https://dmi-journals.org/konsensus/issue/feedBANDWIDTH: Journal of Informatics and Computer Engineering2025-11-28T00:46:29+00:00Admin Bandwidthjurnalbandwith@gmail.comOpen Journal Systems<p><strong>BANDWIDTH: Journal of Informatics and Computer Engineering</strong> adalah jurnal ilmiah dalam ilmu komputer, teknologi informasi, dan teknologi komputer yang berisi literatur ilmiah tentang studi penelitian murni dan terapan dalam ilmu komputer, teknologi informasi, dan teknologi komputer. Tinjauan publik tentang pengembangan teori, metode dan ilmu terapan yang terkait dengan subjek dan objek. <strong>BANDWIDTH:</strong> Journal of Informatics and Computer Engineering diterbitkan oleh Perkumpulan Dosen Muslim Indonesia. <strong>BANDWIDTH:</strong> Journal of Informatics and Computer Engineering diterbitkan 2 (dua) kali setahun pada bulan Januari dan Juli.</p>https://dmi-journals.org/konsensus/article/view/1210Deteksi Penyakit Bercak Coklat pada Daun Bayam dengan Metode Segmentasi Pengolahan Citra Digital di Dinas Pertanian Kota Palopo2025-01-19T04:40:47+00:00Safwan Kasmacawanksafwan@gmail.comMuh. Akram muhakram082@gmail.com<p>Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi bercak coklat pada daun bayam menggunakan metode segmentasi pengolahan citra digital dengan bantuan antarmuka GUI MATLAB. Data citra bayam diperoleh dari Dinas Pertanian Kota Palopo. Proses penelitian menggunakan metode <em>Research and Development</em> (R&D) dengam model Luther-Sutopo yang terdiri dari: konsep, desain, pengumpulan material, pembuatan, pengujian, dan distribusi. Pada tahap segmentasi, metode segmentasi citra digunakan untuk memisahkan area bercak dari daun sehat. Ekstraksi ciri warna RGB dan HSV dilakukan untuk mendukung klasifikasi menggunakan algoritma <em>K-Nearest Neighbors</em> (KNN). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini memiliki akurasi 100% dalam mendeteksi bercak coklat. Validasi dari ahli dan Dinas Pertanian Kota Palopo menegaskan bahwa sistem ini layak digunakan sebagai alat bantu dalam pengawasan dan pengendalian penyakit pada tanaman bayam. </p>2025-01-19T04:40:38+00:00Copyright (c) 2025 Safwan Kasma, Muh. Akram https://dmi-journals.org/konsensus/article/view/1275Clustering Indeks Massa Tubuh Mahasiswa Dengan Algoritma K-Means2025-11-28T00:46:29+00:00Jumarniati Jumarniatijumarniati@uncp.ac.idAkramunnisa Akramunnisaakramunnisa777@gmail.comPatmaniar Patmaniarpatmaniar@uncp.ac.id<p>Penelitian ini dirancang untuk mengidentifikasi pola slustering Indeks Massa Tubuh mahasiswa melalui penerapan Algoritma K-Means dalam studi kuantitatif. Data yang terkumpul dianalisis menggunakan algoritma tersebut, menghasilkan beberapa kelompok: mahasiswa dengan indeks massa tubuh sangat kurus terdiri dari data nomor 9 dan 11; kelompok indeks massa tubuh kurus mencakup data nomor 2, 14, dan 16; kelompok indeks massa tubuh normal meliputi data nomor 1, 4, 5, 6, 7, 10, 11, 12, 15, 17, dan 19; serta kelompok indeks massa tubuh gemuk terdiri dari data nomor 3, 8, 18, dan 20. Tidak ada data yang masuk ke dalam kategori indeks massa tubuh obesitas. Secara keseluruhan, jumlah mahasiswa dengan indeks massa tubuh normal mendominasi dibandingkan dengan kategori sangat kurus, kurus, maupun gemuk</p>2025-03-24T00:00:00+00:00Copyright (c) 2025 Jumarniati, Akramunnisa, Patmaniar