IMPLEMENTASI DAN ANALISIS PREDIKSI KEDALAMAN LAUT BERDASARKAN CITRA SATELIT MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

ABSTRAKSI: Teknologi informasi berkembang dengan pesat dari waktu ke waktu. Dengan perkembangan teknologi tersebut menjadikan manusia terus berkreasi untuk menciptakan teknologi baru untuk mempermudah orang dalam mengakses informasi yang diinginkan dengan cepat. Salah satu teknologi yang bisa diangkat adalah tentang penginderaan jauh dalam bidang pengukuran kedalaman laut atau bathymetry. Pada awalnya pengukuran kedalaman laut dilakukan dengan sistem sounding atau menembakkan gelombang ultrasonik dari atas kapal ke dasar laut dan menangkapnya kembali, berdasarkan selang waktu peluncuran dan penerimaan gelombang akan didapat kedalaman laut pada suatu titik tertentu. Tetapi dalam melakukan cara tersebut dibutuhkan proses, biaya dan waktu yang tidak sedikit untuk mendapatkan informasi kedalaman yang diinginkan.Dengan masalah yang ada, dikembangkan dalam penelitian untuk dapat mengukur kedalaman laut dengan mengolah data citra multispectral dari satelit. Dari citra satelit tersebut akan didapatkan suatu informasi yang dapat digunakan sebagai acuan untuk dijadikan variabel yang akan digunakan dalam menentukan kedalaman laut. Dari variabel-variabel yang didapat dari pengolahan citra tersebut dapat digunakan untuk pembentukan model yang akan digunakan sebagai pemrediksi kedalaman laut.Dalam penelitian ini data yang ada akan diolah dalam 2 tahapan yaitu preprocessing citra masukan dan prediksi kedalaman. Dalam tahapan preprocessing akan dilakukan pemrosesan citra sehingga dapat diolah pada tahapan selanjutnya. Untuk tahapan preprocessing citra masukan akan diambil data RGB dan kemudian akan disesuaikan dengan kedalaman berdasarkan letak piksel dan titik kedalaman. Setelah didapatkan komposisi warna RGB tersebut, kemudian diprediksikan menggunakan algoritma backpropagation Artificial Neural Network (ANN) dengan fungsi aktivasi sigmoid biner. Untuk pembentukan sistem, data diambil dari 2 tempat yang berbeda, untuk data citra sendiri diambil dari google map dan untuk data kedalaman diambil dari Hawaii University.Artificial Neural Network Backpropagation memiliki kemampuan prediksi yang cukup baik pada kasus prediksi kedalaman laut, hal ini terbukti dengan kinerja sitem yang dibangun pada ANN dapat menghasilkan MAPE 7,87 % dan MSE 0,00255, jumlah hidden layer ada 3 ( layer 1 = 20 neuron, layer 2 = 15 neuron, layer 3= 25 neuron), epoch 2000 dan learning rate 0,001. Sehingga model yang sudah didapatkan layak digunakan untuk prediksi kedalaman laut.Kata Kunci : Prediksi, Bathymetry, Preprocessing, Artificial Neural Network, Backpropagation, Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Precentage Error(MAPE).ABSTRACT: Information technology is growing rapidly everytime. Bythese development of technology continues to cause people be more creative to create new technology to allow people for accessing the information what do you want quickly. One thing that could be raised is about the field of remote sensing measurements of ocean depth orin other words is bathymetry. At first measurements of ocean depth is soundings performed by the system or ultrasonic waves firing from the ship to the ocean floor and catch it again, based on the launch and acceptance interval will be obtained depths of the ocean waves at a certain point. But doing this way it takes much process, a lot costs, and substantial time to get the depth of information that desired. From these existing problems, developing in research to measure the depth of the sea using the data processing of multispectral satellite imagery. This satellite imagery will be obtained of any information that could be used as a variable that will be used in determining the depth of the sea. The variables obtained from the image processing can be used for model building to be used as a predictor of the depth of the sea.In this research, the existing data will be processed in two stages, namely preprocessing input image and depth prediction. In the preprocessing stage of processing will be done so that the image can be processed at a later stage. For image preprocessing stages RGB data input will be taken and then be adjusted to the depth based on the location of pixels and the depth of the point. After obtained the RGB color composition, then predicted using algorithms backpropagation Artificial Neural Network (ANN) with binary sigmoid activation function. For the establishment of a system, data taken from two different places, for image data itself is taken from Google Map and depth to the data taken from the Hawaii University.Artificial Neural Network Backpropagation has pretty good predictive ability in the case of sea depth prediction, it is proved by the performance of the ANN built by system that can generate MAPE 7.87% and MSE 0.00255, there are number of hidden layer 3 ( layer 1 = 20 neurons, 2 = 15 neurons layer, layer 3 = 25 neurons ), epoch 2000 and learning rate of 0.001. So that the model that has been used for the prediction obtained viable ocean depths .Keyword: Prediksi, Bathymetry, Preprocessing, Artificial Neural Network,Backpropagation, Mean Square Error (MSE),Mean Absolute Error precentage (MAPE)

Klasifikasi EEG Epilepsi Menggunakan Singular Spectrum Analysis, Power Spectral Density Dan Convolution Neural Network

Epilepsi merupakan gangguan pada sistem syaraf otak manusia dan menyebabkan berbagai reaksi terhadap tubuh manusia. Epilepsi dapat dideteksi dengan menggunakan Electroencephalogram (EEG). Analisis secara visual tidak mungkin dilakukan secara rutin, sehingga sistem komputer diusulkan sebagai sistem deteksi otomatis pada EEG. Langkah yang biasa dikembangkan dalam sistem deteksi EEG secara otomatis adalah ekstraksi fitur dan klasifikasi. Power Spectral Density (PSD) adalah metode ekstraksi fitur yang sering dipakai untuk memunculkan karakteristik EEG dengan mengelompokkan energi pada EEG. Pada proses klasifikasi terdapat metode Convolution Neural Network (CNN) yang dapat mereduksi fitur dari EEG dan dapat digunakan untuk mengklasifikasikan multiclass dari EEG. Namun, data EEG memiliki kecenderungan bercampur dengan noise berupa sinyal yang lain saat perekaman, oleh karena itu sebelum data EEG digunakan dalam proses selanjutnya, perlu dilakukan pengolahan terlebih dahulu. Pada penelitian ini diusulkan penggabungan metode Singular Spectrum Analysis (SSA) untuk penghilang noise, Power Spectral Density (PSD) sebagai ekstraksi fitur dan Convolution Neural Network (CNN) sebagai klasifier. Diharapkan kombinasi tersebut dapat memperbaiki akurasi dari klasifikasi EEG kelas A, B, C, D, dan E. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa fase, fase pertama adalah menghilangkan noise yang bercampur dengan sinyal EEG dengan menggunakan SSA. Selanjutnya ekstraksi fitur menggunakan PSD untuk diambil energi dari sinyalnya, dan terakhir akan diklasifikasi dengan CNN. Pengujian klasifikasi akan dilakukan ke 500 sinyal dengan target 5 kelas dan 3 kelas. Untuk mengetahui performa terhadap metode yang diusulkan, akan dilakukan pengujian secara terpisah antara gabungan PSD dengan CNN yang akan dibandingkan dengan gabungan SSA, PSD dan CNN. Berdasarkan hasil uji coba, metode yang diusulkan yaitu SSA, PSD dan CNN dapat meningkatkan rata-rata hasil akurasi klasifikasi sinyal EEG untuk epilepsi sebesar 1,2% dari 93,2% menjadi 94,4%, untuk kasus 3 kelas dan meningkatkan 13,4% dari 78,6% menjadi 92%, untuk kasus 5 kelas dibandingkan metode PSD dengan CNN. ================================================================= Epilepsy is a disorder of the human brain system and causes a variety reactions to the human body. Epilepsy can be detected using Electroencephalogram (EEG). Visual analysis can not be done routinely, so computer system is proposed as an automatic detection system in the EEG. Commonly, steps that developed in automatic EEG detection system are featuring extraction and classification field . Power Spectral Density (PSD) is one of feature extraction methods are often used to bring up the EEG characteristics by featuing energy in the EEG. In the classification process, Convolution Neural Network (CNN) reduces the features of EEG and it can be used to classify multiclasses from EEG. However, the EEG data have a problem with other noise during recording, therefore before the EEG data used in the classification process, pre processing needs to be done first. In this study, we proposed the combination of Singular Spectrum Analysis (SSA) for reducing noise, Power Spectral Density (PSD) as a feature extraction and Convolution Neural Network (CNN) as aclassifier. It is expected that the combination can improve the accuracy of EEG classification of class A, B, C, D, and E. The study was conducted in several phases, the first phase is to eliminate noise mixed with the EEG signals by using SSA. Furthermore, feature extraction using PSD to take the energy of the signal, and the extracted features will be classified with CNN. The testswere for the classification of 500 signal with a target of 5 classes and 3 classes. The performance of the proposed method will be performed by comparing the previous method of combined PSD, CNN with the proposed method of combined SSA, PSD and CNN. Based on the results of the experiment, proposed method of combined SSA, PSD and CNN can increases the average accuracy results of EEG signal for epileptic diseases classification by 1.2% from 93.2% to 94.4%, for 3 classes case and increases 13.4% from 78.6% to 92%, for 5 classes case compared to previous method of combined PSD, CNN

KLASIFIKASI EEG EPILEPSI MENGGUNAKAN SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS, POWER SPECTRAL DENSITY DAN CONVOLUTION NEURAL NETWORK

Epilepsi merupakan gangguan sistem syaraf otak manusia dan menyebabkan berbagai reaksi terhadap tubuh manusia. Epilepsi dapat dideteksi dengan menggunakan Electroencephalogram (EEG). Pengamatan EEG secara visual tidak mungkin dilakukan secara rutin, sehingga dibutuhkan deteksi otomatis pada EEG. Sistem deteksi EEG secara otomatis terdiri dari 2 langkah, yaitu ekstraksi fitur dan klasifikasi. Power Spectral Density (PSD) adalah metode ekstraksi fitur yang sering dipakai untuk memunculkan karakteristik EEG dengan mengelompokkan energi pada EEG. Pada proses klasifikasi metode Convolution Neural Network (CNN) dapat mereduksi fitur hasil PSD dan digunakan mengklasifikasikan multiclass dari EEG. Namun, data EEG memiliki kecenderungan bercampur noise berupa sinyal yang lain saat perekaman, oleh karena itu sebelum data EEG diklasifikasikan, perlu dilakukan pengolahan terlebih dahulu.  Pada penelitian ini diusulkan penggabungan metode Singular Spectrum Analysis (SSA) untuk penghilang noise, PSD sebagai ekstraksi fitur dan CNN sebagai klasifier. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa fase, pertama adalah menghilangkan noise yang bercampur dengan sinyal EEG menggunakan SSA. Selanjutnya ekstraksi fitur menggunakan PSD untuk diambil energi dari sinyalnya, dan terakhir diklasifikasi dengan CNN. Pengujian klasifikasi akan dilakukan ke 500 sinyal dengan target 5 kelas dan 3 kelas. Untuk mengetahui performa terhadap metode yang diusulkan, akan dilakukan pengujian antara gabungan PSD dengan CNN yang akan dibandingkan dengan gabungan SSA, PSD dan CNN.Berdasarkan hasil uji coba, metode diusulkan yaitu SSA, PSD dan CNN dapat meningkatkan rata-rata hasil akurasi klasifikasi sebesar 1,2% dari 93,2% menjadi 94,4%, untuk kasus 3 kelas  dan meningkatkan 13,4% dari 78,6% menjadi 92%, untuk kasus 5 kelas dibandingkan metode PSD dengan CNN

Tf*Idf and Random Walk For Term Candidate Selection On Automatic Subject Indexing

Subject indexing is the act of describing or classifying a document by index terms or other symbols in order to indicate what the document is about, to summarize its content or to increase its findability. The selection of term candidate on automatic subject indexing is very important, because it can influence the result of topic extraction on document. Recently on the automatic subject indexing especially in the term candidate selection only consider terms in the document collection. In contrast, indexer prefers to choose general term on manual subject indexing for selection of term candidate. In this paper, we proposed a new strategy for selecting term candidate on automatic subject indexing for extraction the main topic from the document. The proposed method uses a combination of Term Frequency Inverse Document Frequency (TF*IDF) and Random Walk on the structure of thesaurus. Experimental results show that the proposed method can select the terms candidate that relevant to the topic of the document with F-Measure of 0.24

PELATIHAN DIGITAL MARKETING PADA UKM MAKMUR ABADI/ OMAH KOPI TARIK TUNTANG DI KECAMATAN TUNTANG KABUPATEN SEMARANG

Mitra yang menjadi target dari program kegiatan pengabdian masyarakat terapan pratama iniadalah UKM Makmur Abadi/ Omah Kopi Tarik yang terletak di Jl Pesantren 1 RT 03 RW02 Gading Tuntang Kota Salatiga Kabupaten Semarang. UKM Makmur Abadi/ Omah KopiTarik yang membuat olahan bubuk kopi dan stik kopi serta beberapa produk olahan berupakerupuk aneka rasa, aneka tumpi sayuran dan olahan daun eceng gondok. Produk olahan kopidipasarkan di tempat penjualan oleh-oleh Kampung Kopi Banaran yang berada di KecamatanTuntang. Dalam perkembangannya, UKM ini masih melakukan pemasaran secara offlinesehingga pemasaran masih terbatas pada area-area tertentu oleh karena itu dibutuhkan mediaonline yang membantu dalam pemasaran produk. Dalam menghasilkan produk utama dari olahan bubuk kopi yaitu stik kopi diperlukan sebuah alat berupa gilingan stik. Gilingan stikadalah alat untuk membuat lempengan stik setelah adonan dibuat setelah itu dibentuk menjadistik panjang disebut chestik. Dalam penggunaan alat selama ini UKM meminjam alatgilingan stik dari teman, yang mana alat tersebut akan digunakan ketika menjelang hari rayasehingga UKM merasa kesulitan melakukan produksi pada masa-masa tersebut. Berikutmerupakan alat yang dibutuhkan oleh UKM berupa alat gilingan stik

PENERAPAN SISTEM APLIKASI PROMOSI DAN PENJUALAN ONLINE BERBASIS ANDROID PADA UKM PENGRAJIN BAMBU DI DUSUN SOROGENEN DESA KALIJAMBE KECAMATAN BENER KABUPATEN PURWOREJO

The COVID-19 pandemic has caused economic losses nationwide. Many businesses have been affected by the pandemic. Both large businesses and SMEs. The bamboo craft MSMEs are no exception in the village of Kalijambe, Bener District, Purwerejo Regency. MSMEs in bamboo handicrafts in Kalijambe village are experiencing marketing difficulties due to restrictions on mobility and social distancing. These marketing difficulties affect the level of production so that the MSMEs are out of business. Based on these problems, in this service, an Android-based market place application system will be proposed to help market bamboo handicraft products in Kalijambe village, especially Artha Wulung bamboo crafts. The market place application system will contain promotional content, orders, and online sales. In addition to the market place application, this service will also provide training on the use of the application to Artha Wulung bamboo craft employees.

TELECONSULTING IBU HAMIL BERBASIS APLIKASI MOBILE UNTUK PENCEGAHAN COVID 19

The Covid-19 pandemic has an impact on all groups, including groups such as pregnant women. It is not only the issue of transmission that is the direct impact of Covid-19. However, there are also indirect implications that are of less concern at this time, namely regarding access to health services for women during pregnancy and childbirth. Restrictions on access to health services are directly recommended for pregnant women during this pandemic. This is done because pregnant women are a vulnerable group who can contract Covid-19. Restrictions on the mobility of pregnant women during this pandemic can actually be a misperception. Where pregnancy checks are not a must to do, even though it can involve the safety of pregnant women and the children they are carrying. In addition, the impact of social distancing and lockdown policies can be an obstacle to the use of health services. In this case, pregnant women also need to spend additional money as a condition for getting services during this pandemic, which includes rapid examinations which are a requirement to get services at health facilities. If a solution is not formulated, this problem will explode again in the next epidemic. Based on these problems, we need media that can assist pregnant women in conducting consultations and remote monitoring to help maintain during their pregnancy, so we propose a research proposal "Teleconsulting for Pregnant Women Based on Mobile Applications for Covid 19 Prevention" where the media will assist in the consultation process. and monitoring pregnant women without having to do face-to-face. The methods used in this research are Requirements Gathering, Quick Design, Prototype Development, Prototype Testing, Prototype Improvement, and Prototype Results. With the resulting system, it is hoped that pregnant women can conduct pregnancy consultations remotely, thereby reducing the risk of spreading Covid19

Priority Scheduling Implementation for Exam Schedule

Scheduling is a common problem that has been raised for a long time. Many algorithms have been created for this problem. Some algorithms offer flexibility in terms of constraints and complex operations. Because of that complexity, many algorithms will need huge computation resources and execution time. A platform like a web application has many restrictions such as execution time and computation resources. A complex algorithm is not suited for the web application platform. Priority scheduling is a scheduling algorithm based on a priority queue. Every schedule slot will produce a queue based on the constraints. Each constraint will have a different weight. Weight in queue represents their priority. This algorithm provides a light algorithm that only needs a few computations and execution times. The exam schedule is one of many problems in educational institutions. A web application is a popular platform that can be accessed from everywhere. Many educational institutions use web platforms as their main system platform. Web platforms have some restrictions such as execution time. Due to web platform restrictions, priority scheduling is a suitable algorithm for this platform. In this study, the author tries to implement a priority scheduling algorithm in scheduling cases with a website platform and shows that this algorithm solution can be an alternative for solving scheduling cases with low computational resources

PELATIHAN PENERAPAN SISTEM TERBENAM DI SMP ALAM AR-RIDHO KOTA SEMARANG

Sistem Terbenam (Embedded Sistem) merupakan salah satu dasar dari Internet of Thing(IoT). Sistem Terbenam merupakan sebuah sistem (rangkaian elektronik) digital yangmerupakan bagian dari Sebuah sistem yang lebih besar, yang biasanya bukan berupa sistemelektronik. Secara umum, sistem Terbenam dirancang untuk aplikasi tertentu. SekolahAlam Ar-Ridho merupakan sekolah yang berbasis pada explorasi alam sebagai bahan pendidikan dengan konsep penelitian dasar. Pada sekolah ini, siswa dididik memanfaatkanalam sebagai media penelitian dan penggalian ide. Tujuan dari pengabdian masyarakat iniadalah menegnalkan Sistem Terbenam yang dapat menunjang penelitian dan penggalian ide oleh sekolah Alam Ar-Ridho untuk membantu dalam pengembangan proses belajarmengajar pada sekolah tersebut. Diharapkan dengan adanya pengenalan Sistem Terbenam,siswa dapat bereksplorasi lebih jauh dengan mempelajari dan memantau pertumbuhantanaman yang ada di lingkungan sekolah. Metode yang digunakan terdiri dari 4 tahap, yaitu(1) persiapan awal, (2) Analisis permasalahan mitra & penyusunan materi, (3) pelatihan danpendampingan, dan (4) Evaluasi. Kegiatan ini direncanakan dilaksanakan selama 4 bulanbertempat di Politeknik Negeri Semarang dan SMP Alam Ar Ridho. Kegiatan ini akanmemberikan pengalaman mengenai penggunaan alat dan Sistem Terbenam