PENGARUH POSISI DAN PENCAHAYAAN DALAM IDENTIFIKASI WAJAH

Penelitian tentang identifikasi wajah telah banyak dilakukan sebagai salah satu kebutuhan dalam sistem keamanan. Namun penelitian tersebut hanya menekankan kepada metode dengan kondisi dimana wajah dalam keadaan normal dan pencahayaan yang sama. Di dalam penelitian ini, input yang diidentifikasi berupa citra wajah yang belum diketahui, sistem selanjutnya akan memberikan output berupa identifikasi wajah yang paling sesuai dengan database yang tersedia. Penelitian ini fokus kepada peningkatan ketelitian dalam identifikasi wajah berdasar pengaruh dari citra input dengan posisi dan pencahayaan berbeda. Penelitian ini mengusulkan 4 tahapan untuk prosesidentifikasi yang meliputi pre-processing (normalisas dan deteksi tepi), transformasi data training dengan Pulse Coupled Neural Network (PCNN), dan klasifikasi menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Dari hasil percobaan identifikasi 540 data training citra wajah terhadap 180citra wajah acuan didapatkan tingkat ketelitian mencapai 90.7%.Kata Kunci : Posisi dan pencahayaan, Pre-processing, PCNN, LVQ

Klasifikasi Kualitas Kayu Kelapa Menggunakan Gray-Level Co-Occurrence Martix Berbasis Backpropagation dan Algoritma Genetika

Indonesia merupakan negara kedua terbesar yang memiliki tanaman pohon kelapa (Cocos nucifera), batang pohon kelapadapat diproses menjadi kayu sebagai bahan pembuat mebel dan konstruksi bangunan. Kualitas kayu kelapa yaitu kekuatandan keawetan ditentukan oleh banyak faktor salah satunya adalah dari pola kerapatan serat (vascular bundle) pada kayukelapa. Saat ini untuk menentukan kualitas kayu kelapa dengan melihat kerapatan serat hanya dapat dilakukan oleh seorangahli dibidangnya. Karena pola pemotongan pada batang kelapa, kayu kelapa dibagi menjadi tiga kelas yang dilihat darikerapatan serat kayu, yaitu kerapatan tinggi, kerapatan sedang dan kerapatan rendah. Untuk menghasilkan produk yang baikdiperlukan penentuan kualitas bahan baku (kayu) yang sesuai dengan kebutuhan.Kata kunci : Kualitas kayu kelapa, GLCM, Backpropagation, Algoritma Genetik

INTEGRASI FUZZY C-MEANS DAN METODE LEVEL SET UNTUK OTOMATISASI SEGMENTASI CITRA MEDIS

Segmentasi pada citra medis, seperti X-Rays, Magnetic Resonance (MR), Computer Tomography  (CT), Positron Emission Tomography (PET), dan lain-lain merupakan langkah awal yang penting dan sangat menentukan proses analisis data medis dalam visualisasi data pasien dan sebagai panduan dalam operasi.Masalah segmentasi  citra medis menjadi sulit, ketika citra yang di proses memiliki resolusi rendah ,kontras yang lemah, dan memiliki banyak noise.Pada penelitian ini penulis mengusulkan Integrasi Metode Fuzzy C-Means untuk otomatisasi penentuan parameter pada metode level set sehingga dapat  di gunakan  untuk segmentasi citra medis secara universal. Data awal diolah dengan menggunakan FCM untuk mendapatkan pusat cluster, dari data image fcm yang didapatkan kemudian proses segmentasi dilanjutkan dengan menggunakan metode level set  untuk mendapatkan segmentasi yang lebih baik.Kinerja metode segmentasi citra medis dengan menggunakan metode ini meningkat dengan data pengukuran hasil experimen adalah Accuracy 97.99, Precission 95.47, Recall 95.20, AUC 0.96 ( excellent classification), Kappa 0.94 (Almost Perfect / perfect) dan RMSE 0.14. Selain itu Metode yang diusulkan juga mampu mempersingkat waktu pemrosesan untuk melakukan segmentasi citra medis. Kata kunci: citra medis, Fuzzy C- Means, metode level set, segmentas

MIXTURE FEATURE EXTRACTION BASED ON LOCAL BINARY PATTERN AND GREY-LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX TECHNIQUES FOR MOUTH EXPRESSION RECOGNITION

Some academics struggle to recognize facial emotions based on pattern recognition. In general, this recognition utilizes all facial features. However, this study was limited to identifying facial emotions in a single facial region. In this study, lips, one of the facial features that can reveal a person's expression, are utilized. Using a combination of local binary pattern feature extraction (LBP) and grey level co-occurrence matrix (GLCM) methods and a multiclass support vector machine classification approach for feature extraction in facial images. The concept begins with image segmentation to create an image of a mouth. Experiments were also conducted for various tests, and the outcomes of these experiments revealed a recognition performance of up to 95%. This result was obtained through experiments in which 10% to 40% of the data were evaluated. These findings are beneficial and can be applied to expression recognition in online learning media to monitor the audience's condition directly

PENGEMBANGAN METODE PELACAKAN OBJEK BERBASIS SEGMENTASI MENGGUNAKAN ALGORITMA FCM

Detection of object tracking is an important part of object recognition analysis. In object tracking applications, object detection is the first step of video surveillance, where accurate object detection becomes important and difficult because there are still problems that arise like the shadow of the detected object (false detection). To overcome this many object tracking applications are constantly being developed to produce accurate object detection. In this case the clustering method is one of the methods that are considered efficient and able to provide segmentation results in the image better and adaptive to changes in the environment and instantaneous changes quickly. So this research proposes the development of the object-oriented FCM method of object segmentation to obtain accurate object detection results. For the development of FCM method this research will be done by using distance approach. The distance approach used is cambera, chebychef, mahattan, minkowski, and Euclidean to get accurate results

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

Background Subtraction Berbasis Self Organizing Map Untuk Deteksi Objek Bergerak

First part in automatic video analisys is moving object detection. An accurate moving object detection is needed indeed to next step process of automatic video analisys like tracking object detected adn then analyze of detected object. Background Subtraction is a common approach in moving object detection. The common problems in background subtraction are illumination changes, object shadow, and dynamic background like waving tree. Self organizing Maps algorithm apllied in background Subtraction to handles these common problems. Median filtering and morphological operation added after background Subtraction procces in conjunction to increase and produce accurate moving object detection. Apllied SOM, median filtering, and morphological operation in background subtraction increasing object detection accuraccy with value of MSE in 1463,73 and PSNR in 17,035 compare with alpha based background Subtraction where 4268,50 for MSE and 12,018 for PSNR

PREDIKSI VOLUME LALU LINTAS ANGKUTAN LEBARAN PADA WILAYAH JAWA TENGAH DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

Di Indonesia kepadatan arus lalu lintas terjadi pada jam berangkat dan pulang kantor, hari-hari libur panjang atau hari-hari besar nasional terutama saat hari raya Idul Fitri (lebaran). Mudik sudah menjadi tradisi bagi masyarakat Indonesia yang ditunggu-tunggu menjelang lebaran, berbondong-bondong untuk pulang ke kampung halaman untuk bertemu dan berkumpul dengan keluarga. Kegiatan rutin tahunan ini banyak di lakukan khususnya bagi masyarakat kota-kota besar seperti Jakarta, dimana diketahui bahwa Jakarta adalah Ibu kota negara Republik Indonesia dan menjadi tujuan merantau untuk mencari pekerjaan yang lebih layak yang merupakan harapan besar bagi masyarakat desa. Volume kendaraan bertambah sejak 7 hari menjelang lebaran sampai 7 hari setelah lebaran tiap tahunnya terutama pada arah keluar dan masuk wilayah Jawa Tengah yang banyak menjadi tujuan mudik. Volume kendaraan saat arus mudik yang selalu meningkat inilah yang akan diteliti lebih lanjut dengan metode ANFIS agar dapat menjadi alternatif solusi langkah apa yang akan dilakukan di tahun selanjutnya agar pelayanan lalu lintas, kemacetan panjang dan angka kecelakaan berkurang. Dengan input parameter ANFIS yang digunakan yaitu pengclusteran hingga 5 cluster, epoch 100, error goal 0 diperoleh performa terbaik ANFIS dengan K-Means clustering yang terbagi menjadi 3 cluster, epoch terbaik sebesar 20 dengan RMSE Training terbaik sebesar 0,1198, RMSE Testing terbaik sebesar 0,0282 dan waktu proses tersingkat sebesar 0,0695.Selanjutnya hasil prediksi diharapkan dapat bermanfaat menjadi alternatif solusi langkah apa yang akan dilakukan di tahun selanjutnya agar pelayanan lalu lintas lebih baik lagi.Kata kunci: angkutan lebaran, Jawa Tengah, ANFIS

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