Klasifikasi Sinyal EEG Menggunakan Model K-Nearest Neighbor Untuk Pengenalan Kata Yang Dibayangkan

Locked in syndrome (LIS) is a condition of complete paralysis in which people with LIS are conscious but unable to move or communicate verbally except to move their eyes or blink. One way that can help LIS sufferers to communicate and interact is through recording brain signals called Electroencephalogram (EEG). In this study, the data from the recording of the EEG signal has gone through the extraction stage. The extracted data is preprocessed and classified using the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm to be visualized using a web-based application. The results of the classification using the K-Nearest Neighbor algorithm with a value of K = 1 resulted in 82% accuracy, 82% precision and 82% recall. Keywords: LIS, EEG, K-Nearest Neighbor

Penentuan Penerimaan Mahasiswa Terhadap Aplikasi Menghitung Invers Matrik Ordo 3x3 Dan 4x4 Dengan Pendekatan User Acceptance Test

Simulation application calculate the inverse order of 3x3 and 4x4 matrices developed to help students understand the process of finding the inverse of a matrix. To find out how the rate of admissions to the simulation application calculate the inverse matrix of order 3x3 and 4x4 tested using the method of User Acceptance Test. In this test data taken are students who have used the application. Based on the experiments, we concluded simulation application calculate the inverse matrix can be used as a medium of learning for student

PERBAIKAN INTERPOLASI GERAKKAN MODEL SKELETON 3D DARI DATASET HASIL KAMERA KINECT

AbstractThe Kinect camera's dataset can be used for training and testing of human movement recognition using a deep learning approach, in addition to tracking and estimating the position and position of the human body. Improvement of human movement which is covered by other body parts is still a challenge. The research objective: to design a repair application to move the 3D skeleton model from the Kinect camera dataset using the 3D interpolation histogram smoothing approach on the human body. The study was in the form of a simulation of a skeleton model movement improvement in the context of developing a key-frame based animation application through Kinect camera recording. The prototype development method goes through the cycle stages of analysis, design, implementation. The initial analysis stage selects the kinect camera dataset by examining the file format and data structure. Furthermore, the development for data improvement through the 3D interpolation refinement approach. Movement improvement in terms of measurement of interpolated resultant errors from each time t0, t1, t2 and t3 histogram using the RMSE method and visual observation. showed significant results close to normal movement.Keywords : dataset, kinect camera, interpolation, skeleton modelDataset hasil kamera Kinect dapat digunakan untuk pelatihan dan pengujian pengenalan gerakkan manusia dengan pendekatan deep learning, selain tracking dan estimasi letak dan posisi tubuh manusia. Perbaikan gerakkan manusia yang tertutup bagian tubuh lainnya masih menjadi tantangan. Tujuan penelitian: membuat rancang bangun aplikasi perbaikan gerakkan model skeleton 3D dari dataset hasil kamera Kinect menggunakan pendekatan penghalusan histogram interpolasi 3D pada bagian tubuh manusia. Kajian berupa simulasi perbaikan gerakkan model skeleton dalam rangka pengembangan aplikasi animasi berbasis key-frame melalui perekaman kamera Kinect. Metode pengembangan prototitpe melalui tahapan siklus analisis, disain, implementasi. Tahap analisis awal memilih dataset hasil kamera kinect dengan mengkaji format file dan struktur data. Kemudian mengekstraksi beberapa kategori gerakkan kedalam kedalam format file untuk eksperimen. Melalui disain awal pengembangan program dilakukan penyesuaian skala angka untuk menghasilkan histogram yang dapat memperlihatkan bagian kesalahan gerakkan secara signikan menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE). Selanjutnya pengembangan untuk perbaikan data melalui pendekatan penghalusan interpolasi 3D. Perbaikan gerakkan ditinjau dari pengukuran kesalahan resultante interpolasi dari setiap watu t0, t1, t2 dan t3 histogram dengan metode RMSE dan pengamatan secara visual. menunjukkan hasil cukup signifikan mendekati gerakkan yang normal.Kata Kunci : dataset, kamera kinect, interpolasi, model skeleto

PERBAIKAN INTERPOLASI GERAKKAN MODEL SKELETON 3D DARI DATASET HASIL KAMERA KINECT

AbstractThe Kinect camera's dataset can be used for training and testing of human movement recognition using a deep learning approach, in addition to tracking and estimating the position and position of the human body. Improvement of human movement which is covered by other body parts is still a challenge. The research objective: to design a repair application to move the 3D skeleton model from the Kinect camera dataset using the 3D interpolation histogram smoothing approach on the human body. The study was in the form of a simulation of a skeleton model movement improvement in the context of developing a key-frame based animation application through Kinect camera recording. The prototype development method goes through the cycle stages of analysis, design, implementation. The initial analysis stage selects the kinect camera dataset by examining the file format and data structure. Furthermore, the development for data improvement through the 3D interpolation refinement approach. Movement improvement in terms of measurement of interpolated resultant errors from each time t0, t1, t2 and t3 histogram using the RMSE method and visual observation. showed significant results close to normal movement.Keywords : dataset, kinect camera, interpolation, skeleton modelDataset hasil kamera Kinect dapat digunakan untuk pelatihan dan pengujian pengenalan gerakkan manusia dengan pendekatan deep learning, selain tracking dan estimasi letak dan posisi tubuh manusia. Perbaikan gerakkan manusia yang tertutup bagian tubuh lainnya masih menjadi tantangan. Tujuan penelitian: membuat rancang bangun aplikasi perbaikan gerakkan model skeleton 3D dari dataset hasil kamera Kinect menggunakan pendekatan penghalusan histogram interpolasi 3D pada bagian tubuh manusia. Kajian berupa simulasi perbaikan gerakkan model skeleton dalam rangka pengembangan aplikasi animasi berbasis key-frame melalui perekaman kamera Kinect. Metode pengembangan prototitpe melalui tahapan siklus analisis, disain, implementasi. Tahap analisis awal memilih dataset hasil kamera kinect dengan mengkaji format file dan struktur data. Kemudian mengekstraksi beberapa kategori gerakkan kedalam kedalam format file untuk eksperimen. Melalui disain awal pengembangan program dilakukan penyesuaian skala angka untuk menghasilkan histogram yang dapat memperlihatkan bagian kesalahan gerakkan secara signikan menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE). Selanjutnya pengembangan untuk perbaikan data melalui pendekatan penghalusan interpolasi 3D. Perbaikan gerakkan ditinjau dari pengukuran kesalahan resultante interpolasi dari setiap watu t0, t1, t2 dan t3 histogram dengan metode RMSE dan pengamatan secara visual. menunjukkan hasil cukup signifikan mendekati gerakkan yang normal.Kata Kunci : dataset, kamera kinect, interpolasi, model skeleto

APLIKASI BUKU DIGITAL BIDANG TEKNOLOGI INFORMASI BERBASIS ANDROID MOBILE PADA PERPUSTAKAAN BPPKI SURABAYA BADAN LITBANG KEMENTERIAN KOMINFO

Kurang optimalnya penggunaan fasilitas perpustakaan bagi karyawan BPPKI dan perkembangan informasi teknologi yang ada, memunculkan kebutuhan akan adanya media alternatif yang memungkinkan karyawan BPPKI dapat mengakses dan membaca dengan cara yang sesuai dengan teknologi yang tersedia. Aplikasi buku digital dapat menjadi salah satu alternatif yang dapat menjawab kebutuhan tersebut. Aplikasi buku digital ini terdiri dari 2 bagian, dimanabagian pertama didisain bagi admin untuk mengatur dan mengawasi penggunaan aplikasi dan bagian kedua ditujukan bagi pengguna aplikasi. Model pengembangan perangkat lunak yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi buku digital adalah metode Water fall, yang dengan tahapan modeling, software requirement analysis, design, coding, dan testing. Aplikasi ini dibuat menggunakan PHP, Android Studio, dan notepad. Hasil dari penelitian ini diuji dalam pengujian blackbox setelah menggunakan aplikasi yang menyimpulkan bahwa aplikasi ini dapat menjadi alternatif bagi karyawan BPPKI untuk mengakses dan membaca buku dengan mudah

Sistem E-konseling Terintegrasi Web dalam Upaya Meningkatkan Kualitas Bimbingan Akademik Mahasiswa

Bimbingan akademik di Perguruan Tinggi merupakan layanan sangat penting dalam membantu proses perencanaan kuliah dan kendala akademik dari seorang mahasiswa. Masalah yang dihadapi pada proses pelaksanaan bimbingan akademik adalah menentukan waktu dan tempat untuk bimbingan akademik secara langsung (tatap muka), selain itu data yang masih tersimpan manual(buku bimbingan akademik) sulit untuk dievaluasi. Untuk itu dibuat sebuah media alternatif untuk melakukan bimbingan akademik berupa aplikasi bimbingan akademik berbasis web. Aplikasi ini menggunakan metode pengembangan sistem waterfall, metode cognitive walkthrough digunakan dalam evaluasi kebutuhan dan evaluasi hasil untuk mengetahui sampai sejauh mana pemahaman user akan aplikasi tanpa diajari, untuk menguji fungsi kerja aplikasi digunakanlah metode blackbox testing. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi bimbingan akademik berbasis web yang disesuaikan dengan kebutuhan user serta prosedur kegiatan bimbingan akademik. Aplikasi ini digunakan oleh tiga user, yaitu admin, mahasiswa dan dosen pembimbing akademik. Selain membantu mahasiswa dalam melaksanakan bimbingan akademik data dari aplikasi ini dapat digunakan sebagai bahan evaluasi karna sudah berbentuk digita

Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Vendor Berdasarkan Evaluasi Kinerja Menggunakan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus: PT. PLN (Persero) Unit Pelaksana Pembangkitan Bukittinggi)

Dalam proses pengadaan barang dan jasa, pemilihan vendor yang tepat akan membantu kelancaran pelaksanaan proyek. Pemilihan vendor yang dilakukan tanpa pertimbangan tertentu, seringkali menimbulkan kerugian bagi PT. PLN (Persero) Unit Pembangkitan Pelaksana Bukittinggi dari segi kualitas, biaya, dan waktu diakibatkan tidak profesionalnya vendor tersebut. Untuk memecahkan masalah tersebut maka dibutuhkan metode Naive Bayes sebagai sistem pendukung keputusan untuk pemilihan vendor proyek. Naive Bayes merupakan metode pengklasifikasian ada ciri tertentu dari sebuah kelas. Enam atribut pemilihan vendor proyek yaitu waktu, komunikasi, kelengkapan data, lingkungan & K3, harga dan mutu. Dari hasil perangkingan menggunakan metode Naive Bayes peringkat pertama diduduki oleh PT. Valvindo Mandiri dengan nilai 0.096799. Dengan menggunakan data sebanyak 150 yang terdiri dari variabel A, B, C, D, dan E. Hasil dari klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes menghasilkan akurasi 86.67%, presisi 88.89% dan recall 88.89%

The Automatic Doors Integrated Absence and User Access Using Fingerprint

This research aims to design Accompanied Door Access System Automation Absence and User Access Rights Using Integrated Fingerprint Database on Basic Computer Lab Informatics STT-PLN. What is meant by "Absent Automation and User Access Rights" among other computerized attendance automatically using fingerprint and right into a room on a predetermined schedule of lectures on computer lab space. System design method used is the method of evolutionary prototype, using MySQL database and coding using Visual C # .NET. These results indicate that the Door Access System Automation Accompanied Absence and User Access Rights Using Integrated Fingerprint Database can help assistants in attendance processing, computer lab room becomes more secure and computerize

MODEL MONITORING DAN IDENTIFIKASI PELANGGAR DI JALUR TRANSJAKARTA MENGGUNAKAN LIBRARY TESSERACT OCR PADA RASPBERRY PI 3 MODEL B

TransJakarta Bus Lane is a special lane that is only passed by TransJakarta bus and is not allowed for other riders entering and passing the lane. But by reason of avoiding congestion, some riders break through the Transjakarta bus lane. This has distrubed Transjakarta bus travel schedule. Several attempts have been made by the government to prevent riders from entering TransJakarta route by installing 50 cm separator in several corridors, making Moveable concrete barriere and since Monday, 25 Noveber 2013 has been applied a maximum fine of Rp 500,000 for both the two- and four-wheeled vehicles or more, entering into a special line of TransJakarta bus or busway lane refers to article 287, Law No. 22 of 2009. The purpose of this study is to monitor in real time the rider who commits a violation or breaks through TransJakarta bus lane. The monitoring system is built in the form of hardware model consisting of Raspberry Pi 3 Model B, ultrasonic sensor HC-SR04, webcamera, and software in the form of website applications. Data processing vehicle license plate number using tesseract ocr library on raspberry. When the hardware model is turned on the ultrasonic sensor HC-SR04 detects the distance of the vehicle object, at a distance of ≤ 10 cm webcamera shoots the vehicle license plate model. Images taken by webcamera processed by raspberry using tesseract ocr library through threshold process so it can be read. The results is displayed on the website application so that it can known the identity of the violator

Fuzzy C-Means Dalam Klasifikasi Histori Data Susut Daya Pelanggan AMR Tidak Wajar Pada PT. PLN Distribusi Jakarta Raya

Susut daya merupakan masalah yang selalu dihadapi oleh PT. PLN khususnya Distribusi Jakarta Raya. Susut non-teknis banyak menyebabkan kerugian besar bagi PT. PLN Distribusi Jakarta Raya. AMR (Automatic Meter Reading) digunakan untuk pembacaan atau pengambilan data hasil pengukuran energi listrik pada masing-masing konsumen secara lokal maupun jarak jauh. Diperlukan metode dengan keoptimalan yang tinggi agar dapat mengukur susut yang terjadi. Penelitian ini menggunakan metode clustering Fuzzy C-Means dengan tujuan membandingkan dengan metode K-Means. Keoptimalan suatu cluster ditentukan dengan nilai DBI (Davies-Bouldin index) yang minimum. Semakin kecil nilai DBI, maka suatu cluster dikatakan optimal untuk melakukan clustering data. Hasil penelitian membuktikan bahwa metode Fuzzy C-Means lebih optimal dibandingkan metode K-Means dengan nilai DBI metode Fuzzy C-Means sebesar 0.54532171146831 di set cluster 2 sedangkan nilai DBI metode K-Means sebesar 0.893 di set cluster 4