Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Batik classification using convolutional neural network with data improvements
Authors: Dewa Gede Trika Meranggi, Novanto Yudistira, Yuita Arum Sari
Journal: JOIV: International Journal on Informatics Visualization
Year: 2022
Topics: Deep Learning
Abstract: Batik is one of the Indonesian cultures that UNESCO has recognized. Â Batik has a variety of unique and distinctive patterns that reflect the area of origin of the batik motif. Batik motifs usually have aÂ'core motif'printedÂ repeatedly on the fabric. The entry of digitization makes batik motif designs more diverse and unique. Â However, withÂ so many batik motifs spread on the internet, it is difficult for ordinary people to recognize the types of batik motifs. This makes an automatic classification of batik motifs must continue to be developed. Automation of batik motif classification can be assisted with artificial intelligence. Machine learning and deep learning have producedÂ muchÂ good performance in image recognition. In this study, we use deep learning based onÂ a ConvolutionalÂ Neural Network (CNN) to automate the classification of batik motifs. There are two datasets used in this study. The old dataset comes from a public repositoryÂ with 598Â data withÂ fiveÂ types of motifs. Meanwhile, the newÂ datasetÂ updatesÂ the old dataset by replacing the anomalous data in the old datasetÂ with 621 dataÂ with five types of motifs. TheÂ lereng motif is changed to pisanbali due to the difficulty of obtainingÂ the lerengÂ motif. Each dataset was divided intoÂ threeÂ ways: original, balance patch, and patch. We used ResNet-18 architecture, whichÂ used a pre-trained model to shorten the training time. The best test results were obtained in the new dataset with the patch way of 88.88% Â±0.88, andÂ in the old dataset, the best accuracy was found in the patch way on the test data of 66.14% Â±3.7. The dataÂ augmentationÂ in this study did not significantly …
Analisis Sentimen Twitter menggunakan Metode Naive Bayes dengan Relevance Frequency Feature Selection (Studi Kasus: Opini Masyarakat mengenai Kebijakan New Normal)
Authors: Kresentia Verena Septiana Toy, Yuita Arum Sari, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: COVID-19 pertama kali muncul di Wuhan, Cina dan menyebar ke seluruh dunia. Penyebaran virus tersebut terjadi sangat cepat, termasuk di negara Indonesia. Pemerintah Indonesia berupaya menerapkan kebijakan-kebijakan untuk menekan angka kenaikan kasus COVID-19. Kebijakan yang diterapkan menimbulkan dampak baru pada masyarakat, contohnya penyempitan lapangan pekerjaan, pemutusan hubungan kerja dan dampak lain yang berpengaruh terhadap perekonomian negara. Oleh karena itu, Pemerintah menerapkan kebijakan baru yang disebut New Normal. New Normal menjadi topik perbincangan yang menimbulkan pro kontra di kalangan masyarakat pada media sosial Twitter. Melalui opini masyarakat tersebut, pemerintah dapat mengetahui bagaimana pendapat masyarakat terkait kebijakan New Normal di Indonesia. Opini masyarakat tersebut dapat diklasifikasikan menjadi opini positif, negatif dan netral sehingga memerlukan analisis sentimen. Proses analisis sentimen terdiri dari pre-processing untuk pemrosesan opini, Relevance Frequency Feature Selection untuk mengurangi jumlah fitur, dan klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes. Dataset yang digunakan adalah 300 data opini masyarakat, dengan pembagian data menggunakan k-fold cross validation dengan k= 5. Hasil dari pengujian sebanyak 5 pengujian menggunakan klasifikasi Naive Bayes, diperoleh rata-rata akurasi sebesar 62, 6%, sementara hasil pengujian akurasi klasifikasi dengan penambahan RFFS diperoleh rata-rata akurasi sebesar 65, 3%.
Analisis Sentimen Terhadap Rating dan Ulasan Film dengan menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dengan Fitur Lexicon-Based
Authors: Nadhif Sanggara Fathullah, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Film adalah sebuah karya seni yang banyak digemari di era sekarang. Jenis film sangat beragam dan setiap jenis film memiliki penggemarnya sendiri. Setiap penggemar memiliki penilaian terhadap film yang mereka sukai. Rating menjadi penilaian terhadap suatu film dengan skala tertentu. Selain itu, ulasan menjadi penjabaran penilaian penggemar terhadap film. Aspek penilaian yang terdapat dalam ulasan antara lain penyampaian cerita, teknik pengambilan gambar, lakon pemerannya, efek visual dan lain sebagainya. Dalam ulasan sendiri terdapat kritik atau komentar yang berisikan sentimen terhadap film tersebut. Analisis sentimen dapat membantu penggemar film untuk melihat sentimen yang dimiliki suatu film tergolong ke dalam kelompok sentimen positif atau negatif. Dalam proses analisis sentimen dapat menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes dengan fitur Lexicon-Based. Pada proses klasifikasinya akan diperhitungkan kemunculan kata-kata yang memiliki muatan sentimen dalam ulasan serta memperhitungkan probabilitas nilai rating terhadap kelas sentimen positif atau negatif. Berdasarkan hasil pengujian, nilai akurasi, precision, dan recall dengan pemilihan fitur berupa penghapusan stopword mendapatkan hasil masing-masing 0, 9, 0, 9, dan 0, 9, sedangkan nilai akurasi, precision, dan recall dengan pemilihan fitur berupa Lexicon-Based memiliki hasil masing-masing 1, 1, dan 1.
Indonesian traditional food image identification using random forest classifier based on color and texture features
Authors: Yuita Arum Sari, Fitri Utaminingrum, Sigit Adinugroho, Ratih Kartika Dewi, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika, Siti Mutrofin, Abidatul Izzah
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Image Processing
Abstract: Indonesia has various cultures and consequently, it also has huge selection of traditional foods. Since there is new style of people of sharing food images in several social media before eating nowadays, people also have benefit to explore more information, such as recommendation place to eat particular food. When people travel to one place to another place they also have an intention to enjoy the local food, but some of them may not acknowledge the name of traditional food, especially for those who is not a residence in that place. By spreading images to others, it can help other people finding recommended food when visiting the same place. One way to tackle this problem is by identifying food images automatically. In this paper, we propose a new method for recognizing traditional foods in Indonesia. There are 382 images taken using smartphone camera, consisting of 33 classes as training set and 33 images …
Automatic food leftover estimation in tray box using image segmentation
Authors: Yuita Arum Sari, Ratih Kartika Dewi, Jaya Mahar Maligan, Anindya Sasri Ananta, Sigit Adinugroho
Year: 2019
Topics: Image Processing
Abstract: Nutritional food is the most important aspect for people to fulfil their daily needs, but nowadays, the change of lifestyle can affect the style of food consumption, for instance leaving food when they take a meal. Besides, food leftover causes loss of consumed nutrients. We took an observation in a canteen in Faculty of Agricultural Technology in University of Brawijaya produces lost of food about 1,142.5 gram per day. To prevent the amount of food waste, this paper proposes an early stage framework to create an automatic leftover estimation method using image segmentation based on color channel. So that, we can optimize of the amount of food served and avoid loss food nutritions hereinafter. We experimented in two types of background of tray box: black and gray, then an automatic cropping process based on each sub area of tray box is implemented. Each part of them contains an item of food, so we detect the …
Klasifikasi Hate Speech Berbahasa Indonesia di Twitter Menggunakan Naive Bayes dan Seleksi Fitur Information Gain dengan Normalisasi Kata
Authors: Ivan Ivan, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Hate speech atau ujaran kebencian adalah suatu bentuk ekspresi yang dilakukan untuk menyebarkan rasa kebencian dan melakukan tindakan kekerasan serta diskriminasi terhadap seseorang atau sekelompok orang karena berbagai alasan. Kasus hate speech sangat sering kita jumpai di media sosial, salah satunya di Twitter. Tujuan yang ingin dicapai adalah untuk membuat sistem yang bisa mengklasifikasikan sebuah tweet pada Twitter ke dalam kelas hate speech (HS) ataupun kelas non hate speech (NONHS). Metode yang digunakan adalah Naive Bayes dan seleksi fitur Information Gain dengan normalisasi kata. Normalisasi kata digunakan untuk mengatasi permasalahan pada Twitter seperti banyaknya penyingkatan kata, penggunaan bahasa gaul, kesalahan eja, dan penggunaan bahasa yang tidak sesuai dengan standar yang ada. Normalisasi kata yang digunakan berasal dari Pujangga Indonesian Natural Language Processing REST API. Data yang digunakan berjumlah 250 data tweet hate speech berbahasa Indonesia dengan perbandingan 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Threshold yang digunakan sebesar 20%, 40%, 60%, 80%, dan 90%. Threshold adalah ambang batas yang ditentukan untuk menyimpan kumpulan term atau kumpulan suatu kata dengan tujuan untuk menyeleksi suatu kata yang memiliki nilai tinggi pada seleksi fitur Information Gain. Hasil akurasi terbaik diperoleh dengan menggunakan normalisasi kata pada tahap pre-processing dan menggunakan seleksi fitur Information Gain dengan threshold 80%. Hasil akurasi terbaik adalah sebesar 98%, nilai precision sebesar 100%, nilai recall …
Measuring food volume from RGB-Depth image with point cloud conversion method using geometrical approach and robust ellipsoid fitting algorithm
Authors: Yuita Arum Sari, Akio Gofuku
Journal: Journal of Food Engineering
Year: 2023
Topics: Image Processing; Computer Vision
Abstract: Volume measurement is an essential feature for food analysis and recognition systems to estimate nutritional intake from patients. Understanding the volume of consumed food is one approach for calculating how much food is consumed. This research provides a novel method for estimating food volume from RGB-Depth images using a combined point cloud conversion method and fitting points into ellipsoids using a geometrical approach. Point cloud segmentation is also utilized to separate the main object from the background. After the point cloud is downsampled, it is converted into real-world coordinates using the conversion method. The volume prediction is generated via numerical approaches, that is fitting to an ellipsoid using the least square approach. The objects in this study were tomatoes, oranges, kiwis, lemons, and potatoes, which were examined through multiple experiments. The evaluation results …
Pengaruh Model Pembelajaran Problem Based Learning terhadap Sikap Mandiri dan Kemampuan Komunikasi Matematika Siswa Kelas V SD Negeri Bakalrejo 1
Authors: Erika Muninggar Safitri, Yunita Sari, Rida Fironika Kusuma Dewi
Journal: Square: Journal of Mathematics and Mathematics Education
Year: 2019
Topics: Education
Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui:(1) apakah ada pengaruh model pembelajaran problem based learning terhadap sikap mandiri siswa kelas V SD Negeri Bakalrejo 1;(2) Aapakah ada pengaruh model pembelajaran problem based learning terhadap kemampuan komunikasi matematika siswa kelas V SD Negeri Bakalrejo 1; dan (3) apakah ada pengaruh model pembelajaran problem based learning terhadap sikap mandiri dan kemampuan komunikasi matematika siswa kelas V SD Negeri Bakalrejo 1. Jenis penelitian yang digunakan yaitu nonequivalent control group design. Hasil perhitungan hipotesis I menggunakan rumus independent sample t test nilai perhitungan menggunakan SPSS 16 dengan nilai signifikansi pada kolom sig.(2-tailed) sebesar 0,000 yang berarti model problem based learning berpengruh terhadap sikap mandiri siswa. Hipotesis II menggunakan rumus independent sample t test nilai perhitungan menggunakan SPSS 16 dengan nilai signifikansi pada kolom sig.(2-tailed) sebesar 0,000 berarti ada pengaruh model pembelajaran problem based learning terhadap kemampuan komunikasi matematika siswa. Hasil perhitungan hipotesis III menggunakan uji manova menunjukkan bahwa hasil analisis untuk Pillai's Trace, Wilks' Lambda, Hotelling's Trace, Roy's Largest Root semuanya menunjukkan nilai sebesar 0,000 karena signifikansi kurang dari 0, 05 berarti ada pengaruh model pembelajaran problem based learning terhadap sikap mandiri dan kemampuan komunikasi matematika siswa siswa kelas V SD Negeri Bakalrejo 1.
Model of improving tourism industry performance through innovation capability
Authors: Yunita Sari, Mahrinasari Mahrinasari, Ayi Ahadiat, Marselina Marselina
Journal: Journal of Environmental Management & Tourism
Year: 2019
Topics: Business; Innovation
Abstract: The capability of innovation is an important factor for the economic performance of tourism companies,(Martínez-Román et al. 2015). This study aims to examine the influence of innovation capabilities on product innovation and process innovation and then these results influence marketing performance. The design of the research is explanatory research with a quantitative approach. The population of this research is 168 starred hotels in southern Sumatra, the data used are primary data. Processing data used a structural equation model. The conclusion of this study shows that the capability of innovation influences product innovation and process innovation, which in turn influences marketing performance.
Analisis Sentimen terhadap Kebijakan Kuliah Daring Selama Pandemi Menggunakan Pendekatan Lexicon Based Features dan Support Vector Machine
Authors: Natasya Eldha Oktaviana, Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Adanya virus baru yaitu COVID-19 atau SARS-CoV-2 yang berasal dari Wuhan, China pada awal tahun 2020 telah menggemparkan seluruh warga dunia salah satunya Indonesia dan memiliki tingkat penularan yang tinggi. Sehingga untuk meminimalisir penyebaran COVID-19, pemerintah Indonesia menetapkan salah satu kebijakan dalam dunia pendidikan yaitu pembelajaran/perkuliah online. Kebijakan tersebut mengakibatkan seluruh penyebaran informasi berubah menjadi online dan memberikan dampak yang luas bagi keberlanjutan pendidikan di Indonesia. Hal tersebut menimbulkan kontroversi pada kalangan masyarakat dan banyak yang akhirnya beropini pada media sosial, salah satunya Twitter. Analisis sentimen berguna untuk mengetahui ketepatan komputasi sistem dalam mengenali pembicaraan pada Twitter mengenai kebijakan pembelajaran online cenderung bersentimen negatif atau positif …
Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Citra Makanan Khas Indonesia
Authors: Muhammad Dandi Darojat
Year: 2021
Topics: Deep Learning
Abstract: "Hampir seluruh negara di dunia memiliki makanan khasnya masing-masing, tidak terkecuali Indonesia. Melalui makanan tradisional, Indonesia bisa lebih dikenal oleh dunia. Selain dapat menarik turis lebih banyak, hal tersebut tentu sangat berpengaruh pada kepopuleran Indonesia dimata dunia dan bahkan mungkin dapat mempengaruhi pendapatan negara seiring dengan dikenalnya Indonesia oleh dunia. Namun disamping itu, pada beberapa kasus makanan khas Indonesia masih sulit diidentifikasi. Dari permasalahan tersebut, dapat disimpulkan bahwa diperlukan sebuah model untuk mengklasifikasikan makanan tradisional khas Indonesia. Metode yang dinilai paling relevan dan sesuai dengan permasalahan klasifikasi dengan jumlah kelas yang banyak adalah metode Convolutional Neural Network (CNN). Jenis citra makanan khas Indonesia yang digunakan terdiri dari sembilan jenis, yaitu rendang, nasi goreng, sate, gado-gado, pempek, kerak telor, nasi kuning, soto, dan gudeg dengan total 990 citra; 900 citra untuk proses pelatihan dan 90 citra untuk proses pengujian. Pengujian dilakukan sebanyak 8 kali dengan kondisi yang berbeda terhadap 27 model dengan arsitektur berbeda. Terdapat dua model yang memiliki performa terbaik, yaitu model 14 pada pengujian 5 dan model 19 pada pengujian 6, dengan kelebihan masing-masing. Model 19 pengujian 6 yang memiliki arsitektur 4 lapisan konvolusi dan 2 lapisan fully-connected, unggul dalam nilai rata-rata recall yaitu 0,5294 dan terdapat satu jenis yang sempurna diklasifikasikan yaitu kerak telor. Sedangkan model 14 pengujian 5 dengan arsitektur 3 lapisan konvolusi dan 2 …
Segmentasi Citra Kue Tradisional menggunakan Otsu Thresholding pada Ruang Warna CIE LAB
Authors: Putri Harnis, Yuita Arum Sari, Muh Arif Rahman
Journal: Jurnal pengembangan teknologi informasi dan ilmu komputer
Year: 2019
Topics: Image Processing; Computer Vision
Abstract: Kue tradisional merupakan salah satu produk budaya yang pantas diperlakukan setara seperti aset budaya lainnya, diantaranya dengan cara mengakuinya dan melestarikan keberadaanya. Salah satu cara adalah dengan memperkenalkan kembali makanan tradisional melalui teknologi pengolahan citra digital. Mengambil suatu citra memungkinkan kita untuk mendapatkan informasi yang terkandung didalamnya. Segmentasi citra merupakan teknik yang dikembangkan untuk mengekstraksi informasi yang terkandung didalam citra yang kemudian dapat digunakan sebagai sumber referensi. Penelitian ini mengusulkan penerapan segmentasi citra pada citra kue tradisional menggunakan metode otsu thresholding dengan menggunakan ruang warna CIE LAB sebagai ektraksi fitur warnanya. Citra RGB digunakan sebagai citra awal yang kemudian diubah menjadi citra LAB, masing-masing channel LAB kemudian diubah menjadi citra otsu. Citra hasil otsu thresholding kemudian akan dibandingkan hasilnya dengan citra ground truth. Hasil penelitian menunjukkan nilai pengujian pada citra groundtruth memiliki pengaruh yang berbeda-beda pada warna tertentu di tiap channelnya. Dari ketiga channel yang diuji, channel A memiliki nilai akurasi yang paling tinggi sebesar 89, 65% begitu juga pada nilai spesificity dan sensitivitynya sebesar 87,825 dan 95,818%. Hal ini menunjukkan bahwa channel A adalah channel yang dapat dipakai pada objek yang umum untuk dilakukan segmentasi dengan hasil yang baik dari channel L dan B..
Seleksi Fitur Gain Ratio pada Analisis Sentimen Kebijakan Pemerintah Mengenai Pembelajaran Jarak Jauh dengan K-Nearest Neighbor
Authors: Galuh Fadillah Grandis, Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Feature Selection
Abstract: Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ) merupakan kebijakan yang dikeluarkan oleh Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud) melalui Surat Edaran Nomor 15 Tahun 2020 tentang Pedoman Penyelenggaraan Belajar Dari Rumah Dalam Masa Darurat Penyebaran COVID-19. Surat Edaran ini diberlakukan selama darurat COVID-19 yang bertujuan untuk memenuhi hak dari peserta didik dalam mendapatkan layanan pendidikan, dan juga mencegah penyebaran yang meluas terhadap COVID-19. Setelah kebijakan ini dikeluarkan, berbagai macam tanggapan ataupun opini dari masyarakat mulai berkomentar terhadap kebijakan yang dikeluarkan ini pada media sosial khususnya Twitter. Hal tersebut bisa berupa opini yang positif ataupun opini negatif sehingga diperlukan analisis sentimen untuk melihat apakah kebijakan ini mendapat banyak tanggapan positif atau negatif. Analisis sentimen merupakana proses untuk mendapatkan informasi mengenai sentimen yang ada pada setiap opini. Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) yang bertujuan untuk mencari hasil atau nilai dari dokumen terdekat. Selain itu, penggunaan seleksi fitur untuk mengurangi kata yang tidak relevan akan dipakai menggunakan Gain Ratio. Hasilnya adalah penggunaan Gain Ratio dengan nilai threshold median memiliki nilai dari f-measure paling tinggi yaitu 0, 74 pada k= 11 dengan pengujian pada fold ke-2 dan k= 90 dengan pengujian fold ke-1. Hasil dari penggunaan Gain Ratio pada setiap fold memiliki nilai f-measure yang stabil dibandingkan dengan penggunaan Information Gain.
Pengaruh bauran pemasaran dan orientasi pasar terhadap keunggulan bersaing pada usaha waralaba di Kabupaten Oku
Authors: Yunita Sari, Angga Wibowo Gultom
Journal: Jurnal Akuntansi, Keuangan dan Manajemen
Year: 2019
Topics: Marketing; Business
Abstract: Purpose: This study aims to examine the effect of marketing mix (products, pries, distribution channels, promotions) and market orientation on competitive advantage of franchising (Alfamart and Indomaret) in Ogan Komering Ulu Regency. Research methodology: This study was survey research with a quantitative approach. The populations in this study were the Alfamart and Indomaret franchise businesses in OKU Regency. The analytical method used was multiple regression. Results: This study indicates that product, price, promotion, and market orientation variables have a positive and significant effect on the competitive advantage of franchising in OKU Regency, while the distribution channel variables have an insignificant effect Limitations: This research focuses on product, price, distribution channels, promotion and market orientation as independent variables; and the competitive advantage as dependent variable. Contribution: This research explains the competitive strategies that a business must have and also the implications of marketing management theory.
Perbandingan Pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency dan Term Frequency-Relevance Frequency terhadap Fitur N-Gram pada Analisis Sentimen
Authors: Randy Ramadhan, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Text Mining
Abstract: Analisis sentimen merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengekstrak sentimen dalam kalimat berdasarkan isinya. Analisis sentimen merupakan salah satu metode dalam text mining yang menggunakan proses text preprocessing yang setelahnya terdapat suatu proses yaitu pembobotan kata. Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) merupakan metode pembobotan kata yang paling populer dari kategori unsupervised term weighting yang dilansir tidak cocok untuk melakukan pengelompokan teks. Term Frequency-Relevance Frequency (TF-RF) merupakan metode penggabungan antara TF dan RF dengan tujuan untuk mendapatkan performansi yang lebih baik, metode ini berfokus pada seluruh dokumen yang mengandung term atau tidak mengandung term. Twitter merupakan tempat untuk masyarakat mencurahkan isi pikiran tentang pandemi yang dialami. Ulasan tentang hal karyawan dirumahkan pada Twitter perlu diklasifikasikan menjadi ulasan positif, negatif, dan netral, yang berguna untuk menjadi pertimbangan perusahaan dan pemerintah untuk melakukan keputusan dalam kebijakan PSBB. Terdapat beberapa tahap penelitian ini yaitu preprocessing untuk pemrosesan dokumen, dan menggunakan fitur unigram dan bigram serta pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF dan TF-RF lalu dalam pengklasifikasian menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor. Data yang digunakan sebanyak 246 data latih dan 90 data uji. Hasil terbaik dari perbandingan evaluasi yang didapatkan adalah dengan menggunakan pembobotan kata TF. RF dengan fitur unigram pada klasifikasi KNN dengan …
Comparison of image thresholding and clustering segmentation methods for understanding nutritional content of food images
Authors: Yuita Arum Sari, Vriza Wahyu Saputra, Andini Agustina, Yudi Arimba Wani, Yusuf Gladiensyah Bihanda
Year: 2020
Topics: Image Processing; Computer Vision
Abstract: In a hospital, nutritionists and dietitians have to pay attention to how much food consumed by patients since it can affect the nutritional intake they get if patients leftover their meals. Usually, measuring leftover food is done by using the optical measurement, and it may have different prediction values as well when different observers evaluate leftover food. We propose an automatic estimation of the nutritional content of food by focusing on image segmentation from food images. Two algorithms are proposed: image thresholding and K-means++ clustering using HSV color transformation. The result evaluation function shows that image segmentation providing with two-steps thresholding can achieve better rather than using K-means++, with the number of accuracies is 95% and 53.44%, respectively. It concludes that by utilizing the improved image thresholding method, it is robust to identify the food area images that …
Facial expression recognition using residual convnet with image augmentations
Authors: Fadhil Yusuf Rahadika, Novanto Yudistira, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi
Year: 2021
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: During the COVID-19 pandemic, many offline activities are turned into online activities via video meetings to prevent the spread of the COVID 19 virus. In the online video meeting, some micro-interactions are missing when compared to direct social interactions. The use of machines to assist facial expression recognition in online video meetings is expected to increase understanding of the interactions among users. Many studies have shown that CNN-based neural networks are quite effective and accurate in image classification. In this study, some open facial expression datasets were used to train CNN-based neural networks with a total number of training data of 342,497 images. This study gets the best results using ResNet-50 architecture with Mish activation function and Accuracy Booster Plus block. This architecture is trained using the Ranger and Gradient Centralization optimization method for 60000 steps with a batch size of 256. The best results from the training result in accuracy of AffectNet validation data of 0.5972, FERPlus validation data of 0.8636, FERPlus test data of 0.8488, and RAF-DB test data of 0.8879. From this study, the proposed method outperformed plain ResNet in all test scenarios without transfer learning, and there is a potential for better performance with the pre-training model. The code is available at https://github. com/yusufrahadika-facial-expressions-essay.
Analisis Sentimen menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier terhadap Review Produk Perawatan Kulit Wajah menggunakan Seleksi Fitur N-gram dan Document Frequency Thresholding
Authors: Sinta Kusuma Wardani, Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Pengaruh budaya dan gaya hidup yang semakin berkembang ini membuat masyarakat lebih memperhatikan penampilannya. Salah satu faktor yang mempengaruhi penampilan adalah kondisi kulit wajah seseorang. Masing-masing produk yang digunakan konsumen memiliki reaksi yang berbeda-beda antar satu konsumen dengan konsumen lainnya sehingga membuat banyak konsumen melakukan review terhadap produk yang digunakan. Review yang diberikan oleh konsumen dapat digunakan untuk mengukur kualitas dari sebuah produk kecantikan. Namun banyaknya review yang diberikan membuat pengelompokan review tidak dapat dilakukan secara manual dan harus dilakukan otomatisasi analisis sentimen untuk mengelompokkan review tersebut dalam beberapa kategori. Salah satu algoritme untuk melakukan klasifikasi analisis sentimen, yaitu menggunakan metode Naive Bayes Classifier di mana merupakan metode sederhana yang memiliki performa yang cepat dalam melatih data, mudah dalam implementasinya, serta memiliki efektifitas yang tinggi. Dalam proses klasifikasi akan digunakan seleksi fitur menggunakan algoritme N-gram dan DF-Thresholding untuk mengurangi dimensi fitur pada data. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui pengaruh penggunaan algoritme DF-Thresholding pada tingkat akurasi algoritme Naive Bayes Classifier menggunakan metode N-gram. Hasil penelitian menunjukkan adanya pengurangan fitur sebanyak 16.312 fitur menjadi 43 fitur dengan nilai akurasi tertinggi pada kombinasi unigram dan bigram, yaitu sebesar 49%, precision sebesar 0, 23, recall sebesar 0, 26 serta f-measure …
Seleksi Fitur Information Gain untuk Klasifikasi Informasi Tempat Tinggal di Kota Malang Berdasarkan Tweet Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Pembobotan TF-IDF-CF
Authors: Ahmad Efriza Irsad, Yuita Arum Sari, M Ali Fauzi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Kota Malang merupakan kota yang memiliki peningkatan jumlah penduduk yang bisa dibilang cukup pesat, yaitu sekitar 50 ribu jiwa dalam jangka waktu 5 tahun. Salah satu penyebabnya dikarenakan kota Malang merupakan salah satu kota pendidikan karena di kota ini terdapat banyak perguruan tinggi yang cukup banyak dan bisa dibilang cukup populer, seperti Universitas Brawijaya (UB), Universitas Islam Malang (Unisma), dll. Hal ini membuat banyak pendatang dari luar daerah kota Malang berkuliah di kota Malang, ada beberapa hal yang mungkin menjadi alasan pendatang memilih kota Malang, salah satunya karena kota Malang memiliki universitas dengan kualitas yang bisa dibilang salah satu yang terbaik di Inonesia. Ketika menjadi seorang migran tentu yang dibutuhkan adalah tempat tinggal dalam jangka waktu yang panjang, karena itu para pendatang tadi tentu memerlukan informasi tempat tinggal berupa kost atau kontrakan untuk ditinggali, informasi tentang tempat tinggal ini dapat kita dapatkan melalui media sosial seperti Twitter, namun di Twitter masih belum ada pengelompokkan mengenai informasi-informasi seperti ini. Melihat masalah ini maka digunakan teknik klasifikasi untuk mengelompokkan informasi berupa tempat tinggal yang ada di kota Malang. Pada penelitian ini digunakan metode Naive Bayes sebagai metode pengklasifikasian dan metode Information Gain untuk menyeleksi fitur yang digunakan. Sebelum masuk kedalam proses pengklasifikasian dilakukan pembobotan terlebih dahulu menggunakan metode TF-IDF-CF. Data yang digunakan sebagai data latih sebanyak 150 data, sedangkan 60 data …
Convolutional neural network with transfer learning for classification of food types in tray box images
Authors: Gustavo Thiodorus, Yuita Arum Sari, Novanto Yudistira
Year: 2021
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: ∗ Food is one of the primary needs that cannot be separated from people’s lives. The various food types tend to increase every day, directly proportional to the human need for food increases as well. However, the lack of knowledge of the diversity of types of food is still common. It will cause nutrition and food problems for the community. Therefore, artificial intelligence with image processing techniques and computer vision that can recognize types of food can help people recognize various types of food. So, in this study, an image processing technique based on an artificial neural network, namely a Convolutional Neural Network (CNN) with transfer learning methods is used to classify the types of food in the tray box images. The use of the transfer learning method aims to overcome the problem of lack of training data for food images by utilizing the weights from the training model using the ImageNet dataset so that …
Improving the elementary leftover food estimation algorithm by using clustering image segmentation in nutrition intake problem
Authors: Yuita Arum Sari, Jaya Mahar Maligan, Andriko Fajar Prakoso
Year: 2020
Topics: Image Processing; Computer Vision
Abstract: In the previous research, we created a prototype named Smart Nutrition Box (SNB), which has several features to predict the leftover nutritional content of foods placed at the tray box. However, it has a drawback when recognizing the area of food in the compartment of the tray box by image segmentation. So, in this paper, we propose clustering-based image segmentation to reduce an error of counting the pixel-wised of the food area in the compartment of the tray box. The result shows that the cluster image segmentation achieves a higher 95.86% of reducing error than image thresholding segmentation algorithm in Elementary Leftover Food Estimation (EFLE), which can be seen from the comparison of RMSE value that declined from 158.49 to 6.56. It concludes that this proposed algorithm is sufficient to be applied to the nutrition intake problem.
Temu kembali citra makanan menggunakan color histogram dan local binary pattern
Authors: Chindy Putri Beauty, Yuita Arum Sari, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Processing; Computer Vision
Abstract: Di era yang semakin maju, teknologi semakin memudahkan manusia. Salah satunya adalah kemudahan dalam pencarian makanan di internet. Namun, secara umum pencarian yang tersedia menggunakan kueri teks dengan nama file citra, pencarian dilakukan dengan pendekatan yang berbasis tekstual. Hal ini akan sulit jika dilakukan untuk citra dengan skala besar. Pencarian citra menggunakan isi visual citra atau disebut dengan sistem temu kembali citra berdasarkan isi atau Content Based Image Retrieval (CBIR) dapat dijadikan sebagai salah satu solusi. Citra makanan mempunyai tekstur dan warna yang beragam. Metode untuk ekstraksi fitur tekstur dan warna pada penelitian ini menggunakan Local Binary Pattern dan Color Histogram. Data citra penelitian ini berjumlah 444 yang terdiri 413 data latih dan 31 data uji. Dengan fitur warna dan tekstur yang telah diektraksi dilakukan perhitungan jarak menggunakan jarak Euclidean. Pengujian dilakukan yaitu dengan menghitung Mean Average Precision (MAP). Nilai MAP paling baik diperoleh pada n= 2 yaitu sebesar 0, 919354 dimana n merupakan dokumen teratas yang ditampilkan. Pada pengujian pembandingan fitur, penggunaan fitur warna saja memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan penggunaan fitur tekstur saja atau kedua fitur.
Food image retrieval with gray level co-occurrence matrix texture feature and cie l* a* b* color moments feature
Authors: Ahmad Fauzi Ahsani, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Year: 2019
Topics: Image Processing; Computer Vision
Abstract: Food recognition and finding its recipe sometime is becoming challenging in everyday life, especially those who work in cuisine field. Most people usually try to find the food recipe using search engine or specially-designed recipe website by typing the query in the form of text. The problem is, text query cannot be used to accommodate the need of the user when they try to find the food and its recipe using the food image. Hence, a specialized content-based image retrieval is needed for food finding. This paper proposes food image retrieval that later can be matched with its associated recipe. The features used in this food image retrieval is texture and color moments features. Texture feature used in this research is Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) while CIE L*a*b color moment is used in color feature extraction. From the initial ranked result, using small dataset consists of 1303 training data and 31 test data …
Analisis sentimen impor beras 2018 pada Twitter menggunakan metode support vector machine dan pembobotan jumlah retweet
Authors: Renaza Afidianti Nandini, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Media sosial Twitter merupakan salah satu basis data real time terbesar dan sangat berguna untuk mengetahui persepsi masyarakat di Indonesia. Permasalahan polemik impor beras pada tweet Twitter menjadi hal yang penting untuk dikaji sebagai pemrosesan teks. Pada penelitian ini membahas analisis sentimen pada Twitter impor beras 2018 menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan Pembobotan Jumlah Retweet. Penggunaan fitur pembobotan jumlah retweet menggunakan perbandingan nilai konstanta (Î±dan Î²) tertentu sebanyak 11 kali untuk memperoleh hasil analisis kelas positif dan negatif. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 318 data yang terdiri dari dua jenis data yaitu data latih dan data uji dengan perbandingan 70% data latih dan 30% data uji. Dari hasil pengujian akurasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine tanpa pembobotan jumlah retweet sebesar 50, 00%, precision sebesar 49, 46%, recall sebesar 97, 87%, dan f-measure sebesar 65, 71%. Hasil pengujian akurasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine dengan pembobotan jumlah retweet sebesar 50, 00%, precision sebesar 49, 46%, recall sebesar 01, 00% dan f-measure sebesar 65, 73%. Dapat disimpulkan bahwa penggunaan fitur pembobotan jumlah retweet dapat memberikan hasil yang cukup optimal dan mampu melakukan klasifikasi dalam analisis sentimen.
Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan Algoritme Learning Vector Quantization Berdasarkan Ekstraksi Fitur Color Histogram dan Gray Level Co-occurrence Matrix
Authors: Sarah Yuli Evangelista Simarmata, Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Processing; Computer Vision
Abstract: Banyak foto makanan yang tersebar di media sosial namun terkadang kita lupa bahkan tidak mengetahui nama makanan tersebut. Kemampuan manusia untuk mengenali dan mengidentifikasi juga subjektif terhadap pengaruh eksternal, seperti kelelahan, prasangka dan sebagainya. Komputer dapat membantu dengan membuat sebuah sistem yang dapat mengenali dan mengidentifikasi makanan melalui gambar. Penelitian telah dilakukan bahwa proses identifikasi dan klasifikasi secara otomatis menggunakan komputer dapat menghemat waktu dibandingkan harus mengidentifikasi secara manual. Citra pada makanan memiliki warna dan tekstur yang berbeda-beda. Metode ekstraksi fitur warna yang digunakan pada penelitian ini adalah Color Histogram dan ekstraksi fitur tekstur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Algoritme klasifikasi yang digunakan adalah algoritme Learning Vector Quantization (LVQ), dengan parameter terbaik yang dapat digunakan yaitu nilai learning rate (Î±) sebesar 0, 1, penurunan learning rate sebesar 0, 1, maksimum epoch sebesar 2, nilai minimum learning rate sebesar 0, 01 menghasilkan akurasi sebesar 53, 33%. Pengujian yang dilakukan menggunakan ekstraksi fitur warna dan tekstur menghasilkan akurasi sebesar 53, 33%. Penggunaan metode ekstraksi fitur warna saja menghasilkan akurasi tertinggi yaitu sebesar 67, 00%, dan penggunaan metode ekstraksi fitur tekstur saja menghasilkan akurasi sebesar 53, 33%. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritme LVQ berdasarkan ekstraksi fitur Color Histogram dan GLCM dapat digunakan untuk klasifikasi citra …
The Influence of Independency, Professionalism, and Integrity on Fraud Prevention with Leadership Style As Moderating Variable
Authors: Yunita Sari, Helmi Yazid, Muhammad Taqi
Journal: Journal of Applied Business, Taxation and Economics Research
Year: 2022
Topics: Fraud Prevention; Organizational Behavior
Abstract: This research aims to analyze the influence of independence, professionalism, and integrity against fraud prevention with leadership style as moderating variable. This research uses a survey method with a questionnaire instrument to collect data. Data collection in this research was carried out by distributing questionnaires to respondents directly. The results of this research indicate that First, independence has a significant positive effect on fraud prevention. Second, professionalism has a significant negative effect on fraud prevention. Third, integrity has a significant positive effect on fraud prevention. Forth, leadership style not moderate the influence of independence on fraud prevention. Fifth, leadership style can moderate the influence of professionalism on fraud prevention. Sixth, leadership style not moderate the influence of integrity on fraud prevention.
Segmentasi citra makanan menggunakan clustering improved k-means untuk estimasi sisa makanan
Authors: Alip Setiawan, Yuita Arum Sari, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Image Processing; Clustering
Abstract: Setiap mahkluk hidup membutuhkan makanan untuk hidup, tumbuh dan bereproduksi. Makanan merupakan suatu kebutuhan pokok yang diperlukan oleh manusia sebagai sumber energi untuk melakukan aktivitas dalam kehidupan sehari-hari. Dengan memakan makanan yang bergizi dapat membawa seseorang ke dalam pola makan yang sehat. Pola makan yang tidak sehat dapat menyebabkan seseorang terdampak penyakit seperti gizi buruk atau bahkan kematian. Mengingat pentingnya mengatur jumlah konsumsi makanan untuk memenuhi dan menjaga kesehatan tubuh maka dibutuhkan suatu sistem yang dapat melakukan estimasi bobot dari makanan yang telah dikonsumsi. Untuk melakukan estimasi bobot makanan yang telah dikonsumsi oleh seseorang diperlukan citra dari makanan sebelum dan sesudah dikonsumsi. Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data sekunder berupa citra makanan di tray box berjumlah 31 citra yang terdiri dari 124 citra kompartemen. Metode Improved K-Means dipilih untuk segmentasi citra makanan pada tray box. Dengan penerapan metode tersebut diharapkan dapat memberikan hasil dengan tingkat kesalahan yang kecil dan memiliki akurasi yang baik pada estimasi sisa makanan pada tray box. Berdasarkan hasil evaluasi didapatkan rata-rata akurasi hasil segmentasi tertinggi sebesar 82% dengan RMSE estimasi bobot sisa makanan terkecil dicapai sebesar 2, 19. Hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa metode clustering dengan algoritme Improved K-Means dapat digunakan untuk estimasi bobot citra makanan.
The improved security system in smart wheelchairs for detecting stair descent using image analysis
Authors: Fitri Utaminingrum, Ahmad Wali Satria Bahari Johan, Yuita Arum Sari, I Komang Somawirata, Abass Abolarinwa A Olaode
Year: 2021
Topics: Image Analysis; Security Systems
Abstract: A smart wheelchair requires a security system for its users to feel safe and comfortable. The process of observing road conditions is one of the solutions to maintaining user safety, which one of these hurdles can be a sudden transition of the situation in surface road height level for example, such as a descending staircase. Integration system for safety in smart wheelchairs consists of three main parts, namely input (Camera), output (Driver motor Left and Right), and main processing (Mini PC). The proposed research will be carried out stair decent detection using a Gray Level Co-occurrence matrix (GLCM) algorithm method as an extraction feature algorithm. The usage of GLCM methods can be applied to images that have textures. While if we look at the descent of the stairs also has a different texture when compared to the usual floor. Support Vector Machine (SVM) is used for the classification of stairs descent and …
Color space and color channel selection on image segmentation of food images
Authors: Luthfi Maulana, Yusuf Gladiensyah Bihanda, Yuita Arum Sari
Journal: Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi
Year: 2020
Topics: Image Segmentation; Color Space Analysis
Abstract: Image segmentation is a predefined process of image processing to determine a specific object. One of the problems in food recognition and food estimation is the lack of quality of the result of image segmentation. This paper presents a comparative study of different color space and color channel selection in image segmentation of food images. Based on previous research regarding image segmentation used in food leftover estimation, this paper proposed a different approach to selecting color space and color channel based on the score of Intersection Over Union (IOU) and Dice from the whole dataset. The color transformation is required, and five color spaces were used: CIELAB, HSV, YUV, YCbCr, and HLS. The result shows that A in LAB and H in HLS are better to produce segmentation than other color channels, with the Dice score of both is 5 (the highest score). It concludes that this color channel selection is applicable to be embedded in the Automatic Food Leftover Estimation (AFLE) algorithm.
Segmentasi Citra Kue Tradisional menggunakan Ruang Warna Hue Saturation Value dan Otsu Thresholding
Authors: Ani Enggarwati, Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Segmentation; Color Space Analysis
Abstract: Saat ini masih terdapat beberapa permasalah tentang makanan yang terjadi. Salah satunya adalah gizi dan kualitas makanan yang masih harus mendapat perhatian. Untuk mengetahui kandungan gizi yang ada dalam makanan dapat dilakukan dengan klasifikasi makanan menggunakan citra digital. Untuk melakukan klasifikasi dibutuhkan proses awal yaitu segmentasi. Dalam penelitian ini segmentasi menggunakan ruang warna hue, saturation dan value (HSV) dan Otsu thresholding. Segmentasi diawali dengan mengubah citra RGB ke citra HSV dan kemudian melakukan Otsu thresholding terhadap setiap komponen warna hue, saturation dan value. Hasil penelitian terhadap komponen warna value memberikan hasil yang berkebalikan yaitu background berwarna putih dan foreground berwarna hitam, oleh karena itu dilakukan invert pada komponen warna value. Berdasarkan komponen warna yang telah dilakukan thresholding didapatkan akurasi, specificity dan sensitivity pada hasil segmentasi. Pada 50 citra kue tradisional yang digunakan, komponen warna hue memiliki tingkat akurasi rata-rata 42, 64%, komponen warna saturation memiliki tingkat akurasi rata-rata 94, 34%, komponen warna value memiliki tingkat akurasi memiliki tingkat akurasi rata-rata 70, 68%. Pengujian specificity dan sensitivity menunjukkan komponen warna saturation memiliki nilai yang lebih tinggi dari pada komponen warna lain yaitu sebesar 82, 08% dan 91, 30%. Dengan demikian komponen warna saturation lebih bagus digunakan untuk segmentasi menggunakan Otsu thresholding.
Obstacle detection for assisting navigation of visually impaired people based on segmentation process
Authors: Fitri Utaminingrum, Yuita Arum Sari, I Komang Somawirata
Year: 2019
Topics: Image Processing; Assistive Technology
Abstract: Blindness is a condition when a person's sense of sight experiences a disturbance. Hence generally, it requires a tool for help him. One of the assistive devices for people with blind disabilities in carrying out their mobility is a stick or known as "The White Cane. In general, the blind stick has a permanent shape or cannot be folded. This stick works by tapping or sliding in all directions around the blind person standing, so it is very possible for the surrounding environment to feel disturbed. Based on these problems, we propose a device that can help the blind in walking or doing mobility based on computer vision analysis without having to disturb the surrounding environment. Connected Component Labeling is used to get a blob from an image. The blob that has been detected, then analyzed using segmentation based on the threshold process. The experimental results show that our proposed method using Min-max …