Rancang bangun decision support system untuk clustering tingkat kerusakan bangunan pasca bencana alam menggunakan deep learning

Decision Support System (DSS) merupakan salah satu cabang keilmuan dari sistem informasi yang memiliki suatu intelligence. Menerapkan DSS untuk memecahkan suatu masalah merupakan satu bentuk riset yang banyak peneliti lakukan. Metode yang banyak di terapkan oleh para peneliti adalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM), salah satu metode MCDM yaitu Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Salah satu kelemahan MCDM yaitu user harus melewati setiap langkah dari metode MCDM. Dengan adanya kelemahan tersebut maka peneliti melakukan kolaborasi dengan menerapkan Machine Learning (ML) pada DSS, tujuannya adalah agar DSS lebih cerdas karena user tidak perlu melakukan tahapan-tahapan DSS dalam memecahkan masalah. Pada penelitian kami menggunakan obyek untuk menentukan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan Deep Learning (DL). Sebelum menerapkan metode DL yaitu Convutional Neural Network (CNN) untuk menentukan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam adalah melakukan pre-processing data. terdapat beberapa langkah dari pre-processing data diantaranya labeling data, dan augmentasi data. Dengan menggunakan data hasil dari DSS untuk mencari labeling data pada setiap data kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan Principal Component Analysis (PCA) agar pada saat melabelkan tingkat kerusakan sektor pasca bencana memiliki acuan secara ilmiah. Setelah mendapatkan labeling data tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan PCA kemudian menggunakan hasil reduksi parameter dari teknik PCA tersebut untuk acuan augmentasi gambar agar gambar dapat terbentuk sesuai dengan parameter yang digunakan. Kemudian hasil dari augmentasi gambar tersebut akan masuk proses watershed algoritm untuk mengetahui tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam

Rancang bangun decision support system untuk clustering tingkat kerusakan bangunan pasca bencana alam menggunakan deep learning

Decision Support System (DSS) merupakan salah satu cabang keilmuan dari sistem informasi yang memiliki suatu intelligence. Menerapkan DSS untuk memecahkan suatu masalah merupakan satu bentuk riset yang banyak peneliti lakukan. Metode yang banyak di terapkan oleh para peneliti adalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM), salah satu metode MCDM yaitu Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Salah satu kelemahan MCDM yaitu user harus melewati setiap langkah dari metode MCDM. Dengan adanya kelemahan tersebut maka peneliti melakukan kolaborasi dengan menerapkan Machine Learning (ML) pada DSS, tujuannya adalah agar DSS lebih cerdas karena user tidak perlu melakukan tahapan-tahapan DSS dalam memecahkan masalah. Pada penelitian kami menggunakan obyek untuk menentukan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan Deep Learning (DL). Sebelum menerapkan metode DL yaitu Convutional Neural Network (CNN) untuk menentukan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam adalah melakukan pre-processing data. terdapat beberapa langkah dari pre-processing data diantaranya labeling data, dan augmentasi data. Dengan menggunakan data hasil dari DSS untuk mencari labeling data pada setiap data kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan Principal Component Analysis (PCA) agar pada saat melabelkan tingkat kerusakan sektor pasca bencana memiliki acuan secara ilmiah. Setelah mendapatkan labeling data tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan PCA kemudian menggunakan hasil reduksi parameter dari teknik PCA tersebut untuk acuan augmentasi gambar agar gambar dapat terbentuk sesuai dengan parameter yang digunakan. Kemudian hasil dari augmentasi gambar tersebut akan masuk proses watershed algoritm untuk mengetahui tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam

A segmentation-free method for image classification based on pixel-wise matching

Categorical classification for real-world images is a typical problem in the field of computer vision. This task is extremely easy for a human due to our visual cortex systems. However, developing a similarity recognition model for computer is still a difficult issue. Although numerous approaches have been proposed for solving the tough issue, little attention is given to the pixel-wise techniques for recognition and classification. In this paper, we present an innovative method for recognizing real-world images based on pixel matching between images. A method called two-dimensional continuous dynamic programming (2DCDP) is adopted to optimally capture the corresponding pixels within nonlinearly matched areas in an input image and a reference image representing an object without advance segmentation procedure. Direction pattern (a set of scalar patterns based on quantization of vector angles) is made by using a vector field constructed by the matching pixels between a reference image and an input image. Finally, the category of the test image is deemed to be that which has the strongest correlation with the orientation patterns of the input image and its reference image. Experimental results show that the proposed method achieves a competitive and robust performance on the Caltech 101 image dataset. © 2012 Elsevier Inc