ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912

## Review : Pengenalan Pola Objek Satu Dimensi
Imam Yunianto 1,5 *, Samin 2 , Muhammad Zaenal Mutaqin 3 , dan Syahbaniar Rofiah 4
1-4 Program Studi Teknik Informatika, Institut Bisnis Muhammadiyah Bekasi, Indonesia
5 Departemen Ilmu Komputer, Program Studi Doktor Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor, Indonesia *  Korespondensi: imam_s3ipb_komimam@apps.ipb.ac.id
Abstrak: Pengenalan Objek satu dimensi adalah mengenali pola garis yang dibentuk dari satu titik awal,  tengah  dan  titik  akhir.  Objek  satu  dimensi  ini  sering  kita  kenali  dari  garis  lurus,  garis melengkung  atau  elips  dan  garis  yang  lebih  rumit  lagi.  pola  satu  dimensi  ini  biasa  dibuat menggunkan media kertas menggunakan alat tulis seperti bulpen, pensil serta kuas gambar. Dalam setiap objek satu dimensi ini mengandung suatu informasi yang dapat membantu manusia untuk berkomunikasi  atau  melakukan  analisa  agar  dapat  membantu  kegiatan  manusia.  Menggunakan titik – titik lintasan kapal juga dapat membentuk pola satu dimensi, sehingga lintasan tersebut juga dapat mengandung informasi yang dibutuhkan oleh manusia.untuk itu artikel ini mereview pola objek  satu  dimensi  serta  pola  lintasan  kapal.  Menggunakan  metode  review  jurnal  artikel  ini bertujuan  untuk  mencari  gap  penelitian  tentang  pola  lintasan  kapal  dengan  menggunakan pendekatan objek satu dimensi. Hasil dari review ini adalah    metode yang digunakan dalam pola gambar objek satu dimensi dan metode pola lintasan kapal serta hubungan dari dua topik tersebut.
Kata  kunci: Objek  satu  Dimensi,  Pengenalan  Pola,  Pengenalan  Pola  Objek  satu  Dimensi,  Pola lintasan kapal.

## 1. Pendahuluan
Kapal  merupakan  obyek  utama  kegiatan  lalu  lintas  perairan.  Pengakuan  dan  pemahaman terhadap pola mobilitas kapal mempunyai arti yang sangat penting aplikasi maritim cerdas (Palotta et  al.,  2013;  Scrofani  et  al.,2015),  seperti  pengamanan  navigasi  kapal,  penilaian  risiko  kelautan, penyesuaian dan pengoptimalan rute, dll.
Dalam  Pengoptimalan  rute  kapal,  ada  dua  data  yang  dipakai  untuk  mengidentifikasi  bahwa rute kapal sudah optimal atau tidak dalam memilih rute yakni data Automatic Identifikasi System (AIS)  atau  data  log  yang  dikumpulkan  oleh  kapal  tersebut  dengan  memakai  aplikasi  GPS.  Pada prinsipnya dengan dua data tersebut diatas, untuk mengidentifikasi rute kapal sudah optimal atau tidak, parameternya adalah dengan memulai dengan titik keberangkatan dan diakhiri dengan titik tujuan. Diiringi dengan titik titik antara titik keberangkatan dan titik tujuan hingga membentuk pola garis atau objek satu dimensi. Pola garis ini dapat dilihat pada gambar 1.0 dibawah ini.
Pada gambar 1 kita melihat titik – titik lintasan kapal nelayan yang sedang melakukan kegiatan operasional  penangkapan  ikan.  Dari  gambar  titik – titik  tersebut  kita  juga  melihat  bahwa  titik tersebut seolah membuat pola garis satu dimensi yang mengindikasikan pola yang sama dan juga pola yang berbeda. Namun demikian gambar diatas belum bisa diidentifikasi mana pola yang sama dan  mana  pola  yang  berbeda.  Karna  data  tersebut  belum  lengkap.  Untuk  mengidentifikasi  pola lintasan  kapal  tersebut,  kita  bisa  menggunakan  dua  pendekatan  yakni  pendekatan  bagaimana gambar  satu  dimensi  diidentifikasi  seperti  yang  ditunjukan  pada  tabel  1  dan  pendekatan  kedua dengan  menganalisa  studi  kasus  bagaimana  mengidentifikasi  pola  lintasan  kapal  seperti  yang ditunjukan pada tabel 2 Pengenalan pola lintasan kapal.
Gambar 1. Pola lintasan Operasi Penangkapan Ikan
Sumber: hasil olahan sendiri dari data
Pada  tabel  1  Pengenalan  Pola  pada  gambar  satu  dimensi,  direview  bagaiamana  gambar  satu dimensi atau gambar pola garis bisa diidentifikasi perbedaannya dengan garis lainnya. Dalam jurnal review  ini  dibahas  mengenai  bagaimana  pola  satu  dimensi,  baik  dari  gambar  dua  dimensi  yang direduksi menjadi satu dimensi atau memang awalnya satu dimensi diindentifikasi perbedaan antar garis tersebut. Dalam tabel 2 Pola Pengenalan Lintasan Kapal, mereview penelitian tetang bagaimana Pola lintasan kapal diidentifikasi antara satu lintasan dengan lintasan yang lain. Metode apa yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  lintasan  lintasan  tersebut  serta  tujuan  dari  penelitian  itu digunakan.
Berdasarkan  pembahasan,  untuk  menjawab  rumusan  masalah,  maka  lingkup  pembahasan penelitian ini difokuskan pada:
1. Review artikel dengan tema Pengenalan Pola pada gambar satu dimensi
2. Review artikel dengan tema Pola Pengenalan lintasan Kapal.
3. Hubungan Pengenalan Pola gambar satu dimensi dengan Pengenalan Pola lintasan kapal.
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan pengetahuan tentang research gap didalam penelitian Pengenalan Pola satu dimensi dan pola pengenalan lintasan kapal.

## 2. Bahan dan Metode
Metodologi  Penelitian  dalam  artikel  ini  menggunakan  metode  Review  Jurnal,  dimana  jurnal dikumpulkan dengan cara mencari di google Scholar, di schimago dan lain – lain dengan kata kunci “Pengenalan Objek Satu Dimensi “dan “Pengenalan Pola Lintasan Kapal”. Dari dua kata kunci jurnal yang telah didowload, di buatkan review dengan tabel 1 review Pengenalan Pola dengan gambar satu  dimensi  dan  tabel  2  review  Pengenalan  Pola  Lintasan  Kapal.  Didalam  tabel – tabel  tersebut dibahas  tentang  variabel  yang  digunakan,  metode  yang  digunakan  juga  kesimpulan  yang didapatkan. Setelah direview jurnal yang telah didapatkan serta dianalisa metode yang dipakai juga kesimpulan  dari  penelitian  tersebut,  maka  akan  dibuatkan  kesimpulan  review  untuk  membantu peneliti dalam memetakan penelitian apa yang telah  dilakukan dan juga peluang penelitian  yang dapat dilakukan .

## 3. Hasil

## 3.1. Pengenalan Pola pada gambar satu dimensi
Pengenalan  pola  adalah  cabang  dari  kecerdasan  buatan  yang  berfokus  pada  identifikasi  dan interpretasi pola atau struktur yang terdapat dalam data. Dalam konteks ini,  kita akan membahas pengenalan pola pada data satu dimensi, di mana data direpresentasikan dalam satu sumbu saja.
Pemrosesan  dan  pengolahan  citra  adalah  metode  untuk  melakukan  beberapa  operasi  pada gambar,  untuk  mendapatkan  gambar  yang  disempurnakan  atau  untuk  mengekstrak  beberapa informasi yang berguna di dalamnya (Marpaung et al., 2022). Informasi dari hasil pemrosesan itu yang  menjadi  pengenalan  pola  sehingga  didapatkan  pengetahuan  tentang  bagaimana  setiap  pola gambar dapat diidentifikasi.
Gambar satu dimensi adalah representasi visual dari data yang hanya memiliki satu dimensi, yang  berarti  data  tersebut  disusun  dalam  satu  urutan  atau  satu  sumbu.  Contohnya  adalah  deret waktu, di mana nilai-nilai diurutkan secara berurutan pada satu sumbu. Ini bisa juga berupa grafik garis sederhana yang menunjukkan hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya. Dalam konteks pengenalan pola, gambar satu dimensi dapat merujuk pada visualisasi data yang terdiri dari satu sumbu atau satu dimensi saja. Contoh umumnya meliputi deret waktu, plot garis, atau grafik satu dimensi lainnya yang memvisualisasikan data sepanjang satu sumbu.
Seluruh review jurnal ini dapat dilihat pada Tabel 1. Taksonomi Review Jurnal Pengenalan Pola dengan gambar satu dimensi dibawah ini.
Tabel 1. Taksonomi Review Jurnal Pengenalan Pola dengan gambar satu dimensi No Judul Variabel Metode Hasil 1 A New Development on ANN in China - Biomimetic Pattern Recognition and Multi Weight Vector Neurons [1] A New Development on ANN in China -Biomimetic, Pattern Recognition dan Multi Weight Vector Neurons Pengenalan Pola Biomimetik, model matematika dan metode analisis ANN mendapat
terobosan: model matematika serbaguna baru
telah dikembangkan, yang dapat mensimulasikan
semua jenis arsitektur neuron,
termasuk model RBF dan BP. hasilnya Multi Weight Vector Neurons lebih baik dari SVM. 2 Comparative Analysis Of Statistical Pattern Recognition Methods In High Dimensional Settings[2] QDA, LDA, RDA, KNN, Classification after reducing the dimensionality, Fisher's discriminant plane, Fisher- Fukunaffa-Koonz transform,
Fisher-radius plane
transform (FR) dan Fisher- variance plane metode klasifikasi yang didasarkan pada reduksi awal dari dimensi Hasilnya menunjukkan bahwa jika RDA digunakan, dimensi tinggi kemungkinan besar akan bermanfaat dalam
menentukan seberapa baik kelas dapat dipisahkan.
Ditemukan bahwa dalam sebagian besar kasus, pengurangan dimensi
masalah tertentu dengan
No Judul Variabel Metode Hasil metode ekstraksi fitur yang diselidiki di sini menghasilkan hasil klasifikasi yang lebih rendah dibandingkan dengan yang dicapai oleh RDA dalam ruang fitur penuh. 3 Pattern Recognition Using Invariants Defined from Higher Order Spectra: 2-D Image Inputs[3] Pattern Recognition, Invariants Defined from Higher Order Spectra dan 2-D Image Inputs Bispectral Invariants From 1- D Sequences Dan Feature Extraction From 2-D Images Algoritme baru untuk pengenalan objek dari gambar 2-D berdasarkan fitur spektral tingkat tinggi yang invarian terhadap terjemahan,
rotasi, dan penskalaan terbukti akurat membedakan bentuk 2D yang serupa. Ekstraksi fitur prosedur menggabungkan sebagian besar nonlinier yang diperlukan dalam pemetaan dari input ke
kelas, memungkinkan penggunaan linier pengklasifikasi 4 Automatic reduction of NMR spectroscopic data for statistical and pattern recognition classification of samples [4] Automatic reduction of NMR spectroscopic data, statistical dan pattern recognition classification of samples Experimental Pendekatan pembuatan segmen otomatis tampaknya menawarkan metode yang cepat dan
kuat reduksi data primer memberikan hasil yang setidaknya sebanding dengan pendekatan manual dan pada pada saat yang sama
merangkum lebih banyak yang laten informasi dalam spektrum 5  Image Classification and Retrieval are ONE [5] Image Classification and Retrieval A Unified Framework, Online Nearest- neighbor Estimation, Object Proposals, Approximate Nearest-neighbor Search      dan GPU Acceleration Hasil percobaan verifikasi bahwa ONE mencapai akurasi tercanggih secara luas
berbagai klasifikasi gambar dan tolok ukur pengambilan.
No Judul Variabel Metode Hasil 6 A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition [6] Support Vector Machines dan Pattern Recognition SVM Hasil beberapa percobaan memberikan banyak contoh dan bukti dari sebagian besar teorema utama. 7  Pattern Recognition As Information Compression [7] Pattern Recognition Dan Information Compression Klasifikasi Dalam hubungan ini perlu ditekankan bahwa setiap metode pengenalan pola struktural bergantung pada metode non- struktural untuk pengenalan primitif 8 Biomimetic (Topological) Pattern Recognition A new Model of Pattern Recognition Theory and Its Application [8] Biomimetic (Topological) Pattern Recognition A new Model of Pattern Recognition, Theory dan Application Prinsip Homologi- Kontinuitas (PHC), alat Matematika Pengenalan Pola dan Neural Network. Dari hasil percobaan diatas dapat kita peroleh kesimpulan berikut: 1) Objek apa pun yang tidak terlatih tidak akan
dikenali secara salah dengan BPR. (Dalam percobaan, meskipun garis
besarnya punggung hewan sangat mirip, tingkat pengenalan kesalahannya adalah 0.) Itu hanyalah ciri fungsi pengenalan manusia keberadaan dan titik lemah dari Pengakuan Pola tradisional 2) Di BPR setiap kelas sampel dilatih untuk menjadi “dikenali” satu per satu 9 Hybrid of Rough Neural Networks for Arabic/Farsi Handwriting Recognition [9] Hybrid of Rough Neural Networks dan Arabic/Farsi Handwriting Recognition hybrid model of rough neural network Hasilnya diuji pada data standar dan membuktikannya efisiensi metode kami.
Pendekatan ini secara efisien memilih a metode segmentasi agar sesuai dengan permintaan kami. Pendekatan kami berhasil merancang dan mengimplementasikan jaringan saraf kasar yang berjalan tanpa
tuntutan. Setelah itu RS-
RNN mampu
No Judul Variabel Metode Hasil memahami angka Arab/Farsi yang manual ditulis oleh pengguna 10  Pattern Recognition and Neural Networks[10] Pattern Recognition dan Neural Networks Neural Network Jaringan Syaraf Tiruan khususnya NN propagasi balik multilapis menyediakan metode yang sederhana namun kuat dan umum untuk
mensintesis pengklasifikasi dengan upaya minimal Namun sebagian besar sistem praktis menggabungkan NN dengan teknik lain untuk pra dan pasca pemrosesan Pada tugas pengenalan karakter yang terisolasi, jaringan multilapis dilatih dengan varian propagasi mundur telah mendekati keakuratan manusia 11  Feature Extraction for Object Recognition and Image Classification [11] Feature Extraction, Object Recognition dan Image Classification Fuzzy color moments, Gabor Filter, dan Haar Wavelet Decomposition and Wavelet GLCM bentuk. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa Momen Warna Fuzzy bersifat komparatif teknik yang baik di antara teknik yang dijelaskan di atas untuk pengenalan objek 12  Pattern Recognition: An overview [12] Pattern Recognition Statistik, data clustering, fuzzy, Neural Network, Structural Patern recognition, syntatic, SVM dan Approximate reasoning approach Dalam makalah ini Pengenalan pola adalah diperkenalkan meliputi konsep, metode, aplikasi dan integrasi. Pada saat yang sama, sepuluh definisi dan lebih dari sepuluh metode pengenalan pola dirangkum. 13 Prima: A New Pattern Recognition Method [13] Pattern Recognition Method PRIMA Pengalaman sejauh ini menunjukkan bahwa metode PRIMA dapat diterapkan kurang ketat dibandingkan metode pengenalan pola diawasi lainnya. 14  Pattern recognition of fruit shape based on the Pattern recognition dan neural networks neural networks Hasil penelitian menunjukkan bahwa
No Judul Variabel Metode Hasil concept of chaos and neural networks [14] kegunaan penarik, dimensi fraktal dan jaringan saraf memungkinkan kompleksitas bentuk buah dievaluasi secara kuantitatif. 15 Spectral – Spatial Feature Extraction for Hyperspectral Image Classification: A Dimension Reduction and Deep Learning Approach[15] Ekstraksi Fitur Spektral – Spasial untuk Hiperspektral Klasifikasi Gambar: Pengurangan Dimensi dan Pendekatan Pembelajaran Mendalam metode SSFC Hasil eksperimen pada kumpulan data hiperspektral yang terkenal menunjukkan
bahwa metode SSFC yang diusulkan mampu melakukan metode lain yang umum digunakan untuk gambar hiperspektral. klasifikasi 16 Deformation Models for Image Recognition[16] Deformation Models dan Image Recognition the Hungarian algorithm Kami menunjukkan secara eksperimental bahwa model tersebut berkinerja sangat baik 17 Studi Komparasi Bitmap dan Vektor Terhadap Kualitas Digital Art: Case Study Deviantart Nabhan    dan PIXELJEFF1995 [17] Bitmap Dan Vektor kuantitatif deskriptif Menurut (Wu, 2020), diagram vektor, juga dikenal sebagai grafik vektor, umumnya menggambarkan grafik dengangaris dan kurva. Elemen-lemen dari garis grafik ini adalah beberapa titik, garis, persegi panjang, lingkaran, busur, dan lain-lain. Semua diperoleh dengan proses operasi matametika. Grafik vektor sering dibentuk dengan mengisi beberapa baris kontur, yang tidak bergantung pada resolusi, sehingga volume file pada umumnya kecil. Keuntungan yang paling signifikan dari gambar vektor adalah gambar tidak berubah apabila diperbesar, diperkecil, atau diputar. Tetapi kualitas gambar rendah,
dan warnanya tidak
berlimpah.
No Judul Variabel Metode Hasil 18 An Efficient Algorithm for Raster-to-Vector Data Conversion [18] Efficient Algorithm dan Raster-to-Vector Data Conversion algoritma R2V dan Two-Arm Chains Edge Tracing (TACET), Program berdasarkan algoritma ini lebih cepat dalam memproses gambar RS berukuran besar dibandingkan dengan perangkat lunak komersial seperti ENVI
3.2. Pengenalan Pola Lintasan Kapal
Pengenalan Pola Lintasan Kapal adalah bidang dalam pengenalan pola yang fokus pada analisis dan  identifikasi  pola  dari  lintasan  atau  jalur  pergerakan  kapal  di  laut  atau  perairan  lainnya. Tujuannya  adalah  untuk  memahami  dan  mengklasifikasikan  perilaku  kapal  berdasarkan  pola pergerakan yang diamati.
Beberapa  aspek  yang  dapat  dianalisis  dalam  Pengenalan  Pola  Lintasan  Kapal  meliputi Kecepatan  dan  Arah,  Durasi  Pergerakan,  Rute  Kapal,  Pola  Berulang,  Klasifikasi  Jenis  Kapal  dan Deteksi Anomali.
Kecepatan  dan  Arah  Menganalisis  pola  kecepatan  dan  arah  kapal  untuk  memahami  apakah kapal  tersebut  sedang  berlayar,  berlabuh,  atau  berada  dalam  kondisi  khusus  lainnya.  Durasi Pergerakan  Mengukur  berapa  lama  kapal  berada  dalam  suatu  wilayah  atau  melakukan  suatu aktivitas  tertentu.  Rute  Kapal:  Menganalisis  rute  atau  jalur  yang  ditempuh  oleh  kapal,  termasuk posisi awal dan akhir serta titik-titik antara keduanya. Pola Berulang Mencari pola pergerakan yang mungkin  menunjukkan  aktivitas  rutin  atau  kebiasaan  kapal.  Klasifikasi  Jenis  Kapal: Mengklasifikasikan  jenis  kapal  berdasarkan  karakteristik  lintasannya.  Misalnya,  apakah  itu  kapal kargo,  kapal  penangkap  ikan,  kapal  pesiar,  dan  sebagainya.  Deteksi  Anomali:  Mengidentifikasi pergerakan yang tidak biasa atau aneh yang mungkin memerlukan investigasi lebih lanjut.
Dalam review jurnal ini aspek yang dibahas adalah rute atau jalur yang ditempuh oleh kapal seperti (Wiharta et al., 2022), (Rauzatul Nazzla, Totok Hestirianoto, 2023), (Zhang et al., 2021) dan (L. Wang et al., 2021).
Tabel 2. Taksonomi Review Jurnal Pengenalan Pola lintasan kapal
No Judul Variabel Metode Hasil 1 Identifikasi Aktivitas Illegal Transshipment Berbasis Kepadatan Point Lintasan Pada Data Ais [19] Aktivitas, Illegal Transshipment, Kepadatan Point Lintasan Dan Data Ais DB SCAN Berdasarkan pengujian dengan metode Silhouette Coefficient, kualitas klaster yang dihasilkan pada kerangka
kerja yang dibangun memiliki hasil yang cukup kuat 2 Uji Coba Purnarupa Sistem Pelacakan Jejak Kapal Tradisional dengan Visualisasi Berbasis Web [20] Purnarupa sistem pelacakan jejak kapal Tradisional dengan visualisasi berbasis web Prototype Jika dibandingkan GPS handheld maka alat ini memiliki akurasi dan presisi yang baik
diindikasi dengan nilai selang kepercayaan 95%.
No Judul Variabel Metode Hasil 3 Ship AIS Trajectory Clustering: An HDBSCAN- Based Approach[21] Ship AIS Trajectory Clustering dan HDBSCAN HDBSCAN Hasil percobaan membuktikan bahwa metode ini mempunyai hasil pengelompokan yang baik pada lintasan kapal di perairan yang kompleks. 4 Adaptive background mixture models for real-time tracking[22] Adaptive background mixture models dan real-time tracking Gausian Makalah ini telah menunjukkan metode probabilistik yang baru untuk pengurangan latar belakang. Ini melibatkan pemodelan masing- masing piksel sebagai model campuran terpisah. Kami menerapkan metode perkiraan waktu nyata yang stabil dan kokoh.
Metode ini hanya membutuhkan dua parameter, α dan T. Kedua parameter ini kuat terhadap perbedaan kamera dan pemandangan yang berbeda. 5 Data mining approach for automatic ship- route design for coastal seas using AIS trajectory clustering analysis[23] Data mining approach, automatic ship-route design, dan AIS trajectory clustering analysis FA-DBSCAN, SRU neural network dan LSTM Hasilnya menunjukkan bahwa algoritma SRU meningkatkan kecepatan dan akurasi pelatihan
dibandingkan dengan LSTM, sedangkan rute otomatis yang dihasilkan memenuhi persyaratan praktik navigasi 6 Ship-handling behavior pattern recognition using AIS subtrajectory
clustering
analysis based on the T-SNE and spectral clustering algorithms dan clustering
algorithms[24]
Ship-handling behavior pattern recognition dan sub- trajectory clustering analysis T-SNE dan algoritma pengelompokan spektral Pendekatan ini dapat membantu untuk lebih memahami dan memperjelas pola perilaku penanganan kapal sekaligus meningkatkan mesin secara signifikan 7 Ship trajectory uncertainty prediction based on a Gaussian Ship trajectory uncertainty prediction dan Gaussian Process model Gaussian Process model Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memiliki akurasi prediksi
yang tinggi
No Judul Variabel Metode Hasil Process model[25] dan memenuhi tuntutan aplikasi real-time. 8  Mobility pattern analysis of ship trajectories based on semantic transformation and topic model[26] Mobility pattern analysis dan semantic transformation and topic model Latent Dirichlet Allocation Hasil percobaan menggambarkan bahwa usulan Metode ini efektif untuk pengenalan pola lintasan dan dapat memberikan pola gerak yang dapat dipahami dengan baik 9  A novel method for restoring the trajectory of the inland waterway ship by using AIS data [27] metode baru dan memulihkan lintasan kapal perairan pedalaman novel method Hasilnya menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat digunakan untuk memulihkan lintasan penuh secara efektif dengan menggunakan data AIS 10 Comparison study on AIS data of ship traffic behavior[28] AIS data dan ship traffic behavior Analisis Studi kasus metode statistik Hal ini menunjukkan bahwa distribusi statistik langsung bisa digunakan untuk mengkarakterisasi posisi lateral, kecepatan, arah dan waktu interval untuk berbagai jenis dan ukuran kapal 11 Analysis of waterway transportation in Southeast Texas waterway based on AIS data [29] Analysis of waterway transportation dan Ais Data Analisa studi kasus Frekuensi konflik kapal diperkirakan mencerminkan risiko kapal tabrakan 12 Detecting anchored fish aggregating devices (FADs) and estimating use patterns from vessel tracking data in small scale tuna fisheries in Indonesia[30] Deteksi, Perangkat pengumpul ikan dan Pola penggunaan Vessel Tracking data Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) hasil dari model aditif umum (GAM) menunjukkan bahwa lama pelayaran lebih
berkorelasi dengan total tangkapan dibandingkan dengan jumlah rumpon yang dikunjungi kapal dalam sekali pelayaran.

## 4. Diskusi
4.1 . Pengenalan Pola dengan Gambar Satu Dimensi
Makalah ini mereview jurnal tentang pengenalan pola gambar satu dimensi. Terdapat delapan belas jurnal yang direview dengan topik pengenalan pola gambar satu dimensi.    Dari delapan belas jurnal yang di review terbagi menjadi beberapa bagian yang berbeda metode seperti pengenalan pola menggunakan metode Neural Network, metode reduksi dan extract Fiture, usulan metode baru dan SVM serta jurnal review tentang pengenalan pola.
Terdapat enam jurnal pengenalan pola menggunakan metode neural network yakni (S. Wang, 2003), (Xu, n.d.), (Radwan, 2013), (Lecun et al., n.d.), (Liu et al., 2006) dan (Morimoto et al., 2000). Membandingkan  metode  Multi  Weight  Vector  Neurons  dengan  Suport  vector  Machine,  hasilnya Multi Vector Neurons lebih baik dari SVM (S. Wang, 2003). Menggunakan metode Prinsip Homologi- Kontinuitas  (PHC),  alat  Matematika  Pengenalan  Pola  dan  Neural  Network,  menghasilkan kesimpulan berikut Objek apa pun yang tidak terlatih tidak akan dikenali secara salah dengan BPR. (Dalam  percobaan,  meskipun  garis  besarnya  punggung  hewan  sangat  mirip,  tingkat  pengenalan kesalahannya adalah 0.) Itu hanyalah ciri fungsi pengenalan  manusia keberadaan dan titik  lemah dari Pengakuan Pola tradis ional dan Di BPR setiap kelas sampel dilatih untuk menjadi “dikenali” satu  per  satu.  metode  hybrid  model  of  rough  neural  network  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini menghasilkan diuji pada data standar dan membuktikannya efisiensi metode kami. Pendekatan ini secara efisien memilih sebuah metode segmentasi agar sesuai dengan permintaan kami. Pendekatan ini berhasil merancang dan mengimplementasikan jaringan saraf kasar yang berjalan tanpa tuntutan. Setelah  itu  RS-RNN  mampu  memahami  angka  Arab/Farsi  yang  manual  ditulis  oleh  pengguna (Radwan,  2013).  Neural  Network  metode  yang  digunakan  dalam  peneltian  ini  menghasilkan khususnya NN propagasi balik multilapis menyediakan metode yang sederhana namun kuat dan umum  untuk  mensintesis  pengklasifikasi  dengan  upaya  minimal  Namun  sebagian  besar  sistem praktis  menggabungkan  NN  dengan  teknik  lain  untuk  pra  dan  pasca  pemrosesan  Pada  tugas pengenalan  karakter  yang  terisolasi,  jaringan  multilapis  dilatih  dengan  varian  propagasi  mundur telah mendekati keakuratan manusia (Lecun et al., n.d.). Peneltian (Liu et al., 2006) menggunakan metode  Statistik,  data  clustering,  fuzzy,  Neural  Network,  Structural  Patern  recognition,  syntatic, SVM  dan  Approximate  reasoning  approach  dan  menghasilkan  kesimpulan  Dalam  makalah  ini Pengenalan pola adalah diperkenalkan meliputi konsep, metode, aplikasi dan integrasi, Pada saat yang  sama,  sepuluh  definisi  dan  lebih  dari  sepuluh  metode  pengenalan  pola  dirangkum.  Hasil penelitian (Morimoto et al., 2000) yang menggunakan metode Neural Network menunjukkan bahwa kegunaan  penarik,  dimensi  fraktal  dan  jaringan  saraf  memungkinkan  kompleksitas  bentuk  buah dievaluasi secara kuantitatif.
Jurnal menggunakan metode reduksi dan ekstrak fiture sebanyak enam jurnal yakni (Aeberhard et al., 1994), (Chandran et al., 1997), (Spraul et al., 1994), (Zhao & Du, 2016), (Tiwari et al., 2013) dan (Watanabe, n.d.). Metode reduksi yang digunakan dengan mereduksi dimensi gambar dua dimensi menjadi satu dimensi dalam penelitian ini (Aeberhard et al., 1994) menghasilkan bahwa jika RDA digunakan, dimensi tinggi kemungkinan besar akan bermanfaat dalam menentukan seberapa baik kelas  dapat  dipisahkan.  Ditemukan  bahwa  dalam  sebagian  besar  kasus,  pengurangan  dimensi masalah tertentu dengan metode ekstraksi fitur yang diselidiki di sini menghasilkan hasil klasifikasi yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  yang  dicapai  oleh  RDA  dalam  ruang  fitur  penuh. Menggunakan metode Bispectral Invariants From 1-D Sequences Dan Feature Extraction From 2-D Images, penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa Algoritme baru untuk pengenalan objek dari gambar 2-D berdasarkan fitur spektral tingkat tinggi yang invarian terhadap terjemahan, rotasi, dan penskalaan  terbukti  akurat  membedakan  bentuk  2D  yang  serupa,  Ekstraksi  fitur  prosedur menggabungkan  sebagian  besar  nonlinier  yang  diperlukan  dalam  pemetaan  dari  input  ke  kelas, memungkinkan  penggunaan  linier  pengklasifikasi  (Chandran  et  al.,  1997).  Makalah  ini menggunakan  metode  experimental  dalam  penelitiannya  sehingga  menghasilkan  kesimpulan
Algoritme baru untuk pengenalan objek dari gambar 2-D berdasarkan fitur spektral tingkat tinggi yang invarian terhadap terjemahan, rotasi, dan penskalaan terbukti akurat membedakan bentuk 2D yang  serupa.  Ekstraksi  fitur  prosedur  menggabungkan  sebagian  besar  nonlinier  yang  diperlukan dalam pemetaan dari input ke kelas, memungkinkan penggunaan linier pengklasifikasi (Spraul et al.,  1994).  Memakai  algoritma  SSFC,  penelitian  ini  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  Hasil eksperimen  pada  kumpulan  data  hiperspektral  yang  terkenal  menunjukkan  bahwa  metode  SSFC yang diusulkan mampu melakukan metode lain yang umum digunakan untuk gambar hiperspektral (Zhao & Du, 2016). Penelitian ini menggunakan algoritma Fuzzy color moments, Gabor Filter, dan Haar  Wavelet  Decomposition  and  Wavelet  GLCM  bentuk,  menghasilkan  kesimpulan  Hasil  yang didapat menunjukkan bahwa Momen Warna Fuzzy bersifat komparatif teknik yang baik di antara teknik yang dijelaskan di atas untuk pengenalan objek (Tiwari et al., 2013). Algoritma clasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini menyimpulkan bahwa Dalam hubungan ini perlu ditekankan bahwa setiap  metode  pengenalan  pola  struktural  bergantung  pada  metode  non-struktural  untuk pengenalan primitif (Watanabe, n.d.).
Penggunaan  metode  baru  dan  SVM  sejumlah  enam  jurnal  (Mining  et  al.,  1998),  (Juricskay  & Veress,  1985),  (Xie  et  al.,  n.d.),  (Keysers  et  al.,  2007),  (Pixeljeff,  2020),  dan  (Teng  et  al.,  2019). Mengusulkan metode PRIMA menghasilkan kesimpulan bahwa metode PRIMA dapat diterapkan kurang  ketat  dibandingkan  metode  pengenalan  pola  diawasi  lainnya  (Juricskay  &  Veress,  1985). Menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) menghasilkan kesimpulan bahwa beberapa percobaan memberikan banyak contoh dan bukti dari sebagian besar teorema utama (Mining et al., 1998).  Algoritma  A  Unified  Framework,  Online  Nearest-neighbor  Estimation,  Object  Proposals, Approximate  Nearest-neighbor  Search  dan  GPU  Acceleration  menghasilkan  kesimpulan  Hasil percobaanverifikasi  bahwa  ONE  mencapai  akurasi  tercanggih  secara  luas  berbagai  klasifikasi gambar  dan  tolok  ukur  pengambilan  (Xie  et  al.,  n.d.)  .  penggunaan  algoritma  Hunggarian menunjukan bahwa algorimta tersebut bekirneja baik (Keysers et al., 2007). Menggunakan metode kuantitatif  kualitaif  menghasilkan  kesimpulan  Menurut  (Wu,  2020),  diagram  vektor,  juga  dikenal sebagai grafik vektor, umumnya menggambarkan grafik dengangaris dan kurva. Elemen-lemen dari garis grafik ini adalah beberapa titik, garis, persegi panjang, lingkaran, busur, dan lain-lain. Semua diperoleh  dengan  proses  operasi  matametika.  Grafik  vektor  sering  dibentuk  dengan  mengisi beberapa baris kontur, yang tidak bergantung pada resolusi, sehingga volume file pada umumnya kecil.    Keuntungan yang paling signifikan dari gambar vektor adalah gambar tidak berubah apabila diperbesar, diperkecil, atau diputar. Tetapi kualitas gambar rendah, dan warnanya tidak berlimpah (Pixeljeff,  2020).  algoritma  R2V  dan  Two-Arm  Chains  Edge  Tracing  (TACET)  menghasilkan kesimpulan Program berdasarkan algoritma ini lebih cepat dalam memproses gambar RS berukuran besar dibandingkan dengan perangkat lunak komersial seperti ENVI (Teng et al., 2019).

## 4.2 . Pengenalan Pola Lintasan Kapal
Makalah ini mereview jurnal tentang Pengenalan Pola Lintasan Kapal. Terdapat dua belas jurnal yang  di  review  dan  terbagi  kedalam  empat  kelompok  metode  yang  digunakan  yakni      metode DBSCAN,  Prototype  dan  Studi  kasus,  Gausian  serta  metode  pengelompokan  Latent  Dirichlet Allocation dan usulan metode baru. Makalah yang direview ini juga dapat dilihat pada tabel 2..
Tabel 2 Taksonomi Review Jurnal Pengenalan Pola lintasan kapal menunjukan terdapat empat jurnal yang menggunakan metode DBSCAN dalam penelitiannya. Tiga jurnal dengan menggunakan metode  Prototype  dan  Studi  kasus.  Metode  Gausian  sebanyak  dua  jurnal  dan  metode pengelompokan Latent Dirichlet Allocation dan usulan metode baru sebanyak tiga jurnal.
Metode  DBSCAN  digunakan  dalam  penelitian  (Wiharta  et  al.,  2022),  (L.  Wang  et  al.,  2021) (Zhang et al., 2021) dan (Widyatmoko, 2018). Metode DBSCAN yang digunakan dalam penelitian ini (Wiharta et al., 2022) menghasilkan kesimpulan Berdasarkan pengujian dengan metode Silhouette Coefficient, kualitas klaster yang dihasilkan pada kerangka kerja yang dibangun memiliki hasil yang
cukup  kuat.  Penelitian  (L.  Wang  et  al.,  2021)  menghasilkan  kesimpulan  Hasil  percobaan membuktikan bahwa metode ini mempunyai hasil pengelompokan yang baik pada lintasan kapal di perairan  yang  kompleks.  Jurnal  (Zhang  et  al.,  2021)  menghasilkan  Hasilnya  menunjukkan  bahwa algoritma  SRU  meningkatkan  kecepatan  dan  akurasi  pelatihan  dibandingkan  dengan  LSTM, sedangkan  rute  otomatis  yang  dihasilkan  memenuhi  persyaratan  praktik  navigasi.  Makalah (Widyatmoko,  2018)  menghasilkan  kesimpulan  dengan  hasil  dari  model  aditif  umum  (GAM) menunjukkan bahwa lama pelayaran lebih berkorelasi dengan total tangkapan dibandingkan dengan jumlah rumpon yang dikunjungi kapal dalam sekali pelayaran.
Algoritma Gausian digunakan dalam penelitian (Stauffer & Grimson, n.d.), (Rong et al., 2019) dan  (Stauffer  &  Grimson,  n.d.).  menggunakan  algoritma  Gausian  yang  menghasilkan  kesimpulan menunjukkan  metode  probabilistik  yang  baru  untuk  pengurangan  latar  belakang.  Ini  melibatkan pemodelan  masing-masing  piksel  sebagai  model  campuran  terpisah.  Kami  menerapkan  metode perkiraan waktu nyata yang stabil dan kokoh. Metode ini hanya membutuhkan dua parameter, α dan T. Kedua parameter ini kuat terhadap perbedaan kamera dan pemandangan yang berbeda. Dan (Rong et al., 2019) mendapatkan kesimpulan bahwa bahwa metode yang Gausian memiliki akurasi prediksi yang tinggi dan memenuhi tuntutan aplikasi real-time.
Prototype dan Studi kasus digunakan dalam jurnal (Rauzatul Nazzla, Totok Hestirianoto, 2023), (Xiao  et  al.,  2015)  dan  (Wu  et  al.,  2016).  Metode  Prototye  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menghasilkan  kesimpulan  Jika  dibandingkan  GPS  handheld  maka  alat  ini  memiliki  akurasi  dan presisi  yang  baik  diindikasi  dengan  nilai  selang  kepercayaan  95%  (Rauzatul  Nazzla,  Totok Hestirianoto,  2023).  Menggunakan  metode  studi  kasus  dan  statistik  menghasilkan  kesimpulan bahwa  distribusi  statistik  langsung  bisa  digunakan  untuk  mengkarakterisasi  posisi  lateral, kecepatan, arah dan waktu interval untuk berbagai jenis dan  ukuran  kapal (Xiao et al., 2015) dan jurnal  (Wu  et  al.,  2016)  menggunakan  metode  studi  kasus  menghasilkan  kesimpulan  Frekuensi konflik kapal diperkirakan mencerminkan risiko kapal tabrakan.
Metode  pengelompokan  Latent  Dirichlet  Allocation  dan  usulan  metode  baru  dipakai  dalam makalah (Gao & Shi, 2020), (Huang et al., 2020) dan (Sang et al., 2015). Pada penelitian (Gao & Shi, 2020)  menggunakan  metode  T-SNE  dan  algoritma  pengelompokan  spektral  menghasilkan kesimpulan Pendekatan ini dapat membantu untuk lebih memahami dan memperjelas pola perilaku penanganan kapal sekaligus meningkatkan mesin secara signifikan. Metode Latent Diriclet Allcation yang digunakan dalam  penelitian (Huang et al., 2020) menghasilkan kesimpulan Hasil percobaan menggambarkan  bahwa  usulan  Metode  ini  efektif  untuk  pengenalan  pola  lintasan  dan  dapat memberikan  pola  gerak  yang  dapat  dipahami  dengan  baik.  Dan  jurnal  (Sang  et  al.,  2015) mengusulkan  metode  baru  dalam  penelitian,  menghasilkan  kesimpulan  metode  yang  diusulkan dapat digunakan untuk memulihkan lintasan penuh secara efektif dengan menggunakan data AIS .
4.3 . Hubungan antara Pengenalan Pola dengan gambar satu dimensi dan Pengenalan Pola lintasan kapal
Melihat Metode Pengenalan Pola dengan gambar saatu dimensi dan Pengenalan Pola lintasan kapal yang direview variabel, metode dan hasilnya memang tidak ada hubungan antara kedua topik tersebut. Namun jika melihat Pengenalan Pola lintasan kapal yang menjadikan Parameter lokasi satu ke lokasi yang lain sehingga membentuk garis lintasan sebagai input dari penelitian dan Pengenalan Pola dengan gambar satu dimensi yang berupa garis seperti penelitian Pattern recognition of fruit shape based on the concept of chaos and neural networks [14] yang menjadikan Pola dua dimensi menjadi  satu  dimensi  atau  garis,  sama  seperti  lintasan  kapal  yang  dibentuk  oleh  titik  lokasi membentuk  satu  garis  lintasan.  Begitupun  dengan  penilitan  lain  yang  ada  di  tabel  1  Taksonomi Review Jurnal Pengenalan Pola dengan gambar satu dimensi.

## 5. Kesimpulan
Dari tiga puluh jurnal yang telah direview terdapat beberapa jurnal yang merujuk dengan topik yang sama. Pertama yaitu pengenalan pola dengan gambar satu dimensi. Dari delapan belas jurnal yang di  review  terbagi  menjadi  beberapa  bagian  yang  berbeda  metode  seperti  pengenalan  pola menggunakan metode Neural Network, metode reduksi dan extract Fiture, usulan metode baru dan SVM serta jurnal review tentang pengenalan pola. Kedua, pengenalan pola lintasan kapal. Terdapat dua belas jurnal yang di review dan terbagi kedalam empat kelompok metode yang digunakan yakni metode DBSCAN, Prototype dan Studi kasus, Gausian serta metode pengelompokan Latent Dirichlet Allocation dan usulan metode baru. Ketiga, penelitian pola dengan gambar satu dimensi dan Pola lintasan  kapal  memiliki  persamaan  menjadikan  Pola  dengan  gambar  satu  dimensi  yang  dimiliki sebagai untuk identifikasi objek.

## Referensi
1 S. Wang, “A New Development on ANN in China – Biomimetic Pattern Recognition and Multi Weight Vector Neurons,” pp. 35– 43, 2003.
2 S. Aeberhard, D. Coomans, and O. D. E. Velt, “Pergamon COMPARATIVE ANALYSIS OF STATISTICAL PATTERN D I M E N S I O N A L SETTINGS,” vol. 27, no. 8, 1994.
3 V.  Chandran,  B.  Carswell,  B.  Boashash,  and  S.  Member,  “Pattern  Recognition  Using Invariants Defined from Higher Order Spectra : 2-D Image Inputs, ” vol. 6, no. 5, pp. 703 – 712, 1997.
4 M.  Spraul,  P.  Neidig,  U.  Klauck,  P.  Kessler,  E.  Holmes,  and  J.  K.  Nicholson,  “Automatic reduction of NMR spectroscopic data for statistical and pattern recognition classification of samples,” vol. 12, no. 10, pp. 1215– 1225, 1994.
5 L. Xie, R. Hong, B. Zhang, and Q. Tian, “Image Classification and Retrieval are ONE,” pp. 3 – 10.
6 D.  Mining,  K.  Discovery,  B.  Laboratories,  and  L.  Technologies,  “A  Tutorial  on  Support Vector Machines for Pattern Recognition,” vol. 167, pp. 121– 167, 1998.
7 S.  Watanabe,  PATTERN  RECOGNITION  AS  INFORMATION  COMPRESSION,  Second Edi. ACADEMIC PRESS, INC.
8 W. S. C. Xu, “A new Model of Pattern Recognition Theory and Its Application,” pp. 2258– 2262.
9 E.  Radwan,  “Hybrid  of  Rough  Neural  Networks  for  Arabic  /  Farsi  Handwriting Recognition,” vol. 2, no. 2, pp. 39– 47, 2013.
10 Y. Lecun, Y. Bengio, and U. De Montreal, “Pattern Recognition and Neural Networks,” pp. 1 – 24.
11 A. Tiwari, A. K. Goswami, and M. Saraswat, “Feature Extraction for Object Recognition and Image Classification,” vol. 2, no. 10, pp. 1238– 1246, 2013.
12 J. Liu, J. Sun, and S. Wang, “Pattern Recognition : An overview, ” vol. 6, no. 6, pp. 57 – 61, 2006.
13 I. Juricskay and G. E. Veress, “Prima: a new pattern recognition method,” vol. 171, pp. 61– 76, 1985.
14 T. Morimoto, T. Takeuchi, H. Miyata, and Y. Hashimoto, “Pattern recognition of fruit shape based on the concept of chaos and neural networks,” vol. 26, pp. 171– 186, 2000.
15 W.  Zhao  and  S.  Du,  “Spectral  – Spatial  Feature  Extraction  for  Hyperspectral  Image Classification : A Dimension Reduction and Deep Learning Approach, ” pp. 1 – 11, 2016.
16 D.  Keysers,  T.  Deselaers,  S.  Member,  C.  Gollan,  and  H.  Ney,  “Deformation  Models  for Image Recognition,” vol. 29, no. 8, pp. 1422– 1435, 2007.
17 D. A. N. Pixeljeff, “STUDI KOMPARASI BITMAP DAN VEKTOR TERHADAP KUALITAS DIGITAL ART : CASE STUDY DEVIANTART NABHAN, ” vol. 1, 2020.
18 J. Teng, F. Wang, and Y. Liu, “An Efficient Algorithm for Raster -to-Vector Data Conversion An  Efficient  Algorithm  for  Raster-to- Vector  Data  Conversion,”  no.  June  2008,  2019,  doi: 10.1080/10824000809480639.
19 D.  M.  Wiharta  et  al.,  “IDENTIFIKASI  AKTIVITAS  ILLEGAL  TRANSSHIPMENT BERBASIS,” vol. 5, no. 1, pp. 38– 46, 2022.
20 S. P. Rauzatul Nazzla, Totok Hestirianoto, “Uji coba purnarupa sistem pelacakan jejak kapal tradisional dengan visualisasi berbasis web,” vol. 3, pp. 61– 75, 2023.
21 L. Wang, P. Chen, L. Chen, and J. Mou, “Ship AIS Trajectory Clustering : An HDBSCAN- Based Approach, ” 2021.
22 C.  Stauffer  and  W.  E.  L.  Grimson,  “Adaptive  background  mixture  models  for  real -time tracking.”
23 D. Zhang, Y. Zhang, and C. Zhang, “Data mining approach for automatic ship -route design for coastal seas using AIS trajectory clustering analysis,” Ocean Eng., vol. 236, no. July, p. 109535, 2021, doi: 10.1016/j.oceaneng.2021.109535.
24 M. Gao and G. Shi, “Ship -handling behavior pattern recognition using AIS sub-trajectory clustering  analysis  based  on  the  T- SNE  and  spectral  clustering  algorithms,”  Ocean  Eng., vol. 205, no. April, p. 106919, 2020, doi: 10.1016/j.oceaneng.2020.106919.
25 H. Rong, A. P. Teixeira, and C. G. Soares, “Ship trajectory uncertainty prediction based on a Gaussian Process model,” Ocean Eng., vol. 182, no. December 2018, pp. 499– 511, 2019, doi: 10.1016/j.oceaneng.2019.04.024.
26 L. Huang, Y. Wen, W. Guo, X. Zhu, C. Zhou, and F. Zhang, “Mobility pattern analysis of ship trajectories based on semantic transformation and topic model,” Ocean Eng., vol. 201, no. February, p. 107092, 2020, doi: 10.1016/j.oceaneng.2020.107092.
27 L. Sang, A. Wall, Z. Mao, X. Yan, and J. Wang, “A novel method for restoring the trajectory of the inland waterway ship by using AIS data,” Ocean Eng., vol. 110, pp. 183– 194, 2015, doi: 10.1016/j.oceaneng.2015.10.021.
28 F. Xiao, H. Ligteringen, C. Van Gulijk, and B. Ale, “Comparison study on AIS data of ship traf fi c behavior,” Ocean Eng., vol. 95, pp. 84– 93, 2015, doi: 10.1016/j.oceaneng.2014.11.020. 29 X. Wu, A. L. Mehta, V. A. Zaloom, and B. N. Craig, “Analysis of waterway transportation in Southeast Texas waterway based on AIS data,” Ocean Eng., vol. 121, pp. 196– 209, 2016, doi: 10.1016/j.oceaneng.2016.05.012.
30 A. C. Widyatmoko, “Detecting anchored fish aggregating devices (FADs) and estimating use  patterns  from  vessel  tracking  data  in  small  scale  tuna  fisheries  in  Indonesia,”  no. September, 2018.
©  2019  oleh  penulis.  Dikirim  untuk  kemungkinan  publikasi  akses  terbuka  di  bawah syarat dan ketentuan lisensi Creative Commons Attribution (CC BY)
(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).