Ekstraksi Objek Pada Citra Radar FM-CW Dengan Metode DBSCAN

Makalah ini membahas rancang bangun dan implementasi ekstraksi objek pada radar FM-CW untuk mengatasi permasalahan kualitas citra yang ditangkap oleh radar. Teknik clustering density based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) digunakan untuk mengekstraksi objek dari data input. Hasil dari penelitian ini adalah rancang bangun ekstrasi objek dengan nilai minPts sebesar 4 dan nilai eps sebesar 4 sebagai parameter input untuk DBSCAN. Hasil dari rancang bangun ekstraksi objek adalah titik-titik data hasil ekstraksi objek yang lebih sederhana yang mampu mengatasi permasalahan kualitas citra yang ditangkap oleh radar. Selain itu, titik-titik data yang dihasilkan juga memiliki kualitas data yang lebih baik karena teknik clustering DBSCAN memiliki kemampuan untuk memisahkan noise dari data input

Identifikasi Pembicara Menggunakan Algoritme VFI5 dengan MFCC sebagai Pengekstraksi Ciri

Voting Feature Instervals (VFI) 5 memiliki akurasi yang cukup tinggi dalam mengklasifikasikan data berbasis teks dan citra. Berdasarkan hal tersebut dikembangkanlah metode identifikasi pembicara menggunakan algoritme VFI5 dengan Mel Frequency Ceptrum Coefficients (MFCC) sebagai pengekstraksi ciri suara untuk melihat keakuratan algoritme VFI5 dalam mengklasifikasikan data berbasis suara. Jenis identifikasi pembicara pada penelitian ini bersifat tertutup dan bergantung pada text. Pada penelitian ini juga dilakukan percobaan menggunakan suara ber-noise untuk melihat kehandalan VFI5 dalam mengklasifikasikan suara ber-noise. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa metode yang telah dikembangkan ini memiliki akurasi cukup tinggi dengan akurasi tertinggi sebesar 97% untuk data suara tanpa noise.  Selain itu juga diketahui bahwa jumlah data latih yang optimal untuk menghasilkan akurasi yang tinggi adalah 11. Sedangkan untuk suara bernoise dengan SNR sebesar 30 dB, akurasi tertinggi mencapai 81,5 % dan untuk suara bernoise dengan SNR sebesar 20 dB tingkat akurasi tertinggi mencapai 59 %

Identifikasi Pembicara Menggunakan Algoritme VFI5 Dengan MFCC Sebagai Pengekstraksi Ciri

Voting Feature Instervals (VFI) 5 memiliki akurasi yang cukup tinggi dalam mengklasifikasikan data berbasis teks dan citra. Berdasarkan hal tersebut dikembangkanlah metode identifikasi pembicara menggunakan algoritme VFI5 dengan Mel Frequency Ceptrum Coefficients (MFCC) sebagai pengekstraksi ciri suara untuk melihat keakuratan algoritme VFI5 dalam mengklasifikasikan data berbasis suara. Jenis identifikasi pembicara pada penelitian ini bersifat tertutup dan bergantung pada text. Pada penelitian ini juga dilakukan percobaan menggunakan suara ber-noise untuk melihat kehandalan VFI5 dalam mengklasifikasikan suara ber-noise. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa metode yang telah dikembangkan ini memiliki akurasi cukup tinggi dengan akurasi tertinggi sebesar 97% untuk data suara tanpa noise. Selain itu juga diketahui bahwa jumlah data latih yang optimal untuk menghasilkan akurasi yang tinggi adalah 11. Sedangkan untuk suara bernoise dengan SNR sebesar 30 dB, akurasi tertinggi mencapai 81,5 % dan untuk suara bernoise dengan SNR sebesar 20 dB tingkat akurasi tertinggi mencapai 59 %

Deep Convolutional Neural Networks-Based Plants Diseases Detection Using Hybrid Features

With advances in information technology, various ways have been developed to detect diseases in plants, one of which is by using Machine Learning. In machine learning, the choice of features affect the performance significantly. However, most features have limitations for plant diseases detection. For that reason, we propose the use of hybrid features for plant diseases detection in this paper. We append local descriptor and texture features, i.e. linear binary pattern (LBP) to color features. The hybrid features are then used as inputs for deep convolutional neural networks (DCNN) Support and VGG16 classifiers. Our evaluation on Based on our experiments, our proposed features achieved better performances than those of using color features only. Our results also suggest fast convergence of the proposed features as the good performance is achieved at low number of epoch

Student Academic Mark Clustering Analysis and Usability Scoring on Dashboard Development Using K-Means Algorithm and System Usability Scale

Learning activities are one of the processes of delivering information or messages from teachers to students. SMPN 4 Sidoarjo is a State Junior High School (JHS) located in Sidoarjo Regency. During the learning process, the collected academic score data were still not well organized by teachers and school principals in monitoring student learning performance. The score data is from Bahasa Indonesia subject from a teacher with 222 data included at 2019/2020 school year. The method used in student clustering is K-Means. The number of clusters are determined using the elbow method and displayed in graphic form. Clustering result can be used as a reference for teachers in determining study groups and determining the best treatment for each cluster. The best clustering results are proven by validation score using Davies-Bouldin Index, Silhouette Width, and Calinski-Harabasz Index. Three clusters were obtained for each class level of data, while the cluster ranges from two to five for the data for each study group. The dashboard is used in order to visualize the clustering result. Usability testing using System Usability Scale (SUS) has a score value of 87.5, which means that the dashboard can be accepted by SMPN 4 Sidoarjo

Peningkatan Performa Pengelompokan Siswa Berdasarkan Aktivitas Belajar pada Media Pembelajaran Digital Menggunakan Metode Adaptive Moving Self-Organizing Maps

Digitalisasi proses pembelajaran memungkinkan untuk dihasilkannya rekaman terhadap setiap aktivitas siswa selama belajar. Rekaman yang dihasilkan tersebut dapat digunakan untuk mengelompokkan siswa berdasarkan pola dari proses belajar yang dilakukan. Hasil pengelompokkan yang peroleh dapat digunakan untuk melakukan penyesuaian komponen pembelajaran ataupun metode pembelajaran bagi siswa. Salah satu metode pengelompokan yang sering digunakan adalah Self-Organizing Maps (SOM), SOM merupakan metode jaringan syaraf tiruan dengan tujuan untuk mempertahankan topologi data ketika data input multidimensi diubah menjadi data output dengan dimensi yang lebih rendah. Neuron SOM pada dimensi input diperbaharui sepanjang proses pelatihan, sedangkan neuron pada dimensi output tidak mendapatkan pembaruan sama sekali, hal ini menyebabkan struktur neuron yang digunakan pada tahapan inisialisasi akan tetap sama hingga akhir proses pengelompokan. Pada penelitian ini menggunakan metode Adaptive Moving Self-Organizing Maps (AMSOM) yang menggunakan struktur neuron lebih fleksibel, dengan dimungkinkannya terjadi perpindahan, penambahan dan penghapusan dari neuron menggunakan data 12 assignments dari media pembelajaran MONSAKUN. Hasil penelitian menunjukkan terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik antara nilai quantization error dan nilai topographic error dari algoritme AMSOM dengan algoritme SOM. Metode AMSOM menghasilkan rata-rata nilai quantization error 27 kali lebih kecil dan rata-rata nilai topographic error 54 kali lebih kecil dibandingkan dengan metode SOM.AbstractThe digitization of the learning process makes it possible to produce recordings of each student's activity during learning. The resulting record can be used to group students based on the pattern of the learning process. The grouping results can be used to make adjustments to the learning components or learning methods for students. One of the most frequently used clustering methods is Self-Organizing Maps (SOM), SOM is a neural network method to maintain data topology when multidimensional input data is converted into output data with lower dimensions. The SOM neurons in the input dimension are updated throughout the training process, while the neurons in the output dimension do not get updated at all, this causes the neuron structure used in the initialization stage to remain the same until the end of the grouping process. In this study, the Adaptive Moving Self-Organizing Maps (AMSOM) method uses a more flexible neuron structure, allowing for the transfer, addition and deletion of neurons using 12 assignments of data from MONSAKUN learning media. The results showed that there was a statistically significant difference between the quantization error and the topographic error of the AMSOM algorithm and the SOM algorithm. The AMSOM method produces an average quantization error 27 times smaller and an average topographic error 54 times smaller than the SOM method

SPEAKER IDENTIFICATION USING HYBRID MODEL OF PROBABILISTIC NEURAL NETWORK AND FUZZY C-MEANS

A hybrid model of Probabilistic Neural Network and Fuzzy C-Means has been developed. The model has been applied using Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as feature extraction for identification. In addition to the natural voice, the effect of noise has also been taken into account. It has been shown that the model has good accuracy at 96% for voice without noise, 85.5% for voice with noise at the level of signal to noise ratio 30, and 60% for voice with noise at the level of signal to noise ratio 20. It has also been concluded that the clustering procedure using Fuzzy C-Means could improve the accuracy up to 96% for large number of training data

Tea clone classification using deep CNN with residual and densely connections

Klon-klon teh seri Gambung hasil pengembangan merupakan bahan tanaman unggul yang memiliki produksi dan kualitas tinggi untuk meningkatkan produk teh di Indonesia. Perkebunan rakyat biasanya menanam klon-klon tersebut dalam satu area kebun yang sama sehingga sulit memprediksi kualitas produk teh yang dihasilkan. Akan sangat membantu apabila area pada kebun tersebut diidentifikasi berdasarkan jenis klon yang ditanam. Namun, klon teh tersebut memiliki banyak kemiripan sehingga sulit bagi non pakar melakukan identifikasi untuk penyediaan dan penanaman bahan tanam pada perkebunan yang memiliki area sangat luas. Kajian ini mengusulkan sistem identifikasi klon teh berbasis deep CNN dengan menerapkan metode skip connection, yaitu residual connections dan densely connections. Studi menunjukkan bahwa kinerja sistem dipengaruhi oleh pengaturan hyperparameter dan metode penggabungan peta fitur yang diperkenalkan kembali ke lapisan berikutnya melalui koneksi, dimana metode concatenation pada densely connected network dapat mencapai performa yang lebih baik dibandingkan metode penjumlahan pada residual connected networks.Tea clone of Gambung series is a superior variety of tea that has high productivity and quality. Smallholder farmers usually plant these clones in the same areas. However, each clone has different productivity or quality, so it is difficult to predict the production quality in the same area. To uniform the variety of clones in an area, smallholder farmers still need experts to identify each plant because one and other clones share the same visual characteristics. We propose a tea clone identification system using deep CNN with skip connection methods, i.e., residual connections and densely connections, to tackle this problem. Our study shows that the proposed method is affected by the hyperparameter setting and the combining feature maps method. For the combining method, the concatenation method on a densely connected network shows better performance than the summation method on a residual connected network

Cluster-based text mining for extracting drug candidates for the prevention of COVID-19 from the biomedical literature

الملخص: أهداف البحث: جعلت الأزمة الصحية كوفيد-19 التي بدأت في نهاية عام 2019 الباحثين من جميع أنحاء العالم يتسابقون بسرعة لإيجاد حلول فعالة حتى الآن. كثرت الأبحاث ذات الصلة وكان من المحتم أن تكون هناك حاجة إلى نهج آلي للعثور على معلومات مفيدة ، وبالتحديد التنقيب عن النص ، للتغلب على كوفيد-19، لا سيما فيما يتعلق باكتشاف مرشح العلاج. بينما تحاول طرق التنقيب عن النص للعثور على الأدوية المرشحة في الغالب استخراج ارتباطات حيوية من ''بابميد''، إلا أن القليل جدا منها يستخدم أسلوب التجميع. الغرض من البحث هو إثبات فعالية نهجنا في تحديد الأدوية للوقاية من كوفيد-19 من خلال مراجعة الأبحاث وتحليل الكتلة وحسابات إرساء الأدوية وبيانات التجارب السريرية. طريقة البحث: تم إجراء هذا البحث في أربع مراحل رئيسية. أولا، تم تنفيذ مرحلة التنقيب عن النص من خلال إشراك ''بايوبيرت'' للحصول على تمثيل متجه لكل كلمة في الجملة من النصوص. كانت المرحلة التالية هي إنشاء روابط دوائية للأمراض يتم الحصول عليها من المراسلات بين المرض والعقار. بعد ذلك ، جمعت مرحلة التجميع القواعد من خلال تشابه الأمراض من خلال استخدام ''تي إف-آي دي إف'' كميزات لها. أخيرا، تتم معالجة مرحلة استخراج مرشح الدواء من خلال الاستفادة من قواعد بيانات ''بابكيم'' و ''بنك الدواء''. كما استخدمنا حزمة إرساء الأدوية ''أوتودوك فينا'' في برنامج ''بي واي آر إكس'' للتحقق من النتائج. النتائج: أظهر التحليل المقارن الذي تم إجراؤه أن النسبة المئوية للنتائج المستخدمة في التعدين مع العنقودية تفوقت على التعدين دون التجميع في جميع البيئات التجريبية. بالإضافة إلى ذلك ، اقترحنا أن أفضل ثلاثة أدوية / مواد كيميائية نباتية من خلال تحليل الالتحام بالعقاقير قد تكون فعالة في الوقاية من كوفيد-19. الاستنتاجات: تعد الطريقة المقترحة لتعدين النص باستخدام طريقة التجميع واعدة للغاية في اكتشاف الوقاية من الأدوية المرشحة لكوفيد-19 من خلال الأدبيات الطبية الحيوية. Abstract: Objective: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) health crisis that began at the end of 2019 made researchers around the world quickly race to find effective solutions. Related literature exploded and it was inevitable that an automated approach was needed to find useful information, namely text mining, to overcome COVID-19, especially in terms of drug candidate discovery. While text mining methods for finding drug candidates mostly try to extract bioentity associations from PubMed, very few of them mine with a clustering approach. The purpose of this study was to demonstrate the effectiveness of our approach to identify drugs for the prevention of COVID-19 through literature review, cluster analysis, drug docking calculations, and clinical trial data. Methods: This research was conducted in four main stages. First, the text mining stage was carried out by involving Bidirectional Encoder Representations from Transformers for Biomedical to obtain vector representation of each word in the sentence from texts. The next stage generated the disease-drug associations, which were obtained from the correlation between disease and drug. Next, the clustering stage grouped the rules through the similarity of diseases by utilizing Term Frequency-Inverse Document Frequency as its feature. Finally, the drug candidate extraction stage was processed through leveraging PubChem and DrugBank databases. We further used the drug docking package AUTODOCK VINA in PyRx software to verify the results. Results: Comparative analyses showed that the percentage of findings using mining with clustering outperformed mining without clustering in all experimental settings. In addition, we suggest that the top three drugs/phytochemicals by drug docking analysis may be effective in preventing COVID-19. Conclusions: The proposed method for text mining utilizing the clustering method is quite promising in the discovery of drug candidates for the prevention of COVID-19 through the biomedical literature