Pengelompokan PMKS menggunakan Self Organizing Maps dengan perbaikan missing value Naïve Bayes Imputation

Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) merupakan permasalahan pada kelompok masyarakat yang memiliki kesulitan dalam menjalankan fungsi sosial. Penelitian dilakukan untuk mengetahui karakteristik permasalahan di wilayah Kalimantan Selatan dengan menggunakan klasterisasi. Metode klasterisasi yang digunakan adalah SOM dan pengisian data kosong menggunakan NBI yang dibandingkan dengan Metode Statistik (Mean, Median, dan Modus). Proses dimulai dari mengisian data kosong dengan NBI dan Metode Statistik, dilanjutkan dengan klaster SOM dan hasil klaster dievaluasi menggunakan DBI. Hasil yang didapatkan adalah perbaikan NBI menempati hasil klasterisasi terbaik dengan nilai 0,032 pada pembagian 2 klaster. Klaster pertama berjumlah 8 wilayah yaitu Tanah Laut, Kota Baru, Tapin, Hulu Sungai Selatan, Hulu Sungai Tengah, Hulu Sungai Utara, Tabalong, dan Tanah Bumbu. Klaster kedua berjumlah 5 wilayah yaitu Banjar, Barito Kuala, Balangan, Banjarmasin, dan Banjarbaru. Tingkat prioritas yang diperoleh dari rata-rata klaster didapatkan bahwa klaster kedua sebagai prioritas pertama

Sistem Pakar Untuk Identifikasi Dan Alternatif Solusi Terhadap Permasalahan Yang Dihadapi Peserta Didik Sekolah Menengah Menggunakan Rule-Based Machine Learning

Kesulitan dalam mengidentifikasi masalah yang dialami oleh peserta didik di sekolah tingkat menengah berpotensi mengakibatkan masalah yang lebih besar di kemudian hari. Selama ini guru bimbingan dan konseling (BK) menggunakan metode konvensional dalam mengidentifikasi dan memecahkan masalah tersebut. Metode ini membutuhkan biaya yang besar, ruang yang khusus, dan waktu yang lama. Artikel ini memaparkan pengembangan sistem pakar untuk identifikasi untuk kemudian menawarkan alternatif solusi terhadap permasalahan yang dihadapi peserta didik di tingkat sekolah menengah. Sistem ini menggunakan metode Problem Checklist yang didukung oleh machine learning untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi. Kepakaran dari guru BK senior untuk menghubungkan ragam permasalahan dan berbagai alternatif solusi dilatihkan pada rule-based machine learning sistem ini. Pengujian dilakukan menggunakan WEKA dengan 200 contoh data sampel sebagai data pelatihan, yang dapat memprediksi data dari 185 contoh yang label kelasnya tidak diketahui Sistem yang dikembangkan adalah berbasis web sehingga peserta didik yang merasa mengalami masalah dapat meng-ases dirinya sendiri dan mendapatkan saran alternatif solusi secara online. Guru BK sebagai admin dapat memantau perkembangan peserta didiknya serta melakukan penambahan ragam permasalahan dan alternatif solusi mengikuti perkembangan jaman.  Hasil implementasi dan pengujian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan menawarkan identifikasi dan solusi yang akurat dan lebih cepat serta dapat dilakukan kapanpun dan di manapun

Automatic detection of crop diseases using gamma transformation for feature learning with a deep convolutional autoencoder

Precision agriculture is a management strategy for sustaining and increasing the production of agricultural commodities. One of its implementations is for crop disease detection. Currently, deep learning methods have become widespread methods for the automatic detection of crop diseases. Most deep learning methods showed better performance when using an original image in raw form as inputs. However, the original image of crop diseases may appear similar between one disease to another.  Therefore, the deep learning methods may misclassify the data. To deal with these, we propose the gamma transformation with a deep convolutional autoencoder to extract good features from the original image data. We use the output of the gamma transformation with a deep convolutional autoencoder as inputs to a classifier for the automatic detection of crop diseases. Our experiments show that the average accuracies of our method improve the performance of crop disease detection compared to only using raw data as inputs

Implementasi Algoritma Pengolahan Citra dan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan pada Prototipe Mobil Otonom Berbasis Raspberry Pi

Telah tercipta prototipe mobil otonom berbasis raspberry pi dengan sistem autopilot hasil dari penerapan dua algoritma berbeda yaitu pengolahan cita dan jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini bertujuan untuk implementasi kedua algoritma tersebut. Implementasi pengolahan citra diawali dengan capture video yang kemudian dilatih dengan algoritma pengolahan citra sehingga diperolah nilai kurva saat deteksi jalur. Sedangkan Implementasi jaringan syaraf tiruan diawali dengan mencari data collection dari capture citra yang kemudian dilatih dengan algoritma jaringan syaraf tiruan sehingga menghasilkan model data untuk ditanamkan pada mobil otonom. Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada jalur lintasan yang sama didapatkan persentase keberhasilan pada pengolahan citra 70% sukses. sedangkan jaringan syaraf tiruan 97% sukses. Beberapa kegagalan pengolahan citra disebabkan oleh kondisi pencahayaan saat pengujian yang berbeda dari data awal. Sedangkan jaringan syaraf tiruan dipengaruhi dari jumlah data yang dilatih, apabila semakin banyak maka semakin besar persentase keberhasilannya, hal tersebut menjadikan jaringan syaraf tiruan lebih unggul dari pengolahan citr

Pemanfaatan Konfigurasi Layer Pada Metode CNN Untuk Peningkatan Kinerja Klasifikasi Penyakit Daun Tomat

Tomat adalah salah satu komoditas hortikultura dengan nilai ekonomi yang tinggi, tantang yang dihadapi oleh petani salah satunya dalah kerentanan penyakit tomat terhadap penyakit. Identifikasi secara visual pada daun sulit diuraikan dengan sekali pandang, sehingga menyebabkan asumsi yang tidak akurat tentang penyakit tersebut. Akibatnya, mekanisme pencegahan yang dilakukan petani menjadi tidak efektif dan berdampak merugikan. Penelitian ini mengusulkan identifikasi penyakit tomat secara automatis menggunakan metode Convolution Neural Network. Dalam makalah ini kami melakukan evaluasi pada metode CNN dengan arsitektur Alexnet dengan konfigurasi layer untuk mencari hasil kinerja terbaik dari penggunaan parameter tersebut pada architektur Alexnet. Pada penelitian ini juga melakukan analisis yang diperoleh dari hubungan antara parameter yang digunakan terhadap kinerja akurasi, dan analisis terhadap dampak penggunaan parameter dengan jumlah dataset daun tomat dari dataset PlantVillage

Kendali kecepatan motor DC berbasis fuzzy logic controller dengan aksi integral untuk mengeliminasi error steady-state

Kendali kecepatan motor DC dengan sistem cerdas seperti Fuzzy Logic Controller (FLC) dianggap lebih efektif karena tidak perlu model dari plant  dalam perancangan pengendalinya. Namun, secara matematis FLC tidak dapat menghilangkan error steady-state pada respon pengendalian. Penelitian ini bertujuan untuk merancang Fuzzy Integral Controller (FIC) untuk mengeliminasi error steady-state pada kendali kecepatan motor DC. Pengendali ini dibentuk oleh FLC dan kendali integral. FLC dirancang dengan masukan error dan perubahan error dengan keluaran berupa sinyal Pulse Width Modulation (PWM). Aksi kendali integral ditambahkan pada FLC karena kemampuannya untuk menghilangkan error steady-state. FIC kemudian diuji melalui simulasi MATLAB/Simulink dan eksperimen perangkat keras. Hasil pengujian menunjukkan bahwa FIC mampu menghasilkan kinerja pengendalian lebih baik jika dibandingkan dengan kendali PI dan FLC. FIC menghasilkan error steady-state 0% pada pengujian secara simulasi, sedangkan pada pengujian secara eksperimen nilai error steady-state terkecil diperoleh sebesar 0,42% yang disebabkan oleh adanya derau pada sensor

Metode k-means clustering dan morfologi berbasis computer vision dan analisis regresi untuk aplikasi sistem grading udang Vaname

Penentuan mutu udang secara konvensional menggunakan visual mata memiliki beberapa kelemahan, salah satunya adalah tingkat persepsi manusia yang berbeda-beda. Solusi yang ditawarkan adalah menggunakan teknologi computer vision dalam menentukan ukuran udang berdasarkan citra yang ditangkap kamera. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan kombinasi metode dari pengelompokan k-rata-rata dan morfologi untuk menentukan ukuran udang Vaname yaitu berdasarkan perbandingan area dalam dimensi piksel dari hasil olah citra dengan teknologi computer vision terhadap massa dalam dimensi gram. Analisis regresi digunakan untuk mendapatkan persamaan yang mengkonversi antar nilai piksel tersebut ke dalam massa udang. Keefektifan kombinasi metode ini dibandingkan dengan hanya menggunakan metode pengelompokkan k-rata-rata dan nilai ambang. Hasil evaluasi dari metode yang diusulkan menunjukkan bahwa nilai RMSE yang diperoleh sebesar 0,68 yang lebih baik dari dua metode terdahulu berturut-turut adalah 0,73 dan 2,89. Sementara akurasi sistemnya untuk pengukuran massa diperoleh sebesar 93,64%, akurasi ukuran/besar sebesar 93,37% dan akurasi klaster dari ukuran sebesar 95,45%

Prapemrosesan pada Klasifikasi Status Mutu Air Sungai Menggunakan Random Oversampling dan Outlier Remover Clustering

Ketidakseimbangan jumlah data pada setiap kelasnya serta adanya data outlier seringkali menjadi masalah dalam proses klasifikasi, hal tersebut tentu akan mempengaruhi performa kinerja pembelajaran mesin yang menurun. Oleh karena itupada penelitian ini diusulkan penggunaan teknik Random Oversampling (ROs) untuk mengatasi ketidakseimbangan data serta teknik Outlier Removal Clustering (ORC) untuk mengatasi data outlier pada penentuan status mutu air. Kedua teknik tersebut digunakan pada tahapan prapemrosesan. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan, yaitu penentuan kelas status mutu air menggunakan teknik indeks pencemaran, prapemrosesan, pembagian data, klasifikasi serta evaluasi kinerja. Ada tiga algoritma klasifikasi yang digunakan sebagai perbandingan, yaitu KNN, CART dan random forest. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan peningkatan rerata akurasi dari penggunaan ketiga algoritma klasifikasi tersebut dengan tanpa dilakukan prapemrosesan, penggunaan ROs serta integrasi ROs dan ORC secara berurutan sebagai berikut 83,81%; 94,87% dan 95,51%. Jadi penggunaan teknik Ros dan ORC terbukti meningkatkan performa kinerja pada machine learning.

Aplikasi Electronic Nose Untuk Klasifikasi Kopi Aceh Gayo Berdasarkan Proses Pasca Panen

Kopi merupakan salah satu komoditas asal Indonesia dengan daya tarik aroma dan rasa yang khas. Salah satu jenis kopi yang terkenal adalah Kopi Aceh Gayo. Kopi ini memiliki beberapa jenis lagi yang dibedakan melalui proses pasca panen yang dikenakan pada biji kopi yang sama. Hasil pengolahan ini akan menghasilkan aroma dan kualitas yang berbeda seperti pada Gayo natural dan wine. Kualitas kopi umumnya diuji menggunakan hidung manusia yang cenderung memiliki kekurangan karena sifatnya yang subyektif. Adanya kekurangan inilah yang berusaha dibantu dengan menggunakan e-nose dan SVM. E-nose merupakan instrument pengukuran yang memanfaatkan sensor gas untuk mengumpulkan data sinyal dari obyek yang digunakan. SVM (Support Vector Machine) merupakan metode yang digunakan untuk mencari hyperplane terbaik yang dapat memisahkan kedua jenis kopi yang digunakan sebagai obyek percobaan ini. Penggunaaan E-nose dan SVM menghasilkan akurasi prediksi sebesar 90%, presisi sebesar 87,5% dan sensitivitas 93,3%

Segmentasi Objek Citra Ultrasonografi Terotomatisasi Menggunakan Metode Aktif Kontur Kombinatorial

Active Contour (AC) merupakan algoritme yang banyak digunakan dalam melakukan segmentasi dalam mengembangkan sistem Computer Aided Diagnosis (CAD) pada pencitraan USG. Namun metode yang berkembang masih bersifat interaktif yang menyebabkan human error serta adanya berbagai masalah akibat inhomogenitas pada citra Ultrasonografi (USG) seperti leakage, terjadinya false area serta local minima. Pada studi ini dikembangkan metode segmentasi objek otomatis pada citra USG untuk membantu radiolog dalam proses diagnosis yang efisien. Metode yang dikembangkan disebut Automatic Combinatorial Active Contour (ACAC) yang mengkombinasikan turunan simplifikasi model global region-based CV (Chan-Vese) dan improved-GAC (Geodesic Active Contour) untuk segmentasi lokal. Hasil studi dengan 50 dataset yang diuji coba yaitu didapatkannya nilai accuracy sebesar 98.83%, precission 95.26%, sensitivity 86.58%, specificity 99.63%, similarity 90.58%, dan IoU 82.87%. performa kuantitatif ini membuktikan bahwa metode ACAC layak diimplementasikan pada sistem CAD yang lebih efisien dan akurat