Prediksi Penyebaran Kasus Demam Berdarah Berdasarkan Tingkat Keparahan di Provinsi DKI Jakarta Menggunakan Metode Deep Learning

Demam berdarah Dengue atau DBD merupakan penyakit yang berasal dari infeksi salah satu dari empat virus Dengue, penularan terjadi melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus. Nyamuk ini sering ditemukan di daerah tropis dan subtropis. Indonesia, sebagai negara kesatuan yang terletak di Asia Tenggara merupakan negara yang beriklim tropis dimana penyakit DBD sudah menjadi penyakit endemik disetiap daerah, terutama pada daerah yang padat penduduk seperti di Jakarta menjadi habitat oleh berbagai jenis nyamuk Aedes. Untuk menekan terjadinya lonjakan kasus DBD maka diperlukan penanganan yang tepat baik dari masyarakat maupun pemerintah Provinsi DKI Jakarta. Oleh karena itu, tidak dapat dipungkiri pemanfaatan kemajuan teknologi juga dilibatkan seperti memprediksi daerah rawan lonjakan kasus DBD di Provinsi DKI Jakarta dengan menggunakan model Deep Learning ANN. Tujuan dari penggunaan metode ini adalah dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat terhadap daerah rawan peningkatan kasus demam berdarah Dengue guna mendapatkan tindakan preventif yang lebih. Hal ini dapat dilihat dari akurasi hasil prediksi probabilitas Stasiun Meteorologi Kemayoran sebesar 95,24; Stasiun Meteorologi Halim Perdana Kusuma sebesar 84,32; Stasiun Maritim Meteorologi Tanjung Priok sebesar 82,61

Pembuatan Modul Deteksi Objek Manusia Menggunakan Metode YOLO untuk Mobile Robot

Robot mobil saat ini sangat diminati bagi yang baru mulai mempelajari tentang robot. Hal ini karena membuat mobile robot tidak memerlukan kerja fisik yang berat. Pengembangan yang dilakukan oleh beberapa anak bangsa untuk mengembangkan mobile robot ini untuk beberapa fungsi, diantaranya ada robot pengikut garis (Line follower) atau robot pengikut dinding (wall fllower) ataupun pengikut cahaya. Dari pengembangan tersebut hal yang perlu dikembangkan lagi adalah fungsi mobile robot pengikut manusia. Dalam fungsi ini robot mobil harus dapat mengenali objek “Manusia” untuk dapat mengikuti objek (manusia) tersebut. Pada studi ini akan dikembangkan sebuah sistem mobile robot pengikut manusia untuk dapat mengikuti manusia sebagai asisten yang dapat membantu pekerjaan manusia. Dengan sensor kamera serta menggunakan motode YOLO (You Only Look Once), robot mobil akan dapat mengenali objek manusia dan di klasifikasikan fungsinya. Dari hasil klasifikasi ini, diharapkan menghasilkan respon oleh robot mobile dan akan mengaktifkan aktuator pada mobile robot tersebu

Penerapan materi ilmu pengetahuan alam pada serious game sosialisasi mitigasi bencana berbasis model teori aktivitas dan taksonomi bloom

Penelitian ini merupakan kombinasi antara materi hiburan dan pendidikan untuk meningkatkan pemahaman tentang bencana alam, terutama bencana vulkanik. Desain yang diusulkan menggabungkan model Teori Aktivitas dan Taksonomi Bloom. Metode ini dapat menghemat biaya dan waktu. Titik fokus dari penelitian ini adalah materi Ilmu Pengetahuan Alam berdasarkan kurikulum 2013. Penelitian ini adalah langkah pertama untuk mengintegrasikan unsur-unsur pendidikan, hiburan, dan teknologi sebagai media pembelajaran untuk pengurangan risiko bencana. Kemampuan siswa dieksplorasi dengan menerapkan tiga aspek pembelajaran. Hasil tes menunjukkan bahwa kemampuan siswa meningkat 14,2% setelah bermain sepuluh kali dan meningkat menjadi 29,48% setelah siswa bermain 25 kali, dibandingkan dengan skor pretest.  This research is a combination of entertainment and education material to improve an understanding of natural disasters, especially volcanic eruptions. The proposed design combines Bloom's Taxonomy and Activity Theory models. The method reduces cost and time. The focal point of the research is the natural sciences material based on the 2013 curriculum. This research is the first step to integrate the elements of education, entertainment, and technology as a learning media for disaster risk reduction — students' abilities explored by applying three aspects of learning. The test results show that students' abilities are increased by 14.2% after play for ten times and increased to 29.48% after playing for 25 times, compared to the pretest scores

Key Frame Generation to Generate Activity Strip Based on Similarity Calculation

Management of video data is done for several purposes, such as to make the information more meaningful. Research has been conducted to manage the video in terms of detecting activity in a video. There are three stages to generate activity strip: the data source stage (preparation of the frames), the processing stage (analysis of the activity), and the final stage (the collection of key frames). The generation of activity strip is done by calculating the difference of the pixel values of two frames to detect a similarity. In this research, we used SAD (Sum of Absolute Difference) method to calculate the value of the difference of the frame. Similar frames can be grouped in the same cluster. Each cluster is considered as one frame (or multiple frames) to serve as a key frame. The key frames are used for the representation of the activity strip. A collection of activity strip will be arranged sequentially and continuously for the activity generation

Keyframe Selection of Frame Similarity to Generate Scene Segmentation Based on Point Operation

Video segmentation has been done by grouping similar frames according to the threshold. Two-frame similarity calculations have been performed based on several operations on the frame: point operation, spatial operation, geometric operation and arithmatic operation. In this research, similarity calculations have been applied using point operation: frame difference, gamma correction and peak signal to noise ratio. Three-point operation has been performed in accordance with the intensity and pixel frame values. Frame differences have been operated based on the pixel value level. Gamma correction has analyzed pixel values and lighting values. The peak signal to noise ratio (PSNR) has been related to the difference value (noise) between the original frame and the next frame. If the distance difference between the two frames was smaller then the two frames were more similar. If two frames had a higher gamma correction factor, then the correction factor would have an increasingly similar effect on the two frames. If the value of PSNR was greater then the comparison of two frames would be more similar. The combination of the three point operation methods would be able to determine several similar frames incorporated in the same segmen

Deteksi Kedipan dengan Metode CNN dan Percentage of Eyelid Closure (PERCLOS)

Pengembangan teknologi mengenai face detection dan eyes detection melaju sangat pesat, sehingga peneliti berlomba-lomba meneliti metode dan algoritma yang optimal untuk pengaplikasian di kehidupan sehari-hari, mulai dari pengamanan biometrics sampai identifikasi wajah secara au- tomasi. Di tugas akhir ini diusulkan penggunaan metode Convo- lutional Neural Network (CNN) dan Percentage of Eyelid Closure (PERCLOS) pada pendeteksi kedipan mata. Sistem dibangun menggunakan webcam personal computer sebagai kamera dan mendeteksi secara real-time. Sistem dapat mengenali kondisi ketika mata tertutup atau mata terbuka dan menentukan lebar bukaan mata dengan menggunakan Eye Aspect Ratio (EAR) serta dapat mengestimasi skor tatapan dengan menggunakan Percentage of Eyelid Closure (PERCLOS). Sistem dapat menge- nali wajah dari objek bukan wajah dengan jarak pendeteksian optimal antara 40-70 cm. Model hasil training dapat mengk- lasifikasikan kondisi mata terbuka dan mata tertutup dengan menggunakan Convolutional Neural Network dengan arstitektur yang memiliki 3 layer mendapatkan hasil accuracy 98% dan loss 2.05

Deep Learning for Multi-Structured Javanese Gamelan Note Generator

Javanese gamelan, a traditional Indonesian musical style, has several song structures called gendhing. Gendhing (songs) are written in conventional notation and require gamelan musicians to recognize patterns in the structure of each song. Usually, previous research on gendhing focuses on artistic and ethnomusicological perspectives, but this study is to explore the correlation between gendhing as traditional music in Indonesia and deep learning technology that replaces the task of gamelan composers. This research proposes CNN-LSTM to generate notation of ricikan struktural instruments as an accompaniment to Javanese gamelan music compositions based on balungan notation, rhythm, song structure, and gatra information. This proposed method (CNN-LSTM) is compared with LSTM and CNN. The musical data in this study is represented using numerical notation for the main melody in balungan notation. The experimental results showed that the CNN-LSTM model showed better performance compared to the LSTM and CNN models, with accuracy values of 91.9%, 91.5%, and 91.2% for CNN-LSTM, LSTM, and CNN, respectively. And the value of note distance for the Sampak song structure is 4 for the CNN-LSTM model, 8 for the LSTM model, and 12 for the CNN model. The smaller the note distance, the closer it is to the original notation provided by the gamelan composer. This study provides relevance for novice gamelan musicians who are interested in learning karawitan, especially in understanding ricikan struktural music notation and gamelan art in composing musical compositions of a song

Deteksi Pejalan Kaki pada Zebra Cross untuk Peringatan Dini Pengendara Mobil Menggunakan Mask R-CNN

Dewasa ini, fitur keselamatan pada kendaraan roda empat atau mobil sudah sangat berkembang pesat. Hal tersebut terbukti dengan banyaknya produsen mobil yang menerapkan teknologi seat belt, air bag, adaptive cruise control, electronic stability control, autonomous emergency braking, blind spot monitoring dan lain sebagainya. Namun, fitur yang sudah disebutkan diatas dinilai masih kurang ramah bagi pejalan kaki. Terbukti menurut data dari WHO, terdapat 270.000 pejalan kaki meninggal dunia setiap tahun atau sekitar 22% dari seluruh korban meniggal akibat kecelakan di jalan. Berawal dari permasalahan tersebut, penulis akan melakukan penelitian mengenai pendeteksian pejalan kaki pada zebra cross untuk peringatan dini pengendara mobil sebagai topik penelitian. Pada tugas akhir ini, terdapat 3 objek yang akan dideteksi yaitu pejalan kaki, zebra cross dan pengendara motor dengan menggunakan metode Mask R-CNN. Namun, objek utama yang dideteksi adalah pejalan kaki dan zebra cross, sehingga hasil deteksi pengendara motor tidak ditampilkan pada gambar akhir. Hasil terbaik yang didapatkan adalah pada penggunaan ResNet-101 untuk backbone Mask R-CNN dengan skor mAP sebesar 90.476%, mAR sebesar 88.889% serta F1-Score sebesar 87.777%

Rancang Bangun Lingkungan IoT Sistem Pemantauan dan Otomatisasi Rumah Kaca Melalui Saluran BLE dan WiFi

Di era modern revolusi industri 4.0 saat ini, hampir semua teknologi informasi digunakan untuk memudahkan aktivitas manusia. Permasalahan perkebunan saat ini adalah semakin menyempitnya komoditas tanaman yang dapat ditanam akibat cuaca ekstrim dan sempitnya lahan akibat pembangunan perumahan dan industri. Untuk mengatasi masalah ini, telah dikembangkan sistem pemantauan rumah kaca, dengan tujuan meningkatkan produktivitas tanaman. Sebelumnya pengembangan rumah kaca masih terbatas pada satu sensor dan menggunakan protokol HTTP. Oleh karena itu, pada artikel ini dikembangkan sistem monitoring kondisi rumah kaca dengan menyusun beberapa sensor yang kemudian disebut node sensor dan menempatkan node sensor pada titik tertentu. Node sensor kemudian akan mengirimkan datanya ke sink node menggunakan Bluetooth Low Energy. Kemudian data yang telah digabungkan pada sink node tersebut diteruskan oleh sensor node lain ke broker MQTT menggunakan konektivitas WiFi. Data tersebut kemudian akan di subscribe untuk diolah dan disimpan dalam database. Lalu aplikasi website akan menampilkan data pembacaan sensor sesuai dengan yang tersimpan di database. Dalam aplikasi website terdapat fitur untuk menyesuaikan parameter lingkungan rumah kaca. Data dari threshold yang telah diatur selanjutnya dikirimkan ke node aktuaktor. Node aktuaktor bertugas untuk membandingkan data dari pembacaan sensor dan juga data threshold agar dapat menjalankan beberapa aktuaktor sesuai dengan kebutuhannya

Verifikasi Wajah Menggunakan Deep Metric Learning pada Data Wajah dengan Disparitas Umur yang Besar

Penuaan wajah merupakan proses biologi yang kompleks yang ditandai dengan adanya perubahan fisik yang terjadi pada wajah, seperti perubahan warna kulit, adanya bercak hitam, timbulnya kerutan dan sebagainya seiring bertambahnya usia. Penuaan wajah menjadi salah satu faktor penting dalam proses pengenalan wajah atau biasa disebut dengan istilah face recognition. Untuk mengatasi hal ini, dibutuhkan suatu metode pengenalan atau verifikasi wajah yang dapat mengenali individu yang sama dengan perbedaan usia. Di tugas akhir ini digunakan sebuah metode bernama Deep Metric Learning yang menggabungkan Deep Learning dan Metric Learning. Sistem dibangun dengan menggunakan arsitektur Siamese Neural Network yang mengandung dua masukkan citra. Kedua citra ini terdiri dari foto wajah seseorang ketika masih muda (kanak-aknak atau remaja) dan dewasa. Sistem akan melakukan serangkaian proses verifikasi. Pada bagian akhir, kedua citra diprediksi apakah berasal dari individu yang sama atau tidak. Luaran dari sistem ini adalah skor kemiripan (similarity score) yang nantinya ditentukan batasan (threshold) terlebih dahulu agar bisa mendapatkan hasil akhir sebenarnya. Hasil prediksi direpresentasikan sebagai nilai biner, yaitu 0 bernilai salah dan 1 bernilai benar