PENGENALAN TEKS BAHASA INDONESIA PADA CITRA TULISAN TANGAN BERBASIS TRANSFORMER

Digitalisasi dokumen dapat dipercepat berkat kemajuan teknologi. Banyak upaya telah dilakukan untuk mengenali teks dari foto. Banyak arsitektur mampu mengenali teks, khususnya citra tulisan tangan salah satunya adalah transformer. Pada penelitian sebelumnya masih banyak yang menggunakan dataset citra dengan aksara tegak sehingga kurang variatif. Untuk meningkatkan keahlian pemodelan pembelajaran, proyek ini berfokus pada pengimplementasian dan pengembangan sistem pada Transformers dengan pengujian dataset yang lebih bervariasi.Dataset yang digunakan terdiri dari foto dengan tulisan Indonesia. setelah langkah pra-pemrosesan kemudian akan diubah menjadi token dengan label kelas dan koordinat kotak pembatas untuk anotasi gambar. Dataset akan dilatih menggunakan arsitektur transformer. Encoder-decoder merupakan dasar dari arsitektur Transformer ini. Pengujian data dilakukan setelah model dilatih menggunakan mean Average Precision (mAP).Sistem yang dibuat mampu mengenali dan mengklasifikasikan objek secara akurat dari data gambar tulisan tangan, termasuk objek yang mewakili kata-kata bahasa Indonesia. Hyperparameter yang paling optimal didapatkan batch dan jumlah epoch masing-masing 32 dan 40. Dengan menggunakan parameter terbaik, evaluasi model menghasilkan data dari sampel latih dan uji dengan masing-masing nilai mAP 0,97 dan 0,95

Implementasi Teknologi NG-PON2 Dalam Perancangan Internet Berkecepatan Tinggi

Internet telah menjadi salah satu kebutuhan primer di era moderen ini. Hal ini mendorong pembangunan infrastruktur fiber optik menjadi lebih bagus dari pada sebelumnya. Untuk mendukung hal tersebut, maka dikembangkan teknologi NG-PON2 (Next Generation-Passive Optical Network stage 2). NG-PON2 adalah teknologi broadband berbasis fiber optik yang menawarkan kecepatan data hingga 40 Gbps. Implementasi dari teknologi NG-PON2 ini digunakan untuk merancangan jaringan internet di suatu perumahan. Dalam perancangan jaringan internet biasanya penempatan ODP (Optical Distribution Poin)t) dilakukan secara manual dan tidak sistematis sehingga menimbulkan penurunan kualitas layanan karena jarak rumah pelanggan dengan ODP terlalu jauh. Oleh karena itu diperlukan suatu metode agar penempatan ODP menjadi lebih baik. Pada penelitian ini algoritma K-Medoids digunakan dalam menentukan letak ODP agar lebih optimal dan efisien. Ada dua skenario rancangan penempatan ODP yaitu instalasi aerial dan pedestal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa instalasi aerial lebih baik karena secara umum memiliki daya terima ONT yang lebih tinggi dibandingkan dengan pedestal. Selain itu biaya pembangunan instalasi aerial juga lebih rendah. Kelebihan instalasi pedestal adalah penggunaan kabel optik yang lebih pendek dan secara estetik lebih baik karena ditanam di dalam tanah

Inspeksi Kualitas Pengelasan Besi Menggunakan Teknik Segmentasi Citra Berbasis Convolutional Neural Network

Inspeksi pengelasan merupakan kebutuhan mutlak bagi dunia industri terutama yang bergerak dibidang otomotif untuk memastikan kualitas las. Namun demikian, sebagian besar industri masih menggunakan pemeriksaan manual yang bersifat subjektif dan penuh dengan bias yang dapat berakibat pada inkonsistensi dalam penilaian standar kualitas. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem cerdas yang dapat memeriksa kualitas pengelasan dengan konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model kecerdasan buatan berbasis deep learning dan computer vision untuk mendeteksi area-area pengelasan dan mengklasifikasikannya kedalam kategori baik dan buruk. Model CNN dengan arsitektur UNet diadopsi untuk melakukan segmentasi citra pada gambar pengelasan besi. Studi penggunaan beberapa teknik ekstraksi fitur juga dilakukan untuk mendapatkan performa model terbaik berdasarkan skor IoU dan kecepatan konvergensi model. Berdasarkan hasil eksperimen, teknik CNN UNet terbukti mampu meningkatkan performa model dengan skor IoU sebesar 78,1% dan dengan kecepatan konvergensi dalam 144 epoch.--Welding inspection is an absolute necessity for the industrial world, especially those engaged in the automotive sector to ensure weld quality. However, most industries still use manual inspection which is subjective and full of bias which can result in inconsistencies in the assessment of quality standards. Therefore, intelligent system that can check the quality of welding consistently is needed. This study aims to create an artificial intelligence model based on deep learning and computer vision to detect welding spots and classify them into good and bad categories. CNN model with UNet architecture is adopted to perform image segmentation on iron welding images. Studies using several feature extraction techniques are also conducted to obtain the best model performance based on IoU scores and model convergence speed. Based on the experimental results, the UNet technique is proven to be able to improve the performance of the model with an IoU score of 78.1% and with a convergence speed of 144 epochs

Classification of KJA Net Conditions Using ROV and Computer Vision

The development and integration of Remotely operated vehicle (ROV) with computer vision has been carried out and shows excellent performance. All ROV features functions run smoothly and without problems and are able to monitor the condition of nets in floating net cages (KJA) and produce underwater videos. Data collected from ROV are processed, utilizing the YOLOv8 model and showed very positive results in classifying the condition of KJA nets. The model achieves an accuracy level of 1 or 100% differentiate between clean and dirty net. Based on these results, it can be concluded that the YOLOv8 model has excellent performance in recognizing mesh objects with a high level of accuracy. These results provide confidence that this model can be trusted in monitoring the condition of KJA nets

Sistem Informasi Monitoring Kumbung Jamur Tiram Berbasis Internet of Things

Sistem Informasi Monitoring Kumbung Jamur Tiram Berbasis Internet of Things (IoT) adalah sebuah solusi inovatif untuk memantau dan mengelola pertumbuhan jamur tiram secara efisien. Dalam konteks ini, IoT digunakan untuk menghubungkan sensor-sensor yang terpasang di dalam kumbung jamur tiram ke platform digital. Sensor-sensor tersebut mengumpulkan data tentang kondisi lingkungan seperti suhu, kelembaban, dan tingkat CO2 di sekitar kumbung. Data yang terkumpul ini dikirim secara real-time melalui jaringan internet ke platform yang dapat diakses oleh pengguna melalui perangkat seluler atau komputer. Melalui sistem ini, petani jamur tiram dapat memantau kondisi kumbung secara akurat tanpa harus secara fisik berada di lokasi. Mereka dapat menerima pemberitahuan jika ada perubahan signifikan dalam kondisi lingkungan yang dapat mempengaruhi pertumbuhan jamur tiram. Selain itu, data historis yang terkumpul juga dapat digunakan untuk menganalisis pola pertumbuhan jamur tiram dan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi produksi. Dengan adopsi sistem ini, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan kumbung jamur tiram, mengoptimalkan proses pertumbuhan, dan meningkatkan hasil panen. Selain itu, sistem ini juga dapat membantu dalam meminimalkan risiko kerugian akibat kondisi lingkungan yang tidak ideal. Dengan demikian, Sistem Informasi Monitoring Kumbung Jamur Tiram Berbasis IoT memiliki potensi besar untuk meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan industri jamur tira

Identifikasi Pengenalan Pola Daun Kelor Kering Dengan You Only Look Once V8

Optimal drying of Moringa oleifera leaves plays an important role in maintaining nutritional quality and meeting desired pattern recognition standards. This research proposes the use of You Only Look Once (YOLO) V8, an object identification method in computer vision, to identify the drying level of Moringa leaves in real-time. The integration of a camera in the drying machine allows visual monitoring of changes in moringa leaves during the drying process. YOLOv8 was implemented to recognize and track changes in moringa leaf dryness levels, enabling timely analysis. The identification results are then classified into dry "YES" or "NO" conditions according to quality standards. This research aims to increase production efficiency, real-time quality monitoring, and ensure Moringa leaf products meet established quality standards. By using the YOLOv8 method, it is hoped that this research will provide an innovative and effective solution in overcoming the challenge of optimally drying Moringa leaves

Peningkatan Akurasi Deteksi Jatuh Menggunakan Sensor Akselerometer dan Giroskop pada Smartphone

Penuaan populasi menjadi perhatian global, terutama karena tubuh yang menua berpotensi mengalami penurunan kondisi fisik, termasuk risiko jatuh. Jatuh sangat berbahaya, terutama bagi lansia, karena dapat menyebabkan cedera serius atau bahkan kematian. Oleh karena itu, penting untuk mendeteksi kejadian jatuh dengan cepat dan akurat untuk mencegah penanganan yang terlambat.Penelitian ini merancang sistem klasifikasi aktivitas manusia, terutama untuk mendeteksi kejadian jatuh. Sistem ini dirancang dengan tujuh arsitektur model menggunakan varian dari Recurrent Neural Network (RNN), yaitu Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), dan Simple Recurrent Neural Network (SimpleRNN). Selain itu, juga digunakan variasi dari Convolutional Neural Network (CNN), yaitu 1D Convolutional Neural Network (1D CNN).Hasil validasi menunjukkan bahwa metode yang digunakan dalam eksperimen untuk kelas duduk, berdiri, dan jatuh mendapatkan nilai sempurna. Namun, kelas jatuh mendapatkan nilai yang berbeda untuk setiap arsitektur model. Untuk semua kelas, performa terendah dimiliki oleh kombinasi model arsitektur 1D CNN dan SimpleRNN dengan akurasi 95,6%, sedangkan performa tertinggi dimiliki oleh model arsitektur SimpleRNN dan kombinasi model arsitektur CNN dan GRU dengan akurasi mencapai 99,0%. Kata kunci— Penuaan populasi, keadaan jatuh, Sistem klasifikasi aktifitas fisik manusia, recurrent neural network (RNN), convolutional neural network (CNN)

Deteksi Objek dan Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan dengan Metode Deep Learning

Digunakan 2 modul deep learning, YOLOv5n untuk deteksi plat nomor dan framework TPS-ResNet-BiLSTM-Attn untuk pengenalan karakter. Masing-masing modul dilatih dengan 2 jenis dataset, Dataset 1 mencakup gambar dengan variasi kondisi cuaca panas dan mendung dan Dataset 2 mencakup gambar dengan variasi kondisi panas, mendung dan hujan sedang. Hasil dari variasi pelatihan model kemudian diuji menggunakan 1 dataset yang mencakup gambar plat nomor dalam kondisi cuaca panas, mendung dan hujan. Penelitian menghasilkan model dan metode pelatihan yang efisien. Metode pelatihan dengan performa terbaik untuk model YOLOv5n adalah dengan menggunakan Dataset 2 dan hyperparameter evolution. Didapatkan hasil pengujian berupa nilai mAP 0,893 dan f1-score 0,887. Metode pelatihan dengan performa terbaik pada framework TRBA adalah dengan menggunakan Dataset 2 (3200 data). Didapatkan hasil pengujian model berupa nilai akurasi sebesar 83,08%

Purwarupa Multipurpose Tracking Camera Menggunakan Metode Object Tracking CSR-DCF dan Kendali PID

Object tracking merupakan permasalahan menentukan lokasi, alur dan karakteristik dari objek yang ingin dideteksi menggunakan pengukuran dari sensor. Metode CSR-DCF mengabungkan antara algoritma discriminative correlation filter dan channel spatial reliability untuk dapat mendeteksi objek yang abstrak sehingga meningkatkan kemampuan deteksi objek. Tetapi permasalahan lain yang muncul adalah karena algoritma object tracking menerapkan prinsip online learning sehingga tidak dapat melakukan tracking apabila objek hilang dari frame.Pada penelitian ini akan digunakan servo 2 sumbu sebagai penggerak pan-tilt camera agar sistem dapat mengikuti objek. Kendali yang digunakan pada sistem ini adalah PID dengan beberapa nilai kombinasi antara konstanta P, I dan D. Pengujian pada algoritma CSR-DCF juga dilakukan dengan mengubah nilai parameter terhadap objek yang berbeda. Dengan ini diharapkan akan didapat pengaruh dari parameter feature dari algoritma terhadap hasil tracking.Dari hasil pengujian didapat bahwa nilai konstanta yang paling stabil yaitu nilai P = 1, I = 0.1 dan D = 60. Dengan konfigurasi ini sistem mengalami error paling sedikit. Kemudian pada pengujian parameter metode CSR-DCF, parameter use_color­_names memiliki pengaruh yang besar terhadap objek yang dibuktikan dengan tingkat keberhasilan deteksi dengan penggunaan parameter tersebut

Studi Perbandingan Daya dan Konsumsi Energi Dispenser: Kontrol PID vs. Kontrol Termostat

Produksi energi listrik masih mengandalkan bahan bakar fosil yang menyisakan emisi gas rumah kaca dan menyebabkan pemanasan global. Dari isu tersebut diperlukan penggunaan energi listrik yang lebih efisien dan efektif agar dapat meminimalkan emisi gas rumah kaca. Di sisi lain, energi listrik masih menjadi kebutuhan sehari-hari, salah satunya untuk menyalakan dispenser air panas. Selain itu, dispenser kontrol on-off termostat menggunakan daya maksimal yang dapat menyebabkan 'jeglek' pada rumah tangga dengan kapasitas listrik rendah. Akan lebih baik jika dispenser tidak menggunakan daya maksimal untuk mempertahankan suhunya ketika sedang stand-by. Dari permasalahan tersebut, diperlukan solusi untuk mengurangi lonjakan daya dan menekan konsumsi energi listrik pada dispenser.Penelitian ini menerapkan kontrol PID pada dispenser air panas untuk mendapatkan informasi mengenai daya dan konsumsi energinya. Dengan penalaan Ziegler-Nichols metode pertama, didapatkan besaran masing-masing Kp=15,0261, Ki=0,1633, dan Kd=345,6. Akuisisi data suhu, daya, dan energi dilakukan pada dispenser on-off dengan termostat 80°C dan 93°C, dan pada dispenser PID dengan setpoint 80°C dan 93°C. Hasil dari penelitian ini menunjukan dispenser PID menggunakan daya 30% dari daya maksimal, tetapi total energi yang digunakan menjadi lebih besar 17Wh hingga 57Wh karena mempertahankan suhu tetap dekat dengan setpoint. Kata kunci—daya, konsumsi energi, dispenser air panas, kontrol PI