Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan K-Nearest Neighbor dengan Fitur Bentuk Simple Morphological Shape Descriptors dan Fitur Warna Grayscale Histogram
Authors: Muhammad Rizky Setiawan, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Classification; Machine Learning
Abstract: Makanan merupakan salah satu sumber energi yang diperlukan oleh manusia. Jenis makanan yang dikonsumsi sangat berpengaruh terhadap daya tahan tubuh. Namun keanekaragaman makanan yang ada menyebabkan masyarakat sulit mengenali jenis makanan yang ingin dikonsumsi. Diperlukannya suatu sistem yang dapat mengenali jenis makanan untuk mempermudah masyarakat dalam mengatur pola makannya. Sebelum memasuki proses ekstraksi fitur, tahap pertama melakukan preprocessing dengan memisahkan background dengan objek citra makanan. Selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur warna menggunakan metode Grayscale Histogram. Metode Grayscale Histogram menghasilkan fitur mean, standard deviation, skewness. Kemudian dilakukan ekstraksi fitur bentuk menggunakan metode Simple Morphological Shape Descriptors (SMSD) dan menghasilkan fitur area, length, width, aspect ratio, rectangularity N. Setelah didapatkan hasil ekstraksi fitur, dilakukan klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Berdasarkan hasil pengujian jika hanya menggunakan metode Grayscale Histogram menghasilkan nilai akurasi sebesar 60%. Jika hanya menggunakan metode SMSD menghasilkan nilai akurasi sebesar 54, 8%. Jika menggunakan metode Grayscale Histogram dan metode SMSD menghasilkan nilai akurasi sebesar 77, 8%. Metode Grayscale Histogram dan metode SMSD dapat digunakan untuk klasifikasi citra makanan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor.
Aplikasi Smart Nutrition Box dalam Identifikasi Kehilangan Zat Gizi (Loss of Nutrition) pada Limbah Makanan Kantin
Authors: Nabila Nurâ, Dhea Rahma Widyadhana, Yusuf Gladiensyah Bihanda, Yuita Arum Sari, Jaya Mahar Maligan
Journal: Journal of Tropical Agricultural Engineering and Biosystems-Jurnal Keteknikan Pertanian Tropis dan Biosistem
Year: 2020
Topics: Nutrition Analysis; Smart Devices
Abstract: Kantin memiliki peran penting sebagai salah satu penyedia layanan konsumsi yaitu dengan menjual makanan yang dibutuhkan untuk pemenuhan zat gizi tersebut. Namun, perubahan budaya dan gaya hidup menimbulkan permasalahan baru terutama mengenai limbah makanan. Diperkirakan jumlah limbah makanan mencapai 1,3 Giga ton per tahun. Selain berdampak buruk bagi lingkungan, limbah makanan juga menandakan adanya sejumlah gizi yang terbuang dan tidak terkonsumsi oleh tubuh. Evaluasi gizi melalui sisa makanan menjadi salah satu cara yang dilakukan untuk mengetahui tingkat pelayanan gizi dan mengetahui jumlah gizi yang dikonsumsi masyarakat. Seiring dengan kemajuan teknologi, beberapa metode tersebut akhirnya diadaptasi dan dikembangkan ke dalam sebuah alat yaitu Smart Nutrition Box. Alat ini berfungsi untuk menghitung jumlah limbah makanan dengan metode image segmentation. Tujuan penelitian ini yaitu mengetahui aplikasi Smart Nutrition Box dalam mengidentifikasi kehilangan zat gizi pada limbah makanan kantin. Metode: Penelitian dilakukan melalui studi literatur yang berkaitan dengan aplikasi alat Smart Nutrition Box dan identifikasi kehilangan zat gizi. Jumlah sisa makanan dapat dihitung menggunakan Smart Nutrition Box. Adapun jumlah kehilangan zat gizi dilanjutkan dengan perhitungan menggunakan formulasi tertentu hingga didapatkan jumlah zat gizi yang hilang dari limbah makanan kantin. Aplikasi Smart Nutrition Box dalam mengestimasi jumlah limbah makanan kantin memiliki akurasi dengan nilai RMSE 2,37 dan identifikasi kehilangan zat gizi dapat dihitung dengan formulasi …
Peningkatan Kompetensi Keilmuan IOT Melalui Pelatihan Pengontrolan Perangkat IOT dengan Menggunakan Smartphone untuk Siswa SMK dan SMA di Kota Malang
Authors: Dahnial Syauqy, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara, Muhammad Aminul Akbar, Hurriyatul Fitriyah
Journal: Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Year: 2020
Topics: Internet of Things; Education
Abstract: Internet mendorong munculnya paradigma baru dalam pemanfaatan komputasi, ditandai dengan kemunculan perangkat yang terhubung satu sama lain atau dikenal dengan Internet of Things (IoT). Salah satu faktor yang mendorong pesatnya kemunculan “things” dalam jejaring IoT tersebut adalah perkembangan teknologi chip dan juga teknologi komunikasi nirkabel yang semakin bervariasi. Dengan kemunculan fenomena perkembangan IoT tersebut, khususnya yang melibatkan peluang wirausaha, dipandang penting untuk dikenalkan sejak dini kepada siswa-siswi SMK-SMA di Indonesia. Kegiatan dilaksanakan pada September 2019 di Filkom UB dengan melibatkan 41 peserta dari 6 sekolah SMK-SMA sederajat. Kegiatan berhasil meningkatkan pemahaman peserta perihal teori dan praktek IoT dimana terlihat nilai-pre-test dan post-test peserta meningkat dari rata-rata 61.6 menjadi 92.9. Pelaksanaan kegiatan juga dinyatakan berhasil dilihat dari hasil kuisioner. Dari total 425 jawaban, terdapat 17 jawaban STS, 39 TS, 205 S dan 164 SS. Dengan memperhitungkan komponen positif dan negatif, didapatkan rekapitulasi sebesar 415 jawaban (98%) menilai puas pada penyelenggaraan kegiatan.
Multi-Food Recognition in Single Tray Box Image With Scarcity Data Using Convolutional Neural Network.
Authors: Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho, Jaya Mahar Maligan, Muh. Arif Rahman, Yusuf Gladiensyah Bihanda
Year: 2020
Topics: Image Recognition; Deep Learning
Abstract: Food recognition research is growing rapidly since it is able to be applied in some applications, including leftover estimation. In previous research we built prototype, named Smart Nutrition Box for measuring the leftover automatically. However, before calculating the remaining weight of food, we need to recognize the type of food itself, since blank compartment (non-food detection) negatively affects estimation. In this paper, we propose a feature of multi-food recognition in single tray box images using Convolutional Neural Network (CNN). Automatic cropping by using rectangular contour is applied. However, for further recognition, we only have small amount of data from our own dataset as training and validation images, so a technique to deal with scarcity data using image augmentation is used. Different type of activation function in the dense layers are tested: Rectified Linear Units (ReLu), Sigmoid, and Hyperbolic Tangent (Tanh). The result shows that ReLu activation function is the best with no dropout and reaches 90% of accuracy. If dropout is applied in dense layer, the Sigmoid activation function is better with slightly different of accuracy 89% in recognition. It concludes that CNN can be applied to recognize multiple food in single image tray box.
Algoritme K-Nearest Neighbors Untuk Klasifikasi Jenis Makanan Dari Citra Digital Dengan Local Binary Patterns Dan Color Moments
Authors: Gregorius Ivan Sebastian, Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Classification; Machine Learning
Abstract: Makanan merupakan kebutuhan utama untuk mempertahankan hidup seorang individu. Kandungan gizi yang terdapat pada makanan yang dikonsumsi memengaruhi performa kerja seseorang dalam menjalankan kegiatannya sehari-hari. Untuk membantu seorang individu dalam mengindentifikasikan makanan mana yang bergizi dan yang tidak maka perlu dibuat algoritme klasifikasi makanan. Visi komputer bisa digunakan untuk mengenali sebuah makanan berdasarkan analisis fitur-fitur tertentu. Penelitian ini menggunakan fitur warna dan tekstur untuk mengklasifikasikan makanan pada citra. Ekstraksi fitur warna menggunakan color moments (CM) melalui ruang warna Red, Green, Blue (RGB), sedangkan Local Binary Patterns (LBP) digunakan untuk proses ekstraksi fitur tekstur. Algoritme klasifikasi menggunakan algoritme K-Nearest Neighbors (K-NN). Citra yang diinput, dari kategori kumpulan data training maupun testing, dilalui proses preprocessing untuk kemudian dilalui proses ekstraksi fitur warna dengan CM dan tesktur yakni LBP. Kedua fitur tersebut kemudian disimpan pada basis data untuk mempercepat proses klasifikasi. Hasil pengujian variasi nilai k dan kombinasi fitur LBP dan CM, LBP saja, dan CM saja, menunjukkan bahwa hasil evaluasi f1-score tertinggi adalah 0, 89 ketika menggunakan fitur warna dari color moments saja dengan nilai k= 1. Maka algoritme klasifikasi dapat bekerja paling efisien pada dataset ini jika menggunakan fitur warna saja dengan metode klasifikasi k-NN.
Klasifikasi Jenis Makanan menggunakan Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor dengan Seleksi Fitur Information Gain
Authors: Vriza Wahyu Saputra, Yuita Arum Sari, Agus Wahyu Widodo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Classification; Machine Learning
Abstract: Smartphone dengan kemampuan sensor kamera yang kuat dapat digunakan untuk menganalisis foto dan pengenalan objek. Makanan adalah salah satu objek fotografi yang populer dan dapat menjadikan sesuatu yang menimbulkan rasa ingin memasak dan mencicipinya. Untuk memasak dibutuhkan resep masakan sebagai alat bantu untuk membuat masakan karena tidak setiap orang mengetahui cara membuat masakan. Teknik pencarian resep masakan dengan masukan citra makanan dibutuhkan karena tidak setiap orang tau nama makanan yang dibuat. Terdapat beberapa langkah metode yang dilakukan untuk melakukan pengenalan jenis makanan yaitu preprocessing, ekstraksi fitur dengan metode Color Moments dan Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM), seleksi fitur dengan metode lnformation Gain dan klasifikasi dengan metode Neigbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN). Pengujian dilakukan dengan menghasilkan akurasi dari metode NWKNN dan juga mengetahui pengaruh seleksi fitur lnformation Gain. Hasil pengujian dengan metode K-Fold Cross Validation diperoleh akurasi tertinggi sebesar 92, 37% dengan pembagian data uji sebanyak 30, jumlah fitur sebanyak 10, nilai k pada NWKNN sebanyak 3 dan perhitungan jarak menggunakan Cosine Similarity. Selain itu pada pengujian pengaruh Information Gain menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 86, 96% dengan jumlah fitur terbaik sebanyak 15 fitur. Hal ini dapat disimpulkan bahwa metode NWKNN dapat menjawab permasalahan data tidak seimbang dan Information Gain dapat mengetahui fitur terbaik untuk klasifikasi.
Klasifikasi Jenis Citra Makanan Tunggal Berdasarkan Fitur Local Binary Patterns dan Hue Saturation Value Menggunakan Improved K-Nearest Neighbor
Authors: Sarah Najla Adha, Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Classification; Machine Learning
Abstract: Untuk memenuhi kebutuhan pokoknya sehari-hari, makhluk hidup perlu makanan. Makanan yang memiliki kualitas buruk dapat menyebabkan penyakit. Untuk menghindari hal tersebut, pengolahan citra digital dapat dimanfaatkan untuk membuat sistem klasifikasi jenis makanan. Pengolahan citra digital digunakan untuk menganalisis fitur yang terdapat pada citra makanan. Pada penelitian ini, fitur yang digunakan untuk mengklasifikasi jenis citra makanan adalah fitur warna dan tekstur. Ekstraksi fitur warna dilakukan dengan ruang warna Hue Saturation Value (HSV) dan fitur tekstur dengan metode Local Binary Patterns (LBP). Klasifikasi dilakukan dengan metode Improved K-Nearest Neighbor (Improved K-NN). Hasil pengujian nilai k menunjukkan bahwa didapatkan akurasi tertinggi sebesar 90,476% dengan nilai k= 1. Ketika fitur yang digunakan hanya fitur warna, didapatkan nilai akurasi tertinggi 90,476% dengan nilai k= 1. Ketika fitur yang digunakan hanya fitur tekstur, didapatkan nilai akurasi tertinggi 85,714% dengan nilai k= 1. Hasil pengujian metode klasifikasi menunjukkan bahwa metode Improved K-NN menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dari metode K-NN dengan rata-rata akurasi 80,306%. Sehingga hasil klasifikasi terbaik didapatkan dengan penggunaan kombinasi fitur warna dan tekstur dengan metode klasifikasi Improved K-NN.
Temu Kembali Citra Makanan Menggunakan Ekstraksi Fitur Gray Level Co-occurrence Matrix dan CIE L* a* b* Color Moments Untuk Pencarian Resep Masakan
Authors: Ahmad Fauzi Ahsani, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Processing; Machine Learning
Abstract: Pencarian resep masakan merupakan suatu hal yang penting pada era teknologi seperti saat ini. Banyak orang yang memanfaatkan mesin pencari untuk mempermudah mereka melakukan pencarian resep suatu makanan yang disukai. Namun, kebanyakan orang masih menggunakan kata kunci (query) teks untuk melakukan pencarian. Query teks memiliki banyak kelemahan salah satunya yaitu kurang bisa merepresentasikan objek makanan karena tiap orang akan berbeda-beda dalam mendeskripsikan suatu makanan. Masalah tersebut bisa diselesaikan jika query yang diberikan adalah citra makanan itu sendiri atau biasa disebut dengan istilah temu kembali citra. Penelitian ini mengusulkan penerapan temu kembali citra makanan untuk pencarian resep masakan menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) sebagai metode ekstraksi fitur tekstur dan CIE L* a* b* Color Moments sebagai metode ekstraksi fitur warna. Hasil penelitian ini menunjukkan nilai MAP sebesar 97,604% ketika menggunakan gabungan fitur tekstur dan warna, algoritme perhitungan jarak Minkowski, dan k= 10 dengan data latih sebanyak 1303 citra dan data uji sebanyak 31 citra. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa ekstraksi fitur GLCM dan CIE L* a* b* Color Moments dapat digunakan pada temu kembali citra makanan untuk pencarian resep masakan.
Penentuan Jumlah Kendaraan Menggunakan Blob Detection dan Background Subtraction
Authors: Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Lalu lintas merupakan masalah penting karena lalu lintas adalah sarana untuk berpindah dari suatu tempat ke tempat lain. Apabila lalu lintas terganggu atau terjadi kemacetan maka mobilitas masyarakat juga akan mengalami gangguan. Data kepadatan lalu lintas merupakan peranan penting untuk mengetahui kondisi lalu lintas. Saat ini untuk memperoleh data kepadatan lalu lintas masih dilakukan dengan cara konvensional, yakni dengan menugaskan beberapa orang untuk menghitung setiap kendaraan yang lewat pada rentang waktu tertentu. Tujuan dari penelitian ini dapat menerapkan algoritme Background Subtraction dan Blob Detection untuk penentuan jumlah kendaraan dan menguji hasil kinerja sistem penentuan jumlah kendaraan. Background Subtraction digunakan pada proses segmentasi dengan memisahkan objek dengan background dengan menghitung selisih tiap piksel dan memanfaatkan threshold untuk menjadikan dua grup piksel yang dominan. Metode yang digunakan untuk menentukan posisi objek dan jumlah kendaraan menggunakan Blob Detection dan Background Subtraction. Pengujian dilakukan dengan menggunakan dua puluh citra dengan mengambil nilai error terkecil sebagai hasil evaluasi terbaik. Kinerja yang dihasilkan adalah precision sebesar 93, 44%, recall sebesar 77, 03% dan akurasi sebesar 73, 75%. Maka nilai precision, recall dan akurasi perlu ditingkatkan lagi dengan menambahkan parameter pengujian dan memperbanyak dataset dengan kondisi yang berbeda-beda. Hasil menunjukkan bahwa metode Blob Detection dan Background Subtraction dapat memberikan hasil yang cukup baik …
Pengenalan Wajah dengan Pose Unik menggunakan Metode Learning Vector Quantization
Authors: Achmad Dinda Basofi Sudirman, Yuita Arum Sari, Fitri Utaminingrum
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Machine Learning
Abstract: Wajah merupakan salah satu karakteristik fisiologi alami manusia yang dapat dimanfaatkan sebagai identifikasi biometrik untuk pengenalan wajah. Pengenalan wajah merupakan alternatif dari sistem seperti presensi dan autentifikasi. Saat ini sudah banyak sekali perusahaan atau peneliti membuat suatu sistem yang dapat mengenali wajah orang, namun masih ada sistem pengenalan wajah yang dapat dikelabui dengan menunjukan orang yang sudah dikenali oleh sistem pada area kamera sistem tersebut, padahal orang yang sebenarnya dikenali sistem tidak ada dalam area tersebut. Penelitian ini akan memanfaatkan metode LVQ untuk klasifikasi atau pengenalan wajah karena terbukti baik dalam pengenalan wajah yang dilakukan oleh penelitian sebelumnya. Ekstraksi ciri yang digunakan berupa pengambilan citra kulit dengan ruang warna HSV karena ruang warna HSV lebih baik dalam deteksi citra kulit menurut penelitian yang sudah ada. Citra atau pose wajah unik yang digunakan terdiri dari 3 pose mata yang berbeda untuk meningkatkan keamanan dari pengenalan wajah. Dalam 10 skenario pengujian yang berbeda, hasil dari penelitian ini memiliki keluaran berupa akurasi rata-rata 81, 3%. Namun sistem masih belum dapat membedakan masing-masing pose dari data yang ada.
Leftovers Food Recognition using Deep Neural Network and Regression Approach for Objective Visual Analysis Estimation
Authors: Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho, Jaya Mahar Maligan, Ersya Nadia Candra, Fitri Utaminingrum, Nabila Nur’Aini
Year: 2021
Topics: Deep Learning; Machine Learning
Abstract: Understanding the nutritional intake is essential for basic life since every human being must have insight into what food they have eaten. A nutritionist can help in guiding what the body should consume, where each patient may have different diet and treatment patterns. One indicator used by dietitians or nutritionists is by estimating the leftovers consumed by the patient. They measure it by visually named Comstock method, which is divided into scales. This method's drawback is subjective from one another dietitians or nutritionists so that an objective assessment with a machine learning-based approach is acquired. This paper proposes a novel stage of defining food recognition and measuring its leftovers using visual analysis. The food image recognition method used CNN to estimate food waste using pixel-based AFLE and regression approach to fit into six scales. The best result of food image recognition was 92 …
Implementasi Fuzzy Analytical Hierarchy Process Untuk Menentukan Berita Utama (Headline News) di Kavling 10
Authors: Akbar Imani Yudhaputra, Edy Santoso, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Decision Making; Fuzzy Logic
Abstract: Berita sangat penting bagi kehidupan masyarakat, melalui berita masyarakat dapat menambah wawasan, mendapat informasi baru atau terkini, menyampaikan opini atau pendapat di muka umum dll. Berita dapat diterbitkan melalui buletin, dalam buletin terdapat berita utama yang merupakan berita terbaik dari kumpulan berita yang ada untuk dijadikan sebagai headline news tujuannya menarik minat dan meningkatkan rasa ingin tahu pembaca pada halaman selanjutnya, sehingga pemilihan berita utama adalah hal yang sangat penting. Terdapat permasalahan yang dialami oleh Redaksi Kavling 10 untuk atau dalam menentukan berita utama. Terdapat dua opsi yang disiapkan yaitu mencari nilai berita tertinggi dan menyiapkan tema liputan khusus. Kedua opsi tersebut masih mempunyai permasalahan yaitu kebingungan memilih berita utama pada buletin bernama Juros PKK Maba. Kriteria yang digunakan untuk mencari nilai berita tertinggi berjumlah 12, sedangkan kriteria tema liputan khusus berjumlah 6. Dengan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) permasalahan tersebut dapat diatasi. Prosedur FAHP secara sistematis atau urut dimulai dari menentukan bobot kriteria, uji konsistensi, menentukan bobot alternatif pada setiap kriteria, dan melakukan perangkingan sehingga menghasilkan rekomendasi. Dilakukan pengujian menggunakan uji korelasi Spearman dengan total pengujian sebanyak 8 kali menghasilkan nilai sebesar 0, 64, 0, 83, 0, 61, 0, 91, 0, 65, 0, 78, 0, 64 dan 0, 78. Sehingga di dapat empat hubungan kuat, tiga hubungan sangat kuat, dan satu hubungan mendekati sempurna. Semua hasil penguji memiliki …
Detection of Potentially Students Drop Out of College in Case of Missing Value Using C4. 5
Authors: Siti Mutrofin, Abdul Muiz Khalimi, Eddy Kurniawan, Raden Venantius Hari Ginardi, Chastine Fatichah, Yuita Arum Sari
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Data Mining
Abstract: The reputation of a university can be determined by the number of students drop out. This problem was experienced by many universities in Indonesia. It has been conducted by many researchers, however the data acquisition, attributes were not well explained. This study is aiming for giving projection related to the reasons behind students drop out by using machine learning technique. The challenging phase of preprocessing primary datasets are missing value, balanced class distribution, and a variety of data types. Two classes are applied: drop out and graduate students. By analyzing the problem of missing value data, it can reflect the basis of why students drop out or students who have the potential to drop out. According to the problem of balanced class distribution, Decision Tree algorithm is utilized, meanwhile for tackling the various of data types, we use C4.5. The result shows that 20 attributes using …
Klasifikasi jenis citra makanan menggunakan color histogram dan gray level co-occurrence matrix dengan k-nearest neighbour
Authors: Hafid Satrio Priambodo, Yuita Arum Sari, Agus Wahyu Widodo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Image Processing
Abstract: Kebiasaan mengonsumsi makanan secara tidak teratur merupakan salah satu faktor meningkatnya resiko kesehatan. Salah satu solusi untuk memudahkan masyarakat dalam mengetahui, mencatat, dan memantau jenis-jenis makanan yang dikonsumsi adalah dengan membuat sistem cerdas. Untuk mendukung solusi tersebut, dilakukan penelitian untuk mengenali jenis makanan yang akan dikonsumsi. Tahap awal dalam melakukan pengenalan adalah dengan cara melakukan klasifikasi jenis makanan tersebut. Proses pengklasifikasian dilakukan dari nilai hasil ekstraksi fitur yang digunakan. Proses pengenalan diawali dengan proses preproccessing gambar yang selanjutnya dilakukan pengekstraksian fitur. Ekstraksi fitur yang digunakan adalah Color Histogram dan Gray Level Co-occurrence Matrix. Pada ekstraksi fitur menggunakan Color Histogram menggunakan 3 warna yaitu red, green, blue dengan masing-masing warna memiliki fitur mean, standard deviation, dan skewness. Selain itu, pada ekstraksi fitur dengan Gray Level Co-occurrence Matrix memiliki 6 jenis fitur seperti contrast, dissimilarity, homogeneity, angular second moment, energy, dan entropy dengan sudut pengambilan nilai piksel 0 o, 45 o, 90 o, dan 135 o. Metode yang diterapkan untuk mengklasifikasikan nilai dari hasil ekstraksi fitur dapat menggunakan adalah metode klasifikasi K-Nearest Neighbour. Hasil dari akurasi rata-rata yang dihasilkan oleh metode-metode tersebut adalah sebesar 93, 33%. Hal ini membuktikan bahwa metode-metode yang digunakan dalam penelitian ini mampu melakukan pengklasifikasian jenis citra makanan.
Pengenalan Citra Makanan Tradisional menggunakan Fitur Hue Saturation Value dan Fuzzy k-Nearest Neighbor
Authors: Refi Fadholi, Yuita Arum Sari, Fitra Abdurrachman Bachtiar
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Image Processing
Abstract: Makanan dan jajanan tradisional merupakan pangan khas yang biasanya digunakan untuk acara atau tradisi. Sebagian masyarakat menganggap makanan dan jajanan tradisional adalah pangan yang sudah ketinggalan zaman, sehingga makanan dan jajanan tradisional tersebut banyak yang ditinggalkan oleh masyarakat dan mulai beralih pada kehidupan modern, padahal makanan dan jajanan tradisional sendiri adalah salah satu bentuk wujud warisan nenek moyang yang seharusnya tetap dilestarikan dari generasi penerus. Pembuatan sistem yang dapat mengenali jenis makanan tradisional dapat dilakukan menggunakan pengolahan citra digital. Dalam penelitian ini, citra yang digunakan adalah citra hasil segmentasi dengan pengujian tiga jenis data, yaitu 300 data citra hasil segmentasi paling bagus, 300 data citra dengan jumlah data tiap kelas hampir sama dan 400 data citra dengan hasil segmentasi …
Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan HSV Color Moment dan Haralick Feature Extraction dengan Naive Bayes Classifier
Authors: Gabriel Mulyawan, Yuita Arum Sari, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Image Processing
Abstract: Sebagai mahkluk hidup, manusia memiliki kebutuhan untuk bertahan hidup. Salah satu kebutuhan manusia, yaitu makanan. Makanan dapat memberikan gizi seperti Karbohidrat, Mineral, Protein, Lemak, dan Vitamin sebagai sumber energi dan daya tahan tubuh. Pada dasarnya, makanan dapat dengan mudah dikenali secara visual dengan indera penglihatan manusia. Namun berbeda dengan komputer yang membutuhkan pengenalan atau ekstraksi fitur dari objek makanan untuk dilakukan klasifikasi. Ekstraksi fitur yang digunakan adalah HSV Color Moment untuk fitur warna dan Haralick untuk fitur tekstur. Lalu akan didapatkan hasil dari ekstraksi fitur tersebut kemudian akan dilakukan klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes classifier. Data yang digunakan merupakan data primer yang diambil menggunakan kamera smartphone dan terdiri dari 276 citra makanan. Pada penelitian ini terdapat dua kali pengujian, yaitu pengujian perbandingan jumlah data latih terhadap data uji, dan pengujian terhadap fitur yang digunakan. Berdasarkan hasil pengujian perbandingan jumlah data latih dan data uji menggunakan K-Fold Cross Validation, didapatkan hasil rata-rata akurasi terbaik, yaitu 61, 95% dengan menggunakan 166 citra data latih dan 110 citra data uji. Kemudian hasil pengujian fitur, pengujian yang menggunakan fitur HSV Color Moment menghasilkan akurasi sebesar 57, 66%. Pengujian yang menggunakan fitur Haralick menghasilkan akurasi sebesar 36, 67%. Pengujian gabungan antara dua fitur HSV Color Moment dan Haralick menghasilkan akurasi lebih baik dibandingkan hanya menggunakan fitur tekstur dengan akurasi …
Pencarian Teks pada Terjemahan Ayat Al-Qur'an dengan Menggunakan TF-RF dan Bray-Curtis Distance
Authors: Inas Istiqlaliyyah, Yuita Arum Sari, Moch Ali Fauzi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Information Retrieval
Abstract: Aplikasi pencarian ayat Al-Qur'an sudah banyak dikembangkan, hal itu karena Al-Qur'an memuat segala informasi bagi umat muslim untuk dijadikan pedoman hidup. Adanya aplikasi pencarian ayat Al-Qur'an dapat mempermudah umat muslim dalam menemukan ayat yang relevan sesuai dengan query yang dimasukkan. Salah satu aplikasi pencarian ayat Al-Qur'an yaitu Cari Ayat, fitur pencarian pada aplikasi tersebut terdapat kekurangan yaitu aplikasi tidak dapat menampilkan ayat-ayat yang relevan dengan query ketika pengguna memasukkan lebih dari 2 kata sehingga kinerja sistem dalam menampilkan ayat yang relevan masih kurang. Dalam mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini menggunakan pembobotan term dan distance metrics. Prosesnya diawali dengan melakukan pre-processing teks kemudian term-term yang dihasilkan dari pre-processing akan dilakukan pembobotan dengan menggunakan TF-RF dan Bray-Curtis distance untuk mengukur jarak antara dokumen dan query. Sebanyak 50 query yang digunakan dalam proses pengujian. Hasil pengujian variasi nilai k-rank menunjukkan bahwa saat k-rank 5 menghasilkan nilai MAP terbaik sebesar 60, 36% dibandingkan saat k-rank 10, 15 dan 20. Hasil pengujian dengan menggunakan dataset yang telah dilakukan proses cleaning, pembobotan term TF-RF, dan Bray-Curtis distance dapat sedikit meningkatkan nilai MAP pada k-rank 5 sebesar 61, 80%. Hasil pengujian dengan menggunakan Kappa Statistic berdasarkan kesepakatan kedua pakar menghasilkan nilai kappa sebesar 0, 8774 yang merupakan nilai kualitas kappa dengan kategori almost perfect …
Klasifikasi Citra Jenis Makanan dengan Color Moments, Morphological Shape Descriptors, dan Gray Level Coocurrence Matrix menggunakan Neighbor Weight K-Nearest Neighbor
Authors: Muhammad Abdan Mulia, Yuita Arum Sari, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Image Processing
Abstract: Tingkat perkembangan tumbuh kembang manusia bergantung pada makanan yang dikonsumsi sehari hari. Kondisi tubuh manusia yang baik salah satunya berasal dari makanan sehat dan higienis. Mengenali sebuah makanan menjadi masalah bagi pengunjung atau wisatawan yang sedang berkunjung ke suatu tempat makanan yang belum diketahui kadar gizi dan bahan masakan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, perlu dilakukan penelitian untuk klasifikasi suatu citra makanan. Fitur Morphological Shape Descriptors (MSD), Color Moments (CM), dan Gray Level Co-ocurence Matrix (GLCM) dengan Haralick terbukti dapat menghasilkan fitur yang bagus untuk klasifikasi. Metode Neighbor Weight K-Nearest Neighbor juga menjadi alternatif untuk melakukan proses klasifikasi citra. Berdasarkan hasil pengujian dari k-fold cross validation dengan k= 10 dan metode evaluasi berupa akurasi, diperoleh akurasi maksimal sebesar 0, 86 dengan nilai parameter E= 11 dan k= 3 pada kasus jumlah data latih sebesar 530 citra makanan tunggal yang telah dipalukan pre-processing. Hal tersebut menunjukkan bahwa klasifikasi citra makanan berdasarkan ekstraksi ciri teksur berupa bentuk (MSD), warna (CM), dan tekstur (GLCM) menghasilkan akurasi yang relatif lebih baik. Selain itu, kombinasi penggunaan ketiga fitur tersebut berpengaruh terhadap hasil akurasi. Hal tersebut ditunjukkan dengan pengujian yang menunjukkan bahwa hasil akurasi relatif lebih baik dicapai pada fitur kombinasi tekstur, bentuk, dan warna.
Ekstraksi Fitur RGB Color Channel dan Simple Morphological Shape Descriptors dari Citra Makanan untuk Pencarian Resep Makanan
Authors: Barbara Sonya Hutagaol, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Processing; Information Retrieval
Abstract: Saat ini makanan tidak lagi hanya sebatas kebutuhan pokok, namun makanan sudah dijadikan sebagai rekreasi untuk menghibur. Seperti yang dapat dilihat di media sosial, terdapat banyak sekali foto dari makanan yang menarik perhatian, sehingga mendorong keinginan untuk memasak dan mencipipi makanan tersebut. Untuk membuat makanan dibutuhkan sebuah resep makanan. Pada umumnya resep makanan ditemukan di majalah, televisi, koran, maupun website. Resep dicari berdasarkan nama dari masakan tersebut. Keterbatasan pengetahuan mengenai makanan memberikan kesulitan untuk menemukan resep. Melihat masalah tersebut, maka digunakan teknik yaitu menjadikan gambar sebagai query. Untuk melakukan pencarian menggunakan gambar maka perlu dilakukan pengolahan citra digital untuk memperoleh ciri atau fitur dari gambar tersebut. Fitur yang digunakan adalah red, green, dan blue (RGB) color channel dan simple morphological shape descriptors dengan klasifikasi menggunakan k-NN. Hasil dari penelitian ini memperoleh nilai n terbaik n= 5 dengan Mean Average Precision (MAP) sebesar 94, 1892% pada kombinasi kedua fitur. Pemakaian fitur warna dan fitur bentuk secara umum diperoleh hasil terbaik pada kombinasi kedua fitur yaitu pada n= 10, n= 15, n= 20, dan n= 25. Kesimpulan yang dapat diambil bahwa nilai n semakin besar menurunkan hasil pencarian dan penggunaan fitur warna dan bentuk mampu memberikan hasil terbaik dibandingkan penggunaan salah satu fitur.
Klasifikasi Pola Sidik Bibir untuk Menentukan Jenis Kelamin Manusia dengan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Support Vector Machine
Authors: Eka Novita Shandra, Budi Darma Setiawan, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Biometrics; Machine Learning
Abstract: Identifikasi merupakan satu cara yang dapat dilakukan untuk mengenali ciri-ciri individu. Identifikasi diperlukan untuk mencari tahu kejelasan identitas personal pada orang yang sudah meninggal maupun orang yang masih hidup. Didalam dunia kedokteran forensik, peran identifikasi ini sangat penting. Seperti sidik jari, sidik bibir juga memiliki karakteristik unik pada setiap individu. Sidik bibir dapat digunakan sebagai sarana untuk identifikasi kasus forensik maupun non forensik. Untuk kasus nonforensik, sidik bibir dapat menentukan jenis kelamin pada individu. Untuk membantu pada proses identifikasi jenis kelamin berdasarkan sidik bibir, dibutuhkan suatu sistem klasifikasi yang dapat mengklasifikasikan jenis kelamin wanita dan pria. Proses diawali dengan mengumpulkan citra sidik bibir yang kemudian dilakukan preprocessing dan melakukan ekstraksi fitur tekstur dengan metode Gray Leveled Co-ocurrence (GLCM). Fitur yang digunakan ada 4 yaitu ASM, Contrast, Correlation dan IDM dengan sudut 0 o, 45 o, 90 o dan 135 o. Kemudian nilai fitur digunakan data untuk proses training dan testing menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data latih yang digunakan pada pengujian yaitu 60 data. Hasil pada penelitian ini belum memberikan tingkat akurasi yang baik karena sistem hanya mampu memberikan akurasi sebesar 51, 4% dengan pengujian parameter GLCM yaitu jarak= 1 dan parameter SVM Î»(lambda)= 0.5, C (complexity)= 1,(gamma)= 0.01, dan itermax= 100.
Klon Perilaku Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Konvolusional Dalam Game SuperTuxKart
Authors: Arrizal Amin, Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Salah satu komponen penting dari permainan video adalah kecerdasan buatan untuk membuat permainan menjadi lebih kompetitif. Kecerdasan buatan berperan dalam menentukan aksi yang akan dijalankan demi mencapai tujuan di dalam permainan. Dalam pembuatan algoritme kecerdasan buatan, pengembang permainan perlu memprogram kecerdasan buatan untuk dapat memilih aksi/langkah yang akan dipakai dalam setiap keadaan di dalam permainan yang memungkinkan. Dalam penelitian ini, jaringan saraf tiruan akan digunakan sebagai kecerdasan buatan dalam permainan video. Penggunaan jaringan saraf tiruan akan memudahkan pengembang karena tidak perlu memprogram algoritme kecerdasan buatan berdasarkan setiap keadaan yang ada. Selain itu jaringan saraf tiruan dapat beradaptasi dan dapat mempelajari perilaku pemain. Penelitian ini akan menggunakan contoh permainan SuperTuxKart untuk mengembangkan kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan yang dibuat pada learning rate 0, 0001, momentum 0, 3 dan epoch ke-100 dapat mencapai akurasi 86, 72% dalam meniru perilaku pemain saat memainkan permainan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penggunaan jaringan saraf tiruan dapat digunakan sebagai kecerdasan buatan dalam permainan video.
Pengembangan Sistem Konsultasi Gizi dan Konsumsi Harian berbasis Web
Authors: Moch Alyur Ridho, Fajar Pradana, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Web Development; Health Informatics
Abstract: Kecukupan kebutuhan gizi pada tubuh manusia sangat penting dalam menunjang keberlangsungan hidupnya. Kurangnya kebutuhan gizi dapat menyebabkan berkurangnya kekebalan tubuh terhadap infeksi penyakit. Kebutuhan gizi yang diperlukan untuk memenuhi kalori harian setiap individu sangat bervariasi, hal tersebut biasanya didukung oleh perbedaan jenis kelamin dan usia, angka berat badan dan ukuran tinggi badan, yang terakhir adalah aktifitas tubuh yang dilakukan setiap harinya. Kesulitan masyarakat dalam menentukan jumlah kalori harian yang dibutuhkan, banyaknya faktor yang berpengaruh dalam pemenuhan kebutuhan gizi dapat dengan mudah diselesaikan dengan pengembangan sistem yang akan dilakukan. Selain itu juga pengguna akan dimudahkan dengan adanya beberapa fitur pengingat yang akan merekam jumlah kalori makanan yang masuk pada tubuhnya dengan melakukan identifikasi gambar makanan yang dikonsumsi pengguna, serta pengguna juga dapat berkonsultasi dengan ahli gizi yang tersedia pada sistem untuk melakukan diskusi lebih lanjut. Metode pengembangan yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode waterfall dengan menerapkan pemrograman berbasis Object Oriented Programming (OOP) serta menggunakan bahasa pemrograman HTML dan PHP, sedangkan untuk mengelola basis data menggunakan MySQL. Pada penelitian ini dilakukan 3 buah sampel yang digunakan untuk melakukan pengujian unit dan menghasilkan sistem yang dibuat berjalan dengan baik, selain itu juga melakukan pengujian validasi dengan menggunakan 14 kasus uji dan menunjukkan 14 …
Testing for recommendation method in m-health sports venue recommendation system
Authors: Ratih Kartika Dewi, Yuita Arum Sari, Agus Wahyu Widodo, Faishal Pradipta Astungkoro, Nurul Ilmi Muhlisah Aziz
Journal: International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE)
Year: 2020
Topics: Recommendation Systems; Mobile Applications
Abstract: Exercising can make the body produce more endorphins so people with regular exercise are more resistant to stress than those who have little physical activity. We can get a recommendation of the sport venue in search engine, but it can’t accommodate personal preference. The mobile application for sports venue recommendations (M-health) with specific attribute weighting that can accommodate user preference for a specific attribute can be implemented with the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) algorithm. TOPSIS was chosen as a recommendation algorithm because it has a relatively low level of algorithm complexity, so it is suitable to apply in mobile devices. To test the recommendations that are processed with TOPSIS, correlation testing is done as an alternative test besides accuracy. In general, the system takes the user's location coordinates and then recommends a Futsal court based on location, price and the number of courts. First, the user is inquired to enter the weights for each criterion. Then the user gets a recommendation for a Futsal court recommendation according to the user's current location. If the user wants detailed information about the desired futsal location, the user can click on one of the futsal places and then the detail page will be appear. After seeing the details of the selected futsal place, users can view the map to go to the relevant sports venue from the user's current location. Testing the recommendation system was based on correlation testing to see the correlation between the recommendations built by the system compared to the user's preference choices. Correlation testing …
Human tracking by using multiple methods and weighted products
Authors: Fitri Utaminingrum, Winda Cahyaningrum, Randy Cahya Wihandika, Sigit Adinugroho, Mochammad Ali Fauzi, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara, Dahnial Syauqy
Journal: Signal, Image and Video Processing
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Conventional wheelchairs are used by people who can actuate their hand, but there are conditions that cause the user cannot operate the wheelchair, such as handicapped people and amputated arms. Hence, they need an assistant to operate the wheelchair, as we know those conditions are dependent on others. An intelligent wheelchair becomes a solution to this problem by tracking and following an assistant in front of a wheelchair; it uses a camera that has been embedded there. So the assistant does not need to move it. In order to track a human, an algorithm that can detect a human or object is needed. Some algorithms with different approaches have been proposed such as SIFT, SURF, BRISK, AKAZE, KAZE, and ORB. Each algorithm has its own excess and feebleness. This research devises multiple methods for a human tracking for smart wheelchair, which aims to cover the method drawbacks …
Pengenalan Citra Jenis Makanan menggunakan Ekstraksi Fitur Color Channel dan Gray Level Co-Occurence Matrix
Authors: Ofi Eka Novyanti, Yuita Arum Sari, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Processing; Machine Learning
Abstract: Secara manual, manusia dapat dengan mudah mengenali dan membedakan jenis makanan. Akan tetapi sistem penglihatan manusia memiliki keterbatasan sehingga identifikasi jenis makanan yang dihasilkan berbeda-beda dan tidak konsisten. Penelitian menunjukkan bahwa sistem penglihatan manusia dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti usia dan penyakit mata serta faktor kondisi psikis manusia. Seiring berjalannya teknologi, banyak penelitian bermunculan terkait sistem pengenalan jenis makanan menggunakan pengolahan citra. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem yang dapat mengenali jenis makanan berbasis citra berdasarkan warna dan teksturnya dengan metode K-NN. Prosesnya diawali dengan mensegmentasi pada citra. Citra tersebut kemudian digunakan untuk mendapatkan nilai ekstraksi fitur warna menggunakan color channel RGB sebanyak 9 sub fitur dan fitur tekstur dengan GLCM sebanyak 20 sub fitur pada sudut 0, 45, 90, dan 135. Hasil proses ekstraksi fitur selanjutnya digunakan dalam proses klasifikasi citra menggunakan metode K-NN. Pengujian ini dilakukan melalui 3 tahap yaitu pengujian nilai k, pengujian ekstraksi fitur, dan pengujian perhitungan jarak menggunakan 900 dataset untuk 2 jenis kategori data yaitu data seimbang dan data tidak seimbang. Hasil dari pengujian ini bahwa pengenalan citra jenis makanan menggunakan ekstraksi fitur color channel dan GLCM dengan K-NN dapat dilakukan pada nilai k= 3 dengan akurasi sebesar 90, 58% untuk data seimbang.
Rekomendasi Resep Masakan Berdasarkan Ketersediaan Bahan Masakan Menggunakan Metode N-Gram dan Cosine Similarity
Authors: Ratna Tri Utami, Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Recommendation Systems
Abstract: Resep masakan merupakan pedoman seorang ibu rumah tangga dalam membuat sebuah masakan. Banyaknya resep masakan yang ada memudahkan para ibu rumah tangga untuk memasak. Namun pada kenyatannya masih banyak yang belum paham kecocokan antara komposisi bahan masakan dengan masakan yang akan dibuat. Sehingga diperlukan inovasi untuk memudahkan pencarian resep masakan yang sesuai dengan komposisi bahan masakan yang tersedia. Hal tersebut dapat dituangkan dalam sebuah bentuk sistem temu kembali informasi. Metode N-gram dan cosine similarity dapat digunakan untuk mencocokkan bahan masakan yang tersedia dengan resep masakan yang dianjurkan. Kelebihan metode cosine similarity adalah tidak terpengaruh pada panjang pendeknya suatu dokumen teks, karena yang diperhitungkan hanya nilai term dari masing-masing dokumen. Metode N-gram terdiri dari 3 jenis proses yaitu unigram, bigram, trigram yang berfungsi untuk pengolahan kata. Pada penelitian ini dibangun sebuah model pencarian rekomendasi resep masakan yang relevan menggunakan metode N-gram dan cosine similarity. Uji coba yang dilakukan adalah pengukuran kemiripan dan penentuan threshold. Hasil yang didapat bahwa sistem berhasil menghitung kemiripan dengan nilai cosine 0, 9. Semakin besar nilainya maka semakin mendekati rekomendasi resep masakan yang sesuai dengan query. Dari hasil ketiga proses N-gram yang terbaik adalah Âunigram dengan nilai threshold lebih dari sama dengan 90% dan nilai recall 1 serta precision 0, 2. Dapat disimpulkan bahwa unigram merupakan proses metode N …
Klasterisasi Data Titik Api Menggunakan Metode Self Organizing Map di Wilayah Jawa
Authors: Dika Perdana Sinaga, Putra Pandu Adikara, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Clustering; Geospatial Analysis
Abstract: Peristiwa kebakaran hutan dapat terjadi secara alami ataupun buatan yang berdampak pada kerusakan lingkungan dan kerugian dari segala aspek. Kebakaran hutan di Indonesia semakin meningkat setiap tahunnya. Hal ini terjadi karena Indonesia memiliki banyak lahan gambut dan curah hujan di musim kemarau kurang dari setengah dari curah hujan normal atau dikenal sebagai fenomena El Nino Southern Oscillation (ENSO). Indikasi awal terjadinya kebakaran hutan dapat dilihat melalui titik api (hotspot). Pada tahun 2010 hingga 2018 ditemukan 14,070 titik api pada wilayah Jawa. Salah satu cara untuk mendeteksi kebakaran lahan adalah dengan membagi data titik api menjadi beberapa kelompok menggunakan metode Self Organizing Map (SOM). Untuk mengukur kualitas klaster yang terbentuk maka digunakan algoritme Silhouette Coefficient (SC). Berdasarkan hasil pengujian didapatkan nilai SC tertinggi yaitu sebesar 0, 248945455 dengan nilai jumlah neuron yaitu 3, nilai alpha yaitu 0, 1, nilai epoch maksimum yaitu 18 dan nilai pengurangan learning rate yaitu 0, 1. Pada tahun 2017 nilai SC yang dihasilkan yaitu 0, 23416068940874324. Hasilnya adalah wilayah Jawa bagian timur memiliki peluang yang besar akan kebakaran lahan jika dilihat dari titik api yang muncul dan nilai confidence.
Klasifikasi Multilabel Menggunakan Metode Fuzzy Similarity K-Nearest Neighbor Untuk Rekomendasi Pencarian Artikel Online
Authors: Wahyuni Lubis, Yuita Arum Sari, Mochammad Ali Fauzi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Recommendation Systems
Abstract: Artikel adalah karya tulis dari pendapat seseorang yang membahas suatu masalah tertentu yang bersifat aktual dan terkadang bersifat kontroversial untuk memberitahu, mempengaruhi, meyakinkan, dan menghibur pembaca. Perkembangan teknologi yang pesat menyebabkan banyaknya artikel yang ditulis secara online. Setiap artikel online memiliki label yang berbeda-beda, dan memungkinkan setiap artikel memiliki lebih dari satu label. Jumlah artikel online yang ada di internet setiap harinya semakin bertambah yang membuat pembaca kesulitan dalam menemukan informasi yang diinginkan. Klasifikasi yang tepat bisa meningkatkan kualitas information retrieval. Metode Fuzzy Similarity K-Nearest Neighbor adalah metode klasifikasi multilabel yang menggabungkan metode Fuzzy Similarity Measure dan MLKNN. Pada penelitian sebelumnya metode FSKNN memiliki kecepatan lebih baik dalam melakukan komputasi k tetangga terdekat dan performa yang lebih baik dari metode MLKNN. Langkah-langkah yang dilakukan pada penelitian ini adalah melakukan text preprocessing, pembobotan, clustering dokumen, klasifikasi dan proses pencarian. Pada penelitian ini didapatkan nilai optimal F1 dan BEP sebesar 0,933 dan 0,937 pada k= 1 dan alpha= 0, 5. Pada proses rekomendasi pencarian artikel online menggunakan metode FSKNN didapatkan nilai precision tertinggi sebesar 0, 5 dan recall 0, 8. Dari hasil F1 dab BEP yang didapat, menunjukkan bahwa metode FSKNN cukup baik untuk melakukan klasifikasi multilabel artikel online.
Nutrition estimation of leftover using improved food image segmentation and contour based calculation algorithm
Authors: Sigit Adinugroho, Yuita Arum Sari, Jaya Mahar Maligan, Kartika Sari, Yusuf Gladiensyah Bihanda, Nabila Nuraini, Danial Fatchurrahman
Journal: Journal of Environmental Engineering and Sustainable Technology
Year: 2022
Topics: Image Processing; Nutrition Analysis
Abstract: In pandemic conditions, awareness of keeping a healthy balance is necessary. One is considering food consumption and understanding its nutrition content to avert food waste. We have been developing a prototype to estimate the nutrition of leftover food, and the main problem lies in image segmentation. Therefore, we propose the Improved Food Image Segmentation (IFIS) and Contour Based Calculation (CBC) to measure the area of the segmented image instead of pixel-wise. First, the tray box image is acquired and broken down into compartments using an automated cropping algorithm. The first step of this proposed method is tray box image acquisition and dividing the compartment using an automatic cropping algorithm. Then each compartment is treated using IFIS, calculates the result of IFIS by CBC, measures the estimated leftover by Automatic Food Leftover Estimation (AFLE), and then predicts the nutritional content. The evaluation is applied by comparing the actual measurement from the Comstock method and leftover estimation by the proposed algorithm. The result shows that Root Square Means Error (RMSE) reaches 0.48 compared to the actual weighing scale and 96.67% accuracy compared to the Comstock method. Based on the results, the proposed algorithm is sufficient to be applied.