Perbandingan Performa Kombinasi Algoritma Pengurutan Quick-Insertion Sort dan Merge-Insertion Sort

Pengurutan merupakan bagian penting dalam pengolahan data. Data yang terurut memudahkan dalam pencarian data. Algoritma pengurutan hanya cocok untuk permasalahan dengan karakteristik terntentu. Algoritma pengurutan yang cocok digunakan untuk data dalam skala besar yaitu Quick Sort dan Merge Sort namun untuk data dalam skala kecil algoritma Insertion Sort lebih cocok. Karakteristik Quick Sort dan Merge Sort yang membagi-bagi data ke dalam bagian dan setiap bagian menjadi sub-bagian maka akan didapat data dalam ukuran kecil. Proses pengurutan sub-bagian dapat digantikan dengan menggunakan Insertion Sort. Kombinasi algoritma Quick-Insertion Sort memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan Quick Sort sendiri dan Merge-Insertion Sort memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan Merge Sort sendiri. Quick-Insertion Sort 15% lebih cepat dibandingkan dengan Quick Sort dengan batas 16. Merge-Insertion Sort lebih cepat 34,8% lebih cepat dibandingkan dengan Merge Sort dengan batas 16

Penentuan Mutu Buah Pepaya California (Carica Papaya L.) Menggunakan Fuzzy Mamdani

Papaya (Carica papaya, L.) is a fruit that has good nutritional content for health so that it has a high selling value and is made a business commodity. One variety of papaya fruit that is currently favored by all people, namely the California papaya fruit. Determination of the quality of California papaya fruit can be measured by size, color, and defect. This study raises the topic of determining the quality of California papaya fruit using fuzzy-Mamdani with input variables in the form of major axis, minor axis, red, green, and defect variables along with the output in the form of the results of determining the quality of California papaya fruit. Based on testing that has been done using 108 fuzzy rules, the validity of the results obtained states that the level of accuracy of the research using defuzzification of the Centroid, Bisector and Means of Maximum methods by 75%, while the level of research accuracy using the defuzzification of Largest of Maximum and Smallest of Maximum methods by 70

Penggunaan Global Contrast Saliency dan Histogram of Oriented Gradient Sebagai Fitur untuk Klasifikasi Jenis Hewan Mamalia

Mammal type can be classified based on the face. Every mammal’s face has a different shape. Histogram of Oriented Gradient (HOG) used to get shape feature from mammal’s face. Before this step, Global Contrast Saliency used to make images focused on an object. This process conducts to get better shape features. Then, classification using k-Nearest Neighbor (k-NN). Euclidean and cityblock distance with k=3,5,7 and 9 used in this study. The result shows cityblock distance with k=9 better than Euclidean distance for each k. Tiger is superior to others for all distances. Sheep is bad classified

Perbandingan Arsitektur LeNet dan AlexNet Pada Metode Convolutional Neural Network Untuk Pengenalan American Sign Language

American Sign Language (ASL) is a sign language used to communicate for deaf people. The method used to identify ASL is Convolutional Neural Network (CNN). The architecture used by LeNet and AlexNet. The results of each architecture are then compared. The research was conducted with 2 schemes of the amount of data used, namely the first scheme of 100 data per letter and the second scheme of 1,000 data per letter to test the performance of the two architectures. The research results after being tested with new data, the first scheme for the LeNet architecture produces an overall accuracy of 48.332% and the AlexNet architecture produces an overall accuracy of 32.584%. The second scheme for the LeNet architecture produces an overall accuracy of 92.468% and the AlexNet architecture produces an overall accuracy of 91.618%. Overall comparison can be said that the LeNet architecture is the best architecture in this study.American Sign Language (ASL) merupakan bahasa isyarat yang digunakan untuk berkomunikasi bagi penderita tuna rungu. Metode yang digunakan untuk mengenali ASL yaitu Convolutional Neural Network (CNN). Arsitektur yang digunakan LeNet dan AlexNet. Hasil dari masing-masing arsitektur kemudian dibandingkan kinerjanya. Penelitian dilakukan dengan 2 skema jumlah data yang digunakan, yaitu skema pertama 100 data per huruf dan skema kedua 1.000 data per huruf untuk menguji kinerja dari kedua arsitektur. Hasil penelitian setelah diuji dengan data baru, yaitu skema pertama untuk arsitektur LeNet menghasilkan akurasi keseluruhan 48,332% dan arsitektur AlexNet menghasilkan akurasi keseluruhan 32,584%. Skema kedua untuk arsitektur LeNet menghasilkan akurasi keseluruhan 92,468% dan arsitektur AlexNet menghasilkan akurasi keseluruhan 91,618%. Secara keseluruhan perbandingan dapat dikatakan bahwa arsitektur LeNet adalah arsitektur terbaik dalam penelitian ini

Perbandingan Hybrid Genetic K-Means++ dan Hybrid Genetic K-Medoid untuk Klasterisasi Dataset EEG Eyestate

K-Means++ and K-Medoids are data clustering methods. The data cluster speed is determined by the iteration value, the lower the iteration value, the faster the data clustering is done. Data clustering performance can be optimized to get more optimal clustering results. One algorithm that can optimize cluster speed is Genetic Algorithm (GA). The dataset used in the study is a dataset of EEG Eyestate. The optimization results before hybrid GA on K-Means++ are the iteration average values is 11.6 to 5,15, and in K-Medoid are the iteration average values decreased from 5.9 to 5.2. Based on the comparison of GA K-Means++ and GA K-Medoids iterations, it can be concluded that GA - K-Means++ bette

Optimasi Fuzzy C-Means dan K-Means Menggunakan Algoritma Genetika untuk Pengklasteran Dataset Diabetic Retinopathy

Diabetic Retinopathy adalah komplikasi dari diabetes yang mengakibatkan gangguan pada retina mata. Gangguan tersebut dapat diketahui dengan deteksi awal melalui data yang diekstraksi dari citra mata. Deteksi awal dapat dilakukan dengan menggunakan metode clustering. Metode yang digunakan yaitu Fuzzy C-Means dan K-Means. Fuzzy C-Means dan K-Means memiliki kelemahan dari jumlah iterasi yang besar. Jumlah iterasi pada Fuzzy C-Means dan K-Means dapat dioptimasi dengan menggunakan Algoritma Genetika. Optimasi dilakukan dengan cara mengganti bagian pada Fuzzy C-Means dan K-Means pada saat menentukan pusat cluster. Dataset yang digunakan pada penelitian adalah dataset Diabetic Retinopathy. Hasil optimasi sebelum dan sesudah  hybrid Algoritma Genetika pada Fuzzy C-Means terlihat pada nilai rata-rata iterasi dari 17,1 menjadi 6,65 terjadi penurunan sebesar 61,11% dan pada K-Means terlihat pada nilai rata-rata iterasi dari 10,85 menjadi 7,35 terjadi penurunan sebesar 32,25%. Berdasarkan hasil perbandingan nilai rata-rata iterasi Algoritma Genetika–Fuzzy C-Means dan Algoritma Genetika-K-Means maka dapat disimpulkan bahwa Algoritma Genetika-Fuzzy C-Means memiliki jumlah iterasi yang lebih baik dibanding Algoritma Genetika-K-Means. Algoritma Genetika-Fuzzy C-Means juga memiliki inter cluster distance yang paling kecil dan intra cluster distance yang paling besar. AbstractDiabetic Retinopathy is diabetic complication that cause retina disorder. Retina disorder can be known from data extracted from eye image. Early detection conduct using clustering. These methods are Fuzzy C-Means and K-Means. These methods have large number of iteration as weakness. Number of iteration can be optimized using genetic algorithm. Optimization conducted by replace a part from Fuzzy C-Means dan K-Means that use to generate early centroid. The dataset used in the study is a dataset of diabetic retinopathy. The optimization results before and after hybrid GeneticAlgorithm on Fuzzy C-Means are the average iteration values decreased from 17.1 to 6.65, decreasing 61,11% and in K-Means are the average iteration values decreased from 10.85 to 7.35 decreasing 32,25%. Based on the comparison of Genetic Algorithm  Fuzzy C-Means and Genetic Algorithm K-Means iterations, it can be concluded that Genetic Algorithm Fuzzy C-Means has a better number of iteration than Genetic Algorithm K-Means. Genetic Algorithm-Fuzzy-C-Means has smallest inter cluster distance and biggest intra cluster distance

Klasifikasi Jenis Kacang-Kacangan Berdasarkan Tekstur Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan

Classification of types of beans is done on red beans, green beans, and peanuts. Texture features are obtained using the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) algorithm. The algorithm used to do the classification is Artificial Neural Networks (ANN). Experiments carried out with 3 different numbers of neurons in the hidden layer. Also, there are 17 types of training functions used. Each experiment scenario was repeated 5 times. Based on the experimental scenario, the best results are 99.8% for accuracy, 99.6% for precision and 99.8% for recall using 20 neurons in the hidden layer.Klasifikasi jenis kacang-kacangan dilakukan terhadap kacang merah, kacang hijau dan  kacang tanah. Fitur tekstur diperoleh dengan menggunakan algoritma Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM). Algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi  yaitu Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Eksperimen dilakukan dengan 3 jumlah neuron yang berbeda pada hidden layer. Selain itu training function yang digunakan ada 17 jenis.  Setiap skenario eksperimen diulang sebanyak 5 kali. Berdasarkan skenario eksperimen yang telah dilakukan hasil yang terbaik yaitu  99,8% untuk accuracy, 99,6% untuk precision dan 99,8% untuk recall dengan menggunakan 20 neuron pada hidden layer

Pengaruh Penggunaan Overlapped Character untuk meningkatkan Robustness CAPTCHA

CAPTCHA merupakan cara yang digunakan untuk menentukan apakah pengguna adalah manusia atau komputer. CAPTCHA berbasis teks merupakan jenis CAPTCHA yang murah, cepat dan tidak memerlukan sumber daya. OCR dapat digunakan untuk memecahkan CAPTCHA berbasis teks. AI dapat digunakan oleh bot untuk memecahkan CAPTCHA. CAPTCHA yang klasik dapat dikelabui oleh bot. CAPTCHA yang diciptakan harus mudah dikenali oleh manusia namun sulit dikenali oleh bot. Dengan menggunakan overlapped character CAPTCHA akan menjadi sulit dipecahka

Perbandingan Kecepatan Gabungan Algoritma Utama Quick Sort dan Merge Sort dengan Algoritma Tambahan Insertion Sort, Bubble Sort dan Selection Sort

Ordering is one of the process done before doing data processing. The sorting algorithm has its own strengths and weaknesses. By taking strengths of each algorithm then combined can be a better algorithm. Quick Sort and Merge Sort are algorithms that divide the data into parts and each part divide again into sub-section until one element. Usually one element join with others and then sorted by. In this experiment data divide into parts that have size not more than threshold. This part then sorted by Insertion Sort, Bubble Sort and Selection Sort. This replacement process can be reduce time used to divide data into one element. Data size and data type may affect time so this experiment use 5 data sizes and 3 types of data. The algorithm dominates in experiment are Merge-Insertion Sort and Merge-Selection Sort