p-Index From 2015 - 2020
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sebatik
Hadriansa, Hadriansa
Unknown Affiliation

Published : 2 Documents
Articles

Found 2 Documents
Search

PENGENALAN CITRA BOLA ROBOT BLUEHUMAN G8 Hadriansa, Hadriansa; Prayogi, Denis
Sebatik Vol 22 No 2 (2018): DESEMBER 2018
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (489.217 KB) | DOI: 10.46984/sebatik.v22i2.326

Abstract

Pengenalan citra merupakan suatu cara dari sebuah mesin komputer untuk mengenali objek atau benda yang memiliki pola dan bentuk. Pada bidang robotika, citra digunakan untuk mengenali sebuah objek benda dari bentuk maupun warna. Robot humanoid merupkan robot berbentuk manusia yang bisa dipertandingkan dengan permainan sepakbola, dimana robot harus mengejar bola kemudian menendang. Robot dapat melihat bola dengan proses citra digital dengan mendeteksi bentuk bola dan warna. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi bola pada robot Humanoid dengan cara memanfaatkan sensor kamera pada robot, kemudian hasil citra yang direkam diproses menggunakan citra digital dengan model Hue, Saturation, Value (HSV). HSV merupakan suatu cara yang digunakan untuk mengetahui perbedaan intensitas dan kedalaman warna pada objek dengan area disekitarnya. Dengan menggunakan  model HSV, citra bola di arena lapangan dapat terdeteksi oleh robot humanoid, sehingga dapat mendukung robot dalam mengejar dan menendang bola.
IMPLEMENTASI JACCARD INDEX DAN N-GRAM PADA REKAYASA APLIKASI KOREKSI KATA BERBAHASA INDONESIA Indriani, Aida; Muhammad, Muhammad; Suprianto, Suprianto; Hadriansa, Hadriansa
Sebatik Vol 22 No 2 (2018): DESEMBER 2018
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (269.883 KB) | DOI: 10.46984/sebatik.v22i2.314

Abstract

Banyaknya informasi diberbagai media, membuat pengguna harus jeli dalam mencari informasi yang benar. Informasi yang dikatakan benar bukan hanya dilihat dari sumber terpercaya, tetapi dalam penulisan tidak boleh terjadi kesalahan ejaan kata (typo) yang dapat mengakibatkan kesalahpahaman makna informasi yang dibaca. Untuk meminimalkan kesalahan ejaan kata dibutuhkan peran editor dengan melakukan koreksi kata secara satu per satu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat aplikasi koreksi kata secara otomatis, dengan memanfaatkan teknik text mining yaitu set based similarity measure. Teknik yang digunakan yaitu jaccard index dan menggunakan bantuan fitur N-gram sebanyak 3 yaitu Bi-gram, Tri-gram dan Quad-gram. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk menentukan fitur N-gram yang tepat dalam melakukan koreksi kata. Dengan adanya aplikasi koreksi kata ini diharapkan dapat membantu tim editor dalam melakukan pengecekan kata sebelum dipubikasikan ke umum. Untuk analisa fitur N-gram yang tepat untuk melakukan koreksi kata adalah fitur Bi-gram.