GEOMETRIC INVARIANT MOMENT PADA APLIKASI IMAGE RETRIEVAL PENDETEKSIAN BATIK PARANG RUSAK/BARONG YOGYAKARTA

Penelitian ini menunjukkan bahwa untuk mengenali motif Batik Parang Rusak/Barong dapat menggunakan sistem digital. Batik Klasik Parang Rusak yang berasal dari Yogyakarta merupakan warisan budaya yang wajib dilestarikan. Dataset citra Batik Parang yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 98 citra latih dan 40 citra Uji, dengan ukuran citra Batik 200 x 300 piksel dalam format file JPG dan BMP. Proses pada penelitian ini meliputi: (1) Pre-processing citra; (2) Deteksi tepi sebagai tahap awal sebelum ekstraksi ciri bentuk; (3) Ekstraksi Ciri Bentuk menggunakan metode Geometric Invariant Moment. Metode Accuracy digunakan untuk mendapatkan akurasi hasil deteksi pada 40 citra uji Batik. Hasil evaluasi dari 40 citra yang terdeteksi oleh sistem yaitu 92,50%

Pemodelan Jumlah Kasus Baru Covid-19 di Masa Kenormalan Baru Menggunakan Metode Pencocokan Kurva

Artikel ini bertujuan mendapatkan model matematika pertambahan jumlah kasus baru penderita Covid-19 di masa kenormalan baru. Model matematika yang digunakan adalah polinom interpolasi Lagrange; polinom interpolasi Newton dan Fungsi Eksponensial dengan pendekatan regresi linier. Interpolasi dan regresi sering dikenal dengan metode pencocokan kurva. Pada model interpolasi, titik-titik data dipilih berdasarkan periode 1 bulan, 15 hari dan 20 hari. Derajat polinom yang dikaji diperoleh dari titik data yang dipilih berdasarkan periode tersebut. Berdasarkan evaluasi kesalahan, polinom Lagrange dan polinom Newton berderajat 4 memberikan hasil yang paling bagus dalam pencocokan kurva dataset jumlah kasus baru Covid-19. Setelah model matematika diperoleh, prediksi jumlah kasus baru Covid-19 diperoleh dengan memproyeksikan fungsi hampiran untuk periode berikutnya. Hasil prediksi polinom Newton derajat 3 dan Fungsi Eksponensial menunjukkan jumlah kasus penderita Covid-19 perharinya semakin meningkat. Secara kontradiktif, polinom Lagrange dan Newton derajat 4 menunjukkan jumlah kasus penderita Covid-19 perharinya mengalami penurunan. Salah satu faktor yang mempengaruhi hasil prediksi pada interpolasi adalah penentuan titik-titik data yang dilibatkan pada pembentukan polinom interpolasi

Pengelompokan Data Hotspot Menggunakan Metode LOF K-Means

Kebakaran hutan menjadi salah satu permasalahan di Indonesia. Dari awal tahun hingga September pada tahun 2019, kebakaran hutan dan lahan di Indonesia mencapai 857.756 hektar. Dampak kebakaran hutan dapat mengganggu kesehatan, transportasi bahkan hubungan bilateral dengan negara tetangga. Titik panas bumi atau hotspot merupakan indikasi adanya kebakaran hutan atau lahan. Pengelompokan data hotspot sebagai cara analisa data hotspot sangat penting untuk mencegah terjadinya kebakaran hutan atau lahan menjadi lebih besar. Pada penelitian sebelumnya, pengelompokan data hotspot berdasarkan fitur latitude, longtitude dengan LOF K-Means memberikan hasil lebih baik dibandingkan K-Means. Penelitian ini dilakukan pengelompokan data hotspot dengan metode LOF K-Means berdasarkan fitur latitude, longtitude dan brightness. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui hasil perbandingan antara pengelompokan data hotspot berdasarkan fitur latitude, longtitude dengan pengelompokan data hotspot berdasarkan fitur latitude, longtitude dan brightness. Hasil penelitian ini dijadikan landasan untuk penelitian selanjutnya sebagai upaya pencegahan kerugian akibat kebakaran hutan dan lahan yang lebih besar. Berdasarkan hasil penelitian, penambahan fitur brightness sebagai dasar pengelompokan menggunakan metode LOF K-Means tidak memberikan hasil yang lebih bai

Implementasi Multilayer Perceptron Pada Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Nilai Valuta Asing

Abstract. In the context of FOREX investment, the fluctuation of currency becomes a common thing in which movement is greatly influenced by supply and demand. If the demand is higher, the price will increase and conversely, if the supply is higher, the price will go downward. There is a principle that the behavior of price patterns will repeat randomly and make unpredictable movement of FOREX. These patterns of currency fluctuation have deceived many investors and brought losses and even capital failure. Basically, the value of foreign exchange belongs to the data of time series and Multilayer Perceptron is very suitable to process data of time series as it is often used to make prediction. Therefore, this research aimed at implementing Multilayer Perceptron in the artificial nerve network for predicting the value of foreign exchange on the available resources using the attributes of open, high, low, and close. To process the data from the existing attributes, there must be initialization first in X1 (open), X2 (high), and X3 (low) as the inputs and Y (close) as the data target, and then they were normalized so as to calculate sigmoid. The increasing number of epoch does not guarantee that the errors will be smaller. On the contrary, perhaps, the error value will increase. The best result of training occurred by epoch 200 and learning rate 3 within the smallest values of MSE 281.02518, MAD 13.168, and deviation standard 10.294

Rancang Bangun dan Pelatihan Penggunaan Sistem Administrasi Taman Pendidikan Al-Quran Al Mursyidien Surabaya

The administration of TPA Al-Mursyidien was still manual. TPA, which is located on Jalan Semolowaru No. 114-118, Semolowaru Surabaya, has had a number of students to hundreds of santri. This is troublesome for the teacher who is also the TPA administration. TPA already has information and communication technology infrastructure facilities but is still not optimally utilized. In fact, ICT can be used to assist TPA’s administration management. Based on these problems, at the ITATS Informatics Engineering Program (PPM) was made application called the "Al-Mursyidien APP". This application is used as a database of santri, instructors, management of data in and out of students, in and out of lecturers, management of student tuition fees and management of teacher payroll at TPA Al-Mursyidien In addition to making these applications, training on the application is used as well as making modules for application usage "APP's Al-Mursyidien"