PENGENALAN POLA KARAKTER PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MOMENTUM BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

Peningkatan jumlah kendaraan bermotor yang terus terjadi di Indonesia tiap tahunnya, membuat kebutuhan akan sistem yang mampu mengidentifikasi kendaraan secara otomatis atau sering disebut Sistem Lalu Lintas Cerdas juga ikut meningkat.Sistem ini dapat digunakan antara lain untuk menemukan kendaraan yang dicuri, pembayaran tiket parkir otomatis, dan menindak para pelanggar lampu merah. Kemampuan utama dari sistem tersebut adalah pengenalan plat nomor.Pada penelitian kali ini akan digunakan metode Momentum Backpropagation Neural Network untuk mengenali karakter dari suatu citra plat nomor kendaraan di Indonesia. Namun sebelumnya, citra plat nomor akan diubah menjadi citra biner. Citra biner kemudian disegmentasi untuk mengisolasi karakter-karakter yang akan dikenali. Terakhir dimensi citra hasil segmentasi akan direduksi menggunakan Haar Wavelet.Uji coba pada penelitian kali ini melibatkan 276 karakter yang terdiri dari huruf dan angka pada plat nomor kendaraan di Indonesia. Hasil uji coba menunjukkan 268 karakter diantaranya mampu dikenali dengan benar. Dengan kata lain metode yang digunakan memiliki tingkat akurasi hingga 97,10%

Pengenalan Pola Karakter Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Algoritma Momentum Backpropagation Neural Network

Peningkatan jumlah kendaraan bermotor yang terus terjadi di Indonesia tiap tahunnya, membuat kebutuhan akan sistem yang mampu mengidentifikasi kendaraan secara otomatis atau sering disebut Sistem Lalu Lintas Cerdas juga ikut meningkat.Sistem ini dapat digunakan antara lain untuk menemukan kendaraan yang dicuri, pembayaran tiket parkir otomatis, dan menindak para pelanggar lampu merah. Kemampuan utama dari sistem tersebut adalah pengenalan plat nomor.Pada penelitian kali ini akan digunakan metode Momentum Backpropagation Neural Network untuk mengenali karakter dari suatu citra plat nomor kendaraan di Indonesia. Namun sebelumnya, citra plat nomor akan diubah menjadi citra biner. Citra biner kemudian disegmentasi untuk mengisolasi karakter-karakter yang akan dikenali. Terakhir dimensi citra hasil segmentasi akan direduksi menggunakan Haar Wavelet.Uji coba pada penelitian kali ini melibatkan 276 karakter yang terdiri dari huruf dan angka pada plat nomor kendaraan di Indonesia. Hasil uji coba menunjukkan 268 karakter diantaranya mampu dikenali dengan benar. Dengan kata lain metode yang digunakan memiliki tingkat akurasi hingga 97,10%

IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK CLUSTERING WILAYAH TERINFEKSI KASUS COVID-19 DI DKI JAKARTA

In early March 2019, Indonesia was hit by the Covid-19 (Corona) outbreak. The increase in the number of patients infected with the Covid-19 virus is increasing day by day and is already difficult to control. Jakarta is no exception. To prevent the increase in cases of COVID-19, it is necessary to create a cluster or grouping of certain areas (Urban village) based on the number of positive, treated, recovered, died and isolated. This grouping will assist the DKI Jakarta government in providing appropriate handling according to the Urban village pattern. The data that will be used as a research study is the data on the distribution of the status of infected cases of Covid-19 in DKI Jakarta Province on May 20, 2021. The K-Medoids algorithm is a method that can determine a set of clusters among a group of data that is close to an object. Based on the research studies that have been carried out, it can be concluded that in the data mining technique, the total grouping of Covid-19 infected cases based on urban areas in DKI Jakarta Province uses the k-medoids algorithm with three clusters. Cluster 0, cluster 1, cluster 2. The highest Covid-19 infected cases in DKI Jakarta Province are shown in cluster 3 with 31 regions. The results of this grouping research will assist the DKI Jakarta government in providing appropriate handling according to the Urban village pattern. K-Medoids can be implemented using large amounts of data with complex attributes

The Implementation of Neural Network On Determining the Determinant Factors Towards Students’ Stress Resistance

Stress is a condition that commonly felt by almost everyone, including college student. Naturally, human beings have a stress resistance in various levels. On previous research, an artificial neural network with backpropagation algorithm has been built to predict stress resistance level among college student. The level of stress resistance was predicted using four determinant factors i.e. frustration tolerance, conflict tolerance, anxiety tolerance, and tolerance to perceive changes as a challenge. On that research, the artificial neural network can predict stress resistance among college student correctly with an accuracy reach 75% after being trained up to 10334 epochs. On this research, dimensional reduction method will be applied on the determinant factors of stress resistance to eliminate disturbance factor and increase the accuracy of artificial neural networks in predicting stress resistance among college student. After the network was trained without disturbance factor i.e. anxiety tolerance, better network obtained. Experimental result showed that artificial neural network not only has better accuracy up to 81.5% but also faster training process which is only take 5000 epochs. Based on these results, the determinant factors of stress resistance among college student are: frustration tolerance, conflict tolerance, and tolerance to perceive changes as a challenge

RECOGNITION OF REAL-TIME HANDWRITTEN CHARACTERS USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ARCHITECTURE

Pattern recognition, including handwriting recognition, has become increasingly common in everyday life, as is recognizing important files, agreements or contracts that use handwriting. In handwriting recognition, there are two types of methods commonly used, namely online and offline recognition. In online recognition, handwriting patterns are associated with pattern recognition to generate and select distinctive patterns. In handwritten letter patterns, machine learning (deep learning) is used to classify patterns in a data set. One of the popular and accurate deep learning models in image classification is the convolutional neural network (CNN). In this study, CNN will be implemented together with the OpenCV library to detect and recognize handwritten letters in real-time. Data on handwritten alphabet letters were obtained from the handwriting of 20 students with a total of 1,040 images, consisting of 520 uppercase (A-Z) images and 520 lowercase (a-z) images. The data is divided into 90% for training and 10% for testing. Through experimentation, it was found that the best CNN architecture has 5 layers with features (32, 32, 64, 64, 128), uses the Adam optimizer, and conducts training with a batch size of 20 and 100 epochs. The evaluation results show that the training accuracy is between 85, 90% to 89.83% and testing accuracy between 84.00% to 87.00%, with training and testing losses ranging from 0.322 to 0.499. This research produces the best CNN architecture with training and testing accuracy obtained from testing. The developed CNN model can be used as a reference or basis for the development of more complex handwriting pattern recognition models or for pattern recognition in other domains, such as object recognition in computer vision, facial recognition, and other object detection

IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DATA BLOGGER

Di era teknologi yang modern seperti saat ini peluang kerja sebagai blogger cukup banyak diminati. Para blogger me-manfaatkan situs blog baik yang gratis maupun berbayar untuk menulis artikel. Hal tersebut menyebabkan pengguna situs blog semakin meningkat. Diantara para blogger ada yang menjadi blogger professional dan ada juga yang menjadi blog-ger musiman untuk menulis artikel pada blog. Penelitian ini meneliti blogger mana yang masuk dalam kategori blogger professional atau blogger musiman. Penelitian ini mengklasifikasi data blogger yang diambil dari UCI Machine Learning dengan jumlah data sebanyak 100 data kemudian diuji menggunakan Metode Naïve Bayes. Adapun tool yang digunakan untuk penelitian adalah Rapidminer untuk mengklasifikasi blogger professional atau blogger musiman. Penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 76,27% atau meningkat 1,27 % dibandingkan penelitian sebelumnya dan hasil classification error sebesar 23,73%. Sedangkan class recall sebanyak 12 fold, hal ini dapat diartikan penelitian menggunakan correla-tion matrix dan cross validation dengan number of fold 12 menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik dari penelitian sebelumnya

Vision-based chicken meat freshness recognition system using RGB color moment features and support vector machine

Chicken meat is a highly sought-after food product among various segments of the general population, known for its high nutritional value and easy accessibility. Presently, meat identification is primarily conducted manually, relying on visual inspection or tactile assessment of the meat's color and texture. However, this approach presents several limitations, particularly when consumers lack the discernment to differentiate the quality of chicken meat freshness. This research aims to identify the freshness level of chicken meat using the Support Vector Machine method, employing the extraction of RGB color moment features to determine the freshness of the meat. The feature extraction process involves calculating the percentage of intensity values for R (Red), G (Green), and B (Blue) in each chicken meat image. Based on the image processing results, the percentage of intensity values, particularly in the R and B parameters, can be used as determining factors. The study involves software testing using fresh and non-fresh chicken meat. The developed system can identify the freshness level of fresh chicken meat with an accuracy rate of 71.6% using the linear kernel SVM and 60.5% using the RBF kernel SVM.  This research represents a significant step toward the automation of chicken meat freshness assessment, potentially reducing food waste and enhancing food safety in the food industry. Further research and development could improve the system's accuracy and expand its applications in various food quality control settings.Chicken meat is a highly sought-after food product among various segments of the general population, known for its high nutritional value and easy accessibility. Presently, meat identification is primarily conducted manually, relying on visual inspection or tactile assessment of the meat's color and texture. However, this approach presents several limitations, particularly when consumers lack the discernment to differentiate the quality of chicken meat freshness. This research aims to identify the freshness level of chicken meat using the Support Vector Machine method, employing the extraction of RGB color moment features to determine the freshness of the meat. The feature extraction process involves calculating the percentage of intensity values for R (Red), G (Green), and B (Blue) in each chicken meat image. Based on the image processing results, the percentage of intensity values, particularly in the R and B parameters, can be used as determining factors. The study involves software testing using fresh and non-fresh chicken meat. The developed system can identify the freshness level of fresh chicken meat with an accuracy rate of 71.6% using the linear kernel SVM and 60.5% using the RBF kernel SVM.  This research represents a significant step toward the automation of chicken meat freshness assessment, potentially reducing food waste and enhancing food safety in the food industry. Further research and development could improve the system's accuracy and expand its applications in various food quality control settings

Perbandingan Random Forest Regression dan Support Vector Regression Pada Prediksi Laju Penguapan

Memprediksi laju penguapan memiliki manfaat yang luas dalam berbagai aplikasi seperti manajemen sumber daya air, pertanian, dan lingkungan hidup. Namun untuk mendapatkan data yang lengkap dan akurat dalam mempelajari laju penguapan memiliki tantangan tersendiri. Selain itu, rendahnya tingkat linieritas antara data laju penguapan dan faktor meteorologi lainnya di wilayah tropis dapat menyebabkan hasil prediksi yang bervariasi. Tujuan dari penelitian ini adalah memprediksi laju penguapan harian di Stasiun Klimatologi Yogyakarta dengan membandingkan kinerja dua model machine learning (ML) yaitu random forest regression (RFR) dan support vector regression (SVR) menggunakan data pengamatan meteorologi harian. Untuk meningkatkan akurasi prediksi, dilakukan optimasi hyperparameter menggunakan metode gridsearch cross-validation untuk mencari kombinasi hyperparameter terbaik. Hasil optimasi hyperparameter pada data training menunjukkan bahwa model RFR menghasilkan skor RMSE sebesar -0,67 sementara model SVR pada kernel RBF menghasilkan skor RMSE negatif sebesar -0,57. Evaluasi lebih lanjut dilakukan pada data testing dengan menggunakan kombinasi hyperparameter hasil optimasi model RFR menghasilkan nilai R2 sebesar 0,79 dan RMSE sebesar 0,56 sedangkan model SVR menghasilkan koefisien determinasi (R2) sebesar 0,81 dan RMSE sebesar 0,53. Berdasarkan hasil perbandingan kedua model dapat disimpulkan bahwa model SVR memiliki kinerja yang lebih baik dalam memprediksi laju penguapan harian. Penggunaan teknik prediksi dengan model ML untuk memprediksi laju penguapan dapat menjadi solusi untuk mengisi kekosongan data pengamatan meteorologi dan memiliki manfaat yang signifikan dalam bidang pertanian dan hidrologi. Penelitian selanjutnya dapat melibatkan pengembangan sistem informasi pemantauan dan pengelolaan sumber daya air yang lebih efektif dan efisien

Implementasi Ekstraksi Ciri Histogram dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Jenis Tanah di Kota Banjar, Jawa Barat

Abstract. Land plays an essential role in the availability of nutrients and water to support our life on earth. Soil quality can be observed based on its color and texture characteristics. By knowing the quality of the soil, the most suitable plants for planting can be determined. This study is conducted to examine the soil quality in Langensari. The most regions in Langensari are in the altitude of fewer than 25 meters above sea level that they are very potential for agriculture and plantation. The proposed system used in this research is a cross-sectional image of the ground as input. The image is then extracted using histogram feature extraction to obtain the intensity, standard deviation, skewness, energy, entropy and smoothness values. K-Nearest Neighbor is then used to classify the results. The proposed system was tested using 20 test images. Based on the experiment result, the system can classify soil types appropriately with accuracy reaching 60% when value of K = 1and K=3.Keywords: Soil Types Classification, Histogram Feature Extraction, K-Nearest Neighbor, Website.Abstrak. Tanah memegang peranan penting dalam tersedianya unsur hara dan air bagi kehidupan makhluk hidup di bumi. Kualitas tanah dapat diketahui dari karakteristik warna dan teksturnya. Dengan mengetahui kualitas tanah, jenis tanaman yang paling tepat untuk ditanam dapat ditentukan. Penelitian ini mengenai kualitas tanah di Langensari. Sebagian besar wilayah Langensari dipilih karena memiliki ketinggian kurang dari 25 mdpl dimana sangat berpotensi sebagai daerah pertanian dan perkebunan. Sistem yang diusulkan menggunakan citra penampang tanah sebagai inputan. Citra kemudian diekstrak menggunakan ekstraksi ciri histogram untuk mendapatkan nilai intensitas, standar deviasi, skewness, energi, entropi, dan smoothness. Fitur yang dihasilkan kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Sistem yang diusulkan diuji menggunakan 20 citra uji. Berdasarkan hasil pengujian, sistem mampu mengklasifikasikan jenis tanah secara tepat dengan akurasi mencapai 60% saat nilai K = 1 dan nilai K=3.Kata Kunci: Klasifikasi Jenis Tanah, Ekstraksi Ciri Histogram, K-Nearest Neighbor, Website

Prediksi Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Wonosobo Menggunakan Algoritma Backpropagation

Nilai Indeks Pembangunan Manusia (IPM) diperoleh dari beberapa aspek kehidupan yang realitanya tidak sepenuhnya terlaksana. Ketidakmerataan infrastruktur pembangunan merupakan salah satu permasalahan akibat tidak terlaksananya program peningkatan pembangunan manusia, khususnya di Kabupaten Wonosobo.  Permasalahan tersebut akan tentu akan memberikan dampak kualitas hidup masyarakat. Pada penelitian ini, pembangunan sistem dengan algortima backpropagation dilakukan untuk memprediksi nilai IPM di Kabupaten Wonosobo guna mempermudah preiksi kualitas manusia di Kabupaten Wonosobo. Percobaan yang dilaakukan yaitu dengan melakukan pelatihan, validasi, dan pengujian data IPM diperoleh dari BPS Kabupaten Wonosobo dengan rasio 80:20. Berdasarkan hasil penelitian, arsitektur 5-12-1 menggunakan LR 0,0001 dan epoch sebanyak 10000 menghasilkan nilai MSE sebesar 2.812623341 fungsi aktivasi sigmoid, arsitektur 5-3-1 menggunakan LR 0,0001 dan epoch sebanyak 10000 menghasilkan nilai MSE sebesar 0.2121786277 pada fungsi aktivasi ReLU, arsitektur 5-6-1 menggunakan LR 0,01 dan epochs 10000 menghasilkan nilai MSE sebesar 2.050127723 fungsi aktivasi TanH, dan arsitektur 5-2-1 menggunakan LR 0,01 dan epoch sebanyak 1000 menghasilkan nilai MSE sebesar 3.040008631. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma backpropagation menggunakan fungsi aktivasi TanH menghasilkan akurasi terbaik untuk prediksi nilai IPM di Kabupaten Wonosobo. Hasil penelitian yang dihasilkan diharapkan dapat berguna untuk mengembangkan sistem prediksi yang lebih mutakhir kedepannya