Pengenalan Wajah Menggunakan SVM Multi Kernel dengan Pembelajaran yang Bertambah

Pengenalan wajah secara otomatis merupakan sebuah kebutuhan yang memiliki peran penting dalam kehidupan masyarakat saat ini. Pada dasarnya masalah pengenalan wajah dapat di pecahkan dengan menggunakan algoritma atau metode klasifikas, salah satunya adalah Support Vector Machine (SVM). Walaupun sangat baik dalam menyelesaikan permasalahan klasifikasi, SVM hanya dapat digunakan pada data yang bersifat linear saja, sehingga untuk dapat digunakan pada data non-linear maka SVM dimodifikasi dengan menggunakan fungsi kernel. Sulitnya menemukan fungsi kernel yang sesuai dengan karakteristik data yang dipakai membuat para peneliti melakukan pengembangan dengan menggunakan kombinasi dari beberapa kernel atau disebut Multi kernel. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem pengenalan wajah yang berbasis SVM multi kernel dengan metode pembelajaran yang bertambah, artinya apabila terjadi penambahan data atau informasi baru tidak harus menghapus pengetahuan yang lalu dan mengulang pembelajarannya dari awal. Sehingga pembelajaran sistem yang dibangun lebih dinamis. Hasil yang didapat pada penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat mengenali wajah manusia dengan baik, hal ini dibuktikan dengan nilai rata-rata keseluruhan  akurasi yang mencapai 89%, kemudian nilai precision 41.67% serta nilai recall sebesar 47.67%. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa dengan metode pembelajaran yang bertambah, sistem hanya membutuhkan waktu selama 6.4853 detik secara rata-rata pada keseluruhan uji coba

Metode Klasifikasi Berbasis Multi Kernel Dengan Pembelajaran Yang Bertambah Untuk Temu Kembali Citra

Support vector machine (SVM) merupakan teknik yang mampu menyelesaikan masalah klasifikasi dengan baik. Walaupun begitu, ternyata untuk masalah domain yang bersifat nonlinier tidak bisa dipecahkan dengan SVM standar, sehingga perlu dimodifikasi dengan memasukkan fungsi kernel didalamnya. Ide dasar dari metode kernel ini adalah memodifikasi SVM dengan memetakan data input ke ruang vektor yang berdimensi lebih tinggi, sehingga pada ruang vektor yang baru ini, hyperplane dapat dikonstruksikan. Pada kenyataannya, menentukan fungsi kernel yang tepat untuk menyelesaikan klasifikasi yang dikerjakan dengan baik adalah hal yang sulit. Oleh karena itu, para peneliti mengembangkan pembelajaran kernel yang lebih fleksibel, yaitu dengan mengkombinasikan semua kernel selama proses pembelajaran yang biasa disebut dengan Pembelajaran Multi Kernel. Selain itu, hal penting lainnya dalam pembelajaran mesin adalah proses pembelajarannya, dimana pada umumnya sebuah sistem melakukan pembelajaran yang baru setiap penambahan kelas baru, sehingga seolah-olah pembelajaran yang lalu tidaklah berarti, hal ini tentunya tidaklah efektif. Pada penelitian ini dibangun klasifikasi dengan metode SVM yang berbasis multi kernel yang kemudian diaplikasikan pada aplikasi temu kembali citra (image retrieval) dengan teknik pembelajaran yang bertambah (incremental) artinya apabila terjadi penambahan data atau informasi baru tidak harus menghapus pengetahuan yang lalu dan mengulang pembelajarannya dari awal. Hasil yang didapat dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode klasifikasi berbasis multi kernel dengan pembelajaran yang bertambah memiliki performa yang baik dengan rata-rata nilai precision mencapai 42%, recall 38% serta akurasi dengan nilai 87% lebih baik bila dibandingkan dengan pembelajaran standar dan berbasis kernel tunggal RBF dimana nilai precision hanya 3%, recall 12% serta akurasi 80%, atau Polynomial dengan nilai precision 40%, recall 35% serta akurasi 86%. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa dengan metode pembelajaran yang bertambah, waktu komputasi yang dibutuhkan selama proses training lebih cepat bila dibandingkan dengan metode pembelajaran yang standar. Dimana waktu training rata-rata yang dibutuhkan sistem mencapai 8.7334 lebih cepat 2.0755 detik bila dibandingkan dengan SVM Polynomial dan 4.0546 detik lebih cepat daripada SVM RBF. =================================================================================================== Support Vector Machine is technique that can solve classification problem well. Although that, the regular SVM can’t solve classification problems deal with nonlinear domain, to solving that one the regular SVM need to be modified by put Kernel Function to that SVM. The main idea of this kernel method is modified SVM that maping input data to the higher-dimensional space, so in this new space, the hyperplane can be constructed. However selecting the precise kernel to solve classification problem well is quite difficult. So the machine learning practitioner may be interested in more flexible models, that is combining multiple kernel during training process that we usually called this Multiple Kernel Learning (MKL) method. Beside that, another important thing in machine learning is learning process problem, which is the system usually do a new training process when a new class is added to it. This process is certainly not effective, because its mean that previous training process is in vain. The framework in this paper is to build a classifier with SVM MKL-based method and apply in image retrieval with incemental learning. It’s mean that if new data or new information is added to the system, it doesn’t has to be repeat the learning process since the learner can be simply updated. The result shows that Incremental Multiple Kernel Learning method has good perform with average of precision value reach 42%, recall 38% and accuracy 87% better than standart learning method with single kernel RBF which is the precision value is only 3%, recall 12% and accuracy 80%, or Polynomial kernel with precision value is 40%, recall 35% and accuracy 86%. The result also shows that incremental learning method has faster computation time during training session than standart learning method. Where the average training time of system is 8.7334 second, 2.0755 second faster than SVM Polynomial and 4.0546 second faster and SVM RBF

Design of Someone's Character Identification Based on Handwriting Patterns Using Support Vector Machine

Image processing has a fairly broad scope and is rich in innovation. Today, image processing has developed with various reliable methods in almost all aspects of life. One of the uses of technology in the field of image processing is biometric identification. Biometric is a system that utilizes specific data in the form of individual physical characters in the process of identifying and validating data. There is also a biometric attribute that will be developed in this study is handwriting. The handwriting pattern of each individual has a different character and uniqueness so that it can be used as an identity. The uniqueness of this handwriting will be studied with the aim of recognizing a person's character or personality. If someone's personality data has been obtained, this can help the process of recruiting prospective employees in a company by simply reading from handwriting patterns. Handwriting can be studied by combining the science of Psychology so that it can provide output in the form of a person's characteristics or personality. This research will be developed using the multi class Support Vector Machine (SVM) classification. The preprocessing stage in the form of binarization, thinning and data extraction will also greatly affect the reliability of the system. Simulations with variations of variables and parameters are expected to obtain optimal accuracy

Kontribusi KH. Muhammad Arsyad Lannu dalam Pengembangan Pondok Pesantren Al-Irsyad DDI Pattojo di Desa Rompegading Kecematan Liliriaja Kabupaten Soppeng

Melihat latar belakang KH. Muhammad Arsyad Lannu yang merupakan seorang anak laki-laki yang lahir dari keluarga petani, ia lahir di Tengapadange pada 31 Desember 1930, beliau juga adalah alumni pendidikan dari Sengkang. Usaha beliau dalam pengembangan Pondok Pesantren Al-Irsyad DDI Pattojo ialah usaha dalam memberikan pengajian kitab kuning, adapun kelembagaannya yaitu terdiri dari, pendirian yayasan, pembangunan ruang belajar dan pembangunan atau pendirian asrama. Adapun wujud Pondok Pesantren Al-Irsyad DDI Pattojo di bawah pembinaan KH. Muhammad Arsyad Lannu yaitu pesantren yang berpola kombinasi antara tradisional dan modern, pembelajarannya yaitu pengajian dan pembelajaran madrasah yang sama halnya pembelajaran sekolah pada umumnya, kemudian kegiatan pembelajaran yang bertambah, wadah pembelajaran dari lembaga yang bertambah dari tahun ke tahun serta materi-materi yang banyak mempelajari ilmu agama

DAMPAK AKTIVITAS FISIK DALAM MENGATASI STRES SISWA SAAT PANDEMI COVID-19

Abstrak Pandemi covid-19 berdampak langsung terhadap bermacam sektor di seluruh dunia salah satunya yaitu sektor pendidikan. Akibat penyebaran virus yang cepat dan masif serta kasus positif dan kematian yang semakin bertambah menyebabkan sistem pembelajaran di Indonesia semula tatap muka menjadi pembelajaran jarak jauh dengan istilah populer yaitu pembelajaran daring (dalam jaringan). Selama pandemi siswa mengalami masa transisi yang terlalu cepat dan beban tugas pembelajaran yang bertambah. Stres yaitu suatu keadaan yang tidak dapat dihindari oleh setiap manusia yang memiliki banyak faktor penyebab. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui dampak aktivitas fisik dalam mengatasi stres siswa saat pandemi covid-19. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif dengan metode survei. Populasi dalam penelitian ini adalah siswa SMPN 50 Surabaya, sampel yaitu 58 siswa kelas IX yang diambil dengan teknik simple random sampling. Data dikumpulkan dengan menggunakan kuesioner yang disebarkan melalui google form. Untuk mengukur aktivitas fisik siswa usia remaja digunakan PAQ-A (Physical Activity Questionnaire for Adolescent) dan untuk mengukur tingkat stres siswa digunakan DASS 42 (Depression Anxiety Stress Scales). Pengumpulan data dilaksanakan pada maret 2021. Data dianalisis menggunakan uji regresi sederhana. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa aktivitas fisik berdampak signifikan dalam mengatasi stres dengan arah pengaruh negatif. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu semakin tinggi aktivitas fisik maka semakin menurun tingkat stres yang dialami siswa selama masa pandemi covid-19. Kata Kunci: aktivitas fisik; stres; pandemi covid-19 Abstract The covid-19 pandemic has a direct impact on kind of sectors around the world, one of which is the education sector. Due to the rapid and massive spread of the virus as well as the increasing number of positive cases and deaths causes the learning system in Indonesia was beginning face-to-face becomes distance learning popular terms is online learning. During the pandemic, students experience a transition period that is too fast and the burden of learning tasks increases. Stress is a situation that cannot be avoided by every human being which has many causes. This study aims to knowing the impact of physical activity in dealing with student stress during the Covid-19 pandemic. This research is a quantitative descriptive research with survey method. The population in this study are students of Junior High School 50 Surabaya, the sample consisted of 58 students of class IX taken by simple random sampling technique. Data was collected using a questionnaire distributed via google form. To measure the physical activity of adolescent students used PAQ-A (Physical Activity Questionnaire for Adolescent) and to measure student stress levels used DASS 42 (Depression Anxiety Stress Scales). Data collection was carried out in March 2021. Data were analyzed using a simple regression test. The results of the study show that physical activity has a significant impact on overcoming stress in a negative impact. The conclusion of this study is that the higher the physical activity, the lower the stress level experienced by students during the covid-19 pandemic. Keywords: physical activity; stress; covid-19 pandemi

Classification of Facial Expression Using Principal Component Analysis (PCA) Method and Support Vector Machine (SVM)

Classification is a process to assert an object into one of defined categories. This study examines the classification of recognition of student’s facial expression during digital learning –indifferent and serious expression. The dataset used was from a vocational school -SMK Muhammadiyah 2 Bantul. This study used the combination of algorithm: Principal Component Analysis (PCA) and Support Vector Machine (SVM) to increase the accuracy. This study aims at comparing the performance of combination of two algorithm: (PCA to SVM) and (PCA to k-NN). The result  states that the combination of PCA-SVM algorithm is higher than the combination of PCA-k-NN algorithm with the average accuracy of 96% and 89%

Rupiah Exchange Prediction of US Dollar Using Linear, Polynomial, and Radial Basis Function Kernel in Support Vector Regression

As a developing country, Indonesia is affected by fluctuations in foreign exchange rates, especially the US Dollar. Determination of foreign exchange rates must be profitable so a country can run its economy well. The prediction of the exchange rate is done to find out the large exchange rates that occur in the future and the government can take the right policy. Prediction is done by one of the Machine Learning methods, namely the Support Vector Regression (SVR) algorithm. The prediction model is made using three kernels in SVR. Each kernel has the best model and, the accuracy and error values are compared. The Linear Kernel has C = 7, max_iter = 100. The Polynomial Kernel has gamma = 1, degree = 1, max_iter = 4000 and C = 700. The RBF kernel has gamma = 0.03, epsilon = 0.007, max_iter = 2000 and C = 100. Linear kernels have advantages in terms of processing time compared to Polynomial and Radial Basis Function (RBF) kernels with an average processing time of 0.18 seconds. Besides that, in terms of accuracy and error, the RBF kernel has advantages over the Linear and Polynomial kernels with the value R2 = 95.94% and RMSE = 1.25%

IMPLEMENTASI MODEL PEMBELAJARAN KOOPERATIF TIPE STAD (STUDENT TEAMS ACHIEVEMENT DIVISION) UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR SISWA PADA MATA PELAJARAN EKONOMI DI SMA KARTIKA XIX-2 BANDUNG TAHUN AJARAN 2021-2022

Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan menggunakan metode quasi eksperimen. Penelitian ini dilakukan di SMA Kartika XIX-2 Bandung kelas X IPS. Pengumpulan data menggunakan tes tulis, dokumentasi. Hasil penelitian mengenai implementasi model pembelajaran kooperatif tipe STAD (student Teams Achievement Division) untuk meningkatkan hasil belajar siswa sebagai berikut: Berdasarkan temuan penelitian yang dilakukan hasil belajar siswa pada mata pelajaran ekonomi yang dilakukan di kelas eksperimen terdapat perubahan yang cukup signifikan dari skor pre-test dan post-test dimana sebagian besar siswa mendapatkan skor diatas KKM setelah dilakukan perlakuan berupa proses pembelajaran menggunakan model pembelajaran kooperatif tipe STAD (Student Teams Achievement Division). Diperoleh nilai N-Gain 0,5784 yang disebut juga nilai rata-rata peningkatan hasil belajar siswa pada kelas eksperimen yang dapat diklasifikasikan 0,30 ≥ (g) 0,70. Dapat diartikan bahwa model pembelajaran kooperatif tipe STAD (Student Teams Achievement Division) cukup efektif untuk meningkatkan hasil belajar siswa pada mata pelajaran ekonomi kelas X IPS 2 di SMA Kartika XIX-2 Bandung. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis menunjukkan nilai signifikansi 0,00 < 0,05 yang artinya terdapat perbedaan hasil belajar menggunakan model pembelajaran kooperatif tipe STAD (Student Teams Achievement Division) dengan model pembelajaran konvensional berdasarkan hasil pre-test dan post-test kelas eksperimen dan kelas kontrol. Sebagai akhir penelitian penulis menyampaikan pesan kepada sekolah untuk selalu mengevaluasi hasil belajar siswa disetiap model pembelajaran yang digunakan, kepada guru saran yang disampaikan yaitu mencari cara membangkitkan semangat belajar siswa, kepada siswa pesan yang disampaikan yaitu lebih aktif lagi dalam proses pembelajaran, serta kepada peneliti selanjutnya yaitu melakukan penelitian pada kelas yang berbeda dan pada sekolah yang berbeda pula

KLASIFIKASI KENDARAAN BERMOTOR DENGAN MULTI KERNEL SUPPORT VECTOR MACHINE

Since October 2017, Electronic automatic payments have been applied in all Indonesian toll roads. This payment system needes an extra system which is able to distinguish the types of motor vehicles that will enter the toll road due to the regulation itself which allow four-wheel or more vehicle to pass the toll road. This automatic system can be built by a classification algorithm, and one of the best is Support Vector Machine (SVM), in order to be able to classify non-linear separable data, SVM must be modified by giving kernel function on it. Furthermore, determining the approriate kernel for every classification problem is a fundamental step, and that’s obviously not easy, to solve that problem the researchers found a method that can make this kernel function more flexible, this method called Multi Kernel Learning (MKL). Main idea of this method is formulating some kernel function to be one kernel function. This framework is built an automatic system to classify the types of motor vehicles using Support Vector Machine modified using Multi Kernel Learning method. The experimental result shows that the system has a good average value of accuracy that is 84.60%, the average value of precision is 84.95% and also average value of recall is 84.60%. Keyword: Kendaraan Bermotor, Klasifikasi, Multi Kernel, Support Vector Machin