Metode Modifikasi Histogram untuk Peningkatan Kontras dan Kecerahan Citra

Histogram Equalization adalah merupakan metode yang paling sering digunakan untuk meningkatkan kontras pada citra digital. Sebagai hasilnya citra yang diproses menggunakan metode HE memiliki efek negatif seperti tampilan yang kelihatan buram dan kontur yang berubah akibat Perubahan pada kecerahan gambar. Untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan model HE yang dapat memelihara tingkat kecerahan citra. Umumnya, metode tersebut mempartisi histogram dari citra asli ke dalam sub histogram dan kemudian secara independen melakukan ekualisasi terhadap sub histogram tersebut. Penelitian ini menghasilkan suatu kerangka modifikasi histogram sederhana untuk kontras enhancement pada citra tak bergerak untuk meningkatkan kontras citra tanpa kehilangan detail dari fitur citra. Metode yang disajikan terdiri dari 2 tahap. Pertama, histogram dari citra asli di modifikasi terhadap histogram umum. Pada tahap kedua, histrogram yang dimodifikasi pada citra asli dipisahkan kedalam dua sub-histogram berdasarkan rataan dari citra asli dan kemudian melakukan ekualisasi secara independen untuk menjaga kecerahan citra. Dengan menggunakan parameter enhancement, tingkat dari enhancement kontras dapat disesuaikan berdasarkan kontras citra input. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode ini mempertahankan kecerahan citra lebih baik dan menghasilkan citra yang terlihat lebih alami dibandingkan dengan hasil dari metode konvensional yang lain. Metode yang digunakan telah diuji menggunakan berbagai jenis citra dan memberi kualitas visual yang lebih baik dibandingkan dengan metode lai

PERANCANGAN LEARNING MANAGEMENT SYSTEM SEBAGAI PENDUKUNG PEMBELAJARAN JARAK JAUH

Sistem pendidikan jarak jauh (PJJ), yang dipersepsikan sebagai inovasi abad 21, merupakan sistem pendidikan yang memiliki daya jangkau luas lintas ruang, waktu, dan sosioekonomi. Sistem PJJ membuka akses terhadap pendidikan bagi siapa saja, di mana saja, dan kapan saja. Pada tahun 2018, angka partisipasi kasar pendidikan tinggi di Indonesia mencapai 33,3%. masih jauh dari pencapaian target nasional, yaitu 50% pada tahun 2024. Penelitian ini berfokus untuk merancang Learning Management System (LMS) untuk mendukung penerapan pembelajaran jarak jauh. LMS yang dikembangkan akan mampu mendukung penyusunan, pengandaan dan distribusi bahan ajar, proses penilaian belajar dalam berbagai bentuk model evaluasi belajar dan mendukung interaksi antara pengajar dan siswa melalui berbagai bentuk interaksi menggunakan media audio visual. Hasil yang diperoleh adalah sebuah LMS yang mampu memenuhi kebutuhan belajar mengajar secara jarak jauh maupun blended learning.The distance education system (PJJ), which is perceived as a 21st century innovation, is an education system that has broad outreach across space, time and socioeconomics. The PJJ system opens access to education for anyone, anywhere and at any time. In 2018, the gross enrollment rate of higher education in Indonesia will reach 33.3%. still far from achieving the national target, which is 50% by 2024. This research focuses on designing a Learning Management System (LMS) to support the application of distance learning. The LMS that is developed will be able to support the preparation, presupposition and distribution of teaching materials, the process of learning assessment in various forms of learning evaluation models and to support interactions between instructors and students through various forms of interaction using audio visual media. The results obtained are an LMS that is able to meet the needs of teaching and learning in distance and blended learning

IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS WILAYAH PERSEBARAN SAMPAH MASYARAKAT MAKASSAR UNTUK PENGEMBANGAN TATA KELOLA SMART CITY

IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS WILAYAH PERSEBARANSAMPAH MASYARAKAT MAKASSAR UNTUK PENGEMBANGAN TATA KELOLASMART CIT

Hybrid Deep Learning Approach For Stress Detection Model Through Speech Signal

Stress is a psychological condition that requires proper treatment due to its potential long-term effects on health and cognitive faculties. This is particularly pertinent when considering pre- and early-school-age children, where stress can yield a range of adverse effects. Furthermore, detection in children requires a particular approach different from adults because of their physical and cognitive limitations. Traditional approaches, such as psychological assessments or the measurement of biosignal parameters prove ineffective in this context. Speech is also one of the approaches used to detect stress without causing discomfort to the subject and does not require prerequisites for a certain level of cognitive ability. Therefore, this study introduced a hybrid deep learning approach using supervised and unsupervised learning in a stress detection model. The model predicted the stress state of the subject and provided positional data point analysis in the form of a cluster map to obtain information on the degree using CNN and GSOM algorithms. The results showed an average accuracy and F1 score of 94.7% and 95%, using the children's voice dataset. To compare with the state-of-the-art, model were tested with the open-source DAIC Woz dataset and obtained average accuracy and F1 scores of 89% and 88%. The cluster map generated by GSOM further underscored the discerning capability in identifying stress and quantifying the degree experienced by the subjects, based on their speech pattern

Analisis Terhadap Persepsi Masyarakat Makassar Dalam Upaya Untuk Mewujudkan Tata Kelola Smart City

Pada Era digital seperti sekarang ini telah terjadi Perubahan paradigma pemerintah kota Makassar terhadap keberadaan layanan teknologi informasi. Masyarakat dapat memperoleh layanan yang cepat, tepat dan akurat untuk kebutuhan informasi yang lebih baik dan berkualitas. Tren pada tata kelola smart city (kota cerdas) juga akan meningkatkan partisipasi masyarakat dan pemerintahan dalam memanfaatkan data aplikasi, memberikan saran maupun kritikan secara cepat, mudah dan akurat untuk menuju pada kota yang bersih lingkungan. Konsep smart city juga dapat meningkatkan partisipasi masyarakat dan pemerintahan dalam memanfaatkan data aplikasi, dan memberikan masukan maupun kritikan secara mudah. Untuk dapat memperoleh informasi yang memadai terhadap persepsi masyarakat akan konsep tata kelola smart city, penelitian dilakukan dengan metode pengumpulan data menggunakan sebuah aplikasi google form. Analisis terhadap layanan diperlukan untuk mengetahui peran pemerintah kota (pemkot) dalam melakukan inovasi untuk menangani masalah kebersihan dengan mencoba merekonstruksi pemikiran atau persepsi masyarakat yang cinta dan peduli terhadap kebersihan. Penelitian bertujuan untuk memperoleh gambaran mengenai apa sebenarnya harapan masyarakat terhadap keberadaan slogan Gemar MTR. Hasil Penelitian diketahui bahwa sebanyak 101 (84%) dari 120 responden telah menunjukkan bahwa sebagian besar responden menginginkan penerapan konsep smart environment dalam membangun tata kelola smart city yang dapat menjaga keseimbangan ekosistem lingkunga

Sistem Monitoring dan Deteksi Stres Pada Anak Berbasis Wearable Device

The need for monitoring of children today is very important, especially for children under five, whose physical and verbal abilities are still inadequate to be able to communicate effectively with their parents or caregivers about the conditions they are experiencing. Previous studies related to child safety that were studied generally focused on responses to events that could potentially harm children.This study aims to design a prototype child monitoring system consisting of a  wearable device that is used on a child's wrist equipped with sensors and connected to a server via a wireless network. Monitoring software that runs on the server will collect all data parameters from wearable devices with built-in audio signal, temperature, and heart rate sensor then with machine learning algorithm implemented in software will allow the system to predict if stress conditions happen on children and then system can give warnings to child-caregiver through monitoring applications or SMS messages. Using the Decision Tree and Naive Bayes classification methods the system can effectively predict stress conditions in children with an accuracy of 82.8 percent using audio, temperature, and heart rate parameters. This shows that the system has the capability to contribute to increasing child safety in the supervision environment.  Kebutuhan pemantauan terhadap anak saat ini sangat penting terutama pada anak-anak usia balita yang secara kemampuan fisik dan verbal mereka masih belum memadai untuk dapat berkomunikasi secara efektif terhadap orang tua atau pengasuh mereka terhadap kondisi yang mereka alami. Penelitian-penelitian terdahulu terkait keamanan anak yang dikaji umumnya berfokus pada respon terhadap kejadian yang berpotensi membahayakan anak yang sebenarnya bisa dideteksi lebih dini melalui kondisi stres yang dialami anak. Penelitian ini bertujuan untuk merancang purwarupa sistem monitoring dan deteksi stres anak berupa perangkat wearable yang dikenakan pada pergelangan tangan anak yang dilengkapi dengan beberapa sensor dan terkoneksi ke server melalui jaringan nirkabel. Parameter yang diterima dari sensor perangkat yaitu data audio, denyut jantung dan suhu. Dengan metode pembelajaran mesin yang diimplementasikan pada perangkat lunak yang terdiri dari fase latih dan uji yang melibatkan proses ekstraksi fitur dari data audio, memilih fitur yang mempunyai nilai diskriminatif yang tinggi dan kemudian melatih metode pembelajaran mesin untuk melakukan klasifikasi berdasarkan data tersebut selanjutnya memungkinkan sistem dapat mendeteksi kondisi stres pada anak dan memberi peringatan kepada pengawas melalui aplikasi monitoring atau pesan SMS. Menggunakan metode klasifikasi Decision Tree dan Naive Bayes sistem mampu secara efektif memprediksi kondisi stress pada anak dengan akurasi sebesar 82,8 persen menggunakan kombinasi parameter audio, suhu dan denyut jantung. Dengan demikian purwarupa sistem yang dikembangkan mampu memberi kontribusi dalam peningkatan keamanan anak dalam lingkungan yang membutuhkan pengawasan

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JENIS ANJING RAS MENGGUNAKAN PEMODELAN AHP

This research has produced an application as a tool for Decision Support System that can assist in decision making with the ability to analyse compabilty assesment of dog breeds respect to its adopters. This Decision support system use Analytic Hiearachy Process (AHP) modelling which each criterions was based on dog breeds atrributes. The Process of Using AHP model is a). make pairwise comparison matrix, b). Calculate priority value for each criterion, c). make pairwise matrix of subcriteion respected to its criterion, d). Calculate the priority value of each subcriterion and form calculation using AHP. Combination between criterion, subcriterion, intensity, and value entered with official dog breeds data from the federation of cynology will able the application to generate ranking of each dog breeds based on compability to its adopter�s preferences. This ranking can be use as basis of recommendation for decision maker to choose what kind of breeds that match with their preference and needs. This Application software is web based and using PHP as its programming langueage and Apache as a webserver to running it

Analysis of Supermarket Product Purchase Transactions With the Association Data Mining Method

The development of business world is entering the era of big data. In meeting supermarkets' sales and purchase targets, the management needs to improve themselves in managing the goods available in the store. The research aims to determine the pattern of purchases that occur in a transaction, find out related and related products in supermarkets, and improve supermarket services to customers. The method applied uses the association rules approach to data mining. Several purchasing data from customers have been able to be analyzed by displaying a diagram as a visualization of the number of specified association rules. The processing results show a relationship above 90%: sugar and coffee with a confidence of 94.4%, shirts and trousers with a confidence of 93.4%, and sugar, milk, and coffee with a confidence of 92.0%. Decisions that can be taken by supermarket management in providing places and goods need to consider and follow product relationships and proximity based on the highest confidence value to provide services to customers effectively and efficiently

Using K-Means Algorithm to Investigate Community Behavior in Treating Waste toward Smart City

Urban communities' behavior in disposing and managing waste around the house is still very concerning. This study aims to analyze and classify community behavior patterns related to waste disposal to help the Makassar City Government overcome waste problems. The methods and techniques applied are using the Waterfall model and the K-Means Algorithm. The stages of analysis and classification of behavior patterns can assist city governments in making strategic decisions. The variables determined include education, age, occupation, free time, smoking status, and questionnaire (outreach, law, knowledge, and facilities). The K-Means algorithm calculation results are 39 people in cluster 1 and 10 people in cluster 2. In cluster 1, it is known that the community tends to take care of the environment in the sub-district where the community lives. Cluster 2 has a low average yield, such as people who do not know the impact laws, inadequate sanitation facilities, and lack of proper waste management towards smart city governance. Based on testing for each method, the Cyclomatic Complexity value generated is four. Therefore, it can be concluded that the white box testing on the K-Means algorithm runs well because each test produces the same value. The government and the community have a responsibility to carry out waste management properly, make use of goods and refill facilities, know the legal impact of littering and follow the socialization held by the Makassar City Government