac.id/index.php/infomatek/article/view/4712 |
| work_keys_str_mv | AT alvianusdengen pengembanganaplikasiidentifikasianophelesberbasismobile |