Penerapan Bagging Untuk Peningkatan Akurasi Klasifikasi Tema Tugas Akhir Menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network

Pertumbuhan jumlah mahasiswa membutuhkan penanganan dalam upaya menjaga keseimbangan kualitas kelulusan pada perguruan tinggi swasta. Pengelompokan tema tugas akhir mahasiswa di sebuah pendidikan tinggi swasta dengan melihat hasil studi untuk tiap-tiap matakuliah yang diberikan dengan melihat histori nilai tiap-tiap semester untuk matakuliah tertentu diharapkan dapat membantu dalam penyelesaian tugas akhir. Pada penelitian ini mencoba menerapkan metode Neural network dengan struktur Backpropagation untuk melakukan klasifikasi tema tugas akhir di program studi DIII Teknik Komputer Politeknik Harapan Bersama Tegal dengan evaluation pattern menggunakan aplikasi rapidminer 5.2. Penerapan metode ini bertujuan untuk mendapatkan hasil klasifikasi tema tugas akhir dengan BPNN. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode bagging pada proses training dapat meningkatkan nilai accuracy dalam mengklasifikasi tema tugas akhir menggunakan algoritma Backpropagation Neural Network

Color and Texture Feature Extraction Using Gabor Filter - Local Binary Patterns for Image Segmentation with Fuzzy C-Means

Image segmentation to be basic for image analysis and recognition process. Segmentation divides the image into several regions based on the unique homogeneous image pixel. Image segmentation classify homogeneous pixels basedon several features such as color, texture and others. Color contains a lot of information and human vision can see thousands of color combinations and intensity compared with grayscale or with black and white (binary). The method is easy to implement to segementation is clustering method such as the Fuzzy C-Means (FCM) algorithm. Features to beextracted image is color and texture, to use the color vector L* a* b* color space and to texture using Gabor filters. However, Gabor filters have poor performance when the image is segmented many micro texture, thus affecting the accuracy of image segmentation. As support in improving the accuracy of the extracted micro texture used method of Local Binary Patterns (LBP). Experimental use of color features compared with grayscales increased 16.54% accuracy rate for texture Gabor filters and 14.57% for filter LBP. While the LBP texture features can help improve the accuracy of image segmentation, although small at 2% on a grayscales and 0.05% on the color space L* a* b*

Pemilihan Parameter Smoothing pada Probabilistic Neural Network dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization untuk Pendeteksian Teks pada Citra

Teks sering dijumpai di berbagai tempat seperti nama jalan, nama toko, spanduk, penunjuk jalan, peringatan, dan lain sebagainya. Deteksi teks terbagi menjadi tiga pendekatan yaitu pendekatan tekstur, pendekatan edge, dan pendekatan Connected Component. Pendekatan tekstur dapat mendeteksi teks dengan baik, namun membutuhkan data training yang banyak. Probabilistic Neural Netwok (PNN) dapat mengatasi permasalahan tersebut. Namun PNN memiliki permasalahan dalam menentukan nilai parameter smoothing yang biasanya dilakukan secara trial and error. Particle Swarm Optimization (PSO) merupakan algoritma optimasi yang dapat menangani permasalahan pada PNN. Pada penelitian ini, PNN digunakan pada pendekatan tekstur guna menangani permasalahan pada pendekatan tekstur, yaitu banyaknya data training yang dibutuhkan. Selain itu, digunakan PSO untuk menentukan parameter smoothing pada PNN agar akurasi yang dihasilkan PNN-PSO lebih baik dari PNN tradisional. Hasil eksperimen menunjukkan PNN dapat mendeteksi teks dengan akurasi 75,42% hanya dengan mengunakan 300 data training, dan menghasilkan 77,75% dengan menggunakan 1500 data training. Sedangkan PNN-PSO dapat menghasilkan akurasi 76,91% dengan menggunakan 300 data training dan 77,89% dengan menggunakan 1500 data training. Maka dapat disimpulkan bahwa PNN dapat mendeteksi teks dengan baik walaupun data training yang digunakan sedikit dan dapat mengatasi permasalahan pada pendekatan tekstur. Sedangkan, PSO dapat menentukan nilai parameter smoothing pada PNN dan menghasilkan akurasi yang lebih baik dari PNN tradisional, yaitu dengan peningkatan akurasi sekitar 0,1% hingga 1,5%. Selain itu, penggunaan PSO pada PNN dapat digunakan dalam menentukan nilai parameter smoothing secara otomatis pada dataset yang berbeda

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

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

Business Plan Pendirian UD Mini's

Sebuah penelitian dalam bentuk business plan ini diharapkan dapat membantu pemilik untuk melakukan evaluasi kelayakan terhadap bisnis terang bulan yang ditampilkan dengan ukuran mini dan disebut terang bulan mini. Pada Business Plan ini akan dibahas dari beberapa aspek yaitu meliputi pemasaran, operasional, sumber daya manusia, dan keuangan. UD Mini’s merupakan suatu badan usaha yang bergerak di bidang makanan dengan skala home industry. UD Mini’s memiliki produk utama, yaitu olahan terang bulan mini yang disajikan dengan berbagai macam varian rasa dasar dan topping. Variasi topping yang disediakan beragam mulai dari manis hingga asin, seperti: coklat, keju, kacang, wijen, chocochip, blueberry, oreo, sosis, ham, pizza, dan lain-lain. Konsep bisnis yang akan diambil oleh UD Mini’s adalah menyediakan 2 jenis outlet dalam menyalurkan produk kepada masyarakat, yaitu outlet stand dan outlet keliling. Tujuan dari usaha UD Mini’s adalah untuk memperoleh keuntungan dan meningkatkan kesejahteraan seluruh karyawan UD Mini’s, serta memperluas lapangan pekerjaan. Untuk dapat mencapai tujuan usaha tersebut, maka UD Mini’s akan memberikan pelayanan yang terbaik dengan menyajikan produk olahan makanan yang unik, kreatif, serta inovatif. Strategi yang dipilih untuk digunakan adalah market penetration, yaitu dengan cara melakukan kegiatan promosi kepada masyarakat untuk menarik minat masyarakat dan memperkenalkan merek “Mini’s” sebagai alternatif konsumsi jajanan / kue, serta untuk berusaha membangun dan memperkuat brand image terhadap merek “Mini’s”. Strategi penetrasi pasar dilakukan dengan memanfaatkan berbagai jenis jaringan iklan, seperti brosur, dan sosial media, serta pelayanan terhadap pelanggan berupa special promo dan free tester pada gerai. Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan pada bab-bab sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa bisnis ini layak untuk dijalankan. Hal ini dapat terlihat pada proyeksi laporan keuangan dan analisa pada proyeksi laporan keuangan. Modal awal yang dibutuhkan adalah sebesar Rp 100.000.000,00 yang berasal dari modal pemilik sendiri. WACC UD Mini’s yang dipergunakan adalah sebesar 8,14% yang menghasilkan NPV sebesar Rp 1.282.228.749, IRR sebesar 253%, dan DPP selama 0 tahun 8 bulan 4 hari. Hal ini menunjukkan bahwa usaha UD Mini’s layak untuk dijalankan dan memiliki prospek yang cukup baik di masa yang akan datan

Kecerdasan Buatan

470 Ha

Kecerdasan Buatan

x+470 hlm.; 23 c