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 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%

Tangan ayah rasa kasih ibu (sertifikat hak cipta)

Film ini merupakan film animasi untuk promosi kesehatan. Film ini menceritakan mengenai pentingnya peran dan keterlibatan keluarga (dalam hal ini adalah ayah) dalam tumbuh kembang anak

Tangan ayah rasa kasih ibu (sertifikat hak cipta)

Film ini merupakan film animasi untuk promosi kesehatan. Film ini menceritakan mengenai pentingnya peran dan keterlibatan keluarga (dalam hal ini adalah ayah) dalam tumbuh kembang anak