Deteksi Mata di Video Smartphone Menggunakan Mediapipe Python

Teknologi deteksi mata digunakan untuk mengenali dan menganalisis fitur-fitur unik pada mata seseorang sebagai cara untuk mengidentifikasi atau mengautentikasi identitas seseorang. Teknologi ini dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan pola, sistem biometrik, sistem pengawasan, dan lainnya. Kebanyakan aplikasi memerlukan ketepatan dalam mendeteksi mata, sehingga diperlukan metode deteksi mata yang cepat dan andal. Dalam penelitian ini, diajukan metode deteksi mata yang menggunakan library Python OpenCV dan MediaPipe, yang menawarkan akurasi yang lebih baik dibandingkan solusi yang sudah ada. Kedua pustaka tersebut diimplementasikan dalam bahasa pemrograman Python, yang populer di kalangan pengembang perangkat lunak karena kemampuan pemrograman berorientasi objek, kemampuan untuk memanipulasi dan memproses data dengan mudah, serta pustaka dan modul yang tersedia dalam berbagai bidang seperti kecerdasan buatan. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan video yang diambil menggunakan telepon pintar. Meskipun video diambil dalam kondisi kurang optimal, yaitu dengan pencahayaan yang tidak sempurna, pengujian dilakukan pada 56 video yang memiliki kualitas cukup baik dengan durasi sekitar 5-10 detik. Hasil yang diperoleh menunjukkan tingkat akurasi yang mencapai 100%. Selain itu, sistem yang dibuat mampu membedakan antara kondisi mata terbuka dan tertutup, yang akan memudahkan penelitian selanjutnya dalam mendeteksi kedipan mata. Kesimpulan yang dapat diambil adalah model yang telah dibuat mampu mendeteksi mata dengan tingkat akurasi yang sangat tingg

Adopsi Pembangkit Kunci Blum Blum Shub Dan Bilangan Euler Pada Algoritma Extended Vigenere

Algoritma Vigenere merupakan model algoritma enkripsi yang sampai saat ini masih dikembangkan dalam bidang keamanan infromasi sampai saat ini. Salah satu aspek yang dipandang penting dalam bidang keamanan informasi adalah confidentiality. Permasalahan pencapaian confidentiality pesan atau informasi yang tinggi menjadi sesuatu yang kritis dalam bidang pengamanan informasi. Extended Vigenere dikenal sebagai evolusi Vigenere yang menggaplikasikan jumlah karakter set yang lebih luas. Salah satu pengembangan dalam algoritma Vigenere adalah dengan memodifikasi pembangkit kunci yang digunakan. Eksperimen ini bertujuan untuk melihat pengaruh confidentiality informasi terhadap penggunaan pembangkit kunci Blum Blum Shub (BBS) dan Bilangan Euler yang diaplikasikan pada Extended Vigenere. Metode pembangkit kunci BBS dan Bilangan Euler digunakan secara berurutan. Sebagai metrik pengukuran digunakan perhitungan entropi terhadap output Extended Vigenere. Hasil yang diperoleh ialah berupa peningkatan confidentiality informasi yang signifikan dengan nilai capaian entropi lebih dari 79% terhadap entropi optimu

Analisis SMOTE Pada Klasifikasi Hepatitis C Berbasis Random Forest dan Naïve Bayes

Menurut WHO, orang yang terinfeksi virus Hepatitis C tercatat sekitar 71 juta orang pada 2019. Hanya 49,7% orang yang menyadari adanya penyakit Hepatitis C. Pencegahan dini penting dilakukan untuk meminimalisir kemungkinan buruk terjadi. Untuk memaksimalkan upaya ahli medis dalam meminimalisir risiko penularan, dibuat program yang mampu mengklasifikasikan penyakit Hepatitis C dengan sistem deteksi otomatis menggunakan model machine learning. Random Forest dipilih karena mampu menangani outlier dan imbalance data sehingga mampu menghasilkan nilai akurasi yang tinggi serta mampu mengidentifikasi fitur-fitur yang penting. Naïve Bayes dipilih karena algoritmanya yang sederhana, namun mampu menghasilkan nilai akurasi tinggi. Setelah dilakukan pengujian pada kedua model, dilakukan perhitungan terhadap hasil prediksi menggunakan formula confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan dengan menerapkan model Random Forest tanpa SMOTE sebesar 93% dan Naïve Bayes tanpa SMOTE sebesar 88%. Sehubungan dengan adanya imbalance data pada dataset, maka dilakukan teknik oversampling menggunakan metode SMOTE. Hasil pengujian yang diperoleh dari menerapkan model Random Forest dengan SMOTE sebesar 98% dan Naïve Bayes dengan SMOTE sebesar 89%

Prediksi Gerakan secara Real-Time untuk Pengenalan Bahasa Isyarat menggunakan LSTM

Bahasa Isyarat merupakan bahasa yang digunakan untuk berkomunikasi khususnya bagi penyandang tunarungu dan tuna wicara agar dapat saling berkomunikasi dengan baik. Namun karena minimnya pendidikan di masyarakat, bahasa isyarat jarang digunakan, bahkan banyak yang tidak mengetahui bahasa isyarat. Maka diperlukan suatu sistem untuk mengenali bahasa isyarat agar lebih banyak orang yang memahami bahasa isyarat. Dalam penelitian ini, kami mengembangkan deteksi gerakan dinamis untuk pengenalan 6 kata dalam bahasa isyarat Indonesia (SIBI) dengan memanfaatkan perubahan koordinat secara real-time yang dideteksi menggunakan MediaPipe Holistic dan model klasifikasi LSTM Neural Network. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa hasil implementasi Sistem Pengenalan Bahasa Isyarat secara real-time dengan memanfaatkan perubahan koordinat menggunakan metode MediaPipe Holistic dan Long Short Term Memory (LSTM) diperoleh sebuah model dengan nilai akurasi 96%. Akurasi yang diperoleh sebesar 96% artinya model tersebut akurat dalam mengklasifikasikan kelas-kelas gerakan. Setiap kelas memiliki nilai presisi, recall, f1-score dan support yang sangat baik dengan rata-rata 96%

Analisis Sentimen Calon Presiden 2024 Menggunakan Algoritma SVM Pada Media Sosial Twitter

Analisis Sentimen banyak digunakan pemangku kepentingan dalam menilai sentimen terhadap suatu objek. Pada penelitan ini objek yang akan diambil yaitu analisis sentimen terhadap tokoh politik calon presiden 2024 yang sedang marak diperbincangkan oleh warganet, khususnya di twitter. Adapun permasalahan yang diangkat yaitu mengenai ukuran kinerja suatu algoritma dalam melakukan klasifikasi sentimen, beberapa algoritma kerap memiliki tingkat akurasi yang rendah. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performance measure dari penelitian sebelumnya dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes yang memiliki tingkat akurasi cukup rendah, dan pada penelitian ini digunakan algoritma SVM. Penelitian ini mengambil data Twitter yang berhubungan terhadap calon presiden untuk melihat opini masyarakat kepada setiap calon presiden. Data yang diambil yaitu data twitter dengan kata kunci Ganjar, Anies, Prabowo sebanyak 8.959 data yang diambil pada tanggal 17-25 Oktober 2022. Hasil dari pengujian mendapatkan kesimpulan algoritma SVM mempunyai performance measure atau akurasi cukup tinggi dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes pada penelitian sebelumnya hanya sebesar 73, 86% sementara algoritma SVM mendapat nilai rata-rata accuracy mencapai 98,61% yaitu dataset Ganjar Pranowo, lalu precision 98,81%, recall 99,79%. Dan untuk proporsi sentimen menunjukan sentimen positif yang diperoleh Ganjar lebih tinggi daripada calon presiden lainnya yaitu 55%, Prabowo 30% dan Anies 15%, Sementara sentimen negatif Anies lebih tinggi 89% daripada Ganjar 8% dan Prabowo 3%

Klasifikasi Penyakit Pada Daun dan Buah Jambu Menggunakan Convolutional Neural Network

Jambu biji merupakan komoditas tanaman di Jawa Barat dengan jumlah produksi tahun 2021 mencapai 692.488 kuintal. Produksi ini mengalami penurunan sebesar -12,82% dibandingkan dengan tahun 2020 yang sebesar 794.345 kuintal. Penelitian menggunakan teknologi deep learning dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dan berarsitektur MobileNetV2 untuk melakukan klasifikasi citra digital daun dan buah jambu biji yang telah diberi label atau disebut supervised learning. Metode pengembangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Berdasarkan hasil penelitian ini, model daun jambu biji memiliki hasil evaluasi yang sangat baik, training accuracy sebesar 99,6%, validation accuracy 100%, training loss 3,2%, dan validation loss 3,1%. Confusion matrix model ini memiliki akurasi 100% dari 63 data validasi. Sementara itu, model buah jambu biji memerlukan dropout sebesar 0,2 dan kernel regularizers L2 sebesar 0,01 untuk mengurangi overfitting. Model ini memiliki training accuracy sebesar 98,8%, validation accuracy 91,6%, training loss 19,1%, dan validation loss 38,6%. Hasil confusion matrix menunjukkan akurasi model ini mencapai 91,6% dari 84 data validasi. Kemudian model berhasil diimplementasikan menjadi aplikasi berbasis mobile menggunakan bahasa pemrograman Kotlin

Analisis Hasil Segmentasi Citra Daun Bawang Dengan Metode Adaptive Thesholding dan K-Means Clustering

Segmentasi citra yang akurat memiliki dampak signifikan pada hasil analisis citra secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode Adaptive Thresholding dan K-Means Clustering dalam segmentasi citra daun bawang merah dengan latar belakang yang berbeda. Dengan menggunakan analisis kuantitatif terhadap 25 citra daun bawang yang beragam, hasil penelitian menunjukkan bahwa Adaptive Thresholding menghasilkan segmentasi yang memuaskan dalam skala warna hitam dan putih, sementara K-Means Clustering dengan ekstraksi fitur juga memberikan hasil yang memuaskan. Analisis berbasis aplikasi web dalam 5 skenario mengonfirmasi keefektifan kedua metode tersebut. Adaptive Thresholding mencapai Jaccard index sebesar 0.92, Rand index sebesar 0.85, dan F1 score sebesar 0.95. Sedangkan K-Means Clustering memiliki Jaccard index sebesar 0.64, Rand index sebesar 0.69, dan F1 score sebesar 0.71 pada skenario latar belakang mediatanam. Meskipun demikian, hasil segmentasi terbaik diperoleh dengan menggunakan Adaptive Thresholding pada latar belakang Putih Cahaya Terang, dengan Jaccard index sebesar 0.96, Rand index sebesar 0.91, dan F1 score sebesar 0.98. Penelitian ini memberikan rekomendasi untuk segmentasi optimal citra daun bawang merah dengan latar belakang yang berbeda, dengan menekankan keefektifan Adaptive Thresholding dalam mencapai tingkat akurasi tinggi melalui ekstraksi fitur bentuk dan tekstur. Pencahayaan yang memadai saat pengambilan citra merupakan faktor penting untuk mencapai hasil segmentasi yang optimal

Evaluasi Model Klasifikasi Algoritma Terbimbing Kuantitatif terhadap Penyakit Diabetes

Diabetes adalah suatu kondisi medis yang ditandai dengan gangguan metabolisme persisten yang mengakibatkan peningkatan kadar glukosa dalam aliran darah. Penyakit ini berdampak besar pada berbagai organ tubuh, termasuk jantung, pembuluh darah, mata, ginjal, dan sistem saraf. Salah satu faktor penting yang berkontribusi terhadap peningkatan kasus diabetes adalah keterlambatan diagnosis kondisi tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai algoritma yang berbeda untuk mendeteksi diabetes. Penelitian ini melibatkan kumpulan data yang tidak seimbang, sehingga memerlukan penerapan teknik oversampling seperti Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan ini. Dua metode klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Logistic Regression (LR), digunakan dalam penyelidikan ini. Temuan penelitian mengungkapkan bahwa ketika teknik K-Fold Cross Validation dikombinasikan dengan metode SMOTE, model Support Vector Machine (SVM) menunjukkan tingkat akurasi, presisi, dan recall yang lebih unggul dibandingkan dengan model Logistic Regression (LR), juga menggunakan teknik SMOTE. Meskipun demikian, jika K-Fold Cross Validation dilakukan tanpa menerapkan teknik SMOTE, hasilnya menunjukkan bahwa Regresi Logistik mengungguli model Support Vector Machine (SVM) dalam hal akurasi, presisi, dan recall

Pengendali Dan Pemantau Arus Tegangan Pada Terminal Listrik Rumah Tangga Berbasis IoT

Internet of things (IoT) sangat bermanfaat memberikan peran membantu aktivitas rumah tangga dalam kehidupan sehari-hari. Dengan kecanggihan yang disajikan oleh Internet of Things (IoT), memungkinkan IoT untuk melakukan pengontrolan dan pemantauan penggunaan listrik pada suatu lokasi dari jarak jauh tanpa menggunakan kabel yang dikontrol melalui smart phone yang kita miliki. Korsleting listrik banyak ditemukan di kota-kota besar yang dimana penggunaan listrik berlebih tanpa ada pengontrolan sehingga menimbulkan panas pada suatu perlengkapan elektronik yang mengakibatkan percikan api dan kebakaran rumah. Tujuan dalam penelitian ini yaitu mengembangkan teknologi smart home dalam mengendalikan dengan memanfaatkan smartphone android dan teknologi wifi. Hal ini juga membantu pengguna untuk mengendalikan perangkat smart home hanya dengan smartphone dan memanfaatkan teknologi wifi. Hasil dalam penelitian ini yaitu 223 volt ampere meter dengan arus 1 sebesar 0,03 dan arus 2 sebesar 3,29. Rata-rata waktu dalam penyusutan tegangan sebesar 1,66 detik. Dengan Smart Electric Terminal berbasis Internet of Things kita dapat melakukan pemantauan dan pengendalian penggunaan listrik di rumah kita. Microcontroller NodeMCU dan Arduino Nano dilengkapi dengan dua Sensor Arus ACS712 dan Sensor SCT013 dengan tambahan satu Sensor Tegangan ZMPT1018 memudahkan pengguna untuk mengatur dan memantau pergerakan aktivitas listrik di rumah. Tidak hanya itu Smart Electric Terminal dilengkapi dengan Modul Relay yang dimana dapat memutus arus listrik yang berlebih

Sentimen Analisis Aplikasi Belajar Online Menggunakan Klasifikasi SVM

Google Play Store adalah tempat berbagai macam aplikasi tersedia, baik berbayar ataupun tidak. Halaman Google Play Store menjadi tempat pengguna aplikasi untuk menyampaikan pendapat, ulasan dan penilaian. Ruang Guru, Zenius dan Quipper tersedia di platform tersebut. Data pada ulasan, menjadi sangat bermanfaat untuk dianalisa. Analisa dilakukan dengan menggunakan sentimen analisis dan algoritma SVM. Data diperoleh dengan menggunakan teknik scraping data, dengan menggunakan bantuan library google-play-scraper. Proses web Scraping, dibagi menjadi 3 tahap yaitu Fetching, Extraction, dan Transformation. Data dikumpulkan sebanyak 30.000 data, yang dibagi menjadi 10.000 data Ruang Guru, Zenius dan Quipper. Peneltian diawali dengan Tahap preprocesing data meliputi normalisasi, case folding, cleaning, tokenizing, dan  Stopword. kemudian data dibagi menjadi 90% data latih dan 10% data uji. Data latih diberi label dengan nilai 1, 0, dan -1. Nilai 1 berarti positif, nilai 0 berarti netral dan -1 berarti negatif. Hasil sentimen klasifikasi menggunakan SVM, menunjukkan bahwa Ruang Guru memiliki nilai positif tertinggi dibandingkan Zenius dan Quipper. Akan tetapi, respon pengguna sama-sama memberikan nilai positif untuk aplikasi tersebut. Nilai akurasi dari penelitian menunjukkan bahwa, data Klasifikasi sentimen dengan SVM, mempunyai akurasi rata-rata untuk Ruang Guru sebesar 99%, Zenius sebesar 96%, dan Quipper sebesar 82%