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
LDWFOX Optimization for Hyperparameter Tuning of Inception CNN in UAV-Based Vegetation Density Mapping
Pramunendar, Ricardus Anggi
; Alomoush, Ashraf
; Prabowo, Dwi Puji
; Megantara, Rama Aria
; Alzami, Farrikh
; Winarsih, Nurul Anisa Sri
; Pergiwati, Dewi
; Shidik, Guruh Fajar
Vegetation density classification from UAV imagery is a practical necessity in fire-prone landscapes, since fuel load on the ground directly informs risk management decisions. Convolutional neural networks handle this classification reasonably well, but good performance requires careful hyperparameter tuning, and manual trial and error produces results that are unstable and hard to reproduce. This study proposes LDW-FOX, a modified FOX metaheuristic using a Linearly Decreasing Weight mechanism t...
Google Scholar
DOI
Penentuan Metode Augmentasi pada CNN Berdasarkan Metode Optimasi Fox untuk Klasifikasi Citra Ikan
Wahyudi, Firman
; Nugraini, Siti Hadiati
; Soeleman, Arief
; Pramunendar, Ricardus Anggi
; Andono, Pulung Nurtantio
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak
Vol 7
, No 2
(2025)
Automatic identification of fish species plays an important role in various fields such as conservation biology, fisheries management, and biological research. The Convolutional Neural Network (CNN) method has become an effective solution for automating this process using digital images. However, achieving high accuracy requires careful consideration of factors such as the quantity and quality of data, image preprocessing methods, feature extraction techniques, classification algorithms, and opt...
Sumber Asli
Google Scholar
PENENTUAN PARAMETER DISTRIBUSI PADA METODE CLAHE UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS OBJEK BAWAH AIR
Prabowo, Dwi Puji
; Pramunendar, Ricardus Anggi
Majalah Ilmiah Momentum
Vol 15
, No 1
(2019)
Laut merupakan salah satu  kekayaan alam yang dimiliki oleh indonesia, dimana indonesia memiliki luas lautan hingga 6,49 juta km persegi. Banyak ekosistem yang hidup di laut sebagai salah satunya adalah ikan dimana ikan merupakan komodittas penopang perekonomian negara indonesia. Sehingga pendeteksian objek bawah air merupakan salah satu tindakan awal dalam menjaga ekosistem . dalam pendeteksian objek bawah laut dipengaruhi oleh kualitas citra bawah air. Kualitas bawah air sangat dipengaruhi ol...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI