Aplikasi Deteksi Kejadian di Jalan Raya berdasarkan Data Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine

Twitter adalah salah satu media sosial yang populer belakangan ini. Salah satu karakteristik penting dari Twitter adalah layanannya yang bersifat fleksibel yaitu dapat diakses di mana saja dan kapan saja. Sebagai contoh, saat terjadi suatu kecelakaan atau kemacetan, banyak pengguna Twitter yang mengirimkan informasi (tweets) tentang kejadian tersebut kepada Twitter. Hal ini memungkinkan dibuatnya sebuah sistem yang mendeteksi terjadinya kecelakaan atau kemacetan dengan melakukan observasi kepada tweet yang masuk. Dalam tugas akhir ini, tweet akan diambil menggunakan Twitter API dan dimasukkan ke dalam sebuah database. Selanjutnya, akan dilakukan preproses yang meliputi stemming, penghapusan stopwords, dan tokenizing. Selain itu, dilakukan juga labeling untuk menentukan kelas dari tweet (kecelakaan, kemacetan, atau lain-lain). Selanjutnya akan dilakukan ekstraksi fitur agar fitur dari setiap tweet dapat menjadi input dalam proses klasifikasi. Untuk mengklasifikasikan tweet, diimplementasikan sebuah metode klasifikasi Support Vector Machine dan parameter regularisasi berupa variabel nu. Model klasifikasi yang dibangun awalnya memberikan nilai akurasi 95,15%. Uji coba dilakukan dengan mengubah kernel dan parameter nu untuk menghasilkan akurasi yang terbaik. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan, didapatkan hasil terbaik dari sistem dengan akurasi 96,25% dengan klasifikasi menggunakan metode SVM dengan menggunakan Kernel Sigmoid dan parameter nu sebesar 0,2. ====================================================================================================== Twitter is one of the most popular social media lately. One of the important characteristics of Twitter is its flexible service that can be accessed anywhere and anytime. For example, when an accident or traffic jam occurs, many Twitter users are sending tweets about the event to the Twitter. This allows the creation of a system that detects accident or congestion by observing the incoming tweets. In this thesis, tweet will be taken by using Twitter API and put into a database. Next, a preprocess will be done that includes stemming, stopwords removal, and tokenizing. In addition, there is also a labeling to determine the class of tweets (accidents, congestion, or others). Furthermore, feature extraction will be performed so that the features of each tweet can be the input to perform the classification process. To classify tweets, used a Support Vector Machine classification method andnu variable as a regularization parameters. The classification model that was originally built gave an accuracy of 95.15%. The test is done by changing the kernel and the nu parameters to produce the best accuracy. Based on result of experiment which have done, the best result from system is claimed with accuracy 96,25% by using classification using SVM method using Sigmoid Kernel and the number of parameter nu is 0,2

Detection of Motorcycle Headlights Using YOLOv5 and HSV

"Electronic Traffic Law Enforcement" (ETLE) denotes a mechanism that employs electronic technologies to implement traffic regulations. This commonly entails utilizing a range of electronic apparatuses like cameras, sensors, and automated setups to oversee and uphold traffic protocols, administer fines, and enhance road security. ETLE systems are frequently utilized for identifying and sanctioning infractions like exceeding speed limits, disregarding red lights, and turning off the headlights. In Indonesia, there is currently no dedicated system designed to detect traffic violation, especially regarding vehicle headlights. Therefore, this research was conducted to detect vehicle headlights using digital images. With the results of this study, it will be possible to develop a system capable of classifying whether vehicle headlights are on or off. This research employed the deep learning method in the form of the YOLOv5 model, which achieved an accuracy of 94.12% in detecting vehicle images. Furthermore, the white color extraction method was performed by projecting the RGB space to HSV to detect the Region of Interest (ROI) of the vehicle headlights, achieving an accuracy of 73.76%. The results of this vehicle headlight detection are influenced by factors such as lighting, image capture angle, and vehicle type

Penilaian Otomatis Jawaban Soal Cerita Matematika Berdasarkan Tree Matching Dengan Metode Random Forest

Soal cerita matematika adalah permasalahan yang memiliki kompleksitas tinggi dikarenakan banyak kompetensi di dalamnya. Sebuah soal dapat dipecahkan dengan pemahaman bahasa yang baik, penerjemahan ke bentuk matematis yang benar, dan penggunaan operasi yang tepat. Namun, dari semua kompetensi yang ada, saat ini siswa Sekolah Dasar hanya akan mendapatkan jawaban benar jika hasil akhir yang dikerjakan benar. Sehingga kompetensi yang dimiliki siswa tersebut tidak dapat terdeteksi secara detail. Untuk itu, diperlukan sistem yang dapat mendeteksi kompetensi berhitung siswa Sekolah Dasar melalui hasil pengerjaan soal cerita matematika. Sistem ini bukan hanya akan melakukan penilaian terhadap jawaban akhir siswa, namun juga akan memeriksa setiap tahapannya. Penelitian ini bertujuan membangun sistem yang secara bertahap dapat memeriksa jawaban siswa sehingga akan terdeteksi kompetensi siswa dalam mengerjakan soal cerita matematika. Metode yang digunakan yaitu menggunakan Random Forest untuk mengklasifikasikan operasi di dalam soal cerita dan memetakkannya ke dalam tree. Untuk mengambil data jawaban siswa, digunakan OCR yang meliputi library Tesseract dan OpenCV sebagai pengolah citra digital. Kemudian, dibuat juga tree dari jawaban siswa sehingga setiap tahapan tree dari hasil klasifikasi akan dibandingkan dengan tree jawaban siswa. Hasilnya, klasifikasi Random Forest mencapai 84% untuk klasifikasi menggunakan 4 kelas. Kemudian, untuk klasifikasi menggunakan 5 kelas, hasil sistem mengeluarkan akurasi sebesar 68%. Selain hasil klasifikasi yang berhasil didapatkan, diketahui juga bahwa dari 32 data yang telah diuji cobakan pada pencocokkan tree, hanya sebanyak 25 data yang berhasil dicocokkan secara benar. Sehingga, untuk pencocokkan tree menghasilkan akurasi sebesar 78%. Kesimpulannya, sistem yang dibuat telah secara berhasil melakukan penilaian otomatis atas soal cerita matematika dan mencocokkannya dengan jawaban siswa melalui gambar. ================================================================================================ Mathematical word problems are problems that have a high complexity due to the many competencies in them. A problem can be solved with a good understanding of language, translation into the correct mathematical form, and the use of appropriate operations. However, of all the competencies available, elementary school students will only get the right answer if the final results are done right. So that the competencies of these students cannot be detected in detail. For that, we need a system that can detect elementary school students numeracy competencies through the results of math story problems. This system will not only assess the student's final answers but will also examine each stage. This study aims to build a system that can gradually check student answers so that student competence will be detected in working on math story problems. The method used is using Random Forest to classify operations in story problems and map them into a tree. To retrieve student answer data, OCR used which includes the Tesseract and OpenCV libraries as digital image processors. Then, a tree of student answers also made so that each stage of the tree from the classification results will be compared with the tree of students' answers. As a result, the Random Forest classification reached 84% for the classification using 4 classes. Then, for classification using 5 classes, the system results issued an accuracy of 68%. In addition to the classification results that have been obtained, it is also known that of the 32 data that have been tested on tree matching, only 25 data have been successfully matched correctly. Thus, for tree matching, the accuracy is 78%. In conclusion, the system created has successfully carried out automatic assessments of math story problems and matched them with student answers through pictures