Pengembangan Background Subtraction Menggunakan FCM Untuk Deteksi Objek Bergerak Berdasarkan Pencahayaan Yang Bervariasi

Pendataan dari video yang direkam pada waktu malam hari memiliki tingkat kesulitan yang lebih tinggi daripada waktu pagi atau siang hari. Perubahan pencahayaan yang dihasilkan dapat mempengaruhi kualitas gambar dari rekaman video yang dihasilkan. Sehingga pengaruh pencahayaan pada saat malam hari menghasilkan kualitas rekaman video yang sangat rendah, hal ini disebabkan karena pencahayaan pada malam hari sering mengalami perubahan secara drastis. Beberapa metode yang sering digunakan dalam menyelesaikan masalah pelacakan objek bergerak antara lain background subtraction dan algoritma OTSU. Dalam menentukan threshold, algoritma OTSU tidak dapat mendeteksi gambar secara optimal saat berhubungan dengan gambar lain dilevel abu-abu. Dengan mengusulkan algoritma adaptive threshold yang didapatkan dari algoritma FCM diharapkan dapat meningkatkan akurasi untuk mendeteksi objek bergerak pada pencahayaan yang bervarisi. Sehingga dapat dilakukan penelitian ke depan untuk analisis cerdas dalam melacak pola dan deteksi perilaku anomali oleh kendaraan di jala

A Combination of Hill CIPHER-LSB in RGB Image Encryption

The progress of the development of digital technology today, many people communicate by sending and receiving messages. However, along with extensive technological developments, many crimes were committed. In avoiding these crimes, data security needs to be done. Form of data security in the form of cryptography and steganography. One of the cryptographic techniques is the hill cipher algorithm. Hill ciphers include classic cryptographic algorithms that are very difficult to solve. While the most popular steganography technique is Least Significant Bit (LSB). Least Significant Bit (LSB) is a spatial domain steganography technique using substitution methods. This study discusses the merging of message security with hill cipher and LSB. The message used is 24-bit color image for steganography and text with 32, 64 and 128 characters for cryptography. The measuring instruments used in this study are MSE, PSNR, Entropy and travel time (CPU time). Test results prove an increase in security without too damaging the image. This is evidenced by the results of the MSE trial which has a value far below the value 1, the PSNR is> 64 db, the entropy value ranges from 5 to 7 and the results of travel time <1 second

DIABETES MELLITUS ATTRIBUTE CLASSIFICATION USING THE NAIVE BAYES ALGORITHM BASED ON FORWARD SELECTION

Diabetes Mellitus is a chronic condition that frequently results in death. Almost every nation has experienced and contributed to this rise in mortality. Consequently, several researchers are motivated to determine this disease's source and prevent the increase in mortality rates. The research was conducted in the field of informatics in partnership with health professionals to determine the causes of this condition. Many informatics researchers employ machine learning techniques to aid in analyzing existing data. This study suggests feature selection based on forward selection and the naive Bayes classification approach to determine this disease's primary aetiology. The results demonstrate that our proposed strategy can increase the classification accuracy of patients. The performance outcomes improved by 169%. According to this theory, it is also known that the primary cause of this disease is its dependence on body mass index and age. Therefore, additional research must explore these two variables' impact on various other disorders

SISTEM INFORMASI MANAJEMEN KEPEGAWAIAN DI KABUPATEN SEMARANG BERBASIS WEB 2.0 MEMANFAATKAN TEKNOLOGI AJAX.

Penggunaan bahasa pemrograman menggunakan HTML, PHP versi 5, dan menggunakan jenis database MySQL versi 5.0.18, Perancangan ini juga memanfaatkan pro

Pengembangan Background Subtraction Menggunakan FCM Untuk Deteksi Objek Bergerak Berdasarkan Pencahayaan Yang Bervariasi

Pendataan dari video yang direkam pada waktu malam hari memiliki tingkat kesulitan yang lebih tinggi daripada waktu pagi atau siang hari. Perubahan pencahayaan yang dihasilkan dapat mempengaruhi kualitas gambar dari rekaman video yang dihasilkan. Sehingga pengaruh pencahayaan pada saat malam hari menghasilkan kualitas rekaman video yang sangat rendah, hal ini disebabkan karena pencahayaan pada malam hari sering mengalami perubahan secara drastis. Beberapa metode yang sering digunakan dalam menyelesaikan masalah pelacakan objek bergerak antara lain background subtraction dan algoritma OTSU. Dalam menentukan threshold, algoritma OTSU tidak dapat mendeteksi gambar secara optimal saat berhubungan dengan gambar lain dilevel abu-abu. Dengan mengusulkan algoritma adaptive threshold yang didapatkan dari algoritma FCM diharapkan dapat meningkatkan akurasi untuk mendeteksi objek bergerak pada pencahayaan yang bervarisi. Sehingga dapat dilakukan penelitian ke depan untuk analisis cerdas dalam melacak pola dan deteksi perilaku anomali oleh kendaraan di jala

Document Preprocessing with TF-IDF to Improve the Polarity Classification Performance of Unstructured Sentiment Analysis

Sentiment analysis in terms of polarity classification is very important in everyday life, with the existence of polarity, many people can find out whether the respected document has positive or negative sentiment so that it can help in choosing and making decisions. Sentiment analysis usually done manually. Therefore, an automatic sentiment analysis classification process is needed. However, it is rare to find studies that discuss extraction features and which learning models are suitable for unstructured sentiment analysis types with the Amazon food review case. This research explores some extraction features such as Word Bags, TF-IDF, Word2Vector, as well as a combination of TF-IDF and Word2Vector with several machine learning models such as Random Forest, SVM, KNN and Naïve Bayes to find out a combination of feature extraction and learning models that can help add variety to the analysis of polarity sentiments. By assisting with document preparation such as html tags and punctuation and special characters, using snowball stemming, TF-IDF results obtained with SVM are suitable for obtaining a polarity classification in unstructured sentiment analysis for the case of Amazon food review with a performance result of 87,3 percent

PREDIKSI SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PENGGUNAAN VAKSIN COVID 19 MENGGUNAKAN RNN

Memahami sentimen dari opini publik terkait vaksin COVID-19 merupakan tantangan untuk meningkatkan penerimaan vaksin di masyarakat. Analisis sentimen telah memberikan banyak manfaat termasuk di bidang kesehatan. Analisis Sentimen dapat membantu memberikan gambaran yang dirasakan dan dipikirkan oleh para penerima vaksin. RNN merupakan salah satu metode deep learning yang sering diterapkan untuk penelitian analisis sentimen. RNN dengan arsitekur LSTM telah terbukti unggul dibandingkan metode deep learning lainnya dalam menyelesaikan tugas analisis sentimen. Penelitian ini mengusulkan model RNN-LSTM yang menerapkan arsitektur Bidirectional Layer (Bi-LSTM) agar penyerapan informasi kontekstual data lebih optimal karena data input diproses secara forward dan backward. Serta menambahkan mekanisme variational dropout pada layer LSTM untuk mendapatkan model yang optimal dan terhindar dari overfitting. Namun, keberhasilan dan keoptimalan model deep learning sangat bergantung pada ukuran dataset, jenis tugas dan penentuan parameternya. Dalam penelitian ini eksperimen terhadap nilai parameter arsitektur model dilakukan untuk mendapatkan model yang optimal dalam melakukan analisis sentimen opini publik terkait Vaksin COVID-19. Sehingga parameter terbaik didapatkan untuk model Bi-LSTM ini yaitu seperti berikut: maxlen =50, embedding size= 300, recurrent unit = 50, variational dropout = 0.25, optimizer Nadam, dan epoch = 100. Hasil evaluasi menunjukkan model BI-LSTM ini mampu melakukan analisis sentimen terhadap opini publik terkait vaksin COVID-19 ke dalam tiga kelas sentimen (positif, netral dan negatif) dengan baik dan mendapatkan akurasi sebesar 89.15% dengan rata-rata presisi 88%, recall 89% dan F1-score 88.43