PERBANDINGAN KINERJA METODE K-HARMONIC MEANS DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK KLASTERISASI DATA

Proses pengelompokan objek data ke dalam kelas-kelas berbeda yang disebut cluster sehingga objek yang berada pada cluster yang sama semakin mirip dan berbeda dengan objek pada cluster yang lain disebut dengan Clustering. K-Harmonic Means (KHM) merupakan algoritme clustering yang dapat memecahkan masalah inisialisasi pusat cluster pada algoritme K-Means, namun KHM masih belum dapat mengatasi masalah lokal optima. Particle Swarm Optimization (PSO) adalah algoritme stokastik yang dapat digunakan untuk menemukan solusi yang optimal pada sebuah permasalahan numerik. Pada penelitian ini, digunakan algoritme PSO dan algoritme KHM untuk melakukan clustering dan membandingkan hasilnya berdasarkan nilai objective function, F-Measure, dan running time. Uji coba dilakukan dengan 3 skenario terhadap 5 data set yang berbeda. Dari uji coba diperoleh bahwa berdasarkan nilai objective function, F-Meausure dan Running Time, metode KHM lebih baik dibanding PSO. Kata kunci: Data Clustering, K-Harmonic Means, Particle Swarm Optimizatio

FACE RECOGNITION USING DEEP NEURAL NETWORKS WITH THE COMBINATION OF DISCRETE WAVELET TRANSFORM, STATIONARY WAVELET TRANSFORM, AND DISCRETE COSINE TRANSFORM METHODS

Personal identification can be done by using face, fingerprint, palm prints, eye’s retina, or voice recognition which commonly called as biometric methods. Face recognition is the most popular and widely used among those biometric methods. However, there are some issues in the implementation of this method: lighting factor, facial expression, and attributes (chin, mustache, or wearing some accessories). In this study, we propose a combination method of Discrete Wavelet Transform and Stationary Wavelet Transform that able to improve the image quality, especially in the small-sized image. Moreover, we also use Histogram Equalization in order to correct noises such as over or under exposure, Discrete Cosine Transform in order to transform the image into frequency domain, and Deep Neural Networks in order to perform the feature extraction and classify the image. A 10-fold cross-validation method was used in this study. As the result, the proposed method showed the highest accuracy up to 92.73% compared to Histogram Equalization up to 80.73%, Discrete Wavelet Transform up to 85.85%, Stationary Wavelet Transform up to 64.27%, Discrete Cosine Transform up to 89.50%, the combination of Histogram Equalization, Discrete Wavelet Transform, and Stationary Wavelet Transform up to 69.77%, and the combination of Stationary Wavelet Transform, Discrete Wavelet Transform, and Histogram Equalization up to 77.39%

Performance Study Of Uncertainty Based Feature Selection Method On Detection Of Chronic Kidney Disease With SVM Classification

Chronic Kidney Disease (CKD) is a disorder that impairs kidney function. Early signs of CKD patients are very difficult until they lose 25% of their kidney function. Therefore, early detection and effective treatment are needed to reduce the mortality rate of CKD sufferers. In this study, the authors diagnose the CKD dataset using the Support Vector Machine (SVM) classification method to obtain accurate diagnostic results. The authors propose a comparison of the result on applying the feature selec- tion method to get the best feature candidates in improving the classification result. The testing process compares the Symmetrical Uncertainty (SU) and Multivariate Symmetrical Uncertainty (MSU) feature selection method and the SVM method as a classification method. Several experimental scenarios were carried out using the SU and MSU feature selection methods using the CKD dataset. From the results of the tests carried out, it shows that using the MSU feature selection method with 80%: 20% data split produces nine important features with an accuracy value of 0.9, sensi- tivity 0.84, specification 1.0, and when viewed on the ROC graph, the MSU method graph shows the true positive value is higher than the false positive value. So the classification using the MSU feature selection method is better than the SU feature selection method by 90% accurac

A Fast Dynamic Assignment Algorithm for Solving Resource Allocation Problems

The assignment problem is one of the fundamental problems in the field of combinatorial optimization. The Hungarian algorithm can be developed to solve various assignment problems according to each criterion. The assignment problem that is solved in this paper is a dynamic assignment to find the maximum weight on the resource allocation problems. The dynamic characteristic lies in the weight change that can occur after the optimal solution is obtained. The Hungarian algorithm can be used directly, but the initialization process must be done from the beginning every time a change occurs. The solution becomes ineffective because it takes up a lot of time and memory. This paper proposed a fast dynamic assignment algorithm based on the Hungarian algorithm. The proposed algorithm is able to obtain an optimal solution without performing the initialization process from the beginning. Based on the test results, the proposed algorithm has an average time of 0.146 s and an average memory of 4.62 M. While the Hungarian algorithm has an average time of 2.806 s and an average memory of 4.65 M. The fast dynamic assignment algorithm is influenced linearly by the number of change operations and quadratically by the number of vertices

Rancang Bangun Optimasi Kebutuhan Bahan Baku Menggunakan Algoritma Wagner-whitin

Lotting or purchasing raw materials is one step in Material Requirement Planning. Lotting technique that already known is the Wagner-Within algorithm. This algorithm is widely used because it provides optimal solutions for problem sizedeterministic dynamic reservation at a particular time period in which the needs of the entire period must be completed. It takes a application system of optimization planning raw material requirements using the Wagner-Whitin algorithm. The development of this process begins with building a power module of demand data using Arima method (1,1,1), then followed by forecasting modules of consumer demand for end product by using the multiplicative decomposition forecasting methods, and ends with the development of Materials Requirement Planning module (MRP I) using the Wagner-Whitin algorithm. The results of the test system with test data is the generation of data will form the same pattern that is likely up from week to week. Forecasting results have high accuracy registration of 99.48%, 99.64% and 99.68%. Wagner-Whitin algorithm always produces the combination of weeks. Result of the combination in the first week will produces the minimum cost for the entire week of production

IMPLEMENTASI PENGEMBANGAN METODE DIFFERENTIAL EVOLUTIONUNTUK CLUSTERING PIXEL

Perkembangan metode komputasi telah mengalami percepatan yang luar biasa. Berbagai teknik komputasi untuk mendapatkan solusi dengan kinerja optimal terus berkembang. Sejumlah algoritma termasuk dalam rumpun Evolutionary Computation, diantaranya adalah Differential Evolution (DE) yang berhasil menyelesaikan masalah optimasi dalam berbagai bidang diantaranya masalah clustering. Keunggulan DE adalah karena implementasinya yangmudah dan kecepatan konvergensinya. Dalam clustering, DE menghadapi kendala penentuan jumlah cluster. Pada penelitian ini diimplementasikan sebuah algoritma Evolutionary Clustering (EC) yang merupakan pengembangan dari DE. EC diterapkan untuk melakukan pengelompokan pixel-pixel dari citra gray-scale atas beberapa area homogen yang berbeda satu dengan lainnya. EC tidak membutuhkan informasi awal tentang jumlah cluster yang akan terbentuk. EC menjadi salah satu solusi untuk menentukan jumlah cluster optimal dengan nilai validitas yang lebih baik. Kinerja dari EC akan dibandingkan dengan algoritma Fuzzy C-Means (FCM). Hasil dari EC dibanding FCM relatif sama dari segi nilai cluster validity index namun EC membutuhkan waktu relatif lebih singkat

Simulasi Evakuasi Keadaan Darurat: Studi Kasus Apartemen XYZ, Surabaya

Cepat lambatnya proses evakuasi suatu gedung bertingkat menentukan tinggi rendahnya faktorkeselamatan manusia apabila sampai terjadi bencana seperti kebakaran pada gedng tersebut. Semakin pendekwaktu evakuasi, semakin tinggi faktor keselamatan manusia apabila terjadi bencana. Dengan demikianmengetahui seberapa banyak waktu yang diperlukan untuk evakuasi apabila terjadi bencana merupakan halyang penting untuk diketahui. Untuk mengetahui hal tesebut di atas, pada penelitian ini digunakan simulasi.Simulasi sesuai untuk permasalahan ini karena adanya sejumlah hal yang bersifat stokastik pada permasalahanini, seperti jumlah penghuni pada saat kejadian, dan beragamnya karakteristik (umur, jenis kelamin, danadanya faktor kepanikan penghuni apartemen saat ada bencana). Studi kasus yang diambil pada penelitian iniadalah sebuah apartemen bertingkat di kota Surabaya. Dari uji coba yang dilakukan, disimpulkan bahwa untukpenghuni pria dewasa, skenario 2 dan 3 lebih baik dalam kecepatan evakuasi. Untuk penghuni lain, skenario 3adalah terbaik

Perubahan Socio-Culture dan Economic Separation Keluarga dan Pengaruhnya terhadap Kehidupan Lansia di Desa Tileng Kecamatan Girisubo

Di satu sisi migrasi penduduk dari desa ke kota telah mampu  merubah   nilai socio-culture dan sistem  ekonomi keluarga, namun di sisi lain telah menyebabkan lansia hidup terpisah dari anggota keluarganya. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk; (1) mengkaji proses perubahan socio-culture dan economic separation yang terjadi pada keluarga lansia; (2) menganalisis   kondisi kehidupan sosial-demografi dan ekonomi lansia dalam kondisi spatial separation;  dan (3) menganalisis  pengaruh perubahan socio-culture dan economic separation   terhadap  kehidupan lansia. Penelitian ini dilakukan di Desa Tileng Kecamatan Girisubo dengan mengambil  sampel keluarga  lansia. Sampel diambil secara random sampling. Data primer dikumpulkan melalui wawancara terstruktur, sedangkan data sekunder dikumpulkan dari instatsi pemerintah. Data disajikan dalam bentuk tabel frekuensi dan tabel silang, kemudian dianalisis secara deskripssi kualitatif. Hasil penelitian  menemukan bahwa  proses perubahan socio-culture diawali dari proses perubahan pendidikan anggota keluarga dan perubahan padangan lansia terhadap nilai-nilai socio-culture, sedangkan proses economic separation diawali dari proses perubahan aktivitas ekonomi tradsional menjadi ekonomi modern pada  keluarga lansia. Penelitian ini juga menemukan kondisi kehidupan lansia yang tercemin dari kondisi sosial-demografi dan ekonomi dalam kondisi spatial separation cukup beragam. Temuan lain dari penelitian ini adalah perubahan socio-culture dan economic separation pada keluarga lansai berpengaruh terhadap kondisi kehidupan lansia yang terpisah dari anggota keluargnya

Sentiment Analysis of Text Memes: A Comparison Among Supervised Machine Learning Methods

Meme is a new form of content in social media. A meme contains sentiment towards a particular issue, product, person, or entity. Memes can be in the form of text, images, or images that contain text. Memes are entertaining, critical, sarcastic, and may even be political. Traditional sentiment analysis methods deal with text. This study compares the performance of four sentiment analysis methods when used on Indonesian meme in the form of text and images that contain text. Firstly, the extraction of text memes was carried out, followed by the classification of the extracted text memes using supervised machine learning methods, namely Naïve Bayes, Support Vector Machines, Decision Tree, and Convolutional Neural Networks. Based on the experimental results, sentiment analysis on meme text using the Naïve Bayes method produced the best results, with an accuracy of 65.4%