Kompresi File Menggunakan Algoritma Lempel Ziv Welch (LZW)

AbstractIn the field of information technology, data communication is closely related to file delivery. The size of the file is sometimes a constraint in the delivery process. Large files will take longer delivery times compared to files with smaller sizes. Therefore, to handle the problem, one of them by means of compression. This research uses the Software Development Life Cycle (SDLC) method with waterfall models with analysis, design, coding and testing. This app was built using the Lempel Ziv Welch (LZW) algorithm. The Lempel Ziv Welch (LZW) algorithm is included in the lossless compression technique, which is a compression technique that does not alter the original data. The result of a compression assessment used the Lempel Ziv Welch (LZW) algorithm shows the average rate of compression ratio and for all types of text files by 51.04% with an average of 2.56 seconds, for an image file type of 37.26% with an average time of 0.44 seconds. Based on the average percentage of the compression ratio for all file types tested using the LZW algorithm (Lemp Ziv Welch) is 40.40% with an average time required is 1.81 seconds

PERBANDINGAN ARSITEKTUR MOBILENET DAN NASNETMOBILE UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT PADA CITRA DAUN KENTANG

Tanaman kentang adalah tanaman yang dapat berkembang biak secara vegetatif melalui umbi. Kentang mempunyai peranan cukup penting untuk dimanfaatkan sebagai usaha. Penurunan produksi kentang 80% diakibatkan oleh penyakit yang dapat mengakibatkan penurunan produksi secara maksimal karena terjadi penghambatan pertumbuhan. Early blight dan late blight merupakan penyakit yang umum menyerang tanaman kentang. Penyakit tersebut dapat diidentifikasi melalui bercak dan warna pada daun tanaman kentang. Dengan majunya proses perkembangan teknologi komputasi maka proses identifikasi tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan deep learning. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan arsitektur MobileNet dan NASNetMobile dalam melakukan deteksi penyakit pada daun tanaman kentang. Kedua arsitektur tersebut digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi gambar pada perangkat mobile. Penelitian ini menggunakan beberapa skema pemisahan data latih dan data uji seperti 90:10, 80:20, 70:30, 60:40, dan 50:50. Data yang digunakan pada penelitian ini terbagi menjadi gambar daun kentang sehat, gambar daun kentang terinfeksi Early Blight, dan gambar daun kentang terinfeksi Late Blight. Di akhir penelitian ditemukan bahwa pada skema pengujian menggunakan arsitektur NASNetMobile dengan perbandingan data latih dan data uji sebesar 90:10 menghasilkan accuracy sebesar 90.96%, precision sebesar 90.86%, recall sebesar 91.11%, dan f1 score sebesar 92.93%

PENERAPAN METODE RESIDUAL NETWORK (RESNET) DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN GANDUM

Gandum adalah jenis tanaman yang kaya karbohidrat. Permintaan gandum di Indonesia selalu meningkat setiap tahun tetapi berbanding terbalik dengan jumlah produksi gandum nasional. Salah satu faktor yang menghambat produksi gandum adalah kegagalan panen akibat penyakit atau hama. Penyakit yang umum pada tanaman gandum adalah Septoria dan Stripe Rust. Penyakit tersebut dapat diidentifikasi melalui warna dan bercak daun. Seiring perkembangan teknologi, petani dapat mengawasi tanaman secara otomatis menggunakan bantuan komputer. Dengan menggunakan deep learning, penyakit pada tanaman gandum dapat diidentifikasi dengan mudah. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyakit pada tanaman gandum melalui daun menggunakan metode Residual Network (ResNet). ResNet adalah jenis arsitektur Convolution Neural Network (CNN) dengan menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya. Dengan ResNet tidak memerlukan untuk melatih data dari awal sehingga dapat mempersingkat waktu. Data yang digunakan terdiri dari 291 gambar yang terbagi menjadi normal, penyakit Septoria, dan penyakit Stripe Rust. Setelah pengujian didapatkan akurasi sebesar 98% dengan perbandingan data latih dan uji sebesar 90:10 dan nilai confusion matrix sebesar 0.35 sehingga dapat disimpulkan bahwa metode ResNet dapat mengidentifikasi penyakit pada tanaman gandum

Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Viola-Jones dan Eigenface Dengan Variasi Posisi Wajah Berbasis Webcam

abstrac

Klasifikasi Nilai Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan E-KTP Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus : Kantor Kecamatan Rengasdengklok )

The e-KTP service is very important for the community as an identification or identity card for Indonesian citizens. So it is necessary to do this research to find out the value of community satisfaction with e-KTP services, so that later it becomes a reference for e-KTP operators to be even better. Data on the value of community satisfaction At the Rengasdengklok District office, there is a lot of data. This study aims to classify the value of community satisfaction with e-KTP services using. The method used is KDD (Knowledge Discovery in Database) classification by going through the process of data selection, preprocessing, transformation, data mining and evaluation. The algorithm used in this study is the C4.5 algorithm, which is the result of the classification process in the form of rules that can be used to predict the value of the discrete type attribute of a new record. In evaluating the performance of the C4.5 algorithm in the classification of the value of community satisfaction with e-KTP services using Rapidminer tools. Evaluation of the model using kappa. Then it was obtained that the accuracy value was 94.67%. With a kappa value of 0.914% that has been obtained, it falls into the range of values ​​from 0.81 to 1.00, the results of this study have a value of the level of satisfaction with the e-KTP service in the very strong classification category.Pelayanan e-KTP yang sangat penting bagi masyarakat sebagai tanda pengenal atau kartu identitas warga indonesia. Maka perlu dilakukan penelitian ini  untuk mengetahui nilai kepuasan masyarakat terhadap pelayanan e-KTP,agar nanti menjadi acuan Operator e-KTP agar lebih baik lagi. Data nilai kepuasan masyarakat Di Kantor Kecamatan Rengasdengklok menghasilkan banyak data. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi nilai kepuasan masyarakat terhadap pelayanan e-KTP menggunakan. Metode yang digunakan adalah KDD (Knowledge Discovery in Database) klasifikasi dengan melalui proses seleksi data, preprocessing, transformasi,data mining dan evaluasi. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma C4.5 merupakan hasil dari proses klasifikasi dalam bentuk aturan dapat digunakan untuk memprediksi nilai atribut type diskrit dari record baru. Dalam mengevaluasi kinerja pada algoritma C4.5 dalam klasifikasi nilai kepuasan masyarakat terhadap pelayanan e-KTP dengan menggunakan tools Rapidminer. Evaluasi model dengan menggunakan kappa. Maka didapatkan menghasilkan nilai accuracy 94,67 %. Dengan nilai kappa 0,914 yang telah diperoleh masuk kedalam rentang nilai  0,81 – 1,00,hasil dari penelitian ini memiliki nilai tingkat kepuasan terhadap pelayanan e-KTP masuk kedalam kategori klasifikasi sangat kuat

Model Recurent Neural Network untuk Peramalan Produksi Tebu Nasional

Abstrak: Produksi tebu di Indonesia tersebar di beberapa wilayah yang mengakibatkan variabilitas yang tinggi dari variabel-variabel yang mempengaruhi produksi tebu nasional. Di samping itu, tidak mudah untuk mendapatkan data-data tersebut dalam waktu yang cukup panjang. Oleh karena itu peramalan produksi tebu nasional berdasarkan variabel-variabel tersebut sangat sulit dilakukan.  Sebagai solusi dari masalah tersebut, maka peramalan produksi tebu nasional dilakukan berdasarkan data historisnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model recurrent neural networks (RNN) untuk peramalan produksi tebu nasional berdasarkan data historisnya. Data yang digunakan adalah data produksi tebu nasional dari tahun 1967 sampai dengan tahun 2019 dalam satuan ton. Sebagai data latih digunakan data tahun 1967 sampai dengan tahun 2006 dan sisanya dipakai sebagai data uji. Pada penelitian ini dilakukan percobaan untuk mengetahui pengaruh panjang deret waktu dan ukuran batch terhadap kinerja model RNN dengan tiga ulangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model RNN dengan panjang deret waktu 4 dan ukuran batch 16 menghasilkan nilai mean absolut percentage error (MAPE) sebesar 9.0% dengan nilai korelasi 0.77. Secara umum, model RNN yang dibangun mampu menangkap pola produksi tebu nasional dengan tingkat kesalahan yang masih dapat ditoleransi.   Kata kunci: deret waktu, peramalan, produksi tebu, recurrent neural networks   Abstract: Sugarcane production in Indonesia is spread over several regions. This condition results in high variability of the variables that affect national sugarcane production. In addition, it is not easy to obtain these data over a long period. As a result, it is very difficult to forecast the production of national sugarcane based on the influencing variables. Therefore, the forecasting was based on historical data of the national sugarcane production. This study aims to develop a recurrent neural networks (RNN) model for forecasting national sugarcane production based on historical data. The data used is national sugarcane production data from 1967 to 2019 in tons. As training data, data from 1967 to 2006 were used and the rest was used as test data. In this study, an experiment was conducted to determine the effect of time series length and batch size on the performance of the RNN model with three replications. The results showed that the RNN model with a time series length of 4 and a batch size of 16 produced a mean absolute percentage error (MAPE) of 9.0% with a correlation value of 0.77. In general, the RNN model is able to capture the national sugarcane production pattern with a tolerable error rate.   Keywords: forecasting, recurrent neural networks, sugarcane production, time serie

Peramalan Produksi Pertanian Menggunakan Model Long Short-Term Memory

Abstrak: Masalah yang timbul dalam peramalan hasil produksi pertanian antara lain adalah sulit untuk mendapatkan data yang lengkap dari variabel-variabel yang mempengaruhi hasil pertanian dalam jangka panjang. Kondisi ini akan semakin sulit ketika peramalan mencakup wilayah yang cukup luas. Akibatnya, variabel-variabel tersebut harus diinterpolasi sehingga akan menyebabkan bias terhadap hasil peramalan. (1) Mengetahui gambaran meta analisis penelitian peramalan produk pertanian menggunakan Long Short Term Memory (LSTM), (2) Mengetahui penelitian meta analisis cakupan wilayah, komoditi dan periode data terkait produk pertanian terutama gandum, kedelai jagung dan pisang, (3) Mengetahui praproses data antara lain menghilangkan data yang tidak sesuai, menangani data yang kosong, serta memilih variabel tertentu. Sebagai solusi dari masalah tersebut, peramalan hasil produksi pertanian dilakukan berdasarkan data historis hasil produksi pertanian. Salah model peramalan yang saat ini banyak dikembangkan adalah model jaringan syaraf LSTM yang merupakan pengembangan dari model jaringan syaraf recurrent (RNN). Tulisan ini merupakan hasil kajian literatur pengembangan model-model LSTM untuk peramalan hasil produksi pertanian meliputi gandum, kedelai, jagung dan pisang. Perbaikan kinerja model LSTM dilakukan mulai dari praproses, tuning hyperparameter, sampai dengan penggabungan dengan metode lain. Berdasarkan kajian tersebut, model-model LSTM memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan model benchmark.   Kata kunci: jaringan syaraf, LSTM, peramalan, produksi pertanian, RNN.   Abstract: Problems that arise in forecasting agricultural products include the difficulty of obtaining complete data on the variables that affect agricultural yields in the long term. This condition will be more difficult when the forecast covers a large area. As a result, these variables must be interpolated so that it will cause a bias towards the forecasting results. (1) Knowing the description of research maps for forecasting agricultural products using Long short term memory (LSTM), (2) Knowing Research Coverage areas, commodities, and data periods related to agricultural products, especially Wheat, Soybeans, corn, and bananas, (3) Knowing Preprocessing data between others remove inappropriate data, handle blank data, and select certain variables. This paper is the result of a literature review on the development of LSTM models for crop yields forecasting including wheat, soybeans, corn, and bananas. The Performance Improvements of the LSTM models were carried out by preprocessing data, hyperparameter tuning, and combining LSTM with other methods. Based on this study, LSTM models have better performance compared to the benchmark model.   Keywords: neural network, LSTM, forecasting, crop yield, RNN

Workshop Pembuatan Mini Konveyor Untuk Proses Quality Control Berbasis Computer Vision

Seiring berjalannya waktu, teknologi yang ada juga berkembang, perkembangan teknologi akan membantu manusia dalam kesehariannya. Otomatisasi adalah suatu teknologi yang terkait dengan mekanik, elektronik, dan komputer berdasarkan sistem untuk beroperasi dan untuk mengontrol produksi. Otomatisasi dapat digunakan dalam proses Quality Control dengan menggunakan Konveyor dengan Sensor hc05. Dengan sistem otomasi ini, proses Quality Control akan lebih cepat dan mengurangi tenaga kerja manusia di dalamnya. Cara kerjanya adalah dengan menyensor botol di dalam kotak untuk melihat jumlah botol dalam kotak sesuai dengan angka yang telah ditentukan.Kata Kunci: Kualitas Kontrol, Otomasi, Sistem Komputer Vision

Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Binar Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Binar is an online learning platform that provides courses and certifications in the digital field. The Binar app has been downloaded 500,000 times and has a rating of 3.6 on the Google Play Store. However, user ratings sometimes do not match their reviews. In application development, not only the number of ratings but also user opinions need to be considered. Therefore, developers must be able to interpret every opinion given, and sentiment analysis was conducted using the Naïve Bayes Multinomial and Bernoulli algorithms along with Information Gain feature selection to interpret user opinions. This study used the Knowledge Discovery in Database (KDD) method. The data used consisted of 713 reviews of the Binar app, including 518 positive and 195 negative reviews. The best results were obtained in the 9:1 data split scenario with the Bernoulli Naïve Bayes model achieving an accuracy of 93.06%, precision of 87.04%, recall of 100%, f1-score of 93.07%, and AUC of 0.988

Analisis Perbandingan Teknik Video Codec H.264/AVC, H.265/HEVC, VP9 dan AV1

Video applications consume more energy on the Internet and can be accessed by electronic devices, due to an increase in the consumption of high-resolution and high-quality video content, presenting serious issues to delivery infrastructure that needs higher video compression technologies. The focus of this paper is to evaluate the quality of the most current codec, AV1, to its predecessor codec. The comparison was made experimentally at two video resolutions (1080p and 720p) by sampling video frames with various CRF/CQP values and testing several parameters analyses such as encoding duration, compression ratio, bit rate, Mean Square Error (MSE), and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). The AV1 codec is very great in terms of quality and file size, even though it is slower in terms of compression speed. The H.265/HEVC codec, on the other side, beats the other codec in terms of compression ratio. In conclusion, the H.265/HEVC codec is suggested as a material for obtaining a well compressed video with small file size and a short time.Video applications consume more energy on the Internet and can be accessed by electronic devices, due to an increase in the consumption of high-resolution and high-quality video content, presenting serious issues to delivery infrastructure that needs higher video compression technologies. The focus of this paper is to evaluate the quality of the most current codec, AV1, to its predecessor codec. The comparison was made experimentally at two video resolutions (1080p and 720p) by sampling video frames with various CRF/CQP values and testing several parameters analyses such as encoding duration, compression ratio, bit rate, Mean Square Error (MSE), and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). The AV1 codec is very great in terms of quality and file size, even though it is slower in terms of compression speed. The H.265/HEVC codec, on the other side, beats the other codec in terms of compression ratio. In conclusion, the H.265/HEVC codec is suggested as a material for obtaining a well compressed video with small file size and a short time