Remote Sensing Technology for Land Farm Mapping Based on NDMI, NDVI, and LST Feature

Remote Sensing is a reliable and efficient data acquisition techniques. This technique is widely used for land image processing. This technique has many advantages, especially in terms of cost and time. In this study, the classification between dry and irrigated land from irrigation canals is presented. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Moisture Index (NDMI), and Land Surface Temperature (LST) values obtained from satellite imagery data are used in this process. It is expected that through this method, the distribution and control of irrigation water can optimize existing agricultural potential. Ground Check (GC) is used for validation process. The results showed that the error rate based on the moon was not so large, i.e., 18%. The highest errors occur in February and March. This happens because those months are the rainy season, so the measured temperature is mostly the temperature above the cloud layer. On the other hand, the lowest error occurs in November. Also, it can be seen that this method can function optimally when detecting residential areas or highways

SISTEM PENGAMAN PINTU MENGGUNAKAN PENGENALAN WAJAH BERBASIS JARINGAN SARAF TIRUAN

Perkembangan teknologi cukup pesat yang disertai peningkatan tindak kriminalitas mendorong manusia untuk membuat sistem keamanan yang handal. Pintu otomatis dengan kunci elektronis sebagai salah satu contoh sistem keamanan telah banyak digunakan oleh berbagai individu serta instansi baik swasta maupun pemerintah. Namun dari beberapa macam tipe pengaman pintu otomatis yang ada masih mengandung banyak kekurangan sebagai sistem keamanan handal. Penelitian ini akan merancang sistem pengaman pintu menggunakan pengenalan wajah berbasis Jaringan Saraf Tiruan (JST) sebagai salah satu upaya menciptakan sistem keamanan yang handal. Objek penelitian ini adalah sebuah sistem pengaman pintu yang hanya dapat diakses/dibuka oleh pihak tertentu saja. Bagian-bagian yang perlu dirancang dalam pembuatan pengaman pintu ini adalah rangkaian penggerak/pengendali motor, dan program untuk mengolah citra sehingga menghasilkan keputusan apakah pintu dapat dibuka atau tidak. Perangkat lunak (software) yang digunakan untuk membuat program adalah Matlab 7.04. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prototipe sistem  yang telah dirancang mempunyai kemampuan untuk membedakan antara orang yang asli dengan para pemalsu. Kemampuan dari sistem pengaman pintu ini secara umum sangat dipengaruhi oleh laju pembelajaran (α) dan batas ambang (threshold) yang digunakan. Akurasi dalam proses klasifikasi ini ditunjukkan dengan besarnya nilai FRR (kesalahan untuk menolak pengguna yang sebenarnya) dan FAR (kesalahan untuk menerima para “pemalsu”). Besarnya nilai FRR rata-rata adalah 4,67 % dan FAR rata-rata adalah 0,51 %. Sistem belum sempurna jika ingin diimplementasikan pada masyarakat, karena nilai FRR rata-rata=40 % dan FAR rata-rata = 24,8 % yang  diperoleh pada pengujian secara online masih relatif besar