Classification of Wood Types Based on Wood Fiber Texture Using GLCM - ANN

In Indonesia, various types of wood grow and develop with various characteristics and benefits. Each type of wood has differences in texture and fiber, to classify it must have sufficient knowledge about the texture and fiber of wood. A wood species identification system is needed to help the classification process. The purpose of this research is to classify Teak Wood, Sengon Wood, Mahogany Wood, and Gmelina Wood which are often sold in Indonesia. The classification method used in this research is Artificial Neural Network with Gray Level Co- occurrence Matrix (GLCM) extraction. Pre-processing stages include Histogram Equalization, filtering, converting images into grayscale form, and data augmentation. Feature extraction of pre-processing results using GLCM is taken, namely contrast, correlation, energy, homogeneity, and entropy. From the research results, classification using Artificial Neural Network was obtained with 46% accuracy, 43% precision, 42.5% recall, and 42% F1-Score with a GLCM inclination angle of 90°. So, this method can be used to classify the types of wood, but it is less accurate because there are still deficiencies in the model

Modular Version of The Total Vertex Irregularity Strength for The Generalized Petersen Graph

Let  be a graph. A labeling graph is a maps function of the set of vertices and/or edges of , to the set of positive integers. A total modular labeling is said to be a -modular total irregular labeling of the vertices of , if for every two distinct vertices  and  in , the modular weights are different, and belong to the set of integers . The minimum  such that the graph  has a - modular total irregular labeling is called the modular total vertex irregularity strength and denoted by . In this paper, we study about the modular total vertex irregularity strength for the generalized Petersen graph . The result show that the exact value is

Peramalan Return Saham Subsektor Perbankan Menggunakan Model ARIMA-GARCH

Subsektor perbankan berperan penting dalam meningkatkan iklim investasi dan pertumbuhan pasar modal di Indonesia melalui penerbitan dan penjualan saham, yang turut berkontribusi dalam pertumbuhan ekonomi negara. Peramalan return harga saham berfungsi untuk meminimalisir kerugian yang diakibatkan oleh fluktuasi. Namun, fluktuasi ini dapat menyebabkan terjadinya heteroskedastisitas yang tidak dapat ditangani oleh pemodelan time series biasa, seperti Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) sehingga membutuhkan model Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) untuk menangani volatilitas terkait heteroskedastisitas. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah mengkaji model gabungan ARIMA dan GARCH berupa ARIMA-GARCH dan menaksir parameter menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Model ARIMA-GARCH diterapkan pada data harga penutupan saham harian Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk (BBRI) pada periode 1 Februari 2019 hingga 2 Januari 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik dalam peramalan return harga saham adalah model ARIMA (2,0,2)-GARCH (1,1) dan menghasilkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,01628. Kemudian, hasil peramalan menunjukkan bahwa volatilitas meningkat dari periode pertama hingga periode ke enam

Ethnomathematics: Mathematical Concepts In The Gaple Card Game

The purpose of this research is to describe the mathematical elements contained in the gaple card game. This study uses ethnographic research with a qualitative approach. The focus of this research is the tools, rules and processes of the gaple card game. Data collection techniques used are observation, interviews, field notes, and documentation. This study uses triangulation data analysis which consists of data reduction, presentation and conclusion. The results of this study found mathematical concepts in the gaple card game, namely set, addition, opportunity and inequality

Generalized Gaussian Fibonacci Numbers and its Determinantal Identities

In this paper, we present the determinantal identities of generalized Gaussian Fibonacci numbers. The generalized Gaussian Fibonacci sequence is defined by the recurrence relation. This was introduced by S. Pethe and A. F. Horadam. Also, we present its determinantal identities with classical numbers like gaussian Fibonacci, Lucas, Pell, Pell-Lucas, Jacobsthal, jacobsthal-Lucas, Bronze, Nickel and Mersenne numbers

Pemodelan SITR Pada Penyebaran Penyakit Tuberculosis Dengan Penggunaan Masker Medis Dan Treatment

Penelitian ini mengembangkan model SITR pada penyakit tuberculosis dengan menambahkan penggunaan masker medis dan treatment. Populasi dibagi menjadi Susceptible without mask (S) yaitu individu rentan tidak menggunakan masker medis, Susceptible With Mask (  yaitu individu rentan dengan menggunakan masker medis, Infected without mask (I) yaitu individu terinfeksi yang tidak menggunakan masker medis, Infected with mask  yaitu individu terinfeksi yang menggunakan masker medis, Treatment (T) yaitu jumlah individu yang melakukan pengobatan, Recovered (R) yaitu jumlah individu sembuh. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan titik ekuilibrium bebas penyakit dan endemik penyakit, bilangan reproduksi dasar (R0), analisis kestabilan dan simulasi numerik. Berdasarkan hasil penelitian hasil uji kestabilan titik ekuilibrium menggunakan nilai eigen diperoleh bahwa jika R0 < 1 maka titik ekuilibrium bebas penyakit stabil asimtotik lokal, artinya populasi akan bebas dari penyakit tuberculosis. Jika R0 > 1 maka titik ekuilibrium endemik penyakit stabil asimtotik lokal, artinya pada keadaan ini dalam populasi akan selalu terdapat penyakit tuberculosis

Perbandingan Ekstraksi Fitur Untuk Klasifikasi COVID-19, MERS, dan SARS Menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine

Pada tahun 2019, terjadi kemunculan suatu wabah penyakit COVID-19. Wabah penyakit tersebut telah mengguncang dunia sehingga menyebabkan pandemi secara global. Selain COVID-19, terdapat dua wabah penyakit lain juga diakibatkan oleh virus corona yaitu MERS (Middle East Respiratory Syndrome) dan SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome) yang sudah menjadi ancaman serius pada beberapa dekade terakhir. Ketiga wabah penyakit tersebut menyebabkan jutaan kasus serta ribuan orang yang meninggal di seluruh dunia. Berdasarkan permasalahan tersebut, perlu adanya penelitian yang dilakukan untuk klasifikasi penyakit COVID-19, MERS, dan SARS berdasarkan hasil pemeriksaan X-ray menggunakan perbandingan ekstraksi fitur GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix) dan GLDM (Gray Level Difference Matrix) serta klasifikasi ELM (Extreme Learning Machine). Pada penelitian ini menggunakan beberapa parameter uji coba diantaranya yaitu arah sudut, jumlah  pada k-fold, serta jumlah hidden node. Hasil terbaik pada penelitian ini diperoleh menggunakan metode ekstraksi fitur GLDM dengan uji coba pada sudut , k-fold 10, serta hidden node 25 yang menghasilkan akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas masing-masing sebesar 100% dengan waktu yang dibutuhkan yaitu 0.00042 detik. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa hasil ekstraksi fitur GLDM lebih unggul daripada ekstraksi fitur GLCM

Sturuktur Graf Fuzzy dan Aplikasinya pada Pengambilan Keputusan dalam Identifikasi Layanan Perjalanan

Struktur graf fuzzy adalah penggabungan dari struktur graf dan graf fuzzy. Penelitian ini membahas beberapa pengertian dan sifat dari struktur graf fuzzy diantaranya struktur graf fuzzy komplit dan kuat, struktur graf fuzzy terhubung, serta struktur graf fuzzy reguler. Lebih lanjut, dibentuk semi strong min-product dari dua struktur graf fuzzy dan beberapa teoremanya dari semi strong min-product yang dihasilkan. Selanjutnya disajikan aplikasi dari struktur graf fuzzy dalam pengambilan keputusan, yaitu pengambilan keputusan dalam identifikasi layanan perjalanan, yang didasarkan pada tarif harga dari masing-masing agen. Dengan menerapkan algoritma yang telah disusun disusun dapat ditentukan layanan perjalanan dari satu kota ke kota lain, berdasarkan harga tiket terendah. [ A fuzzy graph structure is an extension of graph structure and fuzzy graph. This research discusses several definitions and properties of the fuzzy graph structure including complete and strong fuzzy graph structure, connected fuzzy graph structure, and regular fuzzy graph structure. Furthermore, the semi strong min-product of two fuzzy graph structures can be formed, then some theorems are discussed for semi strong min-product. Furthermore, the application of the fuzzy graph structure in decision making is presented, specially decision making for the identification of travel services, which is based on the price rates of each agent. Through the algorithm, it is possible to determine the travel service from one city to another, based on the lowest ticket price.

Prediksi Parameter Klimatologi Menggunakan Multivariate Singular Spectrum Analysis (MSSA)

Curah hujan, temperatur, kecepatan angin, kelembaban udara, dan penyinaran matahari adalah paremeter klimatologi. Perubahan parameter klimatologi yang signifikan mengakibatkan terjadinya bencana alam seperti banjir, angin kencang, puting beliung, tanah longsor, cuaca ekstrem hingga kekeringan. Informasi parameter klimatologi sangat dibutuhkan pada berbagai sektor kehidupan, misal pertanian, pariwisata, dan transportasi. Oleh karena itu, informasi tentang parameter klimatologi dibutuhkan di masa depan sebagai upaya mitigasi bencana. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi perubahan parameter klimatologi menggunakan Multivariate Singular Spectrum Analysis (MSSA). Data yang digunakan adalah data harian paremeter klimatologi di Malang periode Januari 2023 hingga Mei 2024. Hasil penelitian menunjukkan nilai model MSSA dengan M = 50, Grouping Effect (r) = 12 dan nilai MAD terkecil menghasilkan prediksi parameter klimatologi di Malang bulan Juni 2024 meliputi temperatur suhu 25.45°C, kelembapan 77.23%, curah hujan 10.56 mm, penyinaran matahari 5.94 jam, dan kecepatan angin 1.84 m/s

Peramalan Laju Inflasi Di Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Saxena-Easo

Inflasi adalah fenomena dimana harga barang dan jasa umumnya naik. Inflasi yang stabil sangat penting untuk menjaga pertumbuhan ekonomi agar dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Inflasi tidak hanya merupakan fenomena jangka pendek, tetapi juga merupakan fenomena jangka Panjang. Untuk itu, perlu adanya antisipasi dan tindakan untuk mencegah inflasi agar tidak melambung tinggi dan terlalu rendah. Salah satu caranya dengan melakukan peramalan. Fuzzy time series (FTS) salah satu metode yang digunakan dalam peramalan. Fuzzy time series Saxena-Easo memperbaiki metode yang diperkenalkan oleh Stevenson dan Porter dengan melakukan modifikasi pada pembentukan subinterval kelas himpunan fuzzy, yang didasarkan pada jumlah anggota di setiap interval kelas. Data yang digunakan yaitu data laju inflasi di Indonesia bulan Januari 2013 hingga April 2024. Hasil penerapan metode fuzzy time series Saxena-Easo mampu meramalkan laju inflasi sangat baik. Karena menghasilkan kesalahan peramalan berdasarkan MAPE sebesar 1,029%, dan nilai RMSE yang diperoleh adalah 0,1016. Nilai peramalan satu periode kedepan pada bulan Juli 2024 sebesar 2,54%