Pengukuran Material Pada Bak Truk Berbasis Citra

Proses pengukuran Material bak Truk membutuhkan waktu yang lama jika dilakukan dengan manual. Pengukuran Material Pada Bak Truk Berbasis Citra adalah sebuah terobosan untuk mengukur volume material secara otomatis menggunakan stereo image dengan durasi yang cepat. ZED Stereo Camera digunakan untuk scanning bak truk dan NVIDIA Jetson TX 1 digunakan menghitung muatannya. Pada tahap scanning dilakukan berbagai proses pengolahan citra seperti grayscaling, blurring, thresholding otsu, morphology operation dengan tujuan mengambil nilai depth bak truk dan mencari jarak maksimum serta minimum pada depth bak truk. Proses scanning dilakukan 2 kali yaitu pada saat truck kosong dan truk yang terdapat muatan. Setelah kedua data scanning terpenuhi dilakukan tahap perhitungan material dengan mengolah depth value, sebelumnya depth value dilakukan normalisasi terlebih dahulu. Setelah nilai depth didapatkan dilakukan rumus perhitungan volume pada bak yang berisi, dan juga di lakukan perhitungan volume bak kosong. Selisih dari nilai bak kosong di bandingkan dengan nilai bak isi inilah yang disebut sebagai volume muatan bak truk. Uji coba dilakukan pada jam 07.00-17.30 dengan truk yang berbeda. Terdapat 147 data percobaan terdapat 31 data yang tidak dapat ditemukan nilai depth value nya di karenakan pencahayaan yang kurang baik pada proses scanning. Dari scanning yang berhasil diprediksi nilai volume nya dan dibandingkan dengan nilai volume dengan metode perhitungan manual RMSE perhitungannya pada angka 0.814

Pengukuran Material Pada Bak Truk Berbasis Citra

Proses pengukuran Material bak Truk membutuhkan waktu yang lama jika dilakukan dengan manual. Pengukuran Material Pada Bak Truk Berbasis Citra adalah sebuah terobosan untuk mengukur volume material secara otomatis menggunakan stereo image dengan durasi yang cepat. ZED Stereo Camera digunakan untuk scanning bak truk dan NVIDIA Jetson TX 1 digunakan menghitung muatannya. Pada tahap scanning dilakukan berbagai proses pengolahan citra seperti grayscaling, blurring, thresholding otsu, morphology operation dengan tujuan mengambil nilai depth bak truk dan mencari jarak maksimum serta minimum pada depth bak truk. Proses scanning dilakukan 2 kali yaitu pada saat truck kosong dan truk yang terdapat muatan. Setelah kedua data scanning terpenuhi dilakukan tahap perhitungan material dengan mengolah depth value, sebelumnya depth value dilakukan normalisasi terlebih dahulu. Setelah nilai depth didapatkan dilakukan rumus perhitungan volume pada bak yang berisi, dan juga di lakukan perhitungan volume bak kosong. Selisih dari nilai bak kosong di bandingkan dengan nilai bak isi inilah yang disebut sebagai volume muatan bak truk. Uji coba dilakukan pada jam 07.00-17.30 dengan truk yang berbeda. Terdapat 147 data percobaan terdapat 31 data yang tidak dapat ditemukan nilai depth value nya di karenakan pencahayaan yang kurang baik pada proses scanning. Dari scanning yang berhasil diprediksi nilai volume nya dan dibandingkan dengan nilai volume dengan metode perhitungan manual RMSE perhitungannya pada angka 0.814

Analisis Trending Topik untuk Percakapan Media Sosial dengan Menggunakan Topic Modelling Berbasis Algoritme LDA

Aplikasi WhatsApp merupakan salah satu aplikasi chatting yang sangat populer terutama di Indonesia. WhatsApp mempunyai data unik karena memiliki pola pesan dan topik yang beragam dan sangat cepat berubah, sehingga untuk mengidentifikasi suatu topik dari kumpulan pesan tersebut sangat sulit dan menghabiskan banyak waktu jika dilakukan secara manual. Salah satu cara untuk mendapatkan informasi tersirat dari media sosial tersebut yaitu dengan melakukan pemodelan topik. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis penerapan metode LDA (Latent Dirichlet Allocation) dalam mengidentifikasi topik apa saja yang sedang dibahas pada grup WhatsApp di Universitas Islam Majapahit serta melakukan eksperimen pemodelan topik dengan menambahkan atribut waktu dalam penyusunan dokumen. Penelitian ini menghasilkan model topic dan nilai evaluasi f-measure dari model topik berdasarkan uji coba yang dilakukan. Metode LDA dipilih untuk melakukan pemodelan topik dengan memanfaatkan library LDA pada python serta menerapkan standar text-preprocessing dan menambahkan slang words removal untuk menangani kata tidak baku dan singkatan pada chat logs. Pengujian model topik dilakukan dengan uji human in the loop menggunakan word instrusion task kepada pakar Bahasa Indonesia. Hasil evaluasi LDA didapatkan hasil percobaan terbaik dengan mengubah dokumen menjadi 10 menit dan menggabungkan dengan reply chat pada percakapan grup WhatsApp merupakan salah satu cara dalam meningkatkan hasil pemodelan topik menggunakan algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA), didapatkan nilai precision sebesar 0.9294, nilai recall sebesar 0.7900 dan nilai f-measure sebesar 0.8541

Segmentasi Citra Area Tumpukan Sampah Dengan Memanfaatkan Mask R-CNN

Penelitian ini mengusulkan penggunaan konsep deteksi objek sampah dalam gambar untuk membantu petugas kebersihan dalam mengatasi masalah penumpukan sampah di sungai, lahan kosong, dan jalan. Metode yang digunakan adalah Mask R-CNN, sebuah pendekatan two-stage object detection yang tidak hanya mengidentifikasi objek dengan bounding box, tetapi juga melakukan segmentasi objek dengan masking. Dataset terdiri dari 700 data latihan dan 100 data validasi yang diambil menggunakan kamera. Objek yang dideteksi adalah sampah. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil deteksi dari model Mask R-CNN dengan perhitungan manual oleh manusia untuk 25 data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Mask R-CNN memberikan performa yang lebih baik, dengan tingkat akurasi sebesar 80.16%. Dengan adanya program ini, petugas kebersihan dapat memanfaatkan teknologi deteksi objek untuk membantu dalam memilih lokasi yang harus dibersihkan, mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk memantau dan membersihkan sampah. Selain itu, dengan tingkat akurasi yang memadai, program ini dapat menjadi alat yang efektif untuk mengidentifikasi sampah dalam gambar, membantu meningkatkan efisiensi operasional petugas kebersihan, dan mengurangi dampak negatif yang disebabkan oleh penumpukan sampah di lingkungan. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengembangan solusi teknologi untuk mengatasi masalah penumpukan sampah dan meningkatkan efektivitas upaya pembersihan di sungai, lahan kosong, dan jalan

Segmentasi Citra Area Tumpukan Sampah Dengan Memanfaatkan Mask R-CNN

Penelitian ini mengusulkan penggunaan konsep deteksi objek sampah dalam gambar untuk membantu petugas kebersihan dalam mengatasi masalah penumpukan sampah di sungai, lahan kosong, dan jalan. Metode yang digunakan adalah Mask R-CNN, sebuah pendekatan two-stage object detection yang tidak hanya mengidentifikasi objek dengan bounding box, tetapi juga melakukan segmentasi objek dengan masking. Dataset terdiri dari 700 data latihan dan 100 data validasi yang diambil menggunakan kamera. Objek yang dideteksi adalah sampah. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil deteksi dari model Mask R-CNN dengan perhitungan manual oleh manusia untuk 25 data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Mask R-CNN memberikan performa yang lebih baik, dengan tingkat akurasi sebesar 80.16%. Dengan adanya program ini, petugas kebersihan dapat memanfaatkan teknologi deteksi objek untuk membantu dalam memilih lokasi yang harus dibersihkan, mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk memantau dan membersihkan sampah. Selain itu, dengan tingkat akurasi yang memadai, program ini dapat menjadi alat yang efektif untuk mengidentifikasi sampah dalam gambar, membantu meningkatkan efisiensi operasional petugas kebersihan, dan mengurangi dampak negatif yang disebabkan oleh penumpukan sampah di lingkungan. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengembangan solusi teknologi untuk mengatasi masalah penumpukan sampah dan meningkatkan efektivitas upaya pembersihan di sungai, lahan kosong, dan jalan

Ekstraksi Informasi Meme-Internet Berbahasa Indonesia Dengan Mesin Pencarian

Citra meme yang ada di internet memiliki informasi yang dapat digali dengan tujuan untuk mendapatkan informasi baru yang diperlukan masyarakat. Ekstraksi Informasi merupakan salah satu ilmu dalam mengenali data teks tidak terstruktur menjadi data teks terstruktur. Dalam penelitian akan melakukan ujicoba dalam mengenali citra latar dan teks yang terkandung di dalam citra. Posisi teks yang hendak dikenali berada pada bagian atas dan bawah citra meme. Algoritma SIFT adalah salah satu metode ekstraksi fitur yang paling banyak digunakan dalam mengenali lokal fitur dari sebuah citra. Penggunaan algoritma SIFT dalam mengenali lokal fitur dari citra diharapkan dapat memberikan informasi yang baik. Sedangkan untuk kemiripan secara tekstual digunakan algoritma Jaro-Winkler distance. Uji coba dalam pra-proses dalam pembentukan database fitur citra dan kata menggunakan 1000 data citra hasil proses crawling dapat dilaksanakan. Praproses terutama untuk tahapan ekstraksi teks yang terdapat pada citra dapat berjalan baik. Pada tahap uji coba temu kembali informasi data citra yang digunakan sebanyak 50 citra. Hasil uji coba temu kembali informasi dengan memanfaatkaan database fitur yang terbentuk dalam penelitian, belum berjalan maksimal karena luaran dari sistem dalam memberikan hasil masih jauh dari hipotesa awal. Prosentase kemiripan citra hasil ujicoba luaran query masih di bawah 50%, terutama di bagian kesesuaian antara teks citra dan citra latar.Citra meme yang ada di internet memiliki informasi yang dapat digali untuk mendapatkan informasi baru yang diperlukan masyarakat. Ekstraksi Informasi merupakan salah satu ilmu dalam mengenali data teks tidak terstruktur menjadi data teks terstruktur.  Dalam penelitian akan melakukan ujicoba dalam mengenali citra latar dan teks yang terkandung di dalam citra. Posisi teks yang hendak dikenali berada pada bagian atas dan bawah citra meme. Algoritma SIFT adalah salah satu metode ekstraksi fitur yang paling banyak digunakan dalam mengenali lokal fitur dari sebuah citra. Penggunaan algoritma SIFT dalam mengenali lokal fitur dari citra diharapkan dapat memberikan informasi yang baik. Sedangkan untuk kemiripan secara tekstual digunakan algoritma Jaro-Winkler distance. Uji coba dalam pra-proses dalam pembentukan database fitur citra dan kata menggunakan 1000 data citra hasil proses crawling dapat dilaksanakan. Praproses terutama untuk tahapan ekstraksi teks yang terdapat pada citra dapat berjalan baik. Pada tahap uji coba temu kembali informasi data citra yang digunakan sebanyak 50 citra. Hasil uji coba temu kembali informasi dengan memanfaatkaan database fitur yang terbentuk dalam penelitian, belum berjalan maksimal karena luaran dari sistem dalam memberikan hasil masih jauh dari hipotesa awal. Prosentase kemiripan citra hasil ujicoba luaran query masih di bawah 50%, terutama di bagian kesesuaian antara teks citra dan citra latar

Augmented Reality Marker Based Tracking Visualisasi Drawing 2D ke dalam Bentuk 3D dengan Metode FAST Corner Detection

Augmented Reality (AR) memungkinkan pengguna dapat melihat objek virtual pada lingkungan nyata. Berbeda dengan Virtual Reality (VR) yang membawa pengguna masuk pada lingkungan virtual sepenuhnya tanpa melihat dunia nyata. Teknologi AR menggunakan marker sebagai target untuk memunculkan objek virtual. Penelitian ini menggunakan Drawing 2D sebagai Marker Based Tracking dalam mendeteksi target untuk memunculkan objek 3D virtual. Gambar 2D atau Drawing 2D merupakan alat untuk menyampaikan maksud dan informasi dari drafter kepada teknisi. Lulusan siswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) harus mampu memahami Drawing 2D dan memvisualisasikan kedalam bentuk 3D. Kemampuan spasial dalam memvisualisasi ini yang harus dimiliki karena menyangkut masa depan setiap siswa. Pembelajaran materi proyeksi Drawing 2D memerlukan teknis khusus agar mampu di pahami oleh siswa. Aplikasi AR ini menggunakan metode Features from Accelerated Segment Test Corner Detection (FCD) dalam proses tracking. Uji coba penelitian menggunakan 50 marker. Kriteria uji coba deteksi marker dengan posisi tegak lurus, miring 30°, 45°, 60° dan 75° terhadap kamera serta dengan jarak deteksi 20 cm, 30 cm,40 cm,50 cm,dan 60 cm. Dari hasil uji coba untuk deteksi 50 marker disimpulkan bahwa marker dapat terdeteksi pada jarak 50 cm dengan posisi marker tegak lurus, kemiringan 30° maksimum pada jarak 40 cm, dan kemiringan 45° maksimum pada jarak 30 cm. Proses deteksi marker dipengaruhi oleh tingginya spesifikasi perangkat yang digunakan dalam ujicoba, pencahayaan serta besarnya marker yang digunakan

APPLYING THE CLASSIFICATION ALGORITHM FOR THE SYSTEM RECOMMENDATIONS BUY SELL IN FOREX TRADING

Abstract- Having a sophisticated application, even though often experience problems in deciding BUY - SELL in trading forex trading. This is due to the often time series predictions, in the high variable experiencing high values ​​as well as low variables, for that it is needed a recommendation system to overcome this problem. The application of classification algorithms to the recommendation system in support of BUY-SELL decisions is one appropriate alternative to overcome this. K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm was chosen because the K-NN method is an algorithm that can be used in building a recommendation system that can classify data based on the closest distance. This system is designed to assist traders in making BUY-SELL decisions, based on predictive data. The results of the recommendation system from the ten trials predicted by Arima are recommended. When compared to the price in the field the target profit is 7% per week from ten experiments if the average profit has exceeded the targe

Klasifikasi SMS Center RSUD SMART Berdasarkan Jenis Keluhan Pelayanan Menggunakan Naive Bayes

RSUD SMART memiliki layanan SMS Center yang digunakan untuk berinteraksi dengan masyarakat dalam menerima pertanyaan, masukan, saran dan kritik maupun pengaduan. Informasi yang diterima dalam bentuk sms hanya disimpan dan tidak dikelompokkan berdasarkan unit atau layanan yang dituju sehingga pihak manajemen rumah sakit tidak bisa mengukur tingkat pelayanan di tiap unit. Penelitian ini melakukan klasifikasi terhadap data SMS dan saran responden dari masyarakat yang ditujukan kepada Direktur Rumah Sakit. Data SMS yang diklasifikasi berasal dari database aplikasi SMS Center RSUD SMART Pamekasan. Data SMS dan saran responden diklasifikasikan dalam 10 kelas yaitu Rawat Inap, Rawat jalan, Laboratorium, Farmasi, BPJS, Humas, Loket Pembayaran, Sarana dan Prasarana, Profesi dan tidak Terklasifikasi, serta melakukan scoring sms. Sebelum melakukan proses klasifikasi terlebih dahulu dilakukan pre-processing seperti penyamaan karakter, penghapusan tanda baca, mengembalikan singkatan, terjemah bahasa daerah (Bahasa Madura), penghapusan angka, penghapusan kata yang tidak penting dalam SMS, dan stemming untuk mengubah kata menjadi kata dasar. Penelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes dengan Two Stage (TS) Smoothing. Dalam beberapa uji coba yang telah dilakukan terhadap 2292 data dengan presentase data traning sebesar 20%, 30%, 40% dan 50% mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 82,97% dengan nilai λ=0.2, μ=2000 dan threshold=3. Bahkan dalam salah satu uji coba klasifikasi dengan threshold statis mencapai akurasi 86,73% sedangkan akurasi terendah dengan threshold dinamis mencapai 74,28%. Pengaturan threshold statis terbukti meningkatkan akurasi klasifikasi sebesar 6,14