Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Pengaruh Pengendalian Internal Pemahaman Sanksi Fraud dan Sosialisasi Kesadaran Anti Fraud Terhadap Pelayanan Frontliner
Authors: Yunita Sari
Journal: Prosiding: Ekonomi dan Bisnis
Year: 2022
Topics: Fraud Detection; Internal Control
Abstract: Penelitian ini dilaksanakan guna menganalisis pengaruh yang ditimbulkan oleh pelayanan frontliner terhadap pengendalian internal, pemahaman sanksi fraud dan sosialisasi kesadaran anti fraud. Variabel-variabel yang diteliti yaitu tiga variable bebas dan satu variable terikat. Variable independent (bebas) yaitu pengendalian internal, pemahaman sanksi fraud, dan sosialisasi kesadaran anti fraud. Sedangkan untuk variable dependennya (terikat) yaitu pelayanan frontliner. Dalam penelitian ini digunakan metode penelitian kuantitatif dengan data yang diterima dari jawaban kuesioner yang telah disebarkan secara online kepada para frontliner di PT Bank Central Asia KCU Alam Sutera dan KCP di bawahnya. Dalam penelitian ini pengolahan data dibantu dengan program SPSS Ver25.
Analisis Sentimen pada Twitter Bencana Alam di Kalimantan Selatan menggunakan Metode Naïve Bayes
Authors: Adi Mashabbi Maksun, Yuita Arum Sari, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Bencana banjir besar melanda wilayah Kalimantan Selatan menyebabkan perbincangan dan perdebatan di kalangan masyarakat maupun pemerintah khususnya di twitter yang sempat trending, dan sebanyak ribuan cuitan yang muncul di twitter dengan hastag# PrayForKalsel, dan# KalselJugaIndonesia. Cuitan masyarakat dan pemerintah saling beradu pendapat untuk pembelaan kebenarannya sendiri dan menimbulkan banyak opini yang positif dan juga negatif. Twitter kini menjadi tempat mengobrol dan mengadu berbagai kalangan. Untuk penelitian tersebut diharapkan bisa membantu dan mempermudah melakukan penelitian dengan menggunakan opini publik di Twitter yang mengandung pendapat positif atau negatif. Metode digunakan di penelitian ini yaitu menggunakan Naive Bayes, proses sistem ini dimulai dari proses preprocessing data yang didalamnya terdapat case folding, tokenisasi, filtering, normalisasi, dan terakhir stemming selanjutnya pembobotan kata menggunakan Raw TF dan pada proses pengklasifikasiannya yang digunakan yaitu Naive Bayes. Data yang digunakan berasal dari twitter yang diambil secara crawling dan scrapping menggunakan hastag# PrayForKalsel, dan# KalselJugaIndonesia dengan jumlah data sebanyak 520 data tersebut diambil dengan menggunakan Api Twitter, Di hasil percobaan pengujian menggunakan cross validation yaitu 5-fold, sebanyak 5 kali percobaan dengan menggunakan pengujian confusion matrix dari 5 percobaan tersebut mendapatkan nilai rata rata mencapai akurasi 0, 81 presisi 0, 81, recall 0, 81, dan f-measure 0, 81, dan mendapatkan nilai pengujian tertinggi akurasi 0 …
Pengaruh Metode Word Embedding dalam Vector Space Model pada Pemerolehan Informasi Materi IPA Siswa SMP
Authors: Ibnu Rasyid Wijayanto, Imam Cholissodin, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Information Retrieval
Abstract: Pandemi Covid-19 pada awal tahun 2019 membuat sistem pembelajaran tatap muka di sekolah berubah menjadi pembelajaran secara online atau daring. Pembelajaran online menuntut siswa untuk mengakses materi secara digital, namun materi pada hasil pencarian seringkali terlalu luas yang menyebabkan kesulitan bagi siswa termasuk siswa SMP. Hal tersebut dapat diatasi dengan sebuah Pemerolehan Informasi yang dapat memudahkan siswa SMP untuk mempelajari materi yang diinginkan contohnya materi IPA. Pemerolehan Informasi pada penelitian ini menggunakan metode Vector Space Model (VSM) serta pembobotan dilakukan dengan menggunakan metode Term Frequency Inverse-Document Frequency (TF-IDF). Sistem yang menggunakan Metode TF-IDF dan VSM kemudian diuji dengan gabungan Metode TF-IDF, VSM dan Word Embedding untuk mengetahui pengaruh Metode Word Embedding terhadap sistem. Hasil dari penelitian ini adalah terdapat pengaruh Word Embedding. Nilai precision, recall, F-measure dan akurasi pada pengujian sistem gabungan Metode VSM dan TF-IDF berturut-turut adalah 0,395, 0, 8628, 0, 5375, dan 0, 9306. Hasil evaluasi yang berupa precision, recall, F-measure dan akurasi pengujian sistem dengan tambahan Word Embedding pada Metode VSM dan TF-IDF masing-masing 0, 38, 0, 8880, 0, 52822, dan 0, 9286. Pengaruh dari Word Embedding, yaitu word embedding dapat me-retrive lebih banyak dokumen sehingga jangkauan dokumen yang didapat lebih besar, akan tetapi dengan menambahkan word embedding pada vector space model dapat menyebabkan berkurangnya tingkat …
Rank consistency of topsis in mobile based recommendation system
Authors: Ratih Kartika Dewi, Agus Wahyu Widodo, Yuita Arum Sari, Nurul Ilmi Muhlisah Aziz
Year: 2020
Topics: Recommendation Systems; Decision Making
Abstract: The Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) algorithm was chosen as an algorithm for making recommendations in many mobile recommender system application, such as in mobile-based sports venue recommendation system. In the previous work, usability testing was conducted to test the user acceptance of the application, but the reliability of TOPSIS hasn't been tested yet. The accuracy testing is very subjective for problems in terms of sports venue recommendations, therefore, this research proposed rank consistency testing to find out if there is a rank reversal (the first ranking is swapped with the latest ranking) when there is a change in the number of alternatives (alternatives in this case are the sports venues). The contribution of this research is to find out the reliability of the TOPSIS algorithm in the issue of mobile-based sports venue recommendation system. The test scenario …
Leftovers Nutrition Prediction for Augmenting Smart Nutrition Box Prototype Feature Using Image Processing Approach and AFLE Algorithm
Authors: Yuita Arum Sari, Luthfi Maulana, Yusuf Gladiesnyah Bihanda, Jaya Mahar Maligan, Nabila Nur’aini, Dhea Rahma Widyadhana
Year: 2020
Topics: Image Processing; Machine Learning
Abstract: Some people tend to leave their food when eating caused by their changing lifestyle during the time. Leaving food means wasting its nutritional content acquired in people's bodies. By understanding the number of nutrient loss, the factors that influence of leftovers food is found, so that, it can prevent the number of food waste. In this paper, we present a method of leftovers nutrition estimation from food images in a single tray box employing an image processing approach. This feature is also embedded in our prototype named as Smart Nutrition Box (SNB). We apply the Automatic Food Leftover Estimation (AFLE) algorithm, which is suitable to predict the weight of food images placed in the tray box. The information on food weight is then utilized for calculating nutrition inside food leftovers. By using Root Mean Square Error (RMSE), the experimental result achieves 1.35 of error. It shows that the proposed method is …
Klasifikasi Kategori Buku Ilmu Agama Islam Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Seleksi Fitur Information Gain
Authors: Panji Gemilang, Yuita Arum Sari, Suprapto Suprapto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Text Classification; Machine Learning
Abstract: Buku memiliki peranan penting untuk membangun generasi penerus bangsa yang kritis, kreatif, dan cerdas. Buku bacaan khususnya buku ilmu agama Islam memiliki berbagai macam kategori contohnya kategori akidah, akhlak, sirah, dan lain sebagainya. Namun banyaknya buku ilmu agama Islam serta berbagai macam kategori yang ada membuat seseorang kesulitan untuk mencari buku yang diinginkan sesuai kategori buku yang ingin dibaca. Dengan demikian penelitian ini mencoba untuk mengklasifikasikan kategori buku ilmu agama Islam kedalam 7 kategori dengan memakai Information Gain feature selection dan metode Multinomial Naive Bayes. Proses klasifikasi dimulai dari preprocessing teks, kemudian dilanjutkan dengan seleksi fitur menggunakan metode Information Gain, dan klasifikasi menggunakan metode Multinomial Naive Bayes. Uji recall, presisi, dan akurasi dengan 2 skenario yaitu melalui proses stemming dan tidak melalui proses stemming serta analisis pengaruh dari threshold Information Gain dilakukan pada penelitian ini. Hasilnya skenario melalui stemming dengan seleksi fitur 50% memiliki hasil akurasi, presisi, dan recall terbaik sebesar 69%, 74%, dan 69% secara berurutan. Berdasarkan pengujian algoritme dengan metode Information Gain feature selection dan Multinomial Naive Bayes dapat melakukan klasifikasi kategori buku ilmu agama islam
Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Pengguna MRT Jakarta Menggunakan Information Gain dan Modified K-Nearest Neighbor
Authors: Adella Ayu Paramitha, Indriati Indriati, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Mass Rapid Transit (MRT) adalah salah satu transportasi umum berbasis rel yang beroperasi di DKI Jakarta. Transportasi ini diharapkan mampu untuk mengurangi penggunaan transportasi pribadi yang membuat angka kemacetan di Indonesia khususnya daerah Jakarta meningkat. Agar dapat menarik minat masyarakat untuk beralih menggunakan transportasi umum dibandingkan dengan transportasi pribadi salah satunya dengan meningkatkan kualitas pelayanan yang diberikan. Untuk meningkatkan kualitas pelayanan tersebut dapat dilakukan dengan membedakan pendapat pengguna yang bernilai positif dan negatif menggunakan analisis sentimen. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dan seleksi fitur Information Gain. Data komentar akan dilakukan tahapan pre-processing, vectorize, seleksi fitur, pembobotan menggunakan TF-IDF, dan proses klasifikasi. Berdasarkan hasil evaluasi, didapatkan nilai accuracy sebesar 0, 86769 dan f-measure sebesar 0, 86265 dengan parameter k= 3 dan threshold= 25%.
Convergence Analysis in Swarm Intelligence for City Tour Optimization
Authors: Abidatul Izzah, Benni A Nugroho, Wayan F Mahmudy, Fitra A Bachtiar, Toga A Cinderatama, Yuita A Sari
Year: 2019
Topics: Swarm Intelligence; Optimization
Abstract: Particle swarm optimization (PSO) algorithm has been widely used to solve many problems. However, PSO has limitation in dealing with premature convergence when each particle unable to move to find the global optimum solution. This research has investigated the various conditions for the PSO to determine when a premature convergence happened. We used city parks in Kediri City, Indonesia as an object for a city tour optimization. Furthermore, PSO by adding mutation operator belongs to Genetic Algorithm and dividing the swarm group into sub-swarm are used to investigate the convergence condition because they have been proven can successfully avoid a premature convergence. The result shows that the solutions produced by the addition of these operators can find better solutions compared to the simple PSO.
Klasifikasi Jenis Makanan dari Citra Smartphone Berdasarkan Ekstraksi Fitur Haralick dan CIE Lab Color Moment Menggunakan Learning Vector Quantization
Authors: Akhmad Muzanni Safi'i, Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Processing; Machine Learning
Abstract: Pemilihan makanan menjadi sesuatu yang penting bagi para penderita penyakit tertentu. Akan tetapi, memilih sebuah makanan menjadi sebuah masalah bagi orang yang pertama kali mencicipi suatu makanan atau wisatawan yang baru pertama kali berkunjung ke suatu negara. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, perlu dilakukan penelitian untuk mengenali/mengklasifikasikan suatu citra makanan. Fitur Haralick dan CIE Lab Color Moments terbukti dapat menghasilkan fitur yang bagus untuk kasus klasifikasi. Metode Learning Vector Quantization (LVQ) juga menjadi alternatif untuk melakukan proses klasifikasi. Berdasarkan pengujian k-fold cross validation dengan k= 10 dan metode evaluasi berupa akurasi, didapatkan akurasi maksimal sebesar 0, 642051 dengan nilai parameter learning rate sebesar 0, 2, pengali learning rate sebesar 0, 8, nilai m sebesar 0, 1, nilai epsilon sebesar 0, 4, iterasi maksimal sebesar 10 dan learning rate minimal sebesar 0.000001. Hal tersebut menunjukkan bahwa klasifikasi citra makanan berdasarkan ekstraksi fitur Haralick dan CIE Lab Color Moments menggunakan LVQ menghasilkan akurasi yang cukup baik. Selain itu, penggunaan kedua fitur tekstur (Haralick) dan warna (CIE Lab Color Moments) berpengaruh terhadap hasil akurasi. Hal tersebut ditunjukkan dengan seluruh hasil pengujian yang menunjukkan bahwa hasil akurasi tertinggi dicapai menggunakan fitur tekstur dan warna.
Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara Pada Negara Singapura Menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine
Authors: Muhammad Sanzabi Libianto, Tibyani Tibyani, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Time Series Analysis
Abstract: Pariwisata merupakan salah satu aspek penting penyumbang pemasukan bagi negara, khususnya negara Singapura. Singapura merupakan negara berperingkat ke-2 pada benua asia dan menduduki peringkat ke-13 di dunia pada sektor kepariwisatanya. Pendapatan negeri Singapura salah satunya dihasilkan pada sektor pariwiswatanya yaitu sebesar 14, 8%. Terdapat sekitar 16 juta wisatawan mancanegara yang datang ke Singapura setiap tahunnya. Namun, Jumlah kunjungan wisatawan tersebut mengalami kenaikan dan penurunan setiap bulannya. Perubahan nilai yang fluktuatif tersebut, dapat menyebabkan kurang maksimalnya industri pariwisata yang ada di Singapura, khususnya sektor infrastruktur. Hal tersebut dikarenakan akomodasi yang terbatas dalam menampung banyaknya jumlah wisatawan yang datang. Maka dari itu, diperlukan sebuah prediksi jumlah kunjungan wisatawan pada negara Singapura sehingga menjadi sebuah bahan pertimbangan dalam mempersiapkan akomodasi yang lebih baik. Algoritme yang dapat dipakai dalam melakukan prediksi kali ini yaitu algoritme Extreme Learning Machine (ELM). Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, parameter algoritme ELM yang optimal adalah jumlah fitur data: 5, ratio data training dan data testing: 80%: 20%, dan hidden neuron: 10 dengan data jumlah kunjungan wisatawan pada bulan januari hingga desember pada tahun 2010 sampai dengan 2016, diperoleh nilai error dengan menggunakan MAPE sebesar 7, 41%
Analisis Sentimen Ulasan Video Animasi Menggunakan Metode Latent Semantic Indexing
Authors: Faraz Dhia Alkadri, Yuita Arum Sari, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Video animasi berkembang dengan sangat pesat menghasilkan puluhan bahkan ratusan judul per-tahunnya. Tentunya tidak semuanya video animasi yang dihasilkan menarik untuk ditonton. Beberapa dari video tersebut mungkin terlihat tidak menarik untuk beberapa orang. Untuk mengatahui apakah video animasi tergolong menarik atau tidak, pengguna dapat melihat ulasan–ulasan yang diberikan pengguna lain tentang video animasi tersebut. Beberapa website yang memang bertujuan untuk memfasilitasi para penggunanya untuk dapat saling memberikan feedback berupa ulasan tentang video animasi yang telah mereka tonton. Dari ulasan tersebut dapat dilihat sentimennya apakah ulasan tersebut merupakan ulasan yang tergolong ke dalam sentimen positif atau sentimen negatif. Metode Latent Semantic Indexing (LSI) yang mengadopsi proses reduksi matriks Singular Value Decomposition (SVD) digunakan untuk mencari relevansi antar dokumen. Dengan metode LSI dapat mengetahui ulasan tersebut tergolong pada sentimen positif atau sentimen negatif. Metode TF IDF digunakan untuk mengolah data tekstual menjadi data numerik dan Cosine similiarty yang digunakan untuk menghitung kemiripan antar data yang selanjutnya digolongkan ke dalam sentimen kelas positif dan sentiment kelas negatif. pengujian dilakukan sebanyak 19 kali dengan menggunakan masukkan k-rank yang berbeda-beda. Berdasarkan hasil pengujian, sistem ini menghasilkan akurasi optimal di k-rank= 10 yaitu sebesar 86% sehingga dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode latent semantic indexing baik digunakan untuk mencari relevansi antar …
Analisis Sentimen Kebijakan New Normal dengan Menggunakan Automated Lexicon Senti N-Gram
Authors: Rifki Akbar Siregar, Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Dalam menghadapi pandemi COVID-19 ini, pemerintah Indonesia mengeluarkan beberapa kebijakan di antaranya adalah Pembatasan Sosial Berskala Besar, dan New normal. Kebijakan New normal ini kemudian menjadi ramai diperbincangkan oleh masyarakat. Analisis sentimen dari opini yang beredar terkait isu tersebut dapat dilakukan sehingga pemerintah dapat mengevaluasi kebijakan tersebut. Dalam penelitian ini diusulkan menggunakan Lexicon Senti-N-Gram untuk analisis sentimen dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh Lexicon Senti-N-Gram pada analisis sentimen Bahasa Indonesia. Adapun penelitian ini menggunakan data sebanyak 350 data tweet yang terbagi menjadi 229 tweet kelas positif dan 121 tweet kelas negatif. Hasil evaluasi yang diperoleh dengan menggunakan data dengan stemming lebih tinggi dibandingkan dengan data tanpa stemming. Hasil pengujian kinerja sistem …
Enhancing the capability of online teaching for elementary school teacher through interactive video making training
Authors: Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika, Sigit Adinugroho, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Community Empowerment
Year: 2022
Topics: Education Technology; Training
Abstract: The strategies and learning mechanisms that have been widely used up until now have changed as a result of the Covid-19 pandemic. Learning from home (BDR) activities are used to replace face-to-face learning activities. Effective implementation of BDR requires information technology skills, especially the use of learning support software. Thus, it is imperative that teachers receive training in the use of learning support software in order to advance their abilities to teach online effectively and efficiently. In this community service, training activities for making creative teaching materials were carried out for elementary school teachers. The creative teaching material is in the form of animation, so that it attracts the interest of students and is expected to increase the effectiveness of online learning. This community service activity begins with a pre-test, continues with the delivery of material, and ends with the provision of a post-test and questionnaire. The evaluation's findings revealed that participants' skills had improved when learning support hardware and instructional videos were introduced.
Pengembangan Sistem Informasi Verifikasi Keaslian Hasil Test Swab di Dunia Penerbangan (Studi Kasus: Kantor Kesehatan Pelabuhan Kelas 1 Soekarno-Hatta)
Authors: Nur Aisyah Asriani, Fajar Pradana, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Information Systems; Health Technology
Abstract: Kantor Kesehatan Penerbangan (KKP) Kelas I Bandara Soekarno-Hatta merupakan instansi pemerintah yang salah satu tugasnya adalah mengurus proses validasi surat keterangan negatif COVID-19 (SKNC) yang dijadikan salah satu syarat melakukan perjalanan udara. Dalam perkembangannya, sempat marak terjadi pemalsuan SKNC tersebut, yang ternyata lolos dari proses validasi KKP yang masih dilakukan secara manual dan luring. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penulis mencoba memberikan solusi berupa Sistem Informasi Verifikasi Keaslian Hasil Test Swab yang melakukan validasi SKNC secara otomatis dan daring, agar penerbangan dapat dilaksanakan dengan lebih aman dari resiko penularan COVID-19. Pengembangan sistem dilakukan dengan menggunakan metode prototype yang terdiri daribeberapa tahapan diantaranya pengumpulan data, analisis dari kebutuhan, membangun prototype, evaluasi prototype, perancangan sistem, implementasi sistem, dan pengujian sistem. Berdasarkan iterasi didapatkan total 13 kebutuhan dengan 2 aktor, lab tes COVID-19 dan KKP. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman javascript dengan framework reactjs dan nodejs. Pengujian sistem yang dilakukan sebanyak empat jenis, yang terdiri dari pengujian unit dengan 3 sampel pengujian, pengujian integrasi yang menghasilkan hasil valid, pengujian validasi yang mendapatkan hasil valid dari kasus uji, dan pengujian non-fungsional berupa usability tersting yang dilakukan dengan menggunakan metode SUS (System Usability Scale) mendapatkan poin 73.46 dari 15 responden.
Analisis Sentimen Review Produk Kecantikan menggunakan Metode Naive Bayes
Authors: Binti Najibah Agus Ratri, Yuita Arum Sari, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Masyarakat sedang meminati jual beli dengan menggunakan e-commerce. Di tempat jual beli banyak produk kebutuhan, salah satunya yaitu produk kecantikan. Banyak sekali produk kecantikan yang menawarkan berbagai keunggulan, dengan banyaknya produk tidak lepas dari review yang menilai suatu produk tertentu terkait kualitas, keunggulan, kekurangan, dan lainnya. Review dari salah satu customer yang pernah menggunakan produk tersebut dapat dijadikan sebagai rekomendasi untuk memilih suatu produk terbaik dan sebagai penentu suatu kualitas produk. Penentuan kualitas produk dapat dilihat dari berbagai komentar atau review dari customer untuk melihat apakah produk tersebut menjadi produk best seller atau produk yang kurang diminati. Oleh karena itu dilakukan klasifikasi data review produk kecantikan dengan melabeli review positif, negatif, dan netral. Pada pengujian ini menggunakan metode Naive Bayes dengan pembobotan Log TF dan TF, pembobotan TF memiliki nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan pembobotan Log TF. Pembobotan TF memiliki akurasi sebesar 55% sedangkan pembobotan Log TF hanya memiliki akurasi sebesar 52%. Sedangkan untuk melabeli review menggunakan Kappa Measure, pada pengujian ini Kappa Measure pada setiap penilai memiliki nilai sama yaitu 0.8.
Analisis Sentimen terhadap Opini Masyarakat mengenai Kebijakan PSBB menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Improved Gini Index
Authors: Kenza Dwi Anggita, Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Pemerintah Indonesia mengeluarkan kebijakan PSBB untuk penekanan laju pertumbuhan kasus COVID-19. Hal ini menimbulkan berbagai macam tanggapan dari lapisan masyarakat salah satunya pada media sosial Twitter. Penelitian ini mencoba menganalisis tanggapan masyarakat mengenai kebijakan PSBB pada sosial media Twitter, melalui analis sentimen dan mengklasifikasikannya kedalam tiga kelas yaitu kelas positif, kelas negatif, dan kelas netral. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Naive Bayes classifier dan seleksi fitur Improved Gini Index (IGI) dengan tujuan untuk mereduksi fitur pada saat klasifikasi. Terdapat tahapan dalam analisis sentimen diantaranya preprocessing, seleksi fitur menggunakan metode Improved Gini Index (IGI), dan klasifikasi dengan Naive Bayes. Hasil dari pengujian klasifikasi Naive Bayes tanpa seleksi fitur diperoleh akurasi sebesar 64%, sementara hasil pengujian akurasi klasifikasi dengan seleksi fitur menggunakan enam nilai threshold berbeda diperoleh hasil akurasi tertinggi pada nilai threshold sebesar 30%, dimana terdapat 70% dari total term yang di dihapus dan didapatkan akurasi sebesar 68%.
Deteksi Emosi pada Tweet Berbahasa Indonesia tentang Pembelajaran Jarak Jauh menggunakan K-Nearest Neighbor dengan Pembobotan Kata Term Frequency-Inverse Gravity Moment
Authors: Fira Sukmanisa, Yuita Arum Sari, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Pada Desember 2019 di kota Wuhan, China muncul sebuah kasus yang disebut sebagai coronavirus disease 2019 (Covid-19) dan menyebar dengan cepat ke penjuru dunia. Pemerintah Indonesia menerapkan kebijakan pembelajaran jarak jauh (PJJ) untuk meminimalisir penyebaran Covid-19. Pendapat mengenai PJJ disampaikan oleh masyarakat melalui tweet. Deteksi emosi adalah proses menggolongkan tweet ke dalam kelas emosi. Pembobotan kata merupakan permasalahan dasar dalam klasifikasi teks karena dapat memengaruhi akurasi. TF-IDF adalah salah satu pembobotan kata yang sering digunakan, namun TF-IDF bukan yang paling efektif karena mengabaikan label kelas. Oleh karena itu, deteksi emosi pada tweet dilakukan agar dapat mengetahui emosi tentang PJJ. Pada penelitian ini, deteksi emosi akan melalui beberapa proses yaitu preprocessing, pembobotan kata Term Frequency-Inverse Gravity Moment (TF-IGM), cosine similarity, klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN), dan evaluasi menggunakan confusion matrix. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan dataset tidak seimbang, koefisien pembobotan TF-IGM teroptimal bernilai 9 yang menghasilkan accuracy tertinggi sebesar 0, 55 pada k= 25. Penggunaan koefisien pembobotan TF-IGM memberikan accuracy yang kurang stabil jika dibandingkan dengan TF-IGM tanpa koefisien pembobotan. Pembobotan kata TF-IGM dan TF-IDF memiliki nilai accuracy tertingi yang sama, dan jarak antar hasil evaluasi yang kecil pada setiap k yang diujikan.
Clustering Public Opinions Related to Quarantine during Covid-19 on Twitter Using K-DENCLUE Algorithms
Authors: Dhifan Diandra Heriswan, Yuita Arum Sari, Muhammad Furqon
Year: 2021
Topics: Clustering; Natural Language Processing
Abstract: Twitter is a microblog-based social media platform that can upload text, images, and videos with a limit of 280 characters per tweet. There are various information and opinions obtained on this platform; one of the topics discussed in quarantine during the Covid-19 pandemic. Based on the information and opinion, there are various kinds of responses. The kind of responses could be either pros or cons toward the topic. Sentiment analysis is one way to determine the sentiment response, whether positive, negative, or neutral. There are various ways to apply sentiment analysis, one of which is using unsupervised or clustering techniques. The processes carried out in this study included preprocessing, feature vector extraction, hyper-rectangle, DENCLUE, and K-Means. Preprocessing, feature vector extraction and hyper-rectangle are used for adjusting input values in the clustering process, such as converting data into …
Detecting of eyeball movements for choosing menu in display monitor using height and sector percentage measurement approaches
Authors: Fitri Utaminingrum, Gusti Pangestu, Dahnial Syauqy, Yuita Arum Sari, Timothy K Shih
Journal: Multimedia Tools and Applications
Year: 2021
Topics: Computer Vision; Human-Computer Interaction
Abstract: The number of disable people increases each years. This growing phenomenon attracts attention, especially for many researcher in order to help people with disabilities. Generally, disable people has a problem to do an activity by himself, because their hand and feet can not to be used normally. Many developed technology’s with an aim of helping the disabilities. One of them is a wheelchair. It is the most common stuff that used for helping disabilities as a tool for mobilization. There are two types of wheelchair. The first is the manual wheelchair, operated by hand. The second is an electrical wheelchair, that operated by joystick or other electric device. Both types of wheelchairs still uses a hand for operating the navigation. Meanwhile, recently, the development of smart wheelchair technology has been built up by using a display monitor with several menus selection and caused a problem for selecting menu …
APLIKASI SMART NUTRITION BOX UNTUK ANALISIS KEHILANGAN ZAT GIZI PADA SISA MAKANAN DI KANTIN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN, UNIVERSITAS BRAWIJAYA, MALANG
Authors: Jaya Mahar Maligan, Nabila Nuraini, Dhea Rahma Widyadhana, Yusuf Gladiensyah Bihanda, Yuita Arum Sari
Journal: Seminar Nasional Teknologi Pangan
Year: 2021
Topics: Nutrition Analysis; IoT
Abstract: Tujuan Melihat dan membandingkan hasil prediksi dari aplikasi smart nutrition box dengan perhitungan metode penimbangan. Tujuan dari penelitian ini adalah menyadarkan pentingnya pemenuhan asupan zat gizi pada tiap individu dan mengurangi limbah makanan dengan menghitung kehilangan zat gizi menggunakan sisa makanan dan diolah menggunakan metode penimbangan serta prediksi pada aplikasi smart nutrition box. Metode Perhitungan dengan metode penimbangan dan aplikasi smart nutrition box dengan metode image processing. Pengambilan sampel 30 dengan metode observasional dan pendekatan cross sectional. Perbandingan data dengan minitab paired t-test. Hasil Data kehilangan zat gizi terbesar adalah 149, 25 gram pada metode penimbangan dan 136, 68 gram pada aplikasi smart nutrition box. Nilai RMSE pada aplikasi smart nutrition box untuk sampel berat sisa dan kehilangan …
Prediksi Rating pada Ulasan Produk Kecantikan menggunakan Metode SO-CAL in an Inheritance-based
Authors: Lita Handayani Tampubolon, Mochammad Ali Fauzi, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Perkembangan teknologi sebagai akses informasi seputar produk kecantikan yang ditawarkan melalui media internet semakin cepat, terutama untuk mengulas tentang produk kecantikan yang dapat membantu para produsen mengetahui umpan balik tentang produk dari pengguna dan membantu konsumen untuk memudahkan dalam memilih produk kecantikan yang lebih tepat. Pengguna produk dapat memberikan rating dan ulasan pada laman situs yang telah disediakan. Banyak produsen maupun konsumen mengalami kesulitan dalam memilah dan mengkategorikan ulasan ke dalam sebuah rating sebagai penentu kualitas suatu produk. Maka dibutuhkan suatu sistem untuk memudahkan dalam memprediksi rating yang tepat dari hasil ulasan konsumen atau pengguna produk terhadap produk kecantikan. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem untuk menyelesaikan permasalahan menggunakan metode SO-CAL in an Inheritance-based yang diterapkan pada algoritme k-NN dan regresi linier dalam prediksi rating. Dilihat dari hasil penelitian dengan menggunakan metode SO-CAL in an Inheritance-based dengan pengujian menggunakan metode Cross Validation/k-fold diperoleh hasil akurasi rata-rata regresi linier sebesar 66% sedangkan hasil rata-rata akurasi tertinggi k-NN sebesar 50% pada model pengujian Toleransi 1. Hasil rata-rata RMSE pada regresi linier sebesar 1, 3628 sedangkan pada algorime k-NN sebesar 2, 1314. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa Metode SO-CAL in an Inheritance-based lebih baik diterapkan pada regresi linier dibandingkan dengan algoritme k-NN dalam prediksi rating.
Pengenalan Citra Jenis Makanan Menggunakan Klasifikasi Naive Bayes Dengan Ekstraksi Fitur Hue Saturation Intensity Color Moments Dan Morphological Shape Descriptors
Authors: Ian Lord Perdana, Yuita Arum Sari, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Processing; Machine Learning
Abstract: Proses klasifikasi jenis makanan penting karena akan menentukan jenis makanan yang akan diproses pada sistem yang merekam makanan dengan tujuan kesehatan atau diet. Proses untuk menentukan jenis makanan teridiri dari proses preprocessing, yang dilanjutkan dengan mengubah model warna dari RGB menjadi HSI. Proses selanjutnya adalah pengekstraksian fitur warna dengan Color Moment yang akan menghasilkan fitur mean, standar deviasi, dan skewness dari masing-masing channel warna citra. Setelah itu pengkstraksian fitur bentuk dengan Morphological Shape Descriptors (MSD) yang akan menghasilkan fitur panjang, lebar, diameter, dan aspek rasio. Setelah fitur-fitur dari citra makanan diperoleh, dilakukan pengklasifikasian dengan metode klasifikasi Naive Bayes dibantu dengan fungsi LogSumExp untuk proses penghitungan probabilitasnya. Pada pengujian hasil akurasi menghasilkan hasil akurasi sebesar 78% dengan penggunaan jumlah data uji sebanyak 100 data uji. Pengujian terhadap dimensi citra menghasilkan hasil akurasi sebesar 81% dengan ukuran dimensi 300x300 piksel. Pengujian terhadap jumlah fitur menghasilkan hasil akurasi sebesar 83% saat menggunakan metode ekstraksi fitur color moment saja. Dari pengujian yang telah dilakukan, disimpulkan bahwa metode color moment dan morphological shape descriptor dengan metode klasifikasi Naive Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasikan citra makanan.
Prediksi Rating Novel Baru Berdasarkan Sinopsis Menggunakan Genre Based Collaborative Filtering dan Text Similarity
Authors: Rhevitta Widyaning Palupi, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Recommender Systems; Text Analysis
Abstract: Novel merupakan suatu cerita yang memiliki alur panjang yang bersifat imajiantif. Berdasarkan pilihan editor pada situs Amazon. com, 50 dari 100 buku dengan penjualan terbaik merupakan novel. Hal tersebut menunjukkan bahwa ketertarikan masyarakat terhadap novel cukup tinggi sebagai salah satu jenis bacaan. Namun saat ingin memilih novel yang hendak dibaca, pembaca terkadang merasa bingung untuk mengetahui kualitas dari novel tersebut. Salah satu acuan dalam melihat kualitas suatu produk yaitu rating. Situs Goodreads merupakan salah satu situs yang memungkinkan peninjau amatir menuliskan ulasan serta rating untuk membantu pembaca dalam memilih buku yang relevan. Namun terkadang pengguna Goodreads tidak memberikan rating terhadap suatu buku sehingga pengikut dari pengguna tersebut ingin mengetahui rating yang diberikan pengguna pada buku tersebut. Penelitian ini menggunakan metode Genre Based Collaborative Filtering sebagai penghitungan prediksi rating dan Text Similarity untuk mengetahui nilai kesamaan antara dokumen yang satu dengan lainnya. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 31 user dan 90 sinopsis sebagai data latih dan 35 sinopsis sebagai data uji. Akurasi sistem yang diperoleh dari hasil klasifikasi dengan menggunakan nilai kesamaan pada text similarity sebesar 45, 714286% dan nilai MAE sebesar 0, 27742857 sehingga dapat disimpulkan bahwa metode genre based collaborative filtering dan text similarity dapat digunakan untuk melakukan prediksi rating.
Seleksi Fitur Information Gain Pada Temu Kembali Citra Jenis Makanan Menggunakan Dominant Color Descriptor Dan Gray Level Co-occurence Matrix
Authors: Sulaiman Triarjo, Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Retrieval; Feature Selection
Abstract: Informasi nutrisi di dalam media sosial ditunjang oleh citra makanan yang sedang diulas. Diperlukan usaha keras bila ingin menelusuri makanan-makanan yang sejenis yang mempunyai nutrisi yang hampir sama. Oleh karena itu dibutuhkan sistem pencarian informasi untuk mempercepat proses pencarian informasi. Penelitian ini menggunakan metode Dominant Color Descriptor (DCD) untuk ekstraksi fitur warna dan metode Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) untuk ekstraksi fitur tekstur serta seleksi fitur information gain untuk menyeleksi fitur tekstur sehingga tidak semua fitur tekstur digunakan. Data yang digunakan berupa 29 jenis citra makanan dengan total 435 citra dengan setiap jenis makanan 15 citra. Pengujian dilakukan dengan membandingkan performa perhitungan jarak Euclidean distance, Chebyshev distance, dan Manhattan distance untuk fitur tekstur dan Quadratic distance dan Yang distance untuk fitur warna. penggunaan evaluasi nilai MAP, hasil pengujian menggunakan fitur tekstur didapatkan nilai MAP sebesar 0, 5542 dengan jarak Euclidean dan tanpa adanya seleksi fitur. Hasil pengujian menggunakan fitur warna didapatkan nilai MAP sebesar 0, 7488 pada saat menggunakan jarak Yang. Pengujian menggunakan fitur tekstur warna dan fitur tekstur didapatkan nilai sebesar 0, 7118 dengan mengguankan jarak Manhattan dan Yang dengan 10 fitur. Pada penelitian ini penggunaan DCD lebih efektif dari pada GLCM dengan menghasilkan nilai MAP yang lebih tinggi.
Rekomendasi Multilabel Otomatis Pada Artikel Dengan Algoritme Fuzzy C-Means Dan K-Nearest Neighbor
Authors: Muhammad Bima Zehansyah, Yuita Arum Sari, Sigit Adi Nugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Clustering
Abstract: Perkembangan teknologi informasi saat ini sangat cepat khususnya pada media elektronik. Hal tersebut didukung dengan adanya sebuah wadah untuk menyalurkan suatu peristiwa, pendapat, serta gagasan yang berasal dari masyarakat yang disebut citizen journalism yang dikemas dalam bentuk artikel online. Besarnya antusiasme citizen journalism tersebut sayangnya kurang didukung pada pelabelan secara otomatis pada artikel yang akan dibuat, salah satunya terdapat pada situs kompasiana. com dengan adanya pelabelan otomatis diharapkan mempermudah pengguna tanpa perlu melakukan pelabelan secara manual. Salah satu cara melakukan pelabelan otomatis yaitu dengan cara melakukan klasifikasi multilabel yaitu memprediksi label pada suatu artikel yang memungkin artikel tersebut dapat memiliki lebih dari satu label, dengan adanya klasifikasi multilabel juga bertujuan dapat meningkatkan kualitas information retrieval. Metode klasifikasi multilabel salah satunya dengan menggunakan algoritme Fuzzy C-Means dan K Nearest Neighboar (FCM-KNN) dengan adanya proses pengelompokkan pada data diharapkan menghemat waktu komputasi dalam pencarian k tetangga terdekat pada proses klasifikasi Multilabel K Nearest Neighboar (ML-KNN). Pada penelitian ini didapatkan pengujian terbaik saat melakukan proses klasifikasi yaitu saat k= 1, yang mana didapatkan evaluasi F1= 93, 33% dan evaluasi BEP sebesar 93, 75%. Dari hasil didapat menunjukkan bahwa penerapan metode klasifikasi FCM-KNN dapat digunakan untuk melakukan multilabel secara otomatis pada artikel online
Perolehan Informasi Rating Buku Berdasarkan Gambar Sampul Buku Menggunakan Metode Scale-Invariant Feature Transform
Authors: Hamim Fathul Aziz, Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Machine Learning
Abstract: Seiring berkembangnya teknologi hampir segala macam informasi sudah tersedia pada media online. Teknologi yang semakin berkembang diharapkan dapat lebih memudahkan untuk mengakses informasi-informasi yang terdapat pada media online tersebut. Seperti contoh mencari rating buku secara otomatis di media online dengan memanfaatkan sampul buku. Dengan adanya sebuah sistem yang dapat mencarikan rating dari buku dengan menggunakan gambar dari sampul yang diperoleh dari kamera ponsel, diharapkan akan lebih memudahkan dan mempercepat perolehan informasi rating dari buku, agar tidak salah dalam membeli sebuah buku. Berdasarkan penjelasan tersebut, penelitian ini dilakukan menggunakan scale invariant feature transform (SIFT) untuk mengenali objek buku pada sebuah gambar. Sebelum dilakukan pencarian gambar buku yang sesuai, gambar tersebut dilakukan …
Penerapan metode extreme learning machine untuk prediksi konsumsi batubara sektor pembangkit listrik tenaga uap
Authors: Rosintan Fatwa, Imam Cholissodin, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Energy
Abstract: Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) merupakan pembangkit listrik yang memanfaatkan batubara sebagai bahan dasar untuk proses pembakaran. Sektor PLTU menjadi sektor pendominasi penyerapan batubara domestik. Selama periode 2010-2015, konsumsi batubara terus meningkat seiring adanya proyek pembangkit listrik 35.000 MW yang dirancang pada periode 2015-2019, dimana sejumlah 19.940 MW (56%) merupakan pembangkit dengan jenis PLTU berbahan bakar batubara. Berdasarkan data dari Direktur Jendral Mineral dan batubara pada kementerian ESDM, menyebutkan bahwa kenaikan konsumsi batbara dikarenakan PLTU yang beroperasi bertambah dan perkembangan ekonomi yang berbanding lurus dengan peningkatan konsumsi batubara nasional. Berdasarkan permasalahan tersebut maka prediksi konsumsi batubara pada sektor PLTU diperlukan agar konsumsi batubara bisa …
Implementasi Algoritme Genetika dan Analytical Hierarchy Process untuk Penerimaan Siswa Baru pada Sekolah Menengah Kejuruan
Authors: Mala Nurhidayati, Dian Eka Ratnawati, Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Decision Making
Abstract: Sekolah menengah kejuruan bertujuan untuk mencetak lulusan yang berkualitas dalam keahlian dan keterampilan pada tiap jurusannya. Dalam proses untuk memperoleh lulusan yang berkualitas dibutuhkan langkah awal yaitu penyeleksian calon siswa baru. Proses penyeleksian dilakukan dengan menggunakan pertimbangan nilai Ujian Nasional Bahasa Inggris, Bahasa Indonesia, IPA, dan Matematika,. Metode yang diterapkan untuk menyelesaikan persoalan ini adalah Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Algoritme Genetika. Individu pada metode Algoritme Genetika berjumlah 6 gen. Pada individu awal yang terbentuk dilakukan proses reproduksi yaitu crossover dan mutasi. Proses terakhir yang dilakukan dalam penelitian ini adalah penghitungan nilai fitness. Proses ini dilakukan dengan menghitung hasil akurasi. Hasil nilai fitness yang didapatkan kemudian diurutkan dari yang terbesar ke nilai fitness terkecil. Dari penelitian yang dilakukan keluarannya adalah lulus atau tidak lulus calon siswa pada jurusan yang telah ditentukan. Rata-rata akurasi dari penggabungan metode AHP dan algoritme genetika sebesar 86, 85% dan akurasi yang didapatkan dengan menerapkan metode AHP saja sebesar 76, 52%. Berdasarkan hasil penelitian dapat diambil kesimpulan yaitu penggabungan metode AHP dan algoritme genetika dapat menyelesaikan permasalahan penerimaan calon siswa baru pada sekolah menengah kejuruan.
LeFood-set: Baseline performance of predicting level of leftovers food dataset in a hospital using MT learning
Authors: Yuita Arum Sari, Atsushi Nakazawa, Yudi Arimba Wani
Journal: PloS one
Year: 2025
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Monitoring the remaining food in patients’ trays is a routine activity in healthcare facilities as it provides valuable insights into the patients’ dietary intake. However, estimating food leftovers through visual observation is time-consuming and biased. To tackle this issue, we have devised an efficient deep learning-based approach that promises to revolutionize how we estimate food leftovers. Our first step was creating the LeFoodSet dataset, a pioneering large-scale open dataset explicitly designed for estimating food leftovers. This dataset is unique in its ability to estimate leftover rates and types of food. To the best of our knowledge, this is the first comprehensive dataset for this type of analysis. The dataset comprises 524 image pairs representing 34 Indonesian food categories, each with images captured before and after consumption. Our prediction models employed a combined visual feature extraction and late fusion approach utilizing soft parameter sharing. Here, we used multi-task (MT) models that simultaneously predict leftovers and food types in training. In the experiments, we tested the single task (ST) model, the ST Model with Ground Truth (ST-GT), the MT model, and the MT model with Inter-task Connection (MT-IC). Our AI-based models, particularly the MT and MT-IC models, have shown promising results, outperforming human observation in predicting leftover food. These findings show the best with the ResNet101 model, where the Mean Average Error (MAE) of leftover task and food classification accuracy task is 0.0801 and 90.44% in the MT Model and 0.0817 and 92.56% in the MT-IC Model, respectively. It is proved that the …
A Novel RGB-Depth Imaging Technique for Food Volume Estimation
Authors: Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis
Year: 2025
Topics: Computer Vision; Imaging
Abstract: Evaluating nutrient intake among patients in a hospital is crucial, as it can accelerate their recovery process. Estimating calorie intake can be achieved by monitoring the quantity of food consumed by patients both before and after their meals. This approach involves various methods, including the use of digital scales, the Comstock level, and digital imaging techniques. Nonetheless, these techniques have their own limitations, particularly the risk of subjective assessments. To reduce errors arising from human factors, an objective evaluation is proposed. This paper introduces a new technique for measuring volume using RGB-Depth images. The method incorporates image segmentation and edge detection in RGB images to correspond with the depth image. Subsequently, the segmented regions and boundaries from the depth images are converted into point clouds. The volume of interest is calculated by fitting the point cloud to an ellipsoid. The lowest Mean Average Percentage Error (MAPE) is 2.73. It indicates that the proposed method is sufficient to measure the food volume.
COMBINED CONTOUR DETECTION AND POINT CLOUD OF RGB-DEPTH IMAGE FOR FOOD VOLUME ESTIMATION
Authors: Yuita Arum Sari
Journal: Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi
Year: 2025
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Assessing nutritional consumption entails a procedure that enables nutritionists and dietitians to track the eating habits of patients within healthcare settingsTraditionally, this measurement relies on manual observations by specialists utilizing visual analysis. However, this approach is prone to subjectivity due to the risk of expert fatigue, which can result in inaccuracies. Furthermore, the evaluations may differ among experts based on varying viewpoints. In a decision support system, a more objective analysis is necessary. Previous research has utilized the area captured in a food image to estimate the weight of food on a plate. Nonetheless, this technique still results in numerous prediction errors. To tackle this issue, we propose a novel method to calculate the volume of food from a camera image, which aims to provide a more accurate weight prediction. In this paper, we introduce a new approach that combines contour detection with a point cloud derived from RGB depth images to capture height information. The Root Mean Square Error (RMSE) for height prediction is 1.04 and 1.55 when viewed from the first and second sides, respectively, while the volume prediction reaches an RMSE of 45.08. This suggests that the differences between the predicted and actual values for volume and height are suitable for practical applications.
SPERM ABNORMALITY CLASSIFICATION USING MULTI-PURPOSE IMAGE EMBEDDING AND CLASSICAL MACHINE LEARNING
Authors: Sigit Adinugroho, Yuita Arum Sari, Wijaya Kurniawan, Achmad Arwan
Journal: JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer)
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Medical Imaging
Abstract: Since sperm cells have big impact for human welfare in terms of reproduction, there are many studies have been done. In this case, we are attracted to enrich the method in determining the morphological properties of them using machine learning. Most study about it is done using 2-steps action that are feature extraction which is continued by classification. In our work, we aimed to lower the complexity by using image embedding as a general-purpose feature extractor that requires no training. For feature extraction using image, it is found that RGB has better performance compared to grayscale if we want to use Support Vector Machine (SVM). Meanwhile, when a comparation is done between SVM, random forest, Multi-Layer Perceptron (MLP), NaÃve Bayes, and k-Nearest Neighbour (kNN) for classification process, MLP shows the best performance among them which is around 85%. Moreover, our proposed method has low complexity indicated by the training time around one and a quarter minute s for the most accurate method, compared to hours of training time in similar methods.
Machine vs Deep Learning Algorithm Development for Cataract Detection Image Recognition
Authors: Hera Dwi Novita, Samsul Arifin, Yuita Arum Sari, Andarini, Seskoati Sri, Prayitnaningsih, Wayan Firdaus Mahmudy
Journal: Frontiers in Health Informatics
Year: 2072
Topics: Machine Learning; Deep Learning