Algoritma SVM untuk Memprediksi Pengunjung Wisata Musium di Jakarta

Berbagai macam tempat wisata yang ada di Jakarta menjadi tujuan berlibur atau bermain, mulai dari wisata alam, mall, bioskop, taman hiburan, atau musium. Setiap individu mempunyai aktivitas dan rutinitas bermacam-macam, sehingga membutuhkan hiburan dan waktu untuk melepaskan kejenuhan. Dari website data.jakarta.go.id didapatkan dataset kunjungan wisata musium baik dari wisatawan Indonesia maupun luar Indonesia. Dari dataset tersebut dapat dimanfaatkan untuk diolah dan digali informasinya. Menggali dan mengolah dataset adalah suatu kegiatan data mining, yaitu menerapkan suatu algoritma untuk menggali pengetahuan. Algoritma SVM digunakan untuk memprediksi kunjungan wisata musium di Jakarta, di mana terdapat variabel tempat destinasi, bulan, jenis pengunjung dan jumlah pengunjung. Tempat destinasi ada 10 jenis wisata, dan jenis pengunjung ada 2, yaitu wisatawan dalam negeri dan luar negeri. Di mana hasil prediksi dari SVM pada data 222 baris pengunjung wisata musium di Jakarta jelek. Dibuktikan dari nilai selisih data nyata dengan hasil prediksi sangat tinggi, dan nilai errornya sangat tinggi 2838303,5

IDENTIFICATION OF MENTAL HEALTH WORKERS IN LAMONGAN WITH MACHINE LEARNING

COVID-19 has caused a global health crisis, with increasing numbers of people being infected and dying every day. Various countries have tried to control its spread by applying the basic principles of social aggregation and testing. Experts agree that physical and mental health are interrelated and must be managed and balanced. The government must pay attention to balancing physical and mental health during a pandemic. The Ministry of Health has issued a guidebook for Mental Health and Psychosocial Support (DKJPS) during the COVID-19 pandemic. Based on the mental health conditions of the community or medical personnel, we are trying to create a system for mental health analysis for medical professionals based on the results of questionnaires using the machine learning method (Naive Bayes, Decision Tree, k-NN, SVM, Backpropagation, and Logistic Regression). A total of 24 question questionnaires were submitted to respondents. This study aimed to create a machine learning model (Naive Bayes, Decision Tree, k-NN, SVM, Backpropagation, and Logistic Regression) to identify the mental health of medical personnel during the COVID-19 pandemic. The results of this study are machine learning models that have the highest accuracy in identifying health workers' mental health and are 100% SVM

KNN FOR CLASSIFICATION OF FRUIT TYPES BASED ON FRUIT FEATURES

Research related to the recognition of fruit types has been done previously. Research related to the recognition of many types of fruit applies computer vision and artificial intelligence. The purpose of this research is to apply artificial intelligence science with the KNN method to identify the type of fruit. The KNN method has a good performance in previous studies. We tried to use KNN by determining the most optimal K value. There are five types of fruit images used in this study, namely Apples, Grapes, Oranges, Mangoes, and Strawberries. The fruit image is extracted with colour, texture, and shape features with a total of 15 features, namely the average value of R, the average value of G, the average value of B, the value of skewness R, the value of skewness G, the value of skewness B, the value of grayscale entropy. , grayscale contrast value, grayscale energy value, grayscale correlation value, grayscale homogeneity value, binary area value, binary circumference value, binary major axis value, and binary minor axis value. The dataset used in this study was taken from Kaggle, with a dataset of 2750 images, each type of fruit contained 550 images, 2500 training images were used and 250 images were used for testing. The experimental results show that the KNN method with K=1 has the highest accuracy, which is 99.6%. The KNN method can be used optimally in classifying fruit types based on colour, texture, and shape features

Prediksi Jumlah Penjualan pada Toko Makmur Jaya Elektronik dengan Regresi Linier

Toko Makmur Jaya Elektronik merupakan toko yang bergerak di toko elektronik. Karena jumlah permintaan barang di setiap bulan kurang menentu, maka membuat pemilik toko kesulitan dalam menyediakan stok barang setiap bulan. Jika persediaan stok barang kurang maka membuat toko kehilangan laba dari perjualan. Tujuan penelitian ini untuk menentukan stok persediaan barang di bulan berikutnya menggunakan algoritma regresi linier berganda. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linier berganda dengan inputan jenis barang, bulan, dan outputnya adalah stok barang. Barang yang akan diprediksi adalah kulkas dan televisi selama 3 tahun, sebanyak 72 baris dataset. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa metode regresi linier nilai MAPE sebesar 27,291 dan MAD sebesar 9,916

Identifying Types of Corn Leaf Diseases with Deep Learning

The government is trying to increase corn yields to meet the Indonesian population's food needs and for export abroad. Some farmers have yet to gain experience with the types of diseases in corn, so they need tools or systems to guide and provide information to new farmers. Many previous studies have developed automatic systems to identify corn leaf diseases, with the goal of increasing corn crop production by early recognition and control. We propose a system for identifying types of corn leaf diseases using the CNN (Convolutional Neural Network) method to be more precise in recognizing corn diseases early on. The methods used in previous research mostly used deep learning with high accuracy results above 90%. CNN is one of the deep learning methods, so we use it to identify types of leaf diseases. Our data comes from Kaggle; we process it first. The Kaggle dataset has corn plants similar to those in Indonesia, so we use this data with identification classes (Blight, Common rust, Gray leaf spot, and Healthy). The training data is 2000 images with 500 images for each class, and the testing data is 120 images with 30 images for each class. The evaluation results show that the classification process using the CNN method has an accuracy of 84.5%. The results we produced for identifying types of corn leaf disease still lack accuracy in their prediction, indicating the need to improve the CNN architecture model

U-Net Analysis Architecture For MRI Brain Tumor Segmentation

Identification, segmentation and detection of brain tumor-infected parts on MRI images require precision and a long time. MRI of the brain has an important role, one of which is used for analysis or consideration before performing surgery. However, MRI images cannot provide optimal results when analyzed because of the presence of noise and the bone and tumor (clots of flesh) have the same appearance. Many studies related to brain tumor segmentation have been carried out before, and some of the good methods are CNN U-Net. We segmented brain tumors on MRI with U-Net. The purpose of this study was to analyze the results of changes in the number of neurons in the convolution layer of the U-Net architecture in segmenting brain tumors. We use two scenarios of changing the number of neurons at the U-Net convolution layer. The first scenario is the number of neurons successively at each level of the U-Net architecture [32,64,128,256,512], and the second scenario is [16,32,64,128,256]. And the results of scenario two can segment brain tumors on MRI images that resemble ground truth. The results of brain tumor segmentation in MRI images with the U-Net second scenarios have an average Dice value of 0.768

Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Fitur Warna, Tekstur, Bentuk Citra Menggunakan SVM dan KNN

Di Indonesia mempunyai beragam jenis tanaman, buah yang dapat ditanam di berbagai daerah Indonesia. Contohnya buah Pisang mempunyai beragam jenis Pisang, dan beberapa masyarakat kurang memahami jenis-jenis Pisang yang ada di Indonesia. Dengan kondisi itu maka kami akan melakukan suatu penelitian terkait mengklasifikasikan jenis Pisang berbasis komputer. Tujuan penelitian ini, yaitu mengidentifikasi atau mengklasifikasi jenis Pisang berdasarkan fitur citra (warna, tekstur, bentuk) dengan algoritma SVM dan KNN. Data yang digunakan adalah citra Pisang total 399, yang diklasifikasi menjadi 7 jenis, Pisang ambon, Pisang kepok, Pisang susu, Pisang raja, Pisang mas, Pisang raja nangka, Pisang cavendish. Dari citra Pisang diambil fitur warna nilai rata-rata RGB, standar deviasi RGB, skewness RGB, entropy RGB. Fitur tekstur nilai rata-rata citra grayscale, standar deviasi grayscale, dan gray level co-occurance matrix (kontras, energi, korelasi, homogeneity). Serta fitur bentuk dari citra biner nilai area, perimeter, metric, major axis, minor axis, eccentricity. Hasil ujicoba menunjukkan algoritma SVM nilai akurasi mengklasifikasi jenis Pisang secara berturut-turut dari fitur warna, tekstur, bentuk adalah 41,67%, 33,3%, 8,3%. Dan hasil klasifikasi jenis Pisang dengan algoritma KNN, nilai K terbaik adalah 2 pada fitur warna 55,95%, fitur tekstur 58,33%, dan fitur bentuk 45,24%

Analisis Peramalan Stok Barang dengan Metode Weight Moving Average dan Double Exponential Smoothing pada Jovita Ms Glow Lamongan

Jovita MS Glow Lamongan merupakan agen yang menjual produk kecantikan dari brand MS Glow, produk yang dijual di antaranya perawatan wajah, tubuh, kosmetik dengan perkembangan penjualan dari bulan ke bulan semakin meningkat maka dibutuhkan perhitungan perkiraan jumlah barang yang akan dibeli untuk meramalkan persediaan barang bulan berikutnya. Persediaan barang yang tidak tepat dapat menimbulkan kerugian maka perlu adanya sistem peramalan. Oleh karena itu penelitian menggunakan metode Weight Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk menentukan nilai error yang lebih kecil. Data yang digunakan pada penelitian ini mulai bulan Januari 2015 sampai bulan Desember 2016. Metode Weight Moving Average yaitu metode yang memberikan bobot yang berbeda untuk setiap historis sedangkan Metode Double Exponential Smoothing merupakan metode yang memiliki nilai pemulusan dua kali pada waktu sebelum data sebenarnya. Hasil peramalan kedua metode ini menghasilkan nilai error Weight Moving Average yaitu 698.7180 dan Double Exponential Smoothing yaitu 1.429.1015, sehingga Weight Moving Average adalah metode yang tepat digunakan untuk meramalkan persediaan barang karena memiliki nilai error yang lebih kecil

Perbandingan Otsu Dan Iterative Adaptive Thresholding Dalam Binerisasi Gigi Kaninus Foto Panoramik

Proses binerisasi bertujuan untuk memudahkan pengenalan citra dalam tahap computer vision. Binerisasi merupakan cara mengubah bentuk warna citra ke hitam putih atau biner. Metode otsu merupakan metode konversi citra ke bentuk hitam putih. Metode iterative dan adaptive thresholding merupakan gabungan metode dalam mengubah citra ke biner. Tujuan dari penelitian ini, yaitu: memudahkan dalam tahap ekstraksi citra atau pengambilan informasi terpenting dalam citra. Sehingga proses selanjutnya seperti pengenalan citra atau recognition. Hasil dari penelitian ini berupa citra biner gigi kaninus foto panoramik. Dari perbandingan metode, metode iterative dan adaptive thresholding menghasilkan gambar biner yang lebih baik

SISTEM IDENTIFIKASI JENIS KELAMIN MANUSIA BERDASARKAN FOTO PANORAMIK

Sistem identifikasi jenis kelamin manusia berdasarkan foto panoramik gigi, di mana merupakan suatu penelitian yang bertujuan untuk: dapat membantu pihak tim forensik dalam mengenali korban bencana alam atau mengidentifikasi korban kejahatan. Target penelitian yaitu: membangun sistem identifikasi jenis kelamin manusia berdasarkan foto panoramik gigi, membantu menemukan suatu cara baru dalam melakukan identifikasi jenis kelamin manusia dengan algoritma backpropagation, dan menghasilkan pembuktian keakurasian atau ketelitian dari algoritma backpropagation dalam melakukan identifikasi jenis kelamin manusia. Algoritma backpropagation merupakan salah metode dalam jaringan syaraf tiruan, yang cara kerjanya menyerupai sistem kerja otak (neuron). Dalam penelitian ini langkah-langkah yang ditempuh agar penelitian dapat berjalan lancar, dilakukan pengambilan citra atau foto panoramik gigi manusia ke Rumah Sakit Ibnu Sina Gresik. Selanjutnya data foto diolah mulai dari preposessing dan ekstraksi fitur. Hasil ekstraksi fitur citra, data dimasukkan ke tahap training dan dianalisa. Untuk mengetahui hasil keakurasian sistem maka dilakukan testing. Nilai akurasi dalam ujcoba sistem 80%