Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Mandiri Online Menggunakan Metode Modified Term Frequency Scheme Dan Naïve Bayes
Authors: Eka Putri Nirwandani, Indriati Indriati, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Layanan distribusi digital merupakan wadah untuk berbagai macam aplikasi yang dapat di unduh kapan saja. Selain aplikasi pada layanan distribusi digital juga terdapat ulasan aplikasi yang berisikan komentar dari pengguna aplikasi tertentu. Ulasan tersebut berisikan komentar negatif atau komentar positif dengan jumlah yang sangat banyak. Dikarenakan jumlah ulasan yang sangat banyak maka Layanan distribusi digital membagi ulasan-ulasan tersebut menggunakan pemberian rating dengan isi ulasan yang tidak sesuai. Untuk mengatasi masalah ketidaksesuaian antara isi ulasan dengan rating yang diberikan pengguna maka dibutuhkan sentimen analisis. Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes dan Modified Term Frequency Scheme. Metode Naive Bayes dipilih dikarenakan metode ini bekerja cukup baik dalam klasifikasi dokumen dengan memperkirakan parameter yang diperlukan. Digunakan 1.500 data yang terdiri dari 627 ulasan positif dan 873 ulasan negatif. Dilakukan proses preprocessing, pembobotan menggunakan Modified Term Frequency Scheme dan klasifikasi dokumen dengan metode Naive Bayes. Pada pengujian dengan 5-fold diperoleh rata-rata dari metode yang digunakan dengan accuracy 83%, recall 86%, precision 76%, f-measure 77, 70% dengan fold ke-3 merupakan fold terbaik dengan accuracy 85%, recall 84, 50%, precision 81, 34%, f-measure 82, 88%.
Segmentasi Citra Kue Tradisional menggunakan Ruang Warna Hue Saturation Value dan Otsu Thresholding
Authors: Ani Enggarwati, Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Processing; Computer Vision
Abstract: Saat ini masih terdapat beberapa permasalah tentang makanan yang terjadi. Salah satunya adalah gizi dan kualitas makanan yang masih harus mendapat perhatian. Untuk mengetahui kandungan gizi yang ada dalam makanan dapat dilakukan dengan klasifikasi makanan menggunakan citra digital. Untuk melakukan klasifikasi dibutuhkan proses awal yaitu segmentasi. Dalam penelitian ini segmentasi menggunakan ruang warna hue, saturation dan value (HSV) dan Otsu thresholding. Segmentasi diawali dengan mengubah citra RGB ke citra HSV dan kemudian melakukan Otsu thresholding terhadap setiap komponen warna hue, saturation dan value. Hasil penelitian terhadap komponen warna value memberikan hasil yang berkebalikan yaitu background berwarna putih dan foreground berwarna hitam, oleh karena itu dilakukan invert pada komponen warna value. Berdasarkan komponen warna yang telah dilakukan thresholding didapatkan akurasi, specificity dan sensitivity pada hasil segmentasi. Pada 50 citra kue tradisional yang digunakan, komponen warna hue memiliki tingkat akurasi rata-rata 42, 64%, komponen warna saturation memiliki tingkat akurasi rata-rata 94, 34%, komponen warna value memiliki tingkat akurasi memiliki tingkat akurasi rata-rata 70, 68%. Pengujian specificity dan sensitivity menunjukkan komponen warna saturation memiliki nilai yang lebih tinggi dari pada komponen warna lain yaitu sebesar 82, 08% dan 91, 30%. Dengan demikian komponen warna saturation lebih bagus digunakan untuk segmentasi menggunakan Otsu thresholding.
Peramalan Harga Cabai Merah Besar Wilayah Jawa Timur Menggunakan Metode Extreme Learning Machine
Authors: Pindo Bagus Adiatmaja, Budi Darma Setiawan, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Time Series Analysis
Abstract: Dalam pemenuhan kebutuhan ekonomi di Indonesia, sektor hasil produksi pertanian memiliki peranan yang sangat penting. Dikarenakan hasil produksi pertanian adalah matapencarian dan konsumsi pokok masayarakat di Indonesia. Kebutuhan masyarakat sehari-hari tidak bisa dipisahkan dari hasil produksi pertanian salah satunya cabai merah besar. Hal ini disebabkan karena tingkat konsumsi cabai merah besar yang digunakan untuk bumbu dapur dan bahan masakan cukup tinggi. Oleh sebab itu, cabai merah besar yang termasuk dalam hasil produksi pertanian dapat dikategorikan sebagai kebutuhan bahan pangan primer dalam kehidupan masyarakat. Harga cabai merah besar yang tidak menentu dan cenderung naik dapat mengakibatkan kerugian bagi negara dan masyarakat. Untuk mengatasi masalah tersebut salah satu solusinya yaitu dengan cara melakukan peramalan harga yang dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan kenaikan harga cabai secara cepat dan akurat. Penelitian ini memiliki tujuan untuk melakukan peramalan harga cabai merah besar menggunakan metode ELM. Berdasarkan hasil implementasi dan analisis yang telah dilakukan menggunakan data harga cabai merah besar dari tanggal 18 Juli 2016 hingga 28 Desember 2018 diperoleh kesalahan terkecil menggunakan Mean Absolute Error (MAPE) sebesar 3% dengan menggunakan jumlah fitur sebanyak 2, jumlah hidden neuron sebanyak 3 dan rentang nilai bobot sebesar [-1, 8, 1, 8].
Peringkasan Artikel Berbahasa Indonesia Menggunakan TextRank dengan Pembobotan BM25
Authors: Yurdha Fadhila Hernawan, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Information Retrieval
Abstract: Penggunaan internet sebagai sumber informasi telah membawa manusia pada era one click away. Apa pun bisa diakses di mana pun kapan pun, baik secara visual maupun tidak. Namun, tidak semua informasi yang diakses selalu sesuai dengan konteks yang diinginkan. Untuk memudahkan pengguna internet dalam mendapatkan informasi yang ringkas dengan tidak merusak atau menghilangkan informasi penting, maka dibutuhkan suatu peringkasan otomatis. Salah satu cara untuk mendapatkan ringkasan pada sebuah dokumen adalah dengan mencari kumpulan kalimat penting pada dokumen yang dapat merepresentasikan dokumen asli secara keseluruhan. Metode peringkasan tersebut disebut juga dengan peringkasan ekstraktif. Pada penelitian ini, peringkasan ekstraktif dilakukan dengan memeringkatkan setiap kalimat pada sebuah dokumen dan mengambil kalimat dengan peringkat teratas sebagai ringkasan. Metode TextRank yang digunakan pada penelitian ini merepresentasikan dokumen sebagai graf, setiap kalimat dianggap sebagai node dan hubungan antara kalimat (node) merupakan nilai similarity antar kalimat. Fungsi similarity yang digunakan adalah BM25 dengan metode pemeringkatan PageRank. Panjang ringkasan yang dihasilkan sistem disesuaikan dengan besar nilai compression rate yang digunakan. Setelah membandingkan hasil ringkasan yang didapatkan sistem peringkasan otomatis dengan hasil ringkasan yang didapatkan dari expert (pakar) sebanyak 10 dokumen, penelitian ini berhasil dilakukan dengan kualitas ringkasan terbaik didapatkan pada saat penggunaan compression rate sebesar 30 …
Klasifikasi Batik dengan Ekstraksi Fitur Tekstur Local Binary Pattern dan Metode K-Nearest Neighbor
Authors: Muhammad Tegar Kanugroho, Muh Arif Rahman, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Computer Vision; Machine Learning
Abstract: Indonesia merupakan negara yang terdiri dari banyak kepulauan dan memiliki keanekaragaman suku yang tersebar di seluruh kepulauannya. Beranekaragam suku, beranekaragam juga ciri khas yang dimiliki agar membedakan suatu suku dengan suku lainnya. Salah satu ciri khas yang membedakan adalah batik, yang banyak dikenal dan telah menjadi warisan budaya. Jika dilihat dari gambar, corak batik memiliki tekstur. Pada pengolahan citra digital tekstur dapat dijadikan elemen pembeda batik satu dengan yang lainnya, salah satunya metode Local Binary Pattern (LBP). Dengan menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP), tekstur dari batik akan dikenali sebagai fitur pada citra pengolahan citra digital, citra batik dapat diproses untuk mendapatkan beberapa citra yang serupa. Proses penelitian pada batik diawali dengan pra-proses, kemudian ekstraksi fitur tekstur pada citra dengan metode Local Binary Pattern (LBP) dan dilanjutkan dengan klasifikasi oleh K-Nearest Neighbor (KNN). Pada penelitian ini menggunakan nilai LBP yang dinormalisasi. Pada data yang dinormalisasi, hasil terbaik menggunakan K-Nearest Neighbor dengan tetangga (K)= 5 mendapatkan hasil akurasi sebesar 65%
Klasifikasi Status Gizi Balita menggunakan Metode Optimasi Random Forest dengan Algoritme Genetika (Studi Kasus: Puskesmas Cakru)
Authors: Ersya Nadia Candra, Imam Cholissodin, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Optimization
Abstract: Masalah gizi pada masa kritis balita usia 0-59 tahun berdampak fatal bagi pertumbuhan dan perkembangan seseorang di masa selanjutnya. Karena kekurangan maupun kelebihan gizi pada masa 2 tahun pertama kehidupan menyebabkan terganggunya fungsi otak secara permanen dan penyakit degeneratif. Dalam kasus ini, pemantauan dan pemeriksaan status gizi balita yang dilakukan oleh tenaga kesehatan dan kader posyandu umumnya dilakukan dengan melakukan pencatatan manual dan selanjutnya dilakukan analisis dengan membandingkan data pengukuran gizi balita dengan standar baku status gizi. Analisis secara manual tersebut rentan terhadap kesalahan ketidaktelitian dalam mengidentifikasi status gizi balita dan memakan waktu yang cukup lama dikarenakan data yang banyak sehingga kurang praktis. Berdasarkan masalah tersebut, penulis menerapkan metode random forest yang dioptimasi dengan algoritme genetika untuk mengklasifikasi status gizi balita secara akurat dan cepat. Setelah dilakukan pengujian, maka diperoleh rata-rata akurasi oleh metode random forest yang di optimasi dengan algoritme genetika sebesar 89, 58%, rata-rata precision 74, 34%, rata-rata recall 58, 68% dan f1-score 65, 54% dengan parameter ukuran populasi bernilai 20, iterasi sebanyak 3, nilai crossover rate sebesar 0, 7, nilai mutation rate sebesar 0, 3, dan jumlah feature 4. Dari hasil evaluasi akurasi, precision, recall dan f1-score yang didapatkan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa algoritme genetika mampu mencari parameter yang optimal dari random forest sehingga menghasilkan akurasi, precision, recall dan f1-score …
Pengembangan Sistem Informasi Manajemen dan Prediksi Permintaan Pemesanan Bibit Parfum Pada Toko Blossom Perfume Berbasis Web
Authors: Fachrur Rozy, Faizatul Amalia, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2090
Topics: Information Systems; Web Development
Abstract: Perkembangan teknologi banyak dimanfaatkan para pebisnis dalam bisnis mereka, salah satunya adalah sistem informasi manajemen. Bisnis parfum merupakan bisnis yang tersedia di berbagai wilayah. Blossom Perfume merupakan toko yang menjalankan bisnis parfum yang terkenal pada wilayah Kisaran, Kabupaten Asahan, Sumatera Utara. Blossom Perfume saat ini masih menggunakan cara manual dalam data transaksi dan pengecekan stok bibit parfumnya di setiap outlet serta perkiraan permintaan stok bibit pada bulan berikutnya. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, maka dikembangkan sistem informasi manajemen yang mendukung Blossom Perfume dalam penulisan transaksi penjualan maupun optimalisasi informasi. Proses pengembangan pada sistem ini menggunakan metode waterfall model. Fitur utama yang terdapat pada sistem manajemen ini yaitu menambah data transaksi, melihat riwayat transaksi, melihat stok bibit pada tiap outlet dan memprediksi permintaan pemesanan bibit parfum. Sistem ini diharapkan dapat mempermudah pemilik dalam mengelola bisnisnya. Dalam melakukan prediksi, sistem ini menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES). Pemilihan algoritme ini karena membutuhkan sedikit data masa lalu dengan mengasumsikan fluktuasi data disekitar nilai rata-rata yang tetap memperhatikan pola atau tren. Sistem berbasis web dengan framework Codeigniter (CI). Pengujian pada sistem ini menggunakan metode Whitebox untuk unit pengujian dan integrasi serta metode Blackbox untuk validasi pengujian. Pengujian usabilitas juga dilakukan dengan menggunakan metode System …
Analisis Sentimen pada Ulasan Pengguna MRT Jakarta Menggunakan Metode Neighbor-Weighted K-Nearest Neighbor dengan Seleksi Fitur Information Gain
Authors: Firda Oktaviani Putri, Indriati Indriati, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Keberadaan MRT Jakarta diharapkan dapat mengurangi jumlah penggunaan transportasi pribadi yang membuat angka kemacetan di daerah Jakarta terus mengalami peningkatan. Ulasan dari para pengguna MRT Jakarta membantu pihak MRT Jakarta dalam meningkatkan pelayanannya, karena dengan kualitas pelayanan yang baik dapat menarik minat masyarakat untuk menggunakan MRT sebagai transportasi umum dalam berpergian. Namun saat ini, pada akun resmi media sosial MRT Jakarta belum dijumpai keberadaan sebuah fitur untuk memilah ulasan antara ulasan positif atau negatif. Jika hal tersebut dilakukan secara manual akan menguras waktu, maka dari itu perlu dilakukan proses automasi dalam pemilihan ulasan-ulasan tersebut. Proses automasi ini dikenal sebagai analisis sentimen. Dalam penelitian ini, sistem analisis sentimen menggunakan kombinasi metode klasifikasi Neighbor-Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN) dengan seleksi fitur Information Gain. Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan 5-Fold Cross Validation. Hasil pengujian mencapai titik optimal pada Fold ke-5, saat nilai k= 100, nilai exponent= 2, dan nilai threshold untuk seleksi fitur= 100%(tanpa seleksi fitur dan tanpa menggunakan stopword removal), dengan nilai precision, recall, f-measure, dan accuracy sebesar 1; 0, 94; 0, 97; dan 0, 97.
Rekomendasi Lagu Cross Language Berdasarkan Lirik Menggunakan Word2VEC
Authors: Gilang Widianto Aldiansyah, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Information Retrieval
Abstract: Lagu adalah suatu ragam suara yang berirama dan merupakan salah satu sarana hiburan yang populer sebagai di kalangan masyarakat modern saat ini. Keinginan suatu masyarakat dalam mendengarkan sebuah lagu bisa didasarkan dari berbagai macam hal seperti alunan musik (genre musik), penyanyi, tahun lagu hingga lirik sebuah lagu. Dalam mempertimbangkan hal tersebut diperlukan sebuah sistem yang dapat mempermudah masyarakat dalam merekomendasikan sebuah lagu berdasarkan hal-hal mendasar tersebut salah satunya adalah sebuah sistem rekomendasi lagu berdasarkan lirik. Salah satu metode yang dapat dimanfaatkan dalam membangun sistem rekomendasi lagu adalah Word Embedding yang dalam penelitian ini menggunakan Word2Vec. Tahapan-tahapan dari sistem rekomendasi lagu berdasarkan lirik adalah dengan melakukan pelatihan dataset hingga menghasilkan dataset Word2Vec dan TF-IDF, lalu sistem melakukan proses rekomendasi dari lirik lagu masukan dengan cara melakukan query expansion berdasarkan kata dengan nilai TF-IDF tertinggi dari lirik masukan dan kata dekat hasil pelatihan Word2Vec. Proses yang dilakukan sistem menghasilkan 10 judul lagu yang memiliki kemiripan lirik terhadap lagu masukan. Hasil Pengujian parameter kata dengan TF-IDF yang diambil serta pengujian parameter kata dekat yang diambil didapatkan nilai precision@ 10 tertinggi untuk kata TF-IDF tertinggi yang diambil= 25 dan untuk kata dekat yang diambil= 3.
Klasifikasi Gender berbasis Wajah menggunakan Metode Local Binary Pattern dan Random KNN
Authors: Ruri Armandhani, Randy Cahya Wihandika, Muh Arif Rahman
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Machine Learning
Abstract: Klasifikasi gender otomatis berbasis citra wajah merupakan salah satu topik penelitian yang menarik di dalam dunia visi komputer. Sistem klasifikasi gender otomatis memiliki peran penting dalam pengembangan aplikasi seperti sistem pengawasan otomatis dan sistem monitoring. Namun, komputer sulit untuk menemukan ciri khusus yang dapat membedakan gender seseorang sehingga dibutuhkan penerapan metode ekstraksi ciri terlebih dahulu. Selain itu, pemilihan metode klasifikasi juga berperan penting dalam keakuratan mengklasifikasikan gender. Tahap awal pada penelitian ini adalah melakukan deteksi wajah. Setelah itu, pre-processing dilakukan untuk mendapatkan citra bagian wajah yang ukurannya diubah menjadi berukuran 100x100 piksel. Kemudian, proses ekstraksi ciri tekstur dengan Local Binary Pattern (LBP) dilakukan pada citra hasil pre-processing tersebut. Citra tekstur yang dihasilkan oleh LBP dibagi menjadi beberapa bagian kecil yang disebut region. Lalu, nilai histogram 32-bin diambil dari setiap region. Setelah itu, seluruh histogram yang didapatkan dari beberapa region tersebut digabungkan menjadi satu vektor yang kemudian menjadi fitur histogram yang digunakan untuk mengklasifikasikan gender. Lalu, proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan metode Random KNN. Berdasarkan hasil pengujian pada penelitian ini, fitur terbaik yang dihasilkan dari proses ekstraksi ciri LBP dengan jumlah region 7x6. Rata-rata akurasi tertinggi yang dihasilkan pada fitur tersebut adalah 72, 5% dengan menggunakan parameter nilai k dan nilai r yang paling optimal yaitu k= 11 dan r= 29.
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: Computer Vision; 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 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: Machine Learning; Image Processing
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.
Klasifikasi Citra Kue Tradisional Indonesia Berdasarkan Ekstraksi Fitur Warna RGB Color Moment Menggunakan K-Nearest Neighbor
Authors: Fida Dwi Febriani, Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Image Processing
Abstract: Pangan merupakan salah satu kebutuhan dalam kebutuhan primer yang sangat penting bagi manusia. Kebutuhan ini haruslah dipenuhi setiap hari, namun kecenderungan manusia akan kebutuhan pangan berubah mengikuti kemajuan zaman. Masyarakat umumnya akan memilih makanan cepat saji yang siap terhidang ketimbang memilih makanan yang tradisional. Di zaman sekarang ini, kebanyakan orang cenderung mengabadikan momen saat mereka hendak menikmati sebuah makanan yang akan dikonsumsi. Mengambil gambar (foto) adalah salah satu caranya, yang mana dari gambar tersebut didapatkan sebuah citra pada makanan. Citra tersebut akan menampilkan beberapa warna yang berbeda, sehingga warna tersebut akan menjadi sebuah fitur yang dapat digunakan untuk ekstraksi. Salah satu metode yang digunakan untuk mengekstraksi fitur warna pada citra adalah Color Moment. Metode ini akan menghasilkan tiga nilai utama yakni mean, deviation standard, dan skewness. Selain itu juga, fitur ini bersama dengan algoritme K-Nearest Neighbor (K-NN) akan melakukan klasifikasi pada warna yang sudah diekstraksi berdasarkan data latih yang diambil sebanyak nilai k. Pada penelitian ini, terdapat 29 objek kue tradisional Indonesia yang akan digunakan, dimana skenario pengujian dibagi menjadi 29 kelas, 8 kelas, 5 kelas, dan 3 kelas. Dengan menggunakan metode K-NN serta fitur Color Moment, didapatkan nilai evaluasi tertinggi sebesar 60% untuk skenario pengujian terhadap 3 kelas.
Pemodelan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit pada Tanaman Tembakau Virginia dengan Metode Dempster-Shafer
Authors: Chandra Tio Pasaribu, Nurul Hidayat, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2092
Topics: Expert Systems; Artificial Intelligence
Abstract: Pengetahuan mengenai sifat-sifat patogen, gejala penyakit, serta faktor-faktor yang mempengaruhi perkembangan penyakit tanaman merupakan salah satu hal penting yang harus diketahui untuk menentukan metode pengendalian yang tepat bagi patogen yang menjadi targetnya. Kurangnya pengetahuan yang dimiliki petani dan kurangnya konsultasi terhadap pakar tanaman Tembakau Virginia membuat para petani mengalami keterlambatan dalam penanganan terhadap tanaman yang diserang. Sehingga, pada permasalahan tanaman Tembakau Virginia dapat dengan pembuatan adanya sistem pakar. Metode yang digunakan adalah Dempster-Shafer yaitu teori yang mampu menangani berbagai kemungkinan yang mengkombinasikan satu kemungkinan dengan fakta yang ada. Teori Dempster-Shafer ini melakukan pembuktian berdasarkan belief functionand plausible reasoning (fungsi kepercayaan dan pemikiran yang masuk akal) yang digunakan untuk mengkombinasikan potongan informasi yang terpisah untuk mengkalkulasikan kemungkinan dari suatu peristiwa. Pada penelitian ini terdapat 9 jenis penyakit pada tanaman Tembakau Virginia dengan masukan sistem berupa fakta-fakta gejala yang terjadi pada tanaman Tembakau Virginia. Berdasarkan data yang digunakan diperoleh nilai akurasi sebesar 84, 6% sehingga dapat disimpulkan sistem berjalan dengan baik.
Ekstraksi ciri pada klasifikasi citra batik menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix, local binary pattern, dan HSV color moment
Authors: Amar Ikhbat Nurulrachman, Randy Cahya Wihandika, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Image Processing; Machine Learning
Abstract: Salah satu bentuk seni yang diwariskan oleh leluhur bangsa Indonesia adalah batik, batik pada setiap daerah di Indonesia memiliki warna dan motif yang beraneka ragam. Keanekaragaman warna dan motif batik menyebabkan banyak masyarakat Indonesia kesulitan untuk mengetahui batik jenis batik yang mereka pakai. Setiap batik memiliki corak, setiap corak memiliki tekstur. Tekstur dan warna menjadi elemen pembeda antara batik satu dengan batik lainnya, keduanya merupakan bentuk dari ekstraksi ciri yang dapat dimanfaatkan untuk mengelompokkan batik yang memiliki corak serupa. Pada penelitian ini kombinasi ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix, Local Binary Pattern, dan HSV Color Moment digunakan untuk memperoleh ciri tekstur dan ciri warna dari citra batik, sedangkan K-Nearest Neighbor digunakan untuk mengklasifikasikan citra batik. Hasil pengujian pada skenario penggunaan kombinasi ciri yang berbeda, kombinasi ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix, Local Binary Pattern, dan HSV Color Moment menggunakan 200 dataset citra batik yang terdiri dari 10 kelas batik, memperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 0, 29 pada nilai ketetanggaan K= 5, di sisi lain, pada skenario pengujian penggunaan jumlah kelas yang berbeda, nilai akurasi tertinggi diperoleh ketika menggunakan 5 kelas yang setiap kelas terdiri dari 10 citra batik, nilai akurasinya sebesar 0, 68 pada nilai ketetanggaan K= 4.
Klasifikasi pertanyaan covid-19 bahasa indonesia menggunakan naïve bayes
Authors: Glenn Jonathan Satria, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Question Answering (QA) adalah sistem yang dapat memberikan jawaban dari pertanyaan yang diberikan oleh pengguna. Dalam QA terdapat satu tugas yang bernama analisis pertanyaan. Analisis pertanyaan berguna untuk memilih tipe pertanyaan apa yang diberikan pengguna melalui query. Analisis pertanyaan bisa dicari menggunakan klasifikasi. Penelitian ini menggunakan Naive Bayes sebagai metode klasifikasi. Selain itu, digunakan beberapa proses dalam pemrosesan bahasa alami seperti ekstraksi fitur kata tanya dan preprocessing yang berisi data cleaning, stemming, stopword removal, dan tokenization. Tahap selanjutnya adalah membangun model klasifikasi melalui data latih yang berisi 16 kategori pertanyaan. Berdasarkan hasil pengujian dengan 2 skenario yaitu menggunakan preprocessing dan tidak menggunakan preprocessing, menghasilkan nilai akurasi menggunakan preprocessing …
Analisis Sentimen Layanan Astra Honda Motor Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Identifikasi Aspek pada Layanan Menggunakan DBSCAN
Authors: Naufal Akbar Eginda, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Transportasi merupakan suatu kebutuhan pokok pada zaman sekarang ini. Motor merupakan jenis transportasi terbanyak di Indonesia menurut Badan Pusat Statistik pada tahun 2017. Salah satu merek motor yang banyak digunakan masyarakat adalah Honda. Astra Honda Motor memiliki berbagai layanan yang disediakan bagi pelanggannya. Dari layanan-layanan tersebut tentunya banyak sekali opini yang masyarakat miliki baik opini positif maupun opini negatif. Untuk melakukan klasifikasi dan identifikasi aspek pada opini masyrakat tersebut digunakan metode Naive Bayes yang menggunakan fitur Lexicon untuk klasifikasinya dan DBSCAN sebagai metode klustering untuk menentukan aspek dari opini tersebut dengan cara mengambil 3 term teratas yang didapat dari tiap dokumen. Pada penelitian digunakan data berjumlah 100 dengan perbandingan seimbang antar kelasnya, serta 25 data uji yang dimana 13 data bersifat positif dan 12 data bersifat negatif. Hasil kinerja yang didapat dari proses klasifikasi dengan Naive Bayes berfitur Lexicon adalah 53% untuk nilai precision, 63% untuk recall, 58% untuk f-measure, dan 60% untuk akurasi. Untuk hasil pengujian aspek didapat nilai precision 41, 4%, recall 80, 5%, f-measure 54, 6%, dan akurasi hanya sebesar 37, 6%. Sedangkan hasil evaluasi kluster menggunakan silhouette coefficient didapat bahwa parameter terbaik untuk metode DBSCAN adalah 0, 1 untuk nilai epsilon dan 1 untuk nilai minpts.
Prediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Support Vector Regression (Studi Kasus: Kota Malang)
Authors: Arynda Kusuma Dewi, Muhammad Tanzil Furqon, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Regression Analysis
Abstract: Laju pertumbuhan penduduk di Indonesia yang selalu meningkat tinggi merupakan salah satu masalah yang penting karena berdampak pada bidang ekonomi, sosial, politik dan pertahanan negara. Maka dari itu pihak-pihak terkait seperti Dinas sosial dan BKKBN melakukan analisis faktor-faktor yang berhubungan dengan laju pertumbuhan penduduk sehingga dapat membuat kebijakan untuk mewujudkan pertumbuhan penduduk yang seimbang. Selain itu, prediksi laju pertumbuhan penduduk juga digunakan oleh Dispendukcapil untuk membuat rencana anggaran dan kebutuhan lainnya. Pada penelitian ini, laju pertumbuhan penduduk diprediksi menggunakan metode Support Vector Regression dengan membandingkan antara kinerja kernel linier dengan kernel Gaussian RBF menggunakan dataset time series jumlah penduduk pada bulan Maret 2013 hingga Desember 2018. Tahapan untuk memprediksi laju pertumbuhan dimulai dengan melakukan normalisasi data, training SVR untuk menghasilkan nilai update lagrange multiplier dan testing SVR untuk mendapatkan hasil prediksi dan tingkat error menggunakan MAPE. Hasil pengujian diperoleh nilai MAPE menggunakan kernel linier sebesar 0, 0985% dan 0, 38192% menggunakan kernel Gaussian RBF.
Pengembangan Aplikasi Daily Quest: Aplikasi Untuk Menangani Kemalasan Pada Anak Menggunakan Platform Android
Authors: Aditya Putra Pratama, Agi Putra Kharisma, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Mobile Development; Behavioral Science
Abstract: Kemalasan pada anak seringkali timbul akibat tidak adanya motivasi dalam melakukan sesuatu. Dalam studi psikologi menyatakan bahwa kemalasan pada anak timbul akibat tidak adanya kebiasaan dalam belajar yang teratur. Untuk meningkatkan motivasi orang tua perlu memberikan sebuah hadiah agar anak memiliki kemauan dalam mengerjakan sesuatu. Hal ini dilakukan untuk mulai membiasakan anak dalam mengerjakan sesuatu. Pemberian daily activity merupakan alat bantu untuk membiasakan anak melakukan kegiatan sehari-hari. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan perangkat lunak Waterfall. Metode ini dipilih karena kebutuhan fungsional pada sistem sudah didefinisikan sejak awal dan tidak memiliki perubahan. Pengujian yang dilakukan pada aplikasi Daily Quest adalah pengujian validasi, usabilitas, dan kompatibilitas. Pada pengujian validasi menghasilkan tingkat keberhasilan 100%. Pengujian usabilitas menghasilkan success rate sebesar 82, 8% pada sistem orang tua dan 91, 6% pada sistem anak. Pengujian dengan metode system usability scale (SUS) menghasilkan nilai rata-rata sebesar 66 pada sistem orang tua, golongkan ke dalam kategori grade C yaitu marginal yakni berada diantara dapat diterima dan tidak. Sedangkan pada sistem anak menghasilkan nilai rata-rata sebesar 73, digolongkan ke dalam kategori grade B-yaitu acceptable yakni dapat diterima. Pengujian kompatibilitas sistem, aplikasi Daily Quest hanya dapat berjalan dengan baik pada versi android lollipop 5.0 dengan tingkatan API minimal 21.
Perancangan User Experience Aplikasi Pembelajaran Dasar Pemrograman Android
Authors: Valen Novandi Kanasya, Ratih Kartika Dewi, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: User Experience; Educational Technology
Abstract: Pandemi virus Covid-19 pertama kali diumumkan di Indonesia pada Maret 2020 memaksa masyarakat beraktifitas secara terbatas. Salah satu aktifitas yang terkena dampak dari pandemi adalah belajar mengajar. Pembatasan Sosial Berskala Besar memaksa sekolah untuk melakukan kegiatan belajar secara daring. Tentu saja hal ini membuat produktifitas belajar anak menurun. Untuk menangani permasalahan tersebut, para pelajar bisa mempelajari hal baru guna mempersiapkan masa depan mereka. Salah satu hal yang bisa dipelajari adalah pemrograman Android. Di era digital, Android sangat lekat dengan kehidupan manusia oleh karena itu pemrograman Android bisa kegiatan belajar baru untuk menambah produktifitas pelajar. Namun tentu tidak semua pelajar sudah mengenal pemrograman Android, maka dari itu dibutuhkan user experience yang baik agar para pelajar bisa belajar dengan optimal. Dalam penelitian ini, Human Centered Design (HCD) digunakan sebagai pendekatan untuk mengembangkan sebuah sistem yang interaktif yang bertujuan membuat sistem dapat berguna dan ddapat digunakan oleh pengguna dengan baik. Penelitian ini akan mendapat hasil akhir berupa high-fidelity prototype. Selanjutnya, prototype yang sudah dibangun akan dievaluasi dengan menggunakan metode heuristic evaluation. Dalam pelaksanaan evaluasi ini, terdapat tiga ahli atau experts yang berperan sebagai evaluator. Setelah dilakukan evaluasi, ditemukan dua puluh tiga temuan masalah usability.
Pengembangan Sistem Manajemen Pesanan dan Pengiriman Barang pada Perusahaan Perdagangan berbasis Web (Studi Kasus: PT Arista Semesta Alam)
Authors: Emma Wahyu Sulistianingrum, Denny Sagita Rusdianto, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Web Development; Business Management
Abstract: Kendala yang dialami oleh PT Arista Semesta Alam saat ini berkaitan dengan proses bisnis yang masih konvensional sehingga mengakibatkan kerugian pada perusahaan dari sisi waktu dan tenaga pegawai. Selain itu juga berpengaruh pada pertumbuhan konsumen yang rendah, dikhawatirkan hal ini dapat mengganggu kelangsungan usaha di masa mendatang. Proses bisnis konvensional ini meliputi proses pemesanan, pengiriman barang, dan evaluasi pengiriman. Sistem Manajemen Pesanan Dan Pengiriman Barang merupakan solusi yang tepat karena sistem ini memfasilitasi perusahaan untuk melakukan perubahan proses bisnis ke arah digital sehingga dapat menghemat waktu dan tenaga pegawai. Sistem ini berbasis website sehingga dapat diakses oleh masyarakat luas dan diharapkan dapat membantu mengenalkan produk pada masyarakat sehingga dapat meningkatkan pertumbuhan konsumen. Sistem manajemen pesanan dan pengiriman barang dikembangkan dengan metode waterfall yang terdiri dari tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Tahap analisis kebutuhan menghasilkan kebutuhan yang diperlukan sistem. Tahap perancangan berisi perancangan sequence diagram, perancangan class diagram, perancangan database, perancangan algoritma, dan perancangan antarmuka. Pengimplementasian sistem menggunakan framework Slim 3 sebagai pendukung bagian back-end dan framework AngularJS sebagai pendukung bagian front-end. Pengujian fungsional dilakukan dengan pengujian unit, pengujian integrasi, dan pengujian validasi yang menghasilkan status passed dan …
Penentuan Kualitas Biji Kopi Menggunakan Local Ternary Patterns Dan RGB-HSV Color Moment Dengan Learning Vector Quantization
Authors: Fajri Eka Saputra, Randy Cahya Wihandika, Agus Wahyu Widodo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Image Processing
Abstract: Pengolahan kopi di Indonesia masih dilakukan secara sederhana, begitu pula dalam penentuan mutu biji kopi untuk memilahnya masih dengan memanfaatkan tenaga operator manusia dengan mempertimbangkan ukuran dan kepadatan biji. Ini berarti penentuan kualitas biji kopi dengan cara ini sangat bergantung pada kemampuan petugas sehingga rentan mengalami kekeliruan dan faktor non-teknis yang menyertainya. Mutu biji kopi sendiri terdiri atas grade 1 sampai 6 untuk masing-masing varian kopi
ASPECT EXTRACTION IN E-COMMERCE USING LATENT DIRICHLET ALLOCATION (LDA) WITH TERM FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF)
Authors: Satyawan Agung Nugroho, Fitra A Bachtiar, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Ilmiah Kursor
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Social media is a common thing that people use. Posts or comments found on social media describe someoneâ€™ s feelings and opinions so there have to be important topics that can be extracted from social media. In the e-commerce field, topic is an interesting thing to know because it can describes peopleâ€™ s opinion towards a product. However, the large number of social media users is currently making the process of finding topics from social media difficult, so computer assistance is needed. One method that can be used is Latent Dirichlet Allocation (LDA). LDA is a good method for extracting topics, but the drawback is that sometimes the topics are incomprehensible. To cover up the drawback, TF-IDF feature selection method is used so that less important words can be skipped so LDA can generate a better topic. The best hyperparameter values â€‹ â€‹ obtained were 10 iterations, 10 topics, Î±and Î² values consecutively 0, 1 and 0, 01. The best feature selection percentile value is 90. This value is used to find the threshold that can be used as the lower limit of the TF-IDF value of each word so that the word with greater TF-IDF value can be used as feature.
Pengembangan Aplikasi Perangkat Bergerak: Pencari Konselor Psikologi Terdekat berbasis Lokasi
Authors: Tifo Audi Alif Putra, Agi Putra Kharisma, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Mobile Development; Location-Based Services
Abstract: Kesehatan mental saat ini menjadi permasalahan yang tidak bisa diremehkan. Bahkan kesehatan mental sekarang menjadi isu permasalahan global yang menimpa banyak negara di dunia, tak terkecuali Indonesia. Depresi menjadi penyebab utama dalam permasalahan kesehatan mental. Depresi memengaruhi 4, 4% populasi dunia dan 5% populasi di Indonesia. Selain jumlah penderita depresi yang tinggi, masalah lain pada Indonesia adalah kurangnya jumlah ketersediaan tenaga profesional kesehatan mental seperti konselor dan psikiater. Maka dari itu, pemanfaatan aplikasi berbasis mobile dapat dilakukan untuk menghubungkan orang yang memiliki permasalahan dengan konselor terdekat untuk mendapatkan pertolongan pertama dalam masalahnya. Implementasi pengembangan aplikasi perangkat bergerak pada penelitian ini dikembangkan pada platform iOS dengan menggunakan bahasa pemrograman Swift. Metode penelitian yang digunakan adalah iterative waterfall memiliki tahap yang dimulai dari analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Terdapat dua pengujian yang dilaksanakan yaitu blackbox testing dan usability testing. Pada blackbox testing peneliti merancang testcase scenario untuk menilai perilaku sistem yang benar sedangkan untuk mendapatkan nilai tingkat kemudahan dari aplikasi yang dikembangkan menggunakan instrumen SUPR-Qm. Hasil pengujian pada blacbox testing menyatakan 100% valid dari semua testcase yang dirancang. Untuk hasil pengujian usability diperoleh nilai 69, 25% untuk aplikasi pasien dan 74, 75% untuk aplikasi konselor, maka jika dikonversikan kedalam …
Implementasi Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Pada Prediksi Payload 4G di Telkomsel Jember
Authors: M Rikzal Humam Al Kholili, Budi Darma Setiawan, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Neural Networks; Telecommunications
Abstract: PT. Telkomsel merupakan salah satu provider telekomunikasi terbesar di Indonesia yang sekaligus memiliki pelanggan paling banyak yang tersebar di seluruh Indonesia. Pelanggan PT. Telkomsel dari tahun ke tahun mengalami terjadinya peningkatan dan hal ini akan mengakibatkan pemakaian jumlah payload yang terus bertambah karena payload adalah semua paket yang diterima dan dikirim oleh handphone ke suatu receiver (penerima sinyal) serta jika jumlah pemakaian payload lebih kecil dari jumlah pemakai maka akan terjadi over lagging dan pemakai akan merasa tidak nyaman. Dengan permasalahan tersebut, maka dibutuhkan sebuah implementasi dari beberapa metode prediksi jumlah pemakaian payload 4G agar PT. Telkomsel dapat mengetahui jumlah pemakaian payload 4G di hari atau bulan kemudian sehingga dapat mengantisipasi terjadinya kerugian ataupun komplain dari pelanggan. Dari sekian banyak metode prediksi yang ada, penulis menggunakan metode jaringan saraf tiruan backpropagation untuk melakukan proses prediksi dengan menggunakan arsitektur jaringan saraf tiruan 4 neuron input node, 6 neuron hidden node dan 1 neuron output node. Dengan menggunakan perhitungan MAPE (Mean Absolute Precentage Error) didapatkan nilai paling optimal sebesar 6, 0154830745999%.
Klasifikasi penurunan fungsi kognitif pasien stroke menggunakan metode Klasifikasi Random Forest
Authors: Muhammad Shidqi Fadlilah, Randy Cahya Wihandika, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Stroke merupakan salah satu penyakit yang menyerang segala golongan manusia tanpa memandang ras, jenis kelamin, dan usia. Salah satu dampak dari penyakit stroke adalah penurunan fungsi kognitif. Otak manusia memiliki banyak saraf yang beberapa diantaranya adalah mengatur kerja fungsi kognitif manusia. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Wardani (2015), faktor yang memengaruhi penurunan fungsi kognitif terdiri dari tiga belas faktor. Dengan jumlah yang tidak sedikit tersebut, maka dibutuhkan proses klasifikasi yang dapat mendeteksi penurunan fungsi kognitif pada pasien stroke. Maka dalam penelitian ini, dibuat sistem yang dapat mengklasifikasi penurunan fungsi kognitif pada pasien stroke dengan menggunakan metode klasifikasi random forest berdasarkan data yang didapatkan dari Rumah Sakit Saiful Anwar pada bulan Juli sampai dengan Oktober tahun 2014. Metode random forest dipilih karena metode ini baik untuk data kategorikal seperti pada kasus faktor-faktor pengaruh penurunan fungsi kognitif pada pasien stroke ini. Berdasarkan hasil pengujian dengan lima kombinasi data yang terdiri dari 19 data uji dan 76 data latih, jumlah tree terbaik yang didapatkan adalah 100 tree. Hasil rata-rata akurasi yang didapatkan dari semua percobaan adalah 53,094%. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor yang menjadi error pada proses klasifikasi tersebut. Salah satu faktor yang menyebabkan ketidaksempurnaan klasifikasi ini adalah penyebaran data latih yang tidak merata kelasnya.
Retinal blood vessel segmentation using multiple line operator-based methods
Authors: Randy Cahya Wihandika, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho, Yuita Arum Sari, Fitri Utaminingrum
Journal: Bulletin of Electrical Engineering and Informatics
Year: 2022
Topics: Image Processing; Medical Imaging
Abstract: The morphological alterations of the retinal blood vessels are important indicators that can be utilized to diagnose and track the progression of a number of disorders. Diabetic retinopathy (DR) is a condition that destroys the retina and is the major cause of visual loss caused by high blood glucose levels. One of the retinal objects impacted by DR is the blood vessel. By regularly monitoring changes in the retinal blood vessels, severe DR or even vision loss can be avoided. The condition of the blood vessel can be examined by segmenting the blood vessel area from a digital fundus image. Segmenting retinal blood vessels manually, on the other hand, is time-consuming and tedious, and especially when dealing with a high number of photographs. As a result, a system for segmenting retinal blood vessels automatically is crucial. Furthermore, methods for automatically segmenting retinal blood vessels are useful for person authentication systems based on the retina. Blood vessel segmentation can be accomplished in a number of ways. Based on the prior line operator method, an improved version of the line operator method is proposed in this paper. The proposed method demonstrates an improvement in accuracy over the previous method, with an accuracy of 94.61%.
Image Colorization using U-Net with Skip Connections and Fusion Layer on Landscape Images
Authors: Muhammad Hisyam Zayd, Novanto Yudistira, Randy Cahya Wihandika
Journal: arXiv preprint arXiv:2205.12867
Year: 2022
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: We present a novel technique to automatically colorize grayscale images that combine the U-Net model and Fusion Layer features. This approach allows the model to learn the colorization of images from pre-trained U-Net. Moreover, the Fusion layer is applied to merge local information results dependent on small image patches with global priors of an entire image on each class, forming visually more compelling colorization results. Finally, we validate our approach with a user study evaluation and compare it against state-of-the-art, resulting in improvements.
Prediksi Volume Penggunaan Air Bulanan Kota Batu Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
Authors: Muhammad Alif Fahrizal, Sigit Adinugroho, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Environmental Science
Abstract: Seiring bertambahnya penduduk, juga selalu beriringan dengan bertambahnya kebutuhan dalam menunjang kehidupan sehari-hari. Salah satu kebutuhan tersebut adalah air. Kota Batu, sebagai kota wisata dengan jumlah penduduk yang menetap selalu berubah-ubah yang menyebabkan volume air yang digunakan juga selalu berubah. Sehingga dari permasalahan tersebut dibutuhkan prediksi volume penggunaan air bulanan pada Kota Batu untuk menyelaraskan dengan volume air yang diproduksi. Dalam penelitian ini dilakukan beberapa proses untuk melakukan prediksi yaitu proses preprocessing pada data yang digunakan, dilanjutkan dengan perhitungan nilai prediksi menggunaan data sebelumnya pada model jaringan Extreme Learning Machine (ELM), dan terakhir dihitung nilai evaluasi hasil prediksi menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE). Berdasarkan proses pengujian yang telah dilakukan pada model jaringan ELM, diperoleh rata-rata nilai evaluasi sebesar 16437, 5 ketika digunakan 6 input neuron, 5 hidden neuron dan 80%: 20% untuk pembagian data latih dan data uji. Dari nilai evaluasi tersebut dianggap belum cukup baik. Hal ini dikarenakan jumlah data yang digunakan dalam proses training pada jaringan ELM masih terlalu sedikit sehingga jaringan tersebut masih belum memahami pola data secara keseluruhan.