PENGENALAN OBJEK PADA CITRA BERDASARKAN SIMILARITAS KARAKTERISTIK KURVA SEDERHANA

Pengenalan objek pada citra banyak dimanfaatkan pada berbagai bidang. Permasalahan dalam pengenalan objek pada citra yaitu bagaimana mengenali antara citra yang satu dengan citra lainnya yang memiliki objek yang sama. Karakteristik objek-objek pada citra dapat diwakili oleh karakteristik hasil deteksi tepi dari objek tersebut. Pada penelitian ini digunakan hasil deteksi tepi objek berupa kurva sederhana. Pengenalan objek pada citra menggunakan karakteristik hasil deteksi tepi berupa kurva sederhana terdiri dari dua tahap. Pertama, tahap pembentukan basis data citra yang terdiri dari proses deteksi tepi citra, penelusuran kurva, pengenalan jenis kurva, dan penyimpanan karakteristik kurva ke basis data. Kedua, tahap pengenalan objek pada citra yang terdiri dari proses deteksi tepi citra query, penelusuran kurva, pengenalan jenis kurva, dan pengenalan objek pada citra. Pengenalan objek pada citra terdiri dari dua tahap yaitu coarse level similarity dan fine level similarity. Pada coarse level similarity, karakteristik yang dibandingkan yaitu jenis dan panjang kurva. Pada fine level similarity, karakteristik yang dibandingkan yaitu koordinat kurva. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis, metode pengenalan objek pada citra yang dikembangkan pada penelitian ini dapat melakukan pengenalan objek antara dua citra menggunakan similaritas karakteristik kurva sederhana. Kata Kunci : Kurva Sederhana, Pengenalan Objek, Similaritas Kurva

PELABELAN JUMLAH OPTIMAL PADA GABUNGAN BERHINGGA GRAF BALING-BALING BERTANGKAI

Pelabelan jumlah adalah suatu pemetaan satu-satu dari V (G) ke suatu himpunanberhingga bilangan bulat positif sedemikian sehingga untuk sembarang duasimpul, u,v V (G) dengan label masing-masing yaitu (u) dan (v), uv merupakansuatu busur jika dan hanya jika (u) + (v) merupakan label pada simpul lainnyadi V(G). Graf G yang mempunyai pelabelan jumlah disebut graf jumlah. Banyaknyasimpul terisolasi minimal yang harus ditambahkan pada G agar G merupakangraf jumlah disebut bilangan jumlah dari G yang dinotasikan sebagai (G). Besarbilangan jumlah (G) selalu minimal sama dengan (G), dimana (G) adalahderajat minimal dari suatu graf. Graf jumlah dikatakan optimal jika (G)= (G).Pada penelitian ini akan dibahas mengenai konstruksi pelabelan jumlah darigabungan graf baling-baling bertangkai yang optimal

APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PENCERNAAN BALITA DENGAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID

Balita memiliki daya tahan tubuh yang belum sempurna dibandingkan orang dewasa sehingga lebih retan terjangkit suatu penyakit. Salah satu penyakit yang sering dialami oleh balita yaitu penyakit pencernaan. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem yang dapat membantu para orang tua dalam melakukan pencegahan dan pengobatan pada balita yang sakit. Dalam penelitian ini dibahas mengenai pembuatan sistem pakar untuk mendiagnosa delapan penyakit pencernaan pada balita berbasis Android menggunakan metode forward chaining. Pengumpulan data mengenai gejala, pengobatan, dan pencegahan penyakit-penyakit pencernaan pada balita dilakukan pada tahap awal pembuatan sistem pakar ini. Sistem ini dibuat menggunakan Android Studio dengan Java sebagai bahasa pemrograman utama dan XML sebagai bahasa pemrograman yang menopang tampilan dari aplikasi. Pada sistem pakar ini dilengkapi dengan informasi singkat mengenai info pencegahan, gejala, penyebab dan pengobatan penyakit-penyakit pencernaan pada balita serta menampilkan peta rumah sakit yang terdekat dengan pengguna. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem pakar diagnosa penyakit pencernaan balita dapat berjalan baik pada Android versi 4.0 sampai dengan versi 6.0. Berdasarkan hasil pengujian, persentase akurasi sistem pakar diagnosa penyakit pencernaan balita sebesar 93,33%. Kata Kunci: Aplikasi Android, Forward Chaining, Penyakit Pencernaan Balita, Sistem Pakar

PENGENALAN OBJEK MAKANAN CEPAT SAJI PADA VIDEO DAN REAL TIME WEBCAM MENGGUNAKAN METODE YOU LOOK ONLY ONCE (YOLO)

Makanan cepat saji banyak diminati masyarakat di Indonesia saat ini. Makanan cepat saji mengandung lemak dan kalori yang tinggi tetapi kurang mengandung gizi yang sangat dibutuhkan tubuh sehingga dapat menimbulkan berbagai penyakit. Salah satu cara untuk mengontrol konsumsi makanan cepat saji yaitu penggunaan metode pengenalan objek makanan cepat saji dari video dan real time webcam. Metode yang dapat digunakan untuk pengenalan objek pada citra makanan cepat saji adalah deep learning. You Look Only Once (YOLO) merupakan salah satu model deep learning yang dapat digunakan untuk pengenalan objek. Penelitian ini bertujuan untuk pengenalan objek pada citra makanan cepat saji menggunakan YOLO. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap yaitu pengumpulan data, pra-proses data, konfigurasi jaringan YOLO, pelatihan model YOLO dan pengujian. Jumlah data citra yang digunakan dalam pelatihan yaitu 468 citra yang terdiri dari tiga jenis makanan cepat saji. Nilai avg loss pada model akhir yang dibangun dengan YOLO yaitu 4.6% dan nilai validasi mAP 100%. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan menggunakan video dan real time webcam, objek pada citra makanan cepat saji berhasil dikenali dengan akurasi 63% sampai 100%

PENINGKATAN KAPASITAS SISWA DAN ORANGTUA DI RW.22 PERUMMETLAND CILEUNGSI SEKTOR VII: MATEMATIKA DAN PELATIHAN GOOGLE MEET

Pengabdian masyarakat dilakukan di RW 22 Perum Metland Cileungsi Sektor VII untuk meningkatkan pemahaman matematika siswa dan kemampuan penggunaan Google Meet pada ibu-ibu. Kegiatan ini diilustrasikan oleh rendahnya pemahaman konsep matematika dan kurangnya penguasaan teknologi oleh ibu-ibu. Dalam empat bulan, kegiatan melibatkan30 siswa dan 20 ibu-ibu, menggunakan metode pengajaran matematika kontekstual dan media visual, serta pelatihan penggunaan Google Meet dengan pendekatan hands-on. Evaluasi melibatkan kuesioner, wawancara, dan tes hasil belajar. Hasil menunjukkan peningkatan pemahaman matematika, kecakapan penggunaan Google Meet, serta penerapan teknologi dalam pembelajaran matematika. Pelatihan dan modul pembelajaran matematika telah berhasilmeningkatkan daya saing siswa dan ibu-ibu. Pengabdian ini membuktikan pentingnya penerapan iptek dalam pendidikan dan memberikan rekomendasi kebijakan untuk pengembangan sumber belajar masyarakat. Dengan ini, kemampuan masyarakat dalam menghadapi era digital dapat ditingkatkan

Pengendalian Kualitas Produksi Lembaran Baja Melalui Klasifikasi Jenis Cacat Permukaan Menggunakan CNN

Quality control of steel sheet production using human visual perception frequently results in errors and takes longer. The implementation of deep learning to control the quality of steel sheet production can be done with high accuracy and in real time. The classification of surface defects on steel sheet is critical for automatically controlling the quality of steel sheet production. Deep learning can quickly identify and eliminate the causes of defects in sheet steel production by classifying the type of defects. This study aims to control the quality of steel sheet production automatically by classifying the types of surface defects using the Convolutional Neural Network (CNN). The CNN model used in this study is CNN with transfer learning from 5 pre-trained models Resnet50, VGG-16, VGG-19, Inception V3, and Xception. There are 6 types of surface defects, namely crazing, inclusion, pitted, patches, rolled, and scratch. The research begins with taking image data on steel sheet that has surface defects. The number of images used in this study is 1.800 images consisting of 1.152 training data, 288 validation data, and 360 testing data. Preprocessing is carried out, namely normalization, augmentation, and one-hot encoding. After preprocessing, training and validation was carried out using transfer learning from 5 pre-trained models. The training result model is used at the testing stage. The results of the training and validation show that Xception has the best performance because of the highest training and validation accuracy values, the lowest training and validation losses, and the lowest validation and loss GAPs. The test results show that transfer learning from the pre-trained Xception model has the best performance with an accuracy of 98%.  Pengendalian kualitas produksi lembaran baja dengan persepsi visual manusia sering kali terjadi kesalahan dan membutuhkan waktu yang lebih lama. Implementasi deep learning dalam pengendalian kualitas produksi lembaran baja dapat memiliki akurasi yang baik dan dilakukan secara real-time. Klasifikasi jenis cacat permukaan pada lembaran baja merupakan hal yang penting dalam pengendalian kualitas produksi lembaran baja secara otomatis. Dengan mengklasifikasikan jenis cacat menggunakan deep learning dapat mengidentifikasi dan menghilangkan penyebab terjadinya cacat saat produksi lembaran baja dengan cepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengendalikan kualitas produksi lembaran baja secara otomatis melalui klasifikasi jenis cacat permukaan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Model CNN yang digunakan pada penelitian ini yaitu CNN dengan transfer learning dari 5 pre-trained model Resnet50, VGG-16, VGG-19, Inception V3, dan Xception. Terdapat 6 jenis cacat permukaan yang diklasifikasikan yaitu crazing, inclusion, pitted, patches, rolled, dan scratch. Penelitian dimulai dengan pengambilan data citra lembaran baja yang memiliki cacat permukaan. Jumlah citra yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 1.800 citra terdiri dari 1.152 data pelatihan, 288 data validasi, dan 360 data pengujian. Selanjutnya dilakukan preprocessing yaitu normalisasi, augmentasi, dan one-hot encoding. Setelah preprocessing dilakukan pelatihan dan validasi menggunakan transfer learning dari 5 pre-trained model. Model hasil pelatihan digunakan pada tahap pengujian. Hasil pelatihan dan validasi menunjukkan bahwa Xception memiliki kinerja terbaik karena nilai akurasi pelatihan dan validasi tertinggi, nilai loss pelatihan dan validasi terendah, serta GAP validasi dan loss terendah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa transfer learning dari pre-trained model Xception memiliki kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 98%

KLASIFIKASI TOPIK TWEET MENGENAI COVID MENGGUNAKAN METODE MULTINOMIAL NAÏVE BAYES DENGAN PEMBOBOTAN TF-IDF

COVID merupakan virus yang banyak menjangkiti masyarakat Indonesia, bahkan dunia saat ini. Upaya yang dilakukan oleh pemerintah yang tidak luput dari komentar masyarakat mulai dari komentar berupa pujian, kritik, serta saran yang diberikan melalui berbagai media sosial seperti Twitter. Banyak tweet yang dikirimkan mengenai COVID. Tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasikan topik tweet mengenai COVID menggunakan Multinomial Naïve Bayes dengan pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Tahapan penelitian terdiri dari analisis masalah, pengumpulan data, pelabelan data, preprocessing, pembobotan TF-IDF, pelatihan menggunakan Multinomial Naïve Bayes, dan pengujian performa. Data tweet dikumpulkan dari 9 Juni 2021 sampai 9 Juli 2021 dengan kata kunci ‘COVID’. Jumlah tweet yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 4.909 yang terdiri dari 3.436 data pelatihan dan 1.473 data pengujian. Topik tweet dalam penelitian ini terdiri dari ekonomi, kesehatan, hiburan, sosial, dan hukum. Klasifikasi topik tweet dilakukan pada tweet bahasa Indonesia. Tweet yang telah dikumpulkan lalu melalui tahap preprocessing terdiri dari case folding, tokenizing, stopword removal, normalisasi, dan stemming. Berdasarkan hasil pengujian, akurasi klasifikasi topik tweet menggunakan Multinomial Naïve Bayes dengan pembobotan TF-IDF sebesar 61%

Pelabelan Jumlah Pada Graf Baling-Baling Bertangkai

Pemanfaatan teori pelabelan graf sangat dirasakan peranannya, terutama pada sektor sistem komunikasi dan transportasi, navigasi geogra s, radar, penyimpanan data komputer, dan desain sirkuit terintegrasi pada kompunen elektronik. Salah satu jenis pelabelan adalah pelabelan jumlah. Penelitian mengenai pelabelan jumlah optimal untuk berbagai graf di-rasakan sulit, bahkan untuk jenis graf yang sederhana. Oleh karena itu, penelitian ini memba-has mengenai pelabelan jumlah pada graf sederhana, berhingga dan tak berarah baru yang merupakan pengembangan dari graf bintang. Graf tersebut dinamakan graf baling-baling bertangkai. Selanjutnya, pada graf baling-baling bertangkai dilakukan konstruksi pelabelan jumlah. Graf baling-baling bertangkai terbukti merupakan graf jumlah dengan bilangan jumlahnya adalah 1