Pengaruh Dimensi Gambar pada Klasifikasi Motif Batik Menggunakan Convolutional Neural Network

Abstract – Indonesia is a country with many fascinating cultural assets. Batik is one of the most beautiful cultural assets that should be preserved. Batik existed with many motifs and styles and has been a significant cultural cloth for many regions spread along the Java island. This research proposed the computation for identifying three popular motifs and styles: megamendung, kawung, and parang. This research employed a Convolutional Neural Network classifier to identity those three popular batik motifs. This research used an image size of  64x64, 128x128, and 256x256  for the input images, and the influence of the size or dimension for these inputs have been analyzed. The final result showed that the highest accuracy is reached at 92.85 % on epoch = 240 and batch size = 5.Keywords  - Batik, Convolutional Neural Network, Accuracy, Dimension Abstrak - Banyak budaya di Indonesia yang masih menjadi kebanggan dan dijaga kelestarian nya. Salah satunya adalah batik. Jika berbicara tentang batik sekilas kita mengingat tentang berbagai macam motif yang dimiliki yang tersbar di Indonesia terutama di pulau Jawa. Pada penelitian kali ini motif batik yang diteliti adalah batik megamendung,batik kawung dan batik parang. Alasan pemilihan ketiga motif tersebut karena ketiga motif tersebut sangat diminati oleh khalayak ramai(Populer) , dan ketiga motif tersebut memliki makna tersendiri yang sangat mewakili masyarakat Indonesia. Tujuan dari klasifikasi batik adalah untuk mengetahui keakuratan akurasi motif batik khusus nya motif batik kawung,megamendung, dan parang. Fokus pada penelitian ini  adalah penggunaan dimensi gambar yang dapat mempengaruhi akurasi yang dihasilkan. Dimensi yang digunakan adalah 64x64,128x128, dan 256x256. Akurasi yang dihasilkan dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network yang paling tinggi yaitu 92,85% dengan menggunakan  epoch= 240 dan batch_size=5.Kata Kunci - Batik, Convolutional Neural Network, Akurasi, Dimens

MODEL DETEKSI SERANGAN SSH-BRUTE FORCE BERDASARKAN DEEP BELIEF NETWORK

Deep Belief Networks are deep learning models that utilize stacks of Restricted Boltzmann Machines (RBM) or sometimes Autoencoders. Autoencoder is a neural network model that has the same input and output. The autoencoder learns the input data and attempts to reconstruct the input data. The solution in this study can provide several tests on DBN such as detecting recall accuracy and better classification precision. By using this algorithm, it is hoped that we as users can overcome problems that occur quite often such as brute force attacks in our accounts and within the company. And the results obtained from this DBN experiment are with an accuracy value of 90.27%, recall 90.27%, precession 91.67%, F1-score 90.51%. The results of this study are the data values of accuracy, recall, precession, and f1-score data used to detect brute force attacks are quite efficient using the deep model of the deep belief network. &nbsp

Pengaruh Ciri Tekstur Pada Metode Klasifikasi LVQ Untuk Hasil Akurasi Identifikasi Citra Batik Tradisional Solo

The use of appropriate features to determine identification is very important for the results of accuracy, especially the image of traditional batik in Solo. Characteristics are considered as good if they have distinguishing abilities, so they can be used for recognition with a high degree of accuracy. The purpose of this study was to determine what texture characteristics affect the level of accuracy in the identification of traditional batik in Solo. The method used is KFold cross-validation, with a K value of 2, 3, 5, 6, 10 used to test the training data and validation data. The best parameters are chosen from the highest accuracy value, and then the best final weight, value α, dec α, and min α are stored. The resulting values are used in testing the data. The texture characteristics tested were 0o energy, 45o energy, 90o energy, 135o energy, 0o entropy, 45o entropy, 90o entropy, 135o entropy, 0o contrast, 45o contrast, 90o contrast, 135o energy, 0o homogeneity, 45o homogeneity, 90o homogeneity. , homogeneity 135 o, correlation 0 o, correlation 45 o, correlation 90 o, correlation 135o. The test results obtained from K = 2, 3, 5, 6, 10 is the highest accuracy value obtained at 10-fold with an accuracy of 80.2%. The results of testing using k-fold can be concluded that the use of texture characteristics can affect the accuracy of 18.89%

Kriteria Otentikasi Dokumen Elektronik dengan Weighted Product

Dalam dunia nyata, untuk menjamin keaslian serta legalitas suatu dokumen digunakan tanda tangan. Tanda tangan ini merupakan suatu tanda yang bersifat unik milik seseorang dan digunakan untuk memberi pengesahan bahwa orang tersebut setuju dan mengakui isi dari dokumen yang ditandatangani. Untuk dokumen-dokumen elektronik pun dibutuhkan hal semacam ini. Oleh karena itu, diciptakan suatu sistem otentikasi yang disebut tanda tangan digital. Tanda tangan digital merupakan teknik yang sangat tepat digunakan untuk menjamin keaslian suatu dokumen serta menghindari adanya penyangkalan bahwa seseorang telah menandatangani suatu dokumen. Teknik ini jauh lebih canggih dan lebih efisien daripada tanda tangan yang dilakukan secara manual. Keamanan dan kerahasiaan data merupakan hal penting untuk mencegah penyalahgunaan data. Sebuah data dapat diamankan dengan cara melakukan penyandian terhadap isi data yang telah terverifikasi oleh Penyelenggara Sertifikasi Elektronik. Sistem verifikasi tanda tangan disediakan berdasarkan informasi sertifikasi tanda tangan yang dimiliki oleh seorang penandatangan untuk memverifikasi integritas dokumen elektronik. Pada penelitian ini dilakukan penentuan kriteria pada dokumen elektronik yang terbukti otentikasinya berdasarkan verifikasi dokumen elektronik yang telah dilakukan menggunakan kriteria yang telah ditentukan yaitu, confidentiality, integrity, authentication, non repudiation, lama verifikasi, validity sertifikat, termasuk keberhasilan verifikasi dokumen elektronik dengan metode Weighted Product. Dataset didapatkan dari olah data manual dengan beberapa macam skenario dokumen elektroni

SOCIAL DISTANCING DETECTION FINDING OPTIMAL ANGLE WITH YOLO V3 DEEP LEARNING METHOD

The COVID-19 pandemic has had a profound impact on all aspects of society. One of the implementations that the government has so far carried out is using masks and maintaining social distance. Over time, social distancing is difficult to control because people are now getting booster vaccines, but some have not. One way to overcome this problem is with a social distance detector system that detects the number of people and the distance of human objects from one another in an area. This study aims to apply in the office area, or the public. This research is one of the developments of a social distancing detector application that produces an optimal angle in using the application. So the program can detect the entirety of the object with optimal accuracy. Angle is very influential in taking the image to be processed in the system. This study uses the python language with the YOLOv3 library. This study got the best results,and  the mean average precision in 90%:10% didapatkan dengan learning rate 0,001 dengan nilai mAP 54,11%, deteksi pada saaat penggujian sebesar 100%. Percobaan sudut terdapat 00.150.300, 450.600 dengan total 50 data video testing. Sudut optimal yang didapatkan pada penelitian ini adalah 00.150.300. Hal ini membuktikan bahwa sudut pengambilan video atau peletakan kamera sistem social distancing

Perancangan Struktur Tata Kelola Data di Pemerintah Daerah Menggunakan Framework Data Management Body Of Knowledge

Sesuai Peraturan Presiden no 39 tahun 2019 tentang Satu Data, untuk memperoleh Data yang akurat, mutakhir, terpadu,, mudah diakses, dan dibagipakaikan, diperlukan perbaikan tata kelola Data yang dihasilkan oleh pemerintah. Studi kasus penelitian ini di Pemerintah Kabupaten Trenggalek Jawa Timur di 35 Organisasi Perangkat Daerah (OPD) dengan metode kuisioner dan wawancara untuk penggalian permasalahan data. Perumusan pengolahan data menggunakan pedoman Data Management Body Of Knowledge (DMBOK. Data Management Body Of Knowledge (DMBOK)  merupakan salah satu  framework tata kelola data yang memberikan pendekatan model tata  kelola data secara fungsional, lengkap dan menyeluruh dalam membangun tata kelola data di organisasi. Penelitian ini merumuskan struktur tatakelola data, peran tata kelola data dalam struktur organisasi pemerintahan Kabupaten Trenggalek, peran aktivitas tata kelola data dan pemetaan solusi 18 masalah data di Pemerintah Kabupaten Trenggalek berdasarkan pedoman DMBOK. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa tata kelola data dengan pedoman DMBOK dapat digunakan sebagai solusi  untuk masalah data yang terjadi. Struktur tata kelola data yang telah dirancang diharapkan dapat membantu Kabupaten Trenggalek dalam mengimplementasikan tata kelola data di pemerintah daerah secara efekti

Analisis Pengaruh Tingkat Akurasi Klasifikasi Citra Wayang dengan Algoritma Convolitional Neural Network

Abstract – The development of technology is inversely proportional to cultural preservation in Indonesia. One of Indonesia's cultures which creates character through the advice and stories is a puppet. But this culture shows less because the devotees have decreased. This makes young people not knowing the names of puppet figures. The introduction of digital images of puppets through the system is very necessary to introduce to the generation of millennial children, bearing in mind that at this time people are familiar with the technology. This recognition is through the image classification of puppet figures with classification algorithms that have been trained previously with puppet images that have been labeled before. To recognize various puppet figures well, a good model is needed. The quality of the model can be measured by the accuracy, precision, and recall variables in the model testing. Several factors influence the formation of the model, including the rise of the dataset, number of iterations (epoch) in learning, and of course the treatment of data before it is used in the process of forming the model. This study used 400 datasets which are divided into 4 classes which will be trained using CNN (Convolutional Neural Network) algorithm to produce a model. Based on the results of experiments obtained the best accuracy of 97%, 93% precision, and 87% recall by applying a combination of augmentation, changing the image to grayscale in preprocessing stage, the use of 80:20 dataset ratio and 100 epoch is a very significant effect in increasing accuracy.Keywords – Classification, Punakawan Puppets, CNN, Image Processing.  Abstract – Semakin berkembangnya teknologi berbanding terbalik dengan perkembangan pelestarian kebudayaan di Indonesia. Salah satu kebudayaan Indonesia yang bermanfaat membentuk karakter melalui nasihat dan cerita di dalamnya adalah wayang. Akan tetapi kebudayaan ini semakin jarang terlihat pertunjukkannya dikarenakan peminatnya telah berkurang. Hal tersebut mengakibatkan anak-anak muda tidak mengenal nama tokoh-tokoh pewayangan. Pengenalan citra digital tokoh pewayangan melalui sistem sangat diperlukan untuk mengenalkan kepada generasi anak milenial, mengingat saat ini masyarakat telah terbiasa dengan teknologi. Proses pengenalan ini melalui proses klasifikasi citra tokoh wayang dengan algoritma klasifikasi yang telah dilatih sebelumnya dengan data-data citra wayang yang telah diberi label sebelumnya. Untuk dapat mengenali berbagai tokoh wayang dengan baik dibutuhkan model yang baik. Kualitas model dapat diukur dengan variabel akurasi, presisi dan recall pada proses pengujian model. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi pembentukan model, diantaranya adalah raiso pembagian dataset, jumlah perulangan (epoch) dalam pembelajaran dan tentunya perlakuan terhadap data sebelum digunakan dalam proses pembentukan model. Pada penelitian ini digunakan dataset sebanyak 400 data yang terbagi ke dalam 4 kelas yang akan dilatih menggunakan algoritma CNN (Convolutional Neural Network) untuk menghasilkan model. Berdasarkan hasil percobaan yang dilakukan didapatkan akurasi terbaik sebesar 97%, presisi 93% dan recall sebesar 87% dengan menerapkan kombinasi augmentation, mengubah citra menjadi grayscale pada tahap preproccessing, penggunaan rasio dataset 80:20 dan epoch sebesar 100 sangat berpengaruh signifikan dalam meningkatkan nilai akurasi.Kata kunci – Klasifikasi, Wayang Punakawan, CNN, Pengolahan Citra

Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Kabupaten Lombok Barat Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory (LSTM)

Kabupaten Lombok Barat merupakan salah satu wilayah di Indonesia yang memiliki daya tarik tersendiri bagi wisatawan lokal maupun internasional. Salah satu sektor yang paling terdampak besar terhadap intensitas kunjungan wisata adalah hotel. Untuk meningkatkan diperlukan upaya yang tepat untuk memelihara objek wisata sehingga dapat menjadi daya tarik bagi wisatawan. Dalam upaya pemeliharaan objek wisata, Dinas Pariwisata Lombok Barat perlu melakuakan analisa dan prediksi kedatangan wisatawan lokal maupun internasional, dalam prosesnya analisa dan prediksi, pemerintah kabupaten Lombok Barat melakukan pengumpulan data kunjungan wisatawan dari setiap pintu masuk objek wisata yang dimana pada prosesnya memerlukan waktu yang cukup lama dan membutuhkan sumber daya manusia yang cukup tinggi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dilakukan proses prediksi menggunakan sistem komputasi dengan machine learning agar nantinya waktu yang dibutuhkan dalam analisa dan prediksi menjadi lebih singkat dan kebutuhan akan sumber daya manusia yang tinggi bisa teratasi. Metode yang akan diterapkan dalam prediksi adalah Long Short Term Memory (LSTM), atribut dan nilai yang digunkan dalam model LSTM adalah nilai input layer 1, lalu nilai epochs 100 dan batch size 1, berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada penelitian ini, Long Short Term Memory (LSTM) memiliki performa yang kurang baik dalam memprediksi jumlah kunjungan wisata kabupaten Lombok Barat menggunakan data rentang waktu bulanan dari tahun 2017-2021, hal ini dibuktikan dengan hasil uji evaluasi yang dilakukan dengan mencari nilai Root Mean Square Error (RMSE), dimana hasil model prediksi akan dikatakan baik jika memiliki nilai error yang lebih kecil. dimana nilai Root Mean Square Error (RMSE) yang dihasil dalam penelitian ini cukup tinggi yaitu 10479,30

Image Similarity Searching Use Multi Part Cutting And Grayscale Color Histogram

Pemanfaatan tekonologi informasi dalam kehidupan sehari-hari terus meningkat dengan begitu pesatnya. Hal ini tidak terlepas dari peran para peneliti khususnya dalam bidang teknologi informasi. Teknologi informasi sudah menjadi kebutuhan sehingga banyak dimanfaatkan dalam bidang pendidikan, perdagangan, peternakan bahkan hingga ke sektor pertanian. Salah satu kendala yang ada yaitu dibutuhkan manusia untuk melakukan pengecekan terhadap seluruh aktivitas yang melibatkan sistem informasi terutama pada saat terdapat data dalam bentuk citra. Permasalahan yang muncul biasanya dibutuhkan manusia untuk melakukan pengecekan dan pemilahan item yang selama ini biasanya dilakukan oleh manusia. Hal tersebut melatar belakangi penelitian ini untuk membantu mengurangi aktivitas yang melibatkan manusia. Proses pencarian kemiripan gambar dalam computer vision bisa dimanfaatkan dalam beberapa bidang seperti, pendidikan, retail, dan bidang lainnya. Dalam bidang pendidikan computer vision dapat dimaanfaat untuk proses absen otomatis memlaui face recognition, dalam hal retail bisa dimanfaatkan untuk proses sorting melalui object detection. Proses pencarian kemiripan antara citra yang menjadi queri dan citra dataset akan menjadi pokok penelitian, serta proses penghitungan kemiripian antara queri dan dataset akan dibahas langkah demi langkahnya.Metode yang digunakan dalam proses pencarian yaitu dengan menghitung jarak terpendek antara citra queri dengan dataset. Langkah-langkah yang dilakukan yaitu dilakukan fitur ektrasi kemudian dilakukan konversi warna RGB ke warna abu-abu. Tahapan berikutnya dilakukan pemotongan citra menjadi empat bagian yang selanjutnya akan dihitung jarak ecludiannya. Dibagian akhir akan hitung kinerja algoritma menggunakan metode confusion matrik, sehingga didapatkan hasil uji yang berupa, error rate, presisi, dan akurasi. Proses ujicoba menggunakan 30 data dengan menggunakan 1000 dataset. Dalam hasil uji didapatkan informasi yang berupa recal sebesar 1, akurasi 0.66 dan presisi 0.66

ANALISIS PERBANDINGAN PREDISKSI OBAT DENGAN MENGGUNAKAN METODE ABC ANALISYS DAN SVR PADA APLIKASI “MORBIS”

Permasalahan rumah sakit mengenai pengolahan persediaan obat adalah kondisi obat yang habis, dikarenakan rumah sakit dalam satu tahun mengeluarkan 33% dari biaya investasi untuk investasi obat. Untuk mengtasi permasalahan diatas rumah sakit harus memiliki pengeloaan logistic dengan baik, cara pengelolaan adalah dengan melakukan perencanaan yang baik. Penulis akan memakai algoritma ABC Analysis dan SVR. ABC Analysis akan digunakan untuk proses klasifikasi obat yaitu dengan cara membagi obat manjadi tiga kelompok utama berdasarkan kepentingan yaitu kelompok A, B dan C. Penulis akan menggunakan metodo SVR untuk menghitung prediksi obat. Hasil penelitian ini adalah ABC analisys dapat membagi  obat. Menjadi tiga bagian  yaitu kelompo A 276  item dengan presentase 22,96% dari jumlah item keseluruhan, kelompok B sejumlah 396 item dengan presentase 33,11% dan C sejumlah 528 dengan presenrase 43,94% dengan kesluruhan obat adlah 1202 item obat. Pengujian prediksi dilakukan dengan cara mengambil sample lima obat dari hasil klasifikasi. Proses perhitungan SVR adalah membandingkan metode preprocessing linier scaling dan z normalization. Hasil dari penelitian tersebut adalah MAPE menunjukan bahwa  dengan menambahkan preprocessing dengan linier scaling dapat membuat proses SVR lebih optimal dari pada menggunakan z nomrlization dan perhitungan dengan klasifikasi ABC analisys