Conditional Neural Fields untuk Pengenalan Fase Gerak

Pengenalan pola merupakan area informatika yang banyak dikaji hingga saat ini. Hal ini dikarenakan pemanfaatannya yang luas diterapkan dalam kehidupan sehari-hari. Di dalam makalah ini disajikan pengenalan pola untuk gerakan khususnya fase gerak. Secara khusus pengenalan fase gerak di dalam makalah ini menitik beratkan pada pengenalan pola pada data berbentuk sekuensial. Pengenalan ini dapat saja mengabaikan faktor sekuensialnya, namun tentu akan menurunkan akurasi yang akan diperoleh. Oleh karena itu untuk mengatasi tantangan tersebut, maka ditawarkan penggunaan Conditional Neural Fields (CNF). Metode ini merupakan gabungan antara Conditional Random Fields (CRF) dan Artifisial Neural Networks (ANN). Representasi ANN disajikan dalam bentuk gate pada lapisan tengah dari CRF. Lapisan ini bertujuan untuk memetakan hubungan non-linear antara input dan output yang terdapat di dalam data. Sebagai hasilnya diperoleh bahwa CNF terbukti lebih efektif dan efisien dibandingkan CRF berdasarkan akurasi dan banyaknya iterasi yang dibutuhkan. Namun penggunaan terlalu banyak gate ternyata tidak efektif dikarenakan konvergensi dari model pengenalan semakin sulit tercapai. Di sisi lain, jika hanya satu gate yang digunakan maka konvergensi tercapai namun akuarsi yang diperoleh rendah. Sehingga diperlukan upaya untuk menemukan banyaknya gate optimal yang diperlukan

Fuzzy Hidden Markov Models for Indonesian Speech Classification

ABSTRAKSI: Indonesia memiliki banyak suku bangsa sehingga ada banyak dialek. Klasifikasi ucapan sulit dilakukan jika data mengunakan sinyal ucapan dari berbagai orang yang memiliki perbedaan karekateristik karena jenis kelamin dan dialek. Perbedaan ini akan mempengaruhi frekuensi, intonasi, amplitude, dan periode dari suara. Akibatnya, perbedaaan karakteristik membuat system perlu dilatih untuk berbagai referensi template dari sinyal ucapan. Oleh karena itu, penelitian ini telah dilakukan untuk klasifikasi ucapan berbahasa Indonesia. Penelitian ini merancang solusi karakteristik berbeda untuk klasifikasi ucapan berbahasa Indonesia. Solusin mengkombinasikan Fuzzy pada Hidden Markov Models. Desain baru fuzzy Hidden Markov Models ditawarkan pada penelitian ini. Modelnya akan terdiri dari Fuzzy C-Means Clustering yang didesain untuk menggantikan proses vector quantization dan metode baru dari forward and backward untuk menangani derajat keanggotaan data. Hasil menunjukkan FHMM lebih baik dari HMM dengan peningkatan sebesar 3.33 %.Kata Kunci : Fuzzy, Hidden Markov Models, Bahasa Indonesia, Ucapan, KlasifikasiABSTRACT: ndonesia has a lot of tribe, so that there are a lot of dialects. Speech classification is difficult if the database uses speech signals from various people who have different characteristics because of gender and dialect. The different characteristics will influence requency, intonation, amplitude, and period of the speech. make the system be trained for the various templates reference of speech signal. Therefore, this study has been developed for Indonesian speech classification This study designs the solution of the different characteristics for Indonesian speech classification. The solution combines Fuzzy on Hidden Markov Models. The new design of fuzzy Hidden Markov Models will be proposed in this study. The models will consist of Fuzzy C-Means Clustering which will be designed to substitute the vector quantization process and a new forward and backward method to handle the membership degree of data. The result shows FHMM is better than HMM and the improvement was 3.33 %.Keyword: Fuzzy, Hidden Markov Models, Indonesian, Speech, Classificatio

PENDAMPINGAN PEMANFAATAN LAHAN PEKARANGAN SEMPIT DENGAN HIDROPONIK

COVID-19 secara global berdampak terhadap masyarakat Indonesia. Salah satu dampaknya adalah pemenuhan kebutuhan primer yang terhambat juga harga pangan yang menjadi lebih tinggi. Padahal, ketersediaan pangan ini sangat penting terutama untuk menjaga kesehatan tubuh guna menangkal juga sekaligus membantu penyembuhan dari COVID-19. Namun di sisi yang lain, kondisi ini menjadi satu daya dorong masyarakat untuk berusaha memenuhi kebutuhan pangannya sendiri. Sayangnya di daerah perkotaan memiliki lahan yang sempit. Oleh karena itu, pengabdian ini bertujuan memberikan pendampingan terkait teknik bercocok tanah di lahan yang sempit yaitu melalui hidroponik. Hidroponik adalah metode menanam tanaman dengan mengganti media tanamnya yang biasanya menggunakan tanah diganti dengan air.  Beberapa kelebihan dari metode ini adalah: biaya penanaman yang murah, lahan yang dibutuhkan tidak harus luas, tanaman lebih sehat karena meniadakan penggunaan pestisida, juga terlindunginya tanaman dari faktor-faktor lingkungan seperti hama yang biasa dijumpai ketika menanam tanaman di kebun. Workshop yang dilakukan terhadap 25 peserta menunjukan kenaikan nilai rata-rata pengetahuan dan pemahaman terhadap metode ini senilai 2,12   diperoleh dari selisih antara nilai rata-rata pre test sebesar  6,08 menjadi  8,20 pada post test-nya. Dengan kenaikan ini, diharapkan peserta akan lebih memahami cara budidaya hidroponik dan lebih memasifkan bercocok tanam dengan teknik ini di tempat tinggalnya masing-masing. Sehingga efek jangka panjang, nutrisi pangan keluarga terpenuhi guna menangkal COVID-19 yang sampai saat ini belum berakhir

PENDAMPINGAN PEMANFAATAN LAHAN PEKARANGAN SEMPIT DENGAN HIDROPONIK

COVID-19 secara global berdampak terhadap masyarakat Indonesia. Salah satu dampaknya adalah pemenuhan kebutuhan primer yang terhambat juga harga pangan yang menjadi lebih tinggi. Padahal, ketersediaan pangan ini sangat penting terutama untuk menjaga kesehatan tubuh guna menangkal juga sekaligus membantu penyembuhan dari COVID-19. Namun di sisi yang lain, kondisi ini menjadi satu daya dorong masyarakat untuk berusaha memenuhi kebutuhan pangannya sendiri. Sayangnya di daerah perkotaan memiliki lahan yang sempit. Oleh karena itu, pengabdian ini bertujuan memberikan pendampingan terkait teknik bercocok tanah di lahan yang sempit yaitu melalui hidroponik. Hidroponik adalah metode menanam tanaman dengan mengganti media tanamnya yang biasanya menggunakan tanah diganti dengan air.  Beberapa kelebihan dari metode ini adalah: biaya penanaman yang murah, lahan yang dibutuhkan tidak harus luas, tanaman lebih sehat karena meniadakan penggunaan pestisida, juga terlindunginya tanaman dari faktor-faktor lingkungan seperti hama yang biasa dijumpai ketika menanam tanaman di kebun. Workshop yang dilakukan terhadap 25 peserta menunjukan kenaikan nilai rata-rata pengetahuan dan pemahaman terhadap metode ini senilai 2,12   diperoleh dari selisih antara nilai rata-rata pre test sebesar  6,08 menjadi  8,20 pada post test-nya. Dengan kenaikan ini, diharapkan peserta akan lebih memahami cara budidaya hidroponik dan lebih memasifkan bercocok tanam dengan teknik ini di tempat tinggalnya masing-masing. Sehingga efek jangka panjang, nutrisi pangan keluarga terpenuhi guna menangkal COVID-19 yang sampai saat ini belum berakhir

Metode Boosting untuk Kategorisasi Berita Berbahasa Indonesia yang Multi-Label

ABSTRAKSI: Saat ini penggunaan internet telah memicu pertumbuhan dan pertukaran informasi menjadi jauh lebih pesat dibandingkan sebelumnya. Begitu pula dengan volume berita elektronik berbahasa Indonesia. Banyaknya jumlah berita tersebut dapat menyebabkan user mengalami kesulitan dalam mencari berita yang mereka inginkan. Text Categorization merupakan salah satu solusi yang dapat dilakukan, yaitu dengan cara mengelompokan berita kedalam kategori tertentu. Salah satu permasalahan dalam bidang Text Categorization adalah karakteristik data yang mempunyai lebih dari satu label (multi-label). Salah satu metode Text Categorization untuk kasus multi-label adalah BoosTexter. BoosTexter adalah metode Boosting yang didesain khusus untuk kategorisasi teks. Boosting merupakan salah satu Ensemble Method yang menghasilkan classifier dengan akurasi tinggi melalui kombinasi weak hypotheses. Untuk mengevaluasi performansi BoosTexter yang diimplementasikan, digunakan Hamming Loss, One Error, dan Coverage. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa BoosTexter dapat memprediksi semua label aktual dari tiap instance serta menempatkan label actual pada rangking teratas dengan baik. Namun kelemahannya adalah dalam melakukan perangkingan semua label instances. Selain itu, kenaikan iterasi pada BoosTexter tidak mampu memperbaiki error iterasi tapi dapat memperbaiki nilai rata-rata error secara keseluruhan.Kata Kunci : Text Categorization, Multi-Label, Boosting, BoosTexterABSTRACT: Today, internet\u27s using has made the growth and exchanging of informations become higher than before. And as same as with the volume of Indonesian electronic news. Large number of information can causes the users get into trouble in finding information that they want. Text Categorization, which is one of the solution for this problem, which is the task of assigning news to pre-specified categories of news. One of problem in Text Categorization is the characteristic data which have more than one label (multi-label). One of Text Categorization method for multi-label case is BoosTexter. BoosTexter is method which developed from original Boosting and designed for text categorization. Boosting is one of Ensemble Method for creating a highly precise classifier by combining weak hypotheses.For evaluating the performance of implemented BoosTexter, we used Hamming Loss, One Error, and Coverage. The result show that BoosTexter can predict all of instances labels and the top-ranked label was in the set of possible labels. But the weakness of BoosTexter is less rank to all of instances labels. Beside that, BoosTexter can not improve iteration error but it can improve overall error.Keyword: Text Categorization, Multi-Label, Boosting, BoosTexter

PENGGUNAAN MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI HARGA TELUR AYAM RAS DI KOTA BANDUNG

Analisis prediksi merupakan salah satu metode analisis pada data time series untuk mendapatkan informasi di masa depan. Analisis prediksi kini dapat dilakukan oleh machine learning. Pemanfaatan teknologi tersebut sudah diterapkan pada berbagai bidang. Penggunaaan analisis prediksi pada harga komoditas dapat menjadi referensi bagi pemerintah untuk mengendalikan harga di pasar. Harga komoditas ini berpengaruh terhadap inflasi dan tentunya penting untuk diperhatikan. Telur sebagai komoditas makanan yang sederhana dan dikonsumsi semua kalangan menjadi objek utama yang diteliti. Pada penelitian ini peneliti menggunakan ARIMA sebagai metode machine learning prediksi untuk melakukan analisis prediksi. Data diambil dari website resmi kemendagri yang bernama Sistem Pemantauan Pasar dan Kebutuhan Pokok. Setelah data didapatkan kemudian data dilakukan preprocessing dengan mengisi nilai nilai yang hilang. Setelah data lengkap kemudian data dibuat pemodelan ARIMA menggunakan aplikasi KNIME. Terakhir model yang sudah dibuat dievaluasi menggunakan metrik statistic Root Mean Squared Error (RMSE) dan R-square. Model menghasilkan RMSE yang rendah dan R-square yang mendekati satu yang artinya model tersebut memiliki kinerja yang baik. Model kemudian diuji untuk melakukan prediksi 30 hari dari data aktual. Terakhir peneliti memberikan rekomendasi tindakan dan perencanaan pemerintah dalam memanfaatkan model machine learning ini

Combining Deep Belief Networks and Bidirectional Long Short-Term Memory

This paper proposes a new combination of Deep Belief Networks (DBN) and Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) for Sleep Stage Classification. Tests were performed using sleep stages of 25 patients with sleep disorders. The recording comes from electroencephalography (EEG), electromyography (EMG), and electrooculography (EOG) represented in signal form. All three of these signals processed and extracted to produce 28 features. The next stage, DBN Bi-LSTM is applied. The analysis of this combination compared with the DBN, DBN HMM (Hidden Markov Models), and Bi-LSTM. The results obtained that DBN Bi-LSTM is the best based on precision, recall, and F1 score

Feature Extraction Analysis for Hidden Markov Models in Sundanese Speech Recognition

Sundanese language is one of the popular languages in Indonesia. Thus, research in Sundanese language becomes essential to be made. It is the reason this study was being made. The vital parts to get the high accuracy of recognition are feature extraction and classifier. The important goal of this study was to analyze the first one. Three types of feature extraction tested were Linear Predictive Coding (LPC), Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), and Human Factor Cepstral Coefficients (HFCC). The results of the three feature extraction became the input of the classifier. The study applied Hidden Markov Models as its classifier. However, before the classification was done, we need to do the quantization. In this study, it was based on clustering. Each result was compared against the number of clusters and hidden states used. The dataset came from four people who spoke digits from zero to nine as much as 60 times to do this experiments. Finally, it showed that all feature extraction produced the same performance for the corpus used

Subject - specific - frequency - band for motor imagery EEG signal recognition based on common spatial spectral pattern

Over the last decade, processing of biomedical signals using machine learning algorithms has gained widespread attention. Amongst these, one of the most important signals is electroencephalography (EEG) signal that is used to monitor the brain activities. Brain-computer-interface (BCI) has also become a hot topic of research where EEG signals are usually acquired using non-invasive sensors. In this work, we propose a scheme based on common spatial spectral pattern (CSSP) and optimization of temporal filters for improved motor imagery (MI) EEG signal recognition. CSSP is proposed as it improves the spatial resolution while the temporal filter is optimized for each subject as the frequency band which contains most significant information varies amongst different subjects. The proposed scheme is evaluated using two publicly available datasets: BCI competition III dataset IVa and BCI competition IV dataset 1. The proposed scheme obtained promising results and outperformed other state-of-the-art methods. The findings of this work will be beneficial for developing improved BCI systems