Early Model of Student's Graduation Prediction Based on Neural Network

Predicting  timing  of  student  graduation  would  be  a valuable  input  for  the  management  of  a  Department  at  a University. However, this is a difficult task if it is done manually.  With  the  help  of  learning  on  the  existing Artificial  Neural  Networks,  it  is  possible  to  provide training  with  a  certain  configuration,  in  which  based  on experience of previous graduate  data,  it would be possible to predict the time grouping of a student’s graduation. The input of  the system is the performance index  of  the first, second,  and  third  semester.  Based  on  testing  performed  on 166  data,  the  Artificial  Neural  Networks  that  have  been built were able to predict with up to 99.9% accuracy.

Distance Estimation based on Color-Block: A Simple Big-O Analysis

This paper explains how the process of reading the data object detection results with a certain color. In this case the object is an orange tennis ball. We use a Pixy CMUcam5 connecting to the Arduino Nano with microcontroler ATmega328-based. Then through the USB port, data from Arduino nano re-read and displayed. It’s to ensure weather an orange object is detected or not. By this process it will be exactly known how many blocks object detected, including the X and Y coordinates of the object. Finally, it will be explained the complexity of the algorithms used in the process of reading the results of the detection orange object

MODEL KEPUTUSAN ARAH GERAKAN ROBOT BERODA BERDASARKAN BLOK WARNA OBJEK MENGGUNAKAN PIXY CMUCAM5 DAN ARDUINO DIECIMILA

Paper ini menyajikan sebuah model pengambilan keputusan arah gerakan robot berdasarkan hasilestimasi jarak benda berdasarkan ukuran blok warna. Ujicoba dilakukan pada sebuah robot beroda empat. Proses dimulai dengan merekam sejumlah blok warna yang mewakili arah gerakan seperti lurus, belok kanan, belok kiri, dan berhenti. Masing-masing blok warna berbentuk lingkaran dengan ukuran diameter 6 cm yang dicetak pada kertas putih. Berdasarkan ukuran blok masing-masing warna yang dideteksi oleh kamera kemudian diukur jaraknya terhadap robot. Jika jarak antara robot dan blok warna tertentu sudah mencapai 10 cm, maka robot kemudian akan memutuskan akan bergerak ke arah tertentu. Berdasarkan percobaan yang dilakukan, robot telah mampu menentukan arah gerakan berdasarkan warna dan jarak yang terukur oleh robot dengan menggunakan sebuah kamera pixy CMUcam5