Rancang Bangun Aplikasi Sig Sebagai Sistem Peringatan Dini Untuk Mitigasi Risiko Bencana Banjir Dengan Pengikat Berupa SMS

Banjir merupakan bencana alam musiman yang kerap melanda Indonesia. Secara umum banjir adalah peristiwa dimana daratan yang biasanya kering (bukan daerah rawa) menjadi tergenang oleh air, hal ini disebabkan oleh curah hujan yang tinggi dan kondisi topografi wilayah yang rendah hingga cekungan. Salah satu penyebab terjadinya banjir adalah air sungai yang meluap. Biasanya, orang-orang langsung mendatangi lokasi profil sungai untuk mengetahui bagaimana kondisi aliran di profil sungai tersebut dan melakukan pengukuran. Pada saat ini, berbagai sensor pun dikembangkan agar bisa digunakan untuk memantau kondisi aliran sungai secara otomatis. Kemudian diperlukan juga sebuah perangkat lunak yang dapat mengintegrasikan sensor dan perangkat keras seperti PC (Personal Computer) untuk menampilkan data hasil pantauan sensor. Pada Tugas Akhir ini, dibangun sebuah aplikasi SIG (Sistem Informasi Geografis) yang digunakan untuk memantau data hasil tangkapan sensor yang dipasang pada suatu profil sungai.Aplikasi SIG yang dibangun berguna untuk melihat lokasi pantauan profil sungai pada peta dan menampilkan informasi-informasi hasil tangkapan sensor yang berkaitan dengan profil sungai tersebut. Aplikasi SIG ini dapat memitigasi risiko sebelum terjadi bencana banjir dengan mengolah data sensor yang didapat sehingga mampu memberikan peringatan dini ke pengguna. ================================================================================================================================ Flooding is a seasonal natural disasters that often hit Indonesia. In general, flooding is an event where the land that is usually dry (not swampy areas) be inundated by water, this is caused by high rainfall and low topography areas to the basin. One of the causes of the flooding is the overflowing of water in the river. People usually come straight to river cross section location to find out about the flow conditions in there and take measurements. At this time, various sensors were developed to be used to monitor the river flow conditions automatically. And also needed a software that can integrate sensors and hardware such as a PC (Personal Computer) to display sensors data from monitoring. In this final project, will be built a GIS application (Geographic Information System) which is used to monitor the data catches from sensors mounted on a cross section of the river.GIS applications that built are useful to see the river cross section monitoring locations on a map and displays the information of the catched sensor data associated with the river cross section. This GIS application can mitigate the risk before flood disaster happen with processing the sensor data obtained to provide early warning to the user

Penemuan Web Service Berdasarkan Kesamaan Struktur, Semantik, dan Perilaku

Web Service mempunyai peran penting pada lingkungan komputing bisnis saat ini untuk mengembangkan aplikasi yang terdistribusi di berbagai jaringan. Banyak pelaku bisnis yang sudah menerapkan proses bisnisnya menggunakan Web Service. Pelaku bisnis tersebut dapat mengganti Web Service yang digunakannya dikarenakan perubahan rekan bisnis atau berhenti berjalan (offline). Seiring waktu, Jumlah web service yang sudah dipublikasikan di web semakin meningkat. Dengan banyaknya web service yang beredar di web, penemuan Web Service yang optimal diperlukan untuk memenuhi kebutuhan Web Service sesuai keinginan user. Web Service mempunyai dua tipe, yaitu atomik dan komposit. Untuk penemuan Web Service atomik, pengukuran kesamaan semantik dan struktur diperlukan. Sedangkan untuk penemuan Web Service komposit, pengukuran kesamaan semantik dan perilaku diperlukan. Untuk penemuan Web Service atomik, dokumen Web Service Definition Language (WSDL) digunakan sebagai masukan dan untuk penemuan Web Service komposit, Business Process Execution Language (BPEL) digunakan sebagai masukan. Penelitian sebelumnya menggunakan Latent Dirichlet Allocation untuk mengukur kesamaan semantik berdasarkan topik. Namun LDA memiliki kelemahan ketika digunakan untuk mengekstraksi topik pada Web Service. Beberapa Web Service yang dideskripsikan dengan WSDL atau BPEL, apabila diekstraksi informasinya maka akan membentuk dokumen pendek. Ketika LDA digunakan untuk mencari kesamaan semantic pada WSDL dan BPEL, metode ini tidak dapat berjalan dengan baik dikarenakan keberagaman kata pada dokumen pendek tidak terlalu banyak sehingga dapat mempengaruhi hasil penggalian topik. Sehingga diperlukan metode varian LDA yang mampu menggali topik pada dokumen pendek yaitu Biterm Topic Model (BTM). Penelitian ini mengusulkan untuk menggunakan WDAG untuk memodelkan struktur dan perilaku Web Service dan menggunakan WDAG Similarity untuk mengukur kesamaan struktur atau perilakunya. BTM digunakan untuk mengukur kesamaan topik antar label node pada WDAG. Analisis pengujian akan dilakukan dengan menggunakan metriks Precision dan Recall. Precision dan Recall adalah dua perhitungan yang banyak digunakan untuk mengukur kinerja dari sistem atau metode yang digunakan pada bidang sistem temu kembali (Information Retrieval). Pendekatan yang diusulkan diharapkan dapat mengurai false positive dan false negative saat melakukan penemuan Web Service sehingga dapat meningkatkan nilai Precision dan Recall. ================================================================= Web Service has an important role on business computing in order to develop distributed application in networks. Many business actors have implemented their business processes using web service. Those business actors can change their web service depending on their conditions like when they change their business partner or their Web Service goes offline. Now, A lot of web services have been published on the web. With this condition, A need of optimal Web Service discovery is increasing in order to find a Web Service that satisfies a business actor. Web Service have two types, which are atomic Web Service and composite Web Service. To discover atomic web services, semantic and structure similarity are needed. To discover composite web services, semantic and behavior similarity are needed. Web Service Definition Language (WSDL) is used as an input on atomic Web Service discovery processes. Business Process Definition Language (BPEL) is used as an input on composite Web Service discovery processes. Previous research used Latent Dirichlet Allocation (LDA) to measure semantic similarity of web services based on topic. But LDA has weakness. Web services are descripted using WSDL or BPEL. When information inside WSDL or BPEL extracted, then some of it will create a short document. LDA performance is not going well on short document because of word co-occurrence sparsity. The word co-occurrence sparsity may affect the performance of LDA in a bad way. As of another variant of LDA that can mine topic on short documents is needed such as Biterm Topic Model (BTM). This research proposed on using Weighted Directed Acyclic Graph (WDAG) to models structure and behaviour of a Web Service and using WDAG Similarity to calculate the similarity of structure and behaviour between web services. Biterm Topic Model is used to mine the latent topic on node label of WDAG and calculate its semantic similarity. The test results are analysed by using Precision and Recall. Precision and Recall are two measurement that mostly used to assess performance of system or method which is used in Information Retrieval. The proposed approach in this research is expected to reduce false positive and false negative in order to increase the Precision and Recall value

Application of neural network method for road crack detection

The study presents a road pavement crack detection system by extracting picture features then classifying them based on image features. The applied feature extraction method is the gray level co-occurrence matrices (GLCM). This method employs two order measurements. The first order utilizes statistical calculations based on the pixel value of the original image alone, such as variance, and does not pay attention to the neighboring pixel relationship. In the second order, the relationship between the two pixel-pairs of the original image is taken into account. Inspired by the recent success in implementing Supervised Learning in computer vision, the applied method for classification is artificial neural network (ANN). Datasets, which are used for evaluation are collected from low-cost smart phones. The results show that feature extraction using GLCM can provide good accuracy that is equal to 90%

PENERAPAN ARSITEKTUR VGG UNTUK KLASIFIKASI HUTAN

Kerapatan vegetasi penting untuk dibedakan guna mengetahui penggunaan lahan dan degradasi lahan. Menurut Standar Nasional Indonesia (SNI 7645:2014), vegetasi diklasifikasikan berdasarkan kerapatan. Indeks kerapatan vegetasi dibagi menjadi 4 yaitu non vegetasi, rendah, sedang dan tinggi. Kerapatan vegetasi dapat dihitung dengan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) atau index vegetasi. Perhitungan NDVI dilakukan dengan terlebih dahulu mengumpulkan informasi terkait vegetasi dengan melakukan survey terhadap suatu lahan. Proses survey ini merupakan tantangan yang dihadapi dimana medan survey untuk setiap lahan berbeda-beda. Salah satu cara dalam mengatasi hal tersebut adalah dengan memanfaatkan penginderaan jarak jauh dan pemanfaatan computer vision dan machine learning. Penginderaan jauh dapat dilakukan salah satunya dengan menggunakan Unmanned Vehicle Unit (UAV). Penelitian ini menggunakan data citra yang didapatkan dari hasil tangkapan drone. Metode klasfikasi yang digunakan yaitu metode Transfer Learning dalam melakukan klasifikasi jenis tutupan lahan yaitu rendah, sedang, dan tinggi dan menggunakan arsitektuk VGG16. Hasil menunjukkan arsitektur VGG16 dapat melakukan klasifikasi tutupan hutan lahan basah dengan akurasi sebesar 0.833

Klasifikasi Laporan Keluhan Pelayanan Publik Berdasarkan Instansi Menggunakan Metode LDA-SVM

Sebuah sistem layanan untuk menyampaikan aspirasi dan keluhan masyarakat terhadap layanan pemerintah Indonesia, bernama Lapor! Pemerintah sudah lama memanfaatkan sistem tersebut untuk menjawab permasalahan masyarakat Indonesia terkait permasalahan birokrasi. Namun, peningkatan volume laporan dan pemilahan laporan yang dilakukan oleh operator dengan membaca setiap keluhan yang masuk melalui sistem menyebabkan sering terjadi kesalahan dimana operator meneruskan laporan tersebut ke instansi yang salah. Oleh karena itu, diperlukan suatu solusi yang dapat menentukan konteks laporan secara otomatis dengan menggunakan teknik Natural Language Processing. Penelitian ini bertujuan untuk membangun klasifikasi laporan secara otomatis berdasarkan topik laporan yang ditujukan kepada instansi yang berwenang dengan menggabungkan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan Support Vector Machine (SVM). Proses pemodelan topik untuk setiap laporan dilakukan dengan menggunakan metode LDA. Metode ini mengekstrak laporan untuk menemukan pola tertentu dalam dokumen yang akan menghasilkan keluaran dalam nilai distribusi topik. Selanjutnya, proses klasifikasi untuk menentukan laporan agensi tujuan dilakukan dengan menggunakan SVM berdasarkan nilai topik yang diekstraksi dengan metode LDA. Performa model LDA-SVM diukur dengan menggunakan confusion matrix dengan menghitung nilai akurasi, presisi, recall, dan F1 Score. Hasil pengujian menggunakan teknik split train-test dengan skor 70:30 menunjukkan bahwa model menghasilkan kinerja yang baik dengan akurasi 79,85%, presisi 79,98%, recall 72,37%, dan Skor F1 74,67%. AbstractA service system to convey aspirations and complaints from the public against Indonesia's government services, named Lapor! The Government has used the Government for a long time to answer the problems of the Indonesian people related to bureaucratic problems. However, the increasing volume of reports and the sorting of reports carried out by operators by reading every complaint that comes through the system cause frequent errors where operators forward the reports to the wrong agencies. Therefore, we need a solution that can automatically determine the report's context using Natural Language Processing techniques. This study aims to build automatic report classifications based on report topics addressed to authorized agencies by combining Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Support Vector Machine (SVM). The topic-modeling process for each report was carried out using the LDA method. This method extracts reports to find specific patterns in documents that will produce output in topic distribution values. Furthermore, the classification process to determine the report's destination agency carried out using the SVM based on the value of the topics extracted by the LDA method. The LDA-SVM model's performance is measured using a confusion matrix by calculating the value of accuracy, precision, recall, and F1 Score. The test results using the train-test split technique with a 70:30 show that the model produces good performance with 79.85% accuracy, 79.98% precision, 72.37% recall, and 74.67% F1 Scor

Penerapan Metode K-Means Berbasis Jarak untuk Deteksi Kendaraan Bergerak

Deteksi kendaraan bergerak adalah salah satu elemen penting dalam aplikasi Intelligent Transport System (ITS). Deteksi kendaraan bergerak juga merupakan bagian dari pendeteksian benda bergerak. Metode K-Means berhasil diterapkan pada piksel cluster yang tidak diawasi untuk mendeteksi objek bergerak. Secara umum, K-Means adalah algoritma heuristik yang mempartisi kumpulan data menjadi K cluster dengan meminimalkan jumlah kuadrat jarak di setiap cluster. Dalam makalah ini, algoritma K-Means menerapkan jarak Euclidean, jarak Manhattan, jarak Canberra, jarak Chebyshev dan jarak Braycurtis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dan mengevaluasi implementasi jarak tersebut pada algoritma clustering K-Means. Perbandingan dilakukan dengan basis K-Means yang dinilai dengan berbagai parameter evaluasi yaitu MSE, PSNR, SSIM dan PCQI. Hasilnya menunjukkan bahwa jarak Manhattan memberikan nilai MSE = 1.328 , PSNR = 21.14, SSIM = 0.83 dan PCQI = 0.79 terbaik dibandingkan dengan jarak lainnya. Sedangkan untuk waktu pemrosesan data memperlihatkan bahwa jarak Braycurtis memiliki keunggulan lebih yaitu 0.3 detik. AbstractDetection moving vehicles is one of important elements in the applications of Intelligent Transport System (ITS). Detection moving vehicles is also part of the detection of moving objects. K-Means method has been successfully applied to unsupervised cluster pixels for the detection of moving objects. In general, K-Means is a heuristic algorithm that partitioned the data set into K clusters by minimizing the number of squared distances in each cluster. In this paper, the K-Means algorithm applies Euclidean distance, Manhattan distance, Canberra distance, Chebyshev distance and Braycurtis distance. The aim of this study is to compare and evaluate the implementation of these distances in the K-Means clustering algorithm. The comparison is done with the basis of K-Means assessed with various evaluation paramaters, namely MSE, PSNR, SSIM and PCQI. The results exhibit that the Manhattan distance delivers the best MSE = 1.328 , PSNR = 21.14, SSIM = 0.83 and PCQI = 0.79 values compared to other distances. Whereas for data processing time exposes that the Braycurtis distance has more advantages

PSO optimization on backpropagation for fish catch production prediction

Global climate change is an issue that is enough to grab the attention of the world community. This is mainly because of the impact it has on human life. The impact that is felt also occurs in waters on the South Kalimantan region. This is of course can disrupt the productivity of fish in the marine waters of South Kalimantan. This study aims to make fish catch production prediction models based on climate change in the South Kalimantan Province because the amount of productivity of marine fish has fluctuated. This study uses climate data as input and fish production as output which is divided into two, namely training and testing data. Then the prediction is conducted using Backpropagation method combined with Particle Swarm Optimization method. The results of the study produced a prediction model with RMSE of 0.0909 with a combination of parameters used, namely, C1: 2, C2: 2, w: 0.7, learning rate: 0.5, Momentum: 0.1, Particles: 5, and epoch: 500. While the model used when predicting testing data produces RMSE of 0.1448

Performance Comparison Between Copper Cables and Fiber Optic in Data Transfer on Banjarmasin Weather Temperature Conditions

Copper wire cable and fiber optic cable are two communication media that are widely used in building data communication networks in today’s modern era. For network administrators, choosing the right type of cable to build a network is a must. Air temperature is one of the external factors that can affect the performance of network equipment. This paper provides a comparative analysis of the differences in performance between the use of fiber optic cables and copper wire cables which are capable of transferring data of 1 Gigabit per second. Performance measurement analysis includes the ability to transfer data from both media such as latency, throughput, and packet loss. For testing latency and throughput is done by sending as many as 65,000 data 30 times for each media. Whereas for packet loss testing is done by sending 10,000 data within 1 minute using test bandwidth on the Mikrotik router. From the test results, it can be seen that there is an effect of temperature changes on the performance of copper wire cable and fiber optic cable. The higher the air temperature, the packet loss, and latency will increase. As for the throughput value, the temperature only affects the throughput value on fiber optic cable and does not affect throughput on the copper wire cable

PENERAPAN ACTIVE CONTOUR MODEL PADA PENGOLAHAN CITRA UNTUK DETEKSI KERUSAKAN JALAN

Road damage is a serious problem because it often occurs everywhere. Damage to the road surface, such as potholes, often disrupts land transportation, and can even cause accidents. With the automatic detection of road damage types, it can simplify the process of classifying the types of road damage by using images from the results of the classification system which can be used as supporting information in calculating road repairs. In this study, to identify road damage types by images, the active contour model segmentation technique is used based on the level set and then classified by the support vector machine method. Based on the test results, using 58 data sets with 12 types of road damage, the accuracy of this method is 87.93%.Kerusakan pada permukaan jalan seperti jalan berlubang sering kali mengganggu pada transportasi darat, bahkan dapat menyebabkan kecelakaan. Dengan adanya deteksi jenis kerusakan jalan secara otomatis, dapat mempermudah proses klasifikasi jenis kerusakan jalan dengan menggunakan citra dari hasil klasifikasi sistem yang selanjutnya dapat digunakan sebagai informasi pendukung pada perhitungan perbaikan jalan. Pada penelitian ini untuk identifikasi citra kerusakan jalan digunakan teknik segmentasi active contour model berbasis level set kemudian diklasifikasikan dengan metode support vector machine. Berdasarkan hasil pengujian, dengan menggunakan 58 data set dengan 12 jenis kerusakan jalan, didapatkan hasil akurasi dari metode ini adalah sebesar 87,93%

Diagnosis Penyakit Saluran Pencernaan Berbasis Android Menggunakan Metode Fuzzy Inference System Tsukamoto

Penyakit saluran merupakan penyakit yang mempengaruhi saluran pencernaan seperti kerongkongan, lambung, usus kecil, usus besar, dan rektum. Salah satu cara untuk mengetahui penyakit saluran pencernaan yang diderita seseorang yaitu dengan melakukan konsultasi ke tenaga kesehatan seperti dokter maupun perawat. Namun dengan terbatasnya waktu, tenaga, dan jumlah tenaga kesehatan dapat membuat penderita mengalami keterlambatan dalam menangani penyakitnya. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk membangun sebuah aplikasi mobile yang dapat mendiagnosis penyakit saluran pencernaan yang bisa dilakukan tanpa bantuan seorang tenaga kesehatan seperti dokter maupun perawat. Metode yang digunakan pada aplikasi ini yaitu metode fuzzy inference system Tsukamoto,menentukan penyakit pencernaan apa yang dialami oleh pengguna. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, tingkat akurasi sistem sebesar 80%, yang berarti ini dapat mendiagnosis penyakit saluran pencernaan umum yang diderita oleh pengguna