DC-SAM: DILATED CONVOLUTION AND SPECTRAL ATTENTION MODULE FOR WHEAT SALT STRESS CLASSIFICATION AND INTERPRETATION

Salt stress can impact wheat production significantly and is difficult to be managed when the condition is critical. Hence, detecting such stress whet it is at an early stage is important. This paper proposed a deep learning method called Dilated Convolution and Spectral Attention Module (DC-SAM), which exploits the difference in spectral responses of healthy and stressed wheat. The proposed DC-SAM method consists of two key modules: (i) a dilated convolution module to capture spectral features with large receptive field; (ii) a spectral attention module to adaptively fuse the spectral features based on their interrelationship. As the dilated convolution module has long receptive fields, it can capture short- and long dependency patterns that exist in hyperspectral data. Our experimental results with four datasets show that DC-SAM outperforms existing state-of-the-art methods. Also, the output of the proposed attention module reveals the most discriminative spectral bands for a given wheat stress classification task

Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia dengan Metode Dynamic Time Warping (DTW) menggunakan Kinect 2.0

Bahasa isyarat merupakan media bagi penderita tuna rungu dan tuna wicara untuk saling berkomunikasi. Perkembangan teknologi untuk menerjemahkan bahasa isyarat Indonesia secara real-time bisa bermanfaat bagi komunitas tuna rungu. Pada penelitian sebelumnya, pengenalan bahasa isyarat menggunakan teknologi Kinect sudah berhasil dibuat. Namun dalam prosesnya, fitur bahasa isyarat yang digunakan hanya bahasa isyarat yang bersifat statis saja. Selain itu, terdapat pula penelitian sebelumnya yang menggunakan ekstraksi fitur untuk mengenali bahasa isyarat dinamis saja. Pada penelitian ini, dilakukan bahasa isyarat yang bersifat statis dan dinamis secara dengan metode Dynamic Time Warping (DTW), yang mampu mengenali secara real-time bahasa isyarat Indonesia dari 20 kata dan menerjemahkannya dalam gambar dan teks. Hasil pengujian menunjukkan bahwa persentase nilai akurasi rata-rata yang dihasilkan adalah 93%

Integrasi dan Desain Level Dinamis untuk Konten Edukasi Bahasa Indonesia pada Game RPG Word Lands dengan Term Frequency – Inverse Document Frequency

Game edukasi merupakan salah satu media yang dapat ditawarkan sebagai media pembelajaran alternatif. Dalam pembuatan game edukasi, integrasi konten edukasi berupa soal menjadi bobot dalam game masih menjadi tantangan tersendiri bagi sebagian pengembang game. Game yang dibuat merupakan game RPG dengan desain level yang dinamis menggunakan konten edukasi bahasa Indonesia dengan klasifikasi soal berdasarkan tingkat kognitif, yang menerapkan pembobotan Term Weighting - Inverse Document Frequency serta metode Cosine Similarities. Soal yang telah diklasifikasikan akan digunakan sebagai tolok ukur tingkat kesultian soal. Aplikasi yang dibuat akan dijalankan dalam perangkat bergerak Android. Uji coba yang dilakukan meliputi uji coba fungsionalitas, pengujian level dinamis, performa klasifikasi, serta uji coba pengguna. Dari hasil uji coba diketahui bahwa game dapat menyajikan konten edukasi dengan set soal yang berubah setiap kali permainan, sementara dalam segi akurasi metode pada klasifikasi soal perlu dikembangkan lebih lanjut

Implementasi Artificial Intelligence pada game Defender of Metal City dengan menggunakan Finite State Machine

Game adalah jenis perangkat lunak yang populer dewasa ini. Pada game biasa terdapat Artificial Inteligence (AI) yang mengendalikan pihak komputer sehingga manusia yang bermain dapat merasakan seolah mereka sedang melawan pemain manusia lain saat bermain. Salah satu jenis game yang ada ialah tower defense dimana pemain perlu mempertahankan tower atau markas nya agar tidak dihancurkan oleh pihak lawan. Untuk membuat AI untuk game berjenis tower defense, diperlukan algoritma yang baik untuk mengatur gerakan pasukan lawan.Penelitian ini mengusulkan penerapan AI pada game berjenis tower defense menggunakan rule based Finite State Machine. Setiap pasukan memiliki AI dengan beberapa state, pada saat terjadi suatu kondisi tertentu, maka pasukan akan berpindah dari satu state ke state lainnya berdasarkan rule yang telah ditentukan, hanya ada satu state yang bisa aktif pada suatu waktu. Pada penelitian ini AI akan dibagi menjadi 3 level yaitu easy, medium dan hard. Pengujian dilakukan dengan mempertandingkan antar level AI pada semua kemungkinan tingkat kesulitan, lalu dibuat tabel derajat kemenangan atau winning rate dari AI yang ada.Berdasarkan hasil pengujian Finite State Machine dapat diterapkan pada game berjenis tower defense dengan baik untuk membentuk AI yang kuat

PENGENALAN SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN KOMBINASI FITUR STATIS DAN FITUR DINAMIS LMC BERBASIS L-GCNN

Jumlah karya ilmiah yang dihasilkan oleh akademisi dan peneliti di Indonesia semakin banyak, terutama setelah diterbitkannya surat edaran Dirjen DIKTI tahun 2012 dimana karya ilmiah dijadikan sebagai syarat kelulusan mahasiswa S1, S2 dan S3. Namun demikian, tidak semua karya ilmiah tersebut memiliki kualitas yang baik. Masih banyak karya ilmiah yang belum memenuhi standar baku Ejaan Yang Disempurnakan (EYD). Pada artikel ini, penulis mengembangkan sebuah kakas bantu untuk mendeteksi kesalahan tanda baca pada karya ilmiah, khususnya yang berbahasa Indonesia, sesuai dengan EYD. Aplikasi dirancang agar dapat mendeteksi kesalahan tanda baca pada tulisan karya ilmiah dengan format .doc atau .docx serta dapat menghasilkan keluaran berupa arsip Microsoft Word dengan tambahan hasil telaah pemeriksaan tanda baca yang dibangkitkan secara otomatis. Deteksi kesalahan tanda baca menggunakan metode pencarian kata dengan algoritma BoyerMoore. Aplikasi kakas bantu telah diuji coba dengan hasil rata-rata nilai presisi sistem sebesar 0,6806, recall sebesar 0,969 dan akurasi sistem sebesar 0,9636. Hasil tersebut menunjukkan bahwa aplikasi sudah mampu mendeteksi adanya kesalahan tanda baca meskipun masih ada keterbatasan deteksi karena tidak semua aturan tanda baca dicakup dalam pemeriksaannya

ALPHABET SIGN LANGUAGE RECOGNITION USING LEAP MOTION TECHNOLOGY AND RULE BASED BACKPROPAGATION-GENETIC ALGORITHM NEURAL NETWORK (RBBPGANN)

Sign Language recognition was used to help people with normal hearing communicate effectively with the deaf and hearing-impaired. Based on survey that conducted by Multi-Center Study in Southeast Asia, Indonesia was on the top four position in number of patients with hearing disability (4.6%). Therefore, the existence of Sign Language recognition is important. Some research has been conducted on this field. Many neural network types had been used for recognizing many kinds of sign languages. However, their performance are need to be improved. This work focuses on the ASL (Alphabet Sign Language) in SIBI (Sign System of Indonesian Language) which uses one hand and 26 gestures. Here, thirty four features were extracted by using Leap Motion. Further, a new method, Rule Based-Backpropagation Genetic Al-gorithm Neural Network (RB-BPGANN), was used to recognize these Sign Languages. This method is combination of Rule and Back Propagation Neural Network (BPGANN). Based on experiment this pro-posed application can recognize Sign Language up to 93.8% accuracy. It was very good to recognize large multiclass instance and can be solution of overfitting problem in Neural Network algorithm

An Age Estimation Method to Panoramic Radiographs from Indonesian Individuals

 Dental features can be considered as the best candidate feature for post-mortem identification. If ante-mortem data is unavailable, then forensic experts are needed for reducing the search space by creating post-mortem dental profiling. Age is one of important factors in dental profiling. Manual inspection of dental radiographs suffers from two drawbaks, i.e., intraobserver error and interobserver error. This paper proposed a semi-automatic system for age estimation. There are two phases in developing the proposed system, i.e., the modeling phase and the estimation phase. The modeling phase is the stage for deriving an estimation formula based on known data. In this paper, we use data taken from Javanese people. The estimation phase include the process of defining a Region of Interest (ROI), automatic length computation, and age estimation based on the derived modeling formula. Our experiments showed a promising result, i.e., an average absolute error of 5.2 years, compared to application of the Kvaal method to panoramic radiographs from Turkish individuals that yields a difference of more than 12 years

Platform e-Learning untuk Pembelajaran Pemrograman Web Menggunakan Konsep Progressive Web Apps

Platform e-Learning bisa menjadi alat bantu proses belajar yang efektif, karena peserta didik bisa belajar dengan sendiri dan dari tempat yang tidak terbatas, selama masih ada koneksi internet. Yang sering menjadi kendala adalah ketersediaan platform e-Learning yang stabil dalam koneksi internet yang minim atau kondisi offline. Progressive Web Apps (PWA) adalah konsep pengembangan aplikasi berbasis web yang mencakup penerapan teknologi terbaru dari browser seperti service workers dan app manifest. Konsep PWA dapat memberikan pengalaman terbaik dalam menggunakan suatu aplikasi web walaupun dalam koneksi internet yang minim atau offline sekalipun dengan menggunakan service worker. Service worker sebagai pengatur request dan response pada sebuah aplikasi web dapat dirancang sesuai kebutuhan. Pada tugas akhir ini, pada service worker digunakan strategi caching network first, cache fallback dengan tambahan cache only pada berkas-berkas statis. Strategi ini dipilih untuk menghindari eror token pada kerangka kerja Laravel dan tetap mendapat respons yang cepat ketika sebuah halaman web dibuka. Penerapan konsep PWA khususnya service worker meningkatkan performa platform e-Learning terutama waktu memuat halaman menjadi lebih cepat dan dapat berjalan secara offline

Rancang Bangun Aplikasi Piano Virtual Menggunakan Teknologi Augmented Reality dan Vuforia SDK

Piano yang diketahui berbentuk besar, tidak portabel dan relatif mahal sehingga banyak masyarakat yang memanfaatkan kemajuan teknologi untuk belajar piano melalui teknologi komputer. Telah banyak aplikasi bermain piano yang ada, namun metode yang digunakan kurang menarik. Oleh karena itu, perlu dibuat sebuah aplikasi yang dapat menjadikan piano lebih menarik untuk dimainkan. Salah satu teknologi yang sedang berkembang saat ini adalah teknologi Augmented Reality (AR). AR mampu memberikan pengalaman yang interaktif dengan menampilkan objek 3 dimensi sehingga terlihat nyata kepada pengguna. Untuk mengembangkan tampilan AR, digunakan Library Vuforia SDK. Pengguna juga dapat menyentuh langsung tombol virtual atau Virtual Button yang merupakan fitur bawaan Library Vuforia SDK. Hasil pengujian aplikasi  menunjukkan bahwa aplikasi dapat menampilkan objek piano dengan tampilan AR dan pengguna dapat menyentuh tombol virtual . maka dari itu, aplikasi yang dibangun berhasil memberikan pengalaman baru kepada pengguna dari segi tampilan dan permainan