Perhitungan Jarak Nyata Antara Dua Objek Pada Suatu Foto Dengan Metode Edge Detection

Gambar adalah sebuah artefak yang menggambarkan atau merekam persepsi visual. Gambar juga dapat diartikan sebagai pemetaan objek 3D ke media tertentu. Banyak informasi dapat ditemukan dari foto, misalnya: model kamera, perangkat lunak yang digunakan, kedalaman foto, fokus kamera, dan sebagainya. Ada beberapa informasi yang tidak dapat ditemukan dalam foto, yaitu jarak nyata antara objek dalam foto dan posisi kamera, dan jarak nyata antara 2 objek dalam foto. Sistem yang dibangun berguna untuk menghitung jarak nyata antara objek di foto dengan posisi kamera dan juga jarak nyata antara 2 objek pada suatu foto. Struktur data tree digunakan untuk menyimpan nilai-nilai abu-abu (hasil rata-rata nilai merah, hijau, dan biru). Edge detection dengan operator Sobel digunakan sebagai metode utama untuk mendapatkan margin (atas, bawah, kiri, dan kanan) dari objek dalam foto

Perhitungan Jarak Nyata Antara Dua Objek Pada Suatu Foto Dengan Metode Edge Detection

Gambar adalah sebuah artefak yang menggambarkan atau merekam persepsi visual. Gambar juga dapat diartikan sebagai pemetaan objek 3D ke media tertentu. Banyak informasi dapat ditemukan dari foto, misalnya: model kamera, perangkat lunak yang digunakan, kedalaman foto, fokus kamera, dan sebagainya. Ada beberapa informasi yang tidak dapat ditemukan dalam foto, yaitu jarak nyata antara objek dalam foto dan posisi kamera, dan jarak nyata antara 2 objek dalam foto. Sistem yang dibangun berguna untuk menghitung jarak nyata antara objek di foto dengan posisi kamera dan juga jarak nyata antara 2 objek pada suatu foto. Struktur data tree digunakan untuk menyimpan nilai-nilai abu-abu (hasil rata-rata nilai merah, hijau, dan biru). Edge detection dengan operator Sobel digunakan sebagai metode utama untuk mendapatkan margin (atas, bawah, kiri, dan kanan) dari objek dalam foto. Kata Kunci: Edge Detection, Foto, Sobel, Tree

Optimizing the Amount of Production Using Hybrid Fuzzy Logic and Cencus II

Companies should do planning before the production process. Production planning is expected to avoid excessive or insufficient product stocks that harm the company. This study aims to help a plastic spoon company in Gresik, East Java to determine the optimal amount of production using the Fuzzy method. The input variables used are the amount of demand and supply. However, the amount of demand that fluctuated, especially during the Covid-19 pandemic, made it difficult for the company to estimate the amount of demand in the upcoming production period. Therefore, in this study, the amount of demand is calculated from the results of forecasting with the Cencus II method. The results of the study provide an accuracy of the recommendations for the amount of production of 77% and an accuracy of forecasting results of 82%

Automatic Text Summarization Berdasarkan Pendekatan Statistika pada Dokumen Berbahasa Indonesia

Abstract—Propelled by the modern technological innovations data and text will be more abundant throughout the year. With this much text, automatic text summarization is needed now more than ever to help summarize a text. Automatic text summarization is defined as the creation of a shortened version of a text by a computer program, the product of this procedure still contains the most important points of the original text. Statistical approaches is one of automatic text summarization method. There is 5 statistical approaches that being used namely aggregation similarity method, frequency method, location method, title method (if text has a title), dan tf-based query method (if text doesn’t have a title). Cosine similarity is used to calculate title method, aggregation similarity method, and tf- based query method. There is two type of validation, user validation and system validation. For system validation compare the similarity between human summary and summary generated by program, which result in accuracy of 76.7647% for summary with 30% length of the original journal. For user validation result in 82% accuracy. The conclusion based on user validation and system validation is statistical approaches is suitable for automatic text summarization.Keywords: automatic text summarization, statistical approaches, Indonesian document, cosine similarity Abstrak— Dengan kemajuan teknologi jumlah data dan teks akan semakin melimpah sepanjang tahun. Dengan banyaknya teks ini dibutuhkan bantuan automatic text summarization untuk merangkum teks tersebut. Automatic text summarization didefinisikan sebagai versi singkat dari suatu teks menggunakan program komputer yang hasilnya masih memiliki informasi penting berupa gagasan dasar dan kata atau kalimat yang dapat merepresentasikan keseluruhan teks original. Salah satu metode dalam automatic text summarization adalah pendekatan statistika. Pendekatan statistika yang digunakan ada 5 yaitu aggregation similarity method, frequency method, location method, title method (bila teks memiliki judul), dan tf-based query method (bila teks tidak memiliki judul). Cosine similarity dipakai untuk perhitungan title method, tf-based query method, dan aggregation similarity method. Validasi dilakukan dengan dua macam validasi. Pertama adalah validasi sistem dengan membandingkan similaritas antara rangkuman program dan rangkuman manusia, yang menghasilkan akurasi 76.7647% untuk rangkuman dengan panjang 30% dari jurnal original. Kedua adalah validasi user yang menghasilkan akurasi 81%. Kesimpulannya berdasarkan validasi user dan validasi sistem yang cukup baik maka pendekatan statistika cocok dipakai dalam kasus automatic text summarization.Kata kunci: automatic text summarization, pendekatan statistika, cosine similarity, dokumen berbahasa Indonesi

Klasifikasi Jenis Rempah Menggunakan Convolutional Neural Network dan Transfer Learning

Rempah merupakan salah satu kekayaan yang dimiliki oleh Indonesia. Berdasarkan data yang dimiliki Negari Rempah Foundation, terdapat sekitar 400 hingga 500 spesies rempah di dunia dan 275 jenis rempah terdapat di Asia Tenggara terutama di Indonesia. Jenis rempah beragam dan memiliki kemiripan satu dengan yang lain sehingga sulit untuk dibedakan. Maka dari itu untuk mempertahankan pengetahuan mengenai rempah-rempah yang dimiliki Indonesia, diperlukan aplikasi klasifikasi jenis rempah yang akurat sehingga pengetahuan masyarakat tentang rempah tetap terjaga. Selain itu di bidang industri dapat meningkatkan efisiensi dalam industri rempah. Penggunaan teknologi dalam klasifikasi jenis rempah dapat meningkatkan efisiensi dalam industri rempah. Dengan teknologi yang tepat, waktu yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi jenis rempah dapat dipercepat, dan juga meminimalkan risiko kesalahan manusia. Keterbatasan citra rempah juga menjadi permasalahan pada klasifikasi jenis rempah. Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur transfer learning adalah metode klasifikasi citra yang memiliki performa yang baik pada dataset dengan jumlah yang terbatas. Eksperimen yang dilakukan menggunakan 6 arsitketur CNN, yaitu Xception, MobileNetV2, DenseNet201, VGG16, VGG19, dan ResNet50. Terdapat 10 jenis rempah yang diklasifikasikan yaitu jahe, kunyit, kunci, adas, merica, laos, jintan, kencur, temulawak, dan ketumbar. Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan Xception adalah arsitektur terbaik dengan F1 Score sebesar 96.99%

Implementasi Natural Language Processing Dalam Pembuatan Chatbot Pada Program Information Technology Universitas Surabaya

Program Information Technology di Jurusan Teknik Informatika, Universitas Surabaya, merupakan salah satu program yang menggunakan bahasa Inggris sebagai pengantar pada saat perkuliahan berlangsung. Akan tetapi, kurangnya informasi mengenai Program Information Technology menyebabkan kurangnya minat calon mahasiswa terhadap program tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi chatbot yang dapat membantu user untuk memperoleh informasi-informasi terkait dengan Program Information Technology pada Jurusan Teknik Informatika, Universitas Surabaya. Chatbot yang dibangun hanya akan memproses pertanyaan dengan bahasa Inggris saja. Chatbot yang dibuat pada penelitian ini menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP) untuk memproses pertanyaan yang disampaikan user dan untuk mendapatkan kata kunci dari informasi yang diinginkan user. Sistem akan melakukan pencarian informasi pada kamus informasi yang ada. Apabila informasi tidak ditemukan, maka sistem akan melakukan proses crawling untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan user. Pada penelitian ini, validasi sistem dilakukan dengan dua metode yaitu cross validation dan user validation. Berdasarkan validasi dengan metode cross validation didapatkan akurasi sebesar 83,33%. User validation dilakukan dengan cara meminta 10 user untuk melakukan uji coba sistem dan didapatkan akurasi sebesar 76%

Gift Recommendations Based On Personality Using Fuzzy and Big Five Personality Test

Gifts are usually given to someone to strengthen a relationship or to motivate someone. However, givers often need help determining the appropriate gift for the potential recipient. On the other hand, many recipients are disappointed with the gifts received. This event can result in the relationship between the giver and recipient being disrupted or the motivational goal not being achieved. This research aims to develop a system to recommend gifts based on the recipient's personality. Gift recommendation is determined based on the recipient's personality because the recipient highly values gifts that match the recipient's personality. The system is built using the Fuzzy method, and the personality measurement tool used is the Big Five Personality Test. Fifteen pairs of respondents validated the system. The validation results show that 80% of respondents as gift-givers strongly agree that the system helps determine the appropriate gift for someone. In addition, 73.33% of respondents as gift recipients strongly agree that the gifts recommended by the system do not disappoint the

Implementation of Feature Selection to Reduce the Number of Features in Determining the Initial Centroid of K-Means Algorithm

Clustering is a data mining method to group data based on its features or attributes. One reasonably popular clustering algorithm is K-Means. K-Means algorithm is often optimized with methods such as the genetic algorithm (GA) to overcome the problem of determining the initial random centroid. Many features in a dataset can reduce the accuracy and increase the computational time of model execution. Feature selection is an algorithm that can reduce data dimension by removing less relevant features for modeling. Therefore, this research will implement Feature selection on the K-Means algorithm optimized with the Dynamic Artificial Chromosome Genetic Algorithm (DAC GA). From the experimental results with ten datasets, it is found that reducing the number of features with feature selection can speed up the computation time of DAC GA to K-Means process by 17,5%. However, all experiments resulted in higher Sum of Square Distance (SSD) and Davies Bouldin Index (DBI) values in clustering results with selected features

Penentuan Pembimbing Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika Universitas Surabaya Dengan Metode Dice Coefficient

Tugas Akhir (TA) adalah sebuah karya ilmiah yang harus dibuat oleh mahasiswa jurusan Teknik Informatika, Universitas Surabaya sebagai salah satu syarat kelulusan. Dalam mengajukan topik TA, mahasiswa wajib membuat dan mengumpulkan proposal TA tersebut. Setelah itu, ketua jurusan akan menentukan calon dosen pembimbing, dosen reviewer 1, dan dosen reviewer 2 sesuai dengan kompetensi untuk proposal tersebut. Dalam proses pengajuan proposal tersebut, terdapat beberapa masalah yang muncul, yakni adanya kemungkinan kesalahan penentuan pembimbing karena proses penentuannya berdasarkan pengetahuan pribadi dari ketua jurusan, kesulitan memantau perkembangan proses pengajuan proposal, dan kesulitan untuk melakukan pemerataan pembimbing TA. Untuk mengatasi masalah tersebut, dibuatlah sistem untuk melayani administrasi pengajuan topik TA beserta penentuan pembimbing. Proses penentuan pembimbing akan menggunakan metode Dice Coefficient. Dari hasil pengujian sistem dengan metode K-Fold Cross Validation dengan nilai k = 100 untuk 1000 data TA yang ada, didapatkan nilai akurasi sistem sebesar 36,25%. Apabila diambil 100 data TA yang memiliki dosen pembimbing yang ideal, sistem memberikan nilai akurasi yang lebih baik yaitu sebesar 45,5

Translator of Indonesian Sign Language Video using Convolutional Neural Network with Transfer Learning

Sign language is a language used to communicate by utilizing gestures and facial expressions. This study focuses on classification of Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). There are still many people who have difficulty communicating with the deaf people. This study builds video-based translator system using Convolutional Neural Network (CNN) with transfer learning which is commonly used in computer vision especially in image classification. Transfer learning used in this study are a MobileNetV2, ResNet50V2, and Xception. This study uses 11 different commonly used vocabularies in BISINDO. Predictions will be made in real-time scenario using a webcam. In addition, the system given good results in the experiment with an interaction approach between one pair of deaf and normal people. From all the experiments, it was found that the Xception architectures has the best F1 Score of 98.5%