Signature recognition using neural network probabilistic

The signature of each person is different and has unique characteristics. Thus, this paper discusses the development of a personal identification system based on it is unique digital signature. The process of preprocessing used gray scale method, while Shannon Entropy and Probabilistic Neural Network are used respectively for feature extraction and identification. This study uses five signature types with five signatures in every type. While the test results compared to actual data compared to real data, the proposed system performance was only 40%

Human Voice Recognition Using Artificial Neural Networks

Sound is one of the unique and distinguishable parts of the human body. Voice recognition technology is one of biometric technology that does not require much cost and does not require specialized equipment. One of the techniques of speech recognition is with artificial neural networks, where this method uses a working principle similar to the workings of the human brain. This thesis aims to apply artificial neural networks to voice recognition and create programs that simulate this method using Matlab 7.1 software. The data used in the form of sound recordings are converted into numerical values with the Linear Predictive Coding process. The steps taken in Linear Predictive Coding include Pre-emphasis process, frame blocking, windowing Autocorrelation Analysis, Linear Predictive Coding Analysis, and change the Linear Predictive Coding parameter to the cepstral coefficient. This cepstral coefficient is a series of observations used as inputs on artificial neural networks, and will also be used for the training and testing process. In this research, artificial neural network architecture used is Learning Vector Quantization. In the process of Learning Vector Quantization neural network training using data as many as 35 votes, with learning rate 0.01, max depth 100, dec alpha 0.02 and min alpha 0,00001. Validation test results for 15 votes, obtained the conclusion that 73.34% of all validation votes successfully recognized.

Performance Evaluation Decision Support System Using the Lecturer Analitycal Hierarchy Process (Case Study: STMIK Dharma Wacana Metro)

To be continued competitive with competitors, STMIK Dharma Wacana continues to improve the quality. One of the efforts is to improve the quality of faculty performance, by assessing a lecturer for the Tri Dharma University and Personality. Referring to the faculty priorities, STMIK Dharma Wacana assessing academic performance of faculty of year by using Key Performance Indicators to determine a lecturer with the best quality and ability that will ultimately affect the determination of the faculty with the best performance. Constraints faced is the lack of information systems that can specifically provide support for decision-makers, namely the Chairman STMIK Dharma Wacana and management, making it difficult generate optimal decision. For data analysis, this study using descriptive analysis techniques and instruments used to determine policy priorities, namely Analytic Hierarchy Process (AHP), and in this study proposed a decision support information system or Decision Support System (DSS). The results of data processing in mind that the criteria Tridarma Higher Education and Personality. Affecting the determination of the performance of lecturers teaching each year. The results are then simulated through a hierarchical method. Of the hierarchy then made a decision support system in terms of determining the lecturer with the best performance that will teach certain subjects in each teaching

DATA MINING UNTUK CLASSIFICATION DALAM MENDETEKSI KERUSAKAN ELEKTROKARDIOGRAM MENGGUNAKAN NAIVE BAYES

Dalam dunia kesehatan EKG merupakan salah satu pemeriksaaan yang penting.  Elektrokardiogram (EKG) adalah pemeriksaan untuk mengukur dan merekam aktivitas listrik jantung. EKG umumnya dilakukan untuk memeriksa kondisi jantung dan menilai efektivitas pengobatan penyakit jantung. Dalam penggunaannya, EKG bisa mengalami berbagai kerusakan. Kerusakan alat tersebut bisa dideteksi dari berbagai gejala yang timbul. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kerusakan alat paling mendekati dari perhitungan berbagai gejala yang muncul. Teknik yang digunakan untuk mendeteksi kerusakan yaitu menggunakan data mining dan metode yang digunakan adalah klasifikasi. Klasifikasi dapat dengan mudah menghitung kemungkinan keluaran berikutnya. Beberapa algoritma dapat digunakan dalam data mining, pada penelitian ini   algoritma yang digunakan yaitu algoritma Naïve Bayes. Algoritma ini didasarkan pada teorema Bayes.  Data yang digunakan yaitu data kerusakan yang muncul pada EKG dan berbagai gejala yang ditimbulkan dari kerusakan tersebut. Pada penelitian ini kasus yang diambil adalah kerusakan yang menimbulkan dua gejala yakni indikator error menyala dan sistem error. Hasil didapatkan dengan melakukan perhitungan secara manual melalui beberapa tahapan dengan hasil akhir presentase tertinggi yaitu 50%

Model Alat Ukur Debit Untuk Saluran Irigasi

Salah satu infrastruktur yang ada pada sistem jaringan irigasi adalah alat ukur debit. Alat ukur debit ini adalah bangunan air yang mengatur debit air ke saluran irigasi atau langsung ke petak sawah. Kebutuhan air di petak sawah tergantung pada pola tanam sehingga perlu pengaturan air yang optimal supaya tepat sasaran, adil untuk semua pengguna air di sawah dan tidak boros dalam penggunaan air.  Penelitian ini secara khusus bertujuan untuk mengatur pemberian air irigasi di saluran irigasi dengan membuat model alat ukur debit. Dari hasil survey lapangan, maka dibuat model alat ukur debit. Tahapan metode penelitian terbagi dalam tiga tahapan, yaitu pengumpulan data, pengolahan data dan keluaran berupa tabel debit (Q) terhadap tinggi muka air (H). Data diambil dari hasil percobaan alat ukur dengan tiga model yaitu model pertama dengan kemiringan 1:0,25, model kedua dengan perbandingan 1:0,5 dan model ketiga 1:0,75. Air dialirkan melalui ketiga model tersebut dengan debit pengeluaran yang bervariasi. Hasil dari penelitian menunjukkan untuk debit variasi pengujian pertama bahwa pada model pertama besarnya H adalah 0,015 m dan Q adalah 0,000342 m3/s. Untuk model kedua besarnya H adalah 0,013 m dan Q adalah 0,000276 m3/s. Untuk model ketiga besarnya H adalah 0,015 m dan Q adalah 0,000342 m3/s. Kata kunci : Saluran Irigasi, Model Alat Ukur, Debit, Tinggi Muka Ai

DATA MINING CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN BUKU PERPUSTAKAAN MENGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

Kebutuhaninformasi menjadi suatu elemen penting dalam pengambilan keputusan. Perkembangan teknologi tersebut masyarakat harus dapat menyajikan informasi yang dibutuhkan harus cepat dan tepat. Masalah yang terjadi kebutuhan informasi tadi kadang tidak sesuai dengan yang diharapkan. Perpustakaan sebagai wadah untuk menimba ilmu bagi semua kalangan baik muda atau tua. Perpustakaan sebagai sarana sumber informasi dan ilmu pengetahuan untuk menyimpan bahan pustaka yang dipakai oleh pemakai untuk menggali ilmu sumber informasi. Tujuan utama dari penelitian ini adalah penggunaan metode data mining dalam membantu proses pengelolaan letak buku di perpustakaan. Penambangan data adalah kumpulan metode yang digunakan untuk mendapatkan informasi dari data dengan mempelajari pola dari data tersebut. Selain itu, data mining sering juga disebut Knowledge Discovery in Databases (KDD), yaitu kegiatan yang mencakup pengumpulan penggunaan data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam kumpulan data berukuran besar. K-means adalah suatu teknik pengelompokan data yang mana keberadaan tiap-tiap titik data dalam suatu cluster yang ditentukan oleh derajat keanggotan. Data yang akan digunakan dalam teknik K-Means ini adalah sampel data yang hanya diambil kolom judul buku. Hasil yang diperoleh hitungan manual dan RapidMiner dari peminjaman data buku adalah sama dengan hasil yang telah diproses maka didapatkan jumlah buku yang banyak dipinjamkan terdapat pada cluster0 sebanyak 8 item, jumlah buku yang sedikit dipinjam terdapat pada cluster1 sebanyak 17 item, dan jumlah buku yang cukup banyak dipinjam terdapat pada cluster 2 sebanyak 11 item.

Expert System for Measuring the Sugar-content in Sugarcane Using Forward Chaining Method

The development of the sugar industry has the potential and promising prospects for the price and the national sugar requirement is very high. However, the relationship between the sugarcane farmers with the sugar factory does not have a positive correlation yet. It was due to the lack of farmers' trust toward the sugar factory's yield arrangement which is done through difficult calculations to understand by them. To facilitate the farmers to know the sugar-content in sugar cane, then a system that can measure the levels of sugar-content in the sugarcane is made. This system adapts the way of an expert's thought in measuring the periodical yield sugarcane. This system is designed to help farmers to determine the yield of sugarcane with a more transparent calculation process. This system was developed with a forward chaining inference method. By using this system, farmers are expected to be able to determine the levels of sugar-content in their sugarcane with more accurate and transparent via the internet.

Digital Signature Security in Data Communication

Authenticity of access in very information are very important in the current era of Internet-based technology, there are many ways to secure information from irresponsible parties with various security attacks, some of technique can use for defend attack from irresponsible parties are using steganography, cryptography or also use digital signatures. Digital signatures could be one of solution where the authenticity of the message will be verified to prove that the received message is the original message without any change, Ong-Schnorr-Shamir is the algorithm are used in this research and the experiment are perform on the digital signature scheme and the hidden channel scheme.Comment: 6 pages, Paper presented at the International Conference on Education and Technology (ICEduTech2017), Novotel Hotel, Balikpapan, Indonesi