bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Facial Expression Recognition By Using Fisherface Methode With Backpropagation Neural Network
Authors: Abidin Zaenal , Harjoko Agus 
Published: August 2020

Abstract— In daily lives, especially in interpersonal communication, face often used for expression. Facial expressions give information about the emotional state of the person. A facial expression is one of the behavioral characteristics. The components of a basic facial expression analysis system are face detection, face data extraction, and facial expression recognition. Fisherface method with backpropagation artificial neural network approach can be used for facial expression recognition. This method consists of two-stage process, namely PCA and LDA. PCA is used to reduce the dimension, while the LDA is used for features extraction of facial expressions. The system was tested with 2 databases namely JAFFE database and MUG database. The system correctly classified the expression with accuracy of 86.85%, and false positive 25 for image type I of JAFFE, for image type II of JAFFE 89.20% and false positive 15, for type III of JAFFE 87.79%, and false positive for 16. The image of MUG are 98.09%, and false positive 5.Keywords— facial expression, fisherface method, PCA, LDA, backpropagation neural network.
Rancang Bangun Fault Tolerance pada Sistem Database untuk Aplikasi Point Of Sale
Authors: Oei Standy , Ashari Ahmad 
Published: August 2020

Abstract— A fault tolerant system is a system that has the ability to be able to continue its jobs properly although there is a fault in hardware or software of the system. A system that has a fault tolerant capability is usually critical or important system. For example is at Point Of Sale application. Point Of Sale Application has evolved from offline-based toward online-based. With an online-based, the existence of a central database server must be guaranteed free from failure.To get a central database server that is free from failure is impossible. Something that can be cultivated is to create a system that can tolerate a failure in the central database server. This is done with the help of a second central database server (slave), which is useful as a replication of the central database server (master). To ensure data from these two central database servers are the same, then used the concept of reading and writing "read one/write all". And to manage all the processes needed in implementing a fault tolerant application, we need the help from a coordinator.The result obtained in this research is a design of fault tolerant architecture that can be applied to various types of information system applications include Point Of Sale application. By using this fault tolerant architecture that has been built, Point Of Sale application can still run the transaction process even if there is a failure in accessing data in one central database server (master/slave). Keywords— fault tolerance, database system, point of sale application
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Anggota Paduan Suara Dewasa Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani
Authors: Jayanti Sherly , Hartati Sri 
Published: August 2020

AbstrakKebijaksanaan dalam mengambil sebuah keputusan pada permasalahan tertentu bukan lah hal yang mudah, karena perlu dilakukan pertimbangan yang diharapkan dapat membantu memberikan alasan keputusan tertentu harus diambil. Begitu juga penanganan masalah menentukan seseorang untuk menjadi anggota paduan suara dewasa pada Sanggar Bina Vokalia Menteng Palangka Raya.Seseorang yang akan bergabung pada sebuah tim paduan suara yang akan mengikuti kegiatan atau event tertentu, maka hal yang perlu diperlukan adalah seperti kualitas usia, pengalaman, kedisiplinan, intonasi, artikulasi dan wilayah nada dari seseorang tersebut. Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Anggota Paduan Suara Kategori Dewasa sangat tepat diterapkan untuk penanganan masalah yang membutuhkan penyelesaian mandiri dari komputer untuk pemrosesan data peserta yang mengikuti seleksi dengan perhitungan efisien dan akurat. Dengan menggunakan penalaran Logika Fuzzy Mamdani dalam pemrosesan data input dan output, serta informasi pendukung berupa ranking sangat mendukung dalam pengambilan keputusan untuk menentukan seseorang untuk menjadi anggota paduan suara dewasa. Kata kunci— Sistem Pendukung Keputusan, Paduan Suara, Logika Fuzzy, Mamdani AbstractWisdom in taking a decision on a particular issue is in fact not an easy thing, because consideration needs to be done that is expected to help justify a particular decision should be taken. So is handling the problem of determining a person to become a member of the adult choir at Sanggar Bina Vokalia Menteng Palangkaraya.Someone who will join in a choir team who will follow a particular activity or event, then it is necessary to like the quality of the age, experience, discipline, intonation, articulation and tone areas of a person is.Decision Support System Selection Category Adult Choir members are very appropriate to be applied to the handling problems that require independent completion of the computer for processing the data that follows the selection of participants with efficient and accurate calculations. By using Mamdani Fuzzy Logic reasoning in data processing input and output, and supporting information in the form of ranking is very supportive in the decision to determine a person to become a member of the adult choir. Keywords— Decision Support System, Chorus, Fuzzy's logic, Mamdani
Reduksi Parameter Quality-Of-Service Menggunakan Rough-Set-Theory Dalam Simulasi Routing Algoritma Dijkstra
Authors: Santyadi Gede Saindra , Pulungan Reza 
Published: August 2020

AbstrakProses pemilihan jalur/rute terbaik dalam proses routing melibatkan bobot-bobot yang terbentuk dalam topologi jaringan. Terdapat banyak parameter yang menunjang munculnya bobot tersebut. Kesalahan dalam pemilihan parameter dapat mengganggu proses kumunikasi data yang terlihat pada communication-overhead (CO) yang muncul dalam jaringan. Proses reduksi parameter dalam teori Rough Set dapat memilih parameter mana yang dianggap penting sesuai dengan nilai quality of service. Sehingga dari sekian banyak parameter, akan terpilih parameter yang akan dijadikan bobot dalam topologi. Hal ini akan mengurangi beban CO yang akan mengoptimalkan proses routing dalam jaringan. Kata kunci—Quality of Service, reduksi parameter, teori rough set, routing, algoritma Dijkstra AbstractPath selection process/best route in the routing process involves weights that are formed in the network topology. There are many parameters that support the emergence of these weights. Errors in the selection process parameters can interfere with communication data seen in communication-overhead (CO) which appears in the network. Reduction process on Rough Set theory can select the parameters which are considered important parameters in accordance with the quality of service (QoS). So of the many parameters, will be selected parameters to be used as weights in the topology. This will reduce the burden of CO that will optimize the process of routing in the network. Keywords—Quality of Service, parameter’s reduction, rough set theory, routing, Dijkstra algorithm
Klasifikasi Posting Twitter Kemacetan Lalu Lintas Kota Bandung Menggunakan Naive Bayesian Classification
Authors: Rodiyansyah Sandi Fajar , Winarko Edi 
Published: August 2020

AbstrakSetiap hari server Twitter menerima data tweet dengan jumlah yang sangat besar, dengan demikian, kita dapat melakukan data mining yang digunakan untuk tujuan tertentu. Salah satunya adalah untuk visualisasi kemacetan lalu lintas di sebuah kota.Naive bayes classifier adalah pendekatan yang mengacu pada teorema Bayes, dengan mengkombinasikan pengetahuan sebelumnya dengan pengetahuan baru. Sehingga merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki akurasi tinggi. Untuk itu, dalam penelitian ini akan membuktikan kemampuan naive bayes classifier untuk mengklasifikasikan tweet yang berisi informasi dari kemacetan lalu lintas di Bandung.Dari hasil uji coba, aplikasi menunjukan bahwa nilai akurasi terkecil 78% dihasilkan pada pengujian dengan sampel sebanyak 100 dan menghasilkan nilai akurasi tinggi 91,60% pada pengujian dengan sampel sebanyak 13106. Hasil pengujian dengan perangkat lunak Rapid Miner 5.1 diperoleh nilai akurasi terkecil 72% dengan sampel sebanyak 100 dan nilai akurasi tertinggi 93,58% dengan sampel 13106 untuk metode naive bayesian classification. Sedangkan untuk metode support vector machine diperoleh nilai akurasi terkecil 92% dengan sampel sebanyak 100 dan nilai akurasi tertinggi 99,11% dengan sampel sebanyak 13106. Kata kunci— Twitter, tweet, klasifikasi, naive bayesian classification, support vector machine AbstractEvery day the Twitter server receives data tweet with a very large number, thus, we can perform data mining to be used for specific purpose. One of which is for the visualization of traffic jam in a city.Naive bayes classifier is an approach that refers to the bayes theorem, is a combination of prior knowledge with new knowledge. So that is one of the classification algorithm is simple but has a high accuracy. With this, in this research will prove the ability naive bayes classifier to classify the tweet that contains information of traffic jam in Bandung.The testing result, the program shows that the smallest value of the accuracy is 78% on testing by using a sample 100 record and generate high accuracy is 91,60% on the testing by using a sample 13106 record. The testing results with Rapid Miner 5.1 software obtained the smallest value of the accuracy is 72% by using a sample 100 records and the high accuracy is 93.58% by using a sample 13.106 records for naive bayesian classification. And for the method of support vector machine obtained the smallest value is 92% accuracy by using a sample 100 records and the high accuracy of 99.11% by using a sample 13.106 records. Keywords—Twitter, tweet, classification, naive bayesian classification, support vector machine
Optimasi Cluster Pada Fuzzy C-Means Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Menentukan Nilai Akhir
Authors: Mas`udia Putri Elfa , Wardoyo Retantyo 
Published: August 2020

AbstrakNilai akhir mahasiswa dapat ditentukan dengan berbagai cara, beberapa diantaranya menggunakan range nilai, standart deviasi, dll. Dalam penelitian ini akan ditawarkan sebuah metode baru untuk menentukan nilai akhir mahasiswa menggunakan clustering dalam hal ini adalah Fuzzy C-Means.Fuzzy C-Means digunakan untuk mengelompokkan sejumlah data dalam beberapa cluster. Tiap data memiliki derajat keanggotaan pada masing-masing cluster antara 0-1 yang diukur melalui fungsi objektif. Pada Fuzzy C-Means ini fungsi objektif diminimumkan menggunakan iterasi yang biasanya terjebak dalam optimum lokal. Algoritma genetika diharapkan dapat menangani masalah tersebut karena algoritma genetika berbasis evolusi yaitu dapat mencari individu terbaik melalui operasi genetika (seleksi, crossover, mutasi) dan dievaluasi berdasarkan nilai fitness. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi titik pusat cluster pada Fuzzy C-Means menggunakan algoritma genetika. Hasilnya, bahwa dengan menggunakan GFS didapatkan fungsi objektif yang lebih kecil daripada menggunakan FCM, walaupun membutuhkan waktu yang relative besar. Meskipun selisih antara FCM dan GFS tidak terlalu besar namun hal tersebut berpengaruh pada anggota cluster Kata kunci— clustering, Fuzzy C-Means, algoritma genetika AbstractThe final grade of students could be determined in various ways, some of which use a range of values, deviation standard, etc. In this study will be offered a new method for determining final grades of students by using the clustering method. In this research the clustering method that will be used is the Fuzzy C-Means (FCM).Fuzzy C-Means is used to group a number of data in multiple clusters. Each data has a degree of membership (the range value of membership degree is 0-1). Membership degree is measured through the objective function. In Fuzzy C-Means, objective function is minimized by using iteration and is usually trapped in a local optimum. Genetic algorithm is expected to handle these problems. The operation of genetic algorithm based on evolution that is able to find the best individuals through genetic operations (selection, crossover and mutation) and evaluated based on fitness values.This research aims to optimize the cluster center point of FCM by using genetic algorithms. The result of this research shows that by combining the Genetic Algorithm with FCM could obtained a smaller objective function than using FCM, although it takes longer in execution time. Although the difference of objective function that produced by FCM and FCM-Genetic Algorithm combination is not too big each other, but it takes effect on the cluster members. Keywords— clustering, fuzzy c-means, genetic algorithm
Penerapan Algoritma Genetika Untuk Menyelesaikan Permasalahan Penjadwalan Perawat Dengan Fuzzy Fitness Function
Authors: Dwi Utami Putra Desak Made , Subanar Subanar 
Published: August 2020

AbstrakPenjadwalan perawat merupakan suatu permasalahan yang sangat kompleks dan memerlukan banyak waktu dalam proses pembuatannya. Terdapat dua bentuk batasan yang harus dipenuhi dalam penjadwalan perawat yaitu batasan keras (hard constraint) dan batasan lunak (soft constraint), oleh karena itu permasalahan penjadwalan perawat sangat sulit untuk dikerjakan dengan cara konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penerapan algoritma genetika dalam menyelesaikan permasalahan penjadwalan perawat yang dapat memkuenuhi seluruh batasan keras dan meminimalkan pelanggaran terhadap batasan lunak yang telah ditentukan sehingga penjadwalan yang dihasilkan tidak hanya dapat memenuhi aturan yang ditetapkan saja namun juga dapat memenuhi preferensi dari masing-masing perawat terhadap jadwal yang dihasilkan.Algoritma genetika digunakan dalam penelitian ini untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan perawat pada RS. BaliMed Denpasar. Dimana kromosom yang dihasilkan merupakan representasi solusi dari penjadwalan perawat yang berupa jadwal mingguan dari masing-masing perawat.Himpunan fuzzy dalam penjadwalan perawat ini digunakan untuk menentukan nilai fitness dari kromosom yang dihasilkan.Sebuah nilai fungsi keanggotaan yang tinggi menggambarkan tingkat keidealan yang lebih tinggi dari solusi yang dihasilkan. Kata Kunci— penjadwalan perawat, algoritma genetika, fuzzy fitness function. AbstractNurse scheduling is one of the problems that need more attentions to handle. This scheduling problem is complex with some constraints involved. There are two general constraints in the problem named, the hard constraints and the soft constraint. This research goal is to study the application of genetic algorithm for solving the nurse scheduling problem. However, this solving problem should satisfy all the hard constraints, and minimize the violation of the soft constraints. The good scheduling is not only satisfies the hard constraints defined, but also the preferences of each nurse.The genetic algorithm used in this research solved the nurse scheduling problem faced at BaliMed Hospital, Denpasar. The chromosome is the representation of the weekly scheduling of each nurse. This scheduling utilized fuzzy set to determine the fitness values of the chromosome. High member value represents high ideal level of solution. The result of this research is that the lower penalty value achieved from a solution, the more ideal scheduling got according to the membership degree in fuzzy set. Hopefully, this scheduling method can be an alternative solution for arranging a nurse scheduling. Keyword— nurse scheduling, genetic algorithms, fuzzy fitness function.
Case-Based Reasoning untuk Diagnosa Penyakit THT (Telinga Hidung dan Tenggorokan)
Authors: Rismawan Tedy , Hartati Sri 
Published: August 2020

AbstrakCase-Based Reasoning (CBR) merupakan sistem penalaran komputer yang menggunakan pengetahuan lama untuk mengatasi masalah baru.CBR memberikan solusi terhadap kasus baru dengan melihat kasus lama yang paling mendekati kasus baru. Hal ini akan sangat bermanfaat karena dapat menghilangkan kebutuhan untuk mengekstrak model seperti yang dibutuhkan oleh sistem berbasis aturan. Penelitian ini mencoba untuk membangun suatu sistem Penalaran Berbasis Kasus untuk melakukan diagnosa penyakit THT (Telinga, Hidung dan Tenggorokan). Proses diagnosa dilakukan dengan cara memasukkan kasus baru (target case) yang berisi gejala-gejala ang akan didiagnosa ke dalam sistem, kemudian sistem akan melakukan proses indexing dengan metode backpropagation untuk memperoleh indeks dari kasus baru tersebut. Setelah memperoleh indeks, sistem selanjutnya melakukan proses perhitungan nilai similarity antara kasus baru dengan basis kasus yang memiliki indeks yang sama menggunakan metode cosine coefficient. Kasus yang diambil adalah kasus dengan nilai similarity paling tinggi. Jika suatu kasus tidak berhasil didiagnosa, maka akan dilakukan revisi kasus oleh pakar. Kasus yang berhasil direvisi akan disimpan ke dalam sistem untuk dijadikan pengetahuan baru bagi sistem. Hasil penelitian menunjukkan sistem penalaran berbasis kasus untuk mendiagnosa penyakit THT ini membantu paramedis dalam melakukan diagnosa. Hasil uji coba sistem terhadap 111 data kasus uji, terdapat 9 kasus yang memiliki nilai similarity di bawah 0.8. Kata kunci—case-based reasoning, indexing, similarity, backpropagation, cosine coefficient Abstract Case-Based Reasoning (CBR) is a reasoning system that uses old knowledge to solve new problem. CBR provides solutions to new cases by looking at old case that comes closest to the new case. It will be very useful because it eliminates the need to extract the model as required by the rule-based systems. This studytriestoestablisha system forCBR for diagnosingdiseasesof ENT.Diagnosisprocessis done byinsertinga new casethat containsthe symptoms ofthe disease to bediagnosed, thenthe system willdo theindexingprocess with backpropagation method toobtainan indexofnewcases. Afterthat, the systemdo thecalculation of the valueof similaritybetweenthe newcasebycasebasiswhichhas thesame indexwithnew cases using cosine coefficient method. The casetaken isthe casewiththe highestsimilarityvalue. If acaseis not successfullydiagnosed, thecasewillbe revisedby theexperts and it can be used asnew knowledgefor thesystem. The results showedcase-basedreasoningsystemtodiagnosediseasesof ENTcan helpparamedicsin performingdiagnostics. The test results of 111 data test cases, obtained 9 cases that have similarity values below 0.8. Keywords—case-based reasoning, indexing, similarity, backpropagation, cosine coefficient
Klasifikasi Posting Twitter Kemacetan Lalu Lintas Kota Bandung Menggunakan Naive Bayesian Classification
Authors: Fajar Rodiyansyah Sandi , Winarko Edi 
Published: August 2020

AbstrakSetiap hari server Twitter menerima data tweet dengan jumlah yang sangat besar, dengan demikian, kita dapat melakukan data mining yang digunakan untuk tujuan tertentu. Salah satunya adalah untuk visualisasi kemacetan lalu lintas di sebuah kota.Naive bayes classifier adalah pendekatan yang mengacu pada teorema Bayes, dengan mengkombinasikan pengetahuan sebelumnya dengan pengetahuan baru. Sehingga merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki akurasi tinggi. Untuk itu, dalam penelitian ini akan membuktikan kemampuan naive bayes classifier untuk mengklasifikasikan tweet yang berisi informasi dari kemacetan lalu lintas di Bandung.Dari hasil uji coba, aplikasi menunjukan bahwa nilai akurasi terkecil 78% dihasilkan pada pengujian dengan sampel sebanyak 100 dan menghasilkan nilai akurasi tinggi 91,60% pada pengujian dengan sampel sebanyak 13106. Hasil pengujian dengan perangkat lunak Rapid Miner 5.1 diperoleh nilai akurasi terkecil 72% dengan sampel sebanyak 100 dan nilai akurasi tertinggi 93,58% dengan sampel 13106 untuk metode naive bayesian classification. Sedangkan untuk metode support vector machine diperoleh nilai akurasi terkecil 92% dengan sampel sebanyak 100 dan nilai akurasi tertinggi 99,11% dengan sampel sebanyak 13106. Kata kunci— Twitter, tweet, klasifikasi, naive bayesian classification, support vector machine AbstractEvery day the Twitter server receives data tweet with a very large number, thus, we can perform data mining to be used for specific purpose. One of which is for the visualization of traffic jam in a city.Naive bayes classifier is an approach that refers to the bayes theorem, is a combination of prior knowledge with new knowledge. So that is one of the classification algorithm is simple but has a high accuracy. With this, in this research will prove the ability naive bayes classifier to classify the tweet that contains information of traffic jam in Bandung.The testing result, the program shows that the smallest value of the accuracy is 78% on testing by using a sample 100 record and generate high accuracy is 91,60% on the testing by using a sample 13106 record. The testing results with Rapid Miner 5.1 software obtained the smallest value of the accuracy is 72% by using a sample 100 records and the high accuracy is 93.58% by using a sample 13.106 records for naive bayesian classification. And for the method of support vector machine obtained the smallest value is 92% accuracy by using a sample 100 records and the high accuracy of 99.11% by using a sample 13.106 records. Keywords—Twitter, tweet, classification, naive bayesian classification, support vector machine
Pengenalan Karakter Plat Nomor Mobil Secara Real Time
Authors: Ruslianto Ikhwan , Harjoko Agus 
Published: August 2020

AbstrakPengenalan plat nomor di Indonesia biasanya digunakan pada sistem parkir yang masih dilakukan secara manual, yaitu dengan mencatat karakter plat nomor oleh petugas jaga parkir. Padahal pengenalan plat nomor tidak hanya dilakukan untuk system perparkiran tetapi dapat digunakan untuk menemukan kendaraan yang melanggar peraturan lalu lintas dijalan raya secara real time, misalnya pelaku tabrak lari pada kecelakaan maupun kendaraan yang melanggar rambu-rambu lalu lintas.Penelitian ini memberikan alternatif pengenalan karakter plat nomor mobil menggunakan metode connected component analysis dan matching sehingga dapat menyelesaikan permasalahan dengan background yang kompleks dan mobil yang bergerak dijalan raya.Metode connected component analysis berhasil melakukan proses segmentasi plat dan segmentasi karakter dengan kondisi background yang kompleks secara tepat terhadap 67 sampel citra dengan tingkat keberhasilan 95,52% untuk segmentasi plat dan 94,98% untuk segmentasi karakter dan metode template matching berhasil melakukan proses pengenalan karakter secara akurat dengan tingkat keberhasilan 87,45%. Kata kunci— real time, connected component analysis, template matching Abstract Indonesia’s number plat recognition system are typically used in parking lots that are still done manually, by recording the license plate characters by parking guard. Though number plate recognition system is not only for parking but can be used to find vehicles that violate traffic rules highway street in real time, such as actors on the hit and run accident and the vehicles that violate traffic signs.This study provides an alternative car number plate character recognition using connected component analysis and matching so as to solve problems with complex background and a moving car on the road.Connected component analysis method successfully to the plates segmentation and character segmentation in complex background condition are appropriate to the 67 sample images with the success rate of 95.52% for the plate segmentation and 94.98% for plate character segmentation and template matching method successfully perform the character recognition process accurately with a success rate of 87.45%. Keywords— real time, connected component analysis, template matching