Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"There are many information which can be processed in many emails. Clasisification is a way to organize the informations which are be in the emails....."

"Telur ayam kampung atau telur ayam buras adalah telur ayam umum dikonsumsi masyarakat Indonesia sebagai makanan biasa atau juga sebagai obat. Pengklasifikasian kualitas telur ayam kampung. Dilakukan untuk dapat membedakan telur yang layak konsumsi dan tidak layak konsumsi. Beberapa penelitian serupa menggunakan Arduino dan sensor photodioda untuk melakukan klasifikasi, selain itu juga ada beberapa penelitian yang menggunakan machine learning untuk membedakan jenis telur. Dari penelitian yang telah di lakukan dilihat bahwa akurasi masih kecil, dan dirasa masih bisa di ditingkatkan. Dalam penelitian ini dibuat sistem klasifikasi kualitas telur ayam kampung dengan menggunakan algoritma you only look once (YOLO) versi 4. Data set yang digunakan pada penelitian ini berupa data set dari 4 kategori kondisi telur atau 4 class antara lain telur baik, busuk, fertil, dan telur retak. Data set diakuisisi dengan disinari dengan lampu led yang diberikan tegangan 12V pada kotak akuisisi, dan citra ditangkap dengan webcam Logitech c270. Dari pelatihan data set citra telur ayam kampung dihasilkan akurasi sebesar 96.76% di pengujian pada validation set dan sebesar 95.26% pada test set. Dari kasus pendeteksian kualitas telur ayam kampung dengan deep learning berbasis algoritma YOLOv4 ini memungkinkan adanya pengembangan lebih lanjut.

---

Local breed chicken eggs or local breed chicken eggs are chicken eggs that are commonly consumed by Indonesian people as ordinary food or also as medicine. Classification of local breed chicken egg quality. This is done to be able to distinguish eggs that are suitable for consumption and not suitable for consumption. Several similar studies used Arduino and photodiode sensors to carry out classification, besides that there were also several studies using machine learning to distinguish types of eggs. From the research that has been done, the accuracy is still small, and it is felt that it can still be improved. In this research, local breed chicken egg quality classification system was created using you only look once (YOLO) version 4 algorithm. The dataset used in this study was a data set of 4 categories of egg conditions or 4 classes including good eggs, rotten, fertile, and cracked eggs. The dataset was acquired by irradiating it with a led lamp supplied with a 12V voltage on the acquisition box, and the image was captured with a Logitech c270 webcam. From the local breed chicken egg image dataset training, an accuracy of 96.76% was obtained in the validation set test and 95.26% in the test set. From the case of detecting local breed chicken egg quality with deep learning based on the YOLOv4 algorithm, it allows for further development."

"Sistem Klasifikasi Dewey Decimal Classification ini merupakan salah satu sistem yang dikenal di kalangan pustakawan.Saking dikenalnya,hampir setiap pustakawan mengenal sistem ini minimal namanya dan bahkan mengetahui urutan kelasnya...."

"Komputasi intelejensia yang digunakan dalam masalah klasifikasi pola dapat digolongkan menjadi dua bagian, yaitu yang berbasis pada Neural Network dan yang berbasis pada Pembelajaran Statistika (Statistical Learning). Pembelajaran yang berbasis statistika, pertama kali ditemukan oleh Vapnik pada dekade tujuh-puluhan. Untuk masalah klasifikasi pola Vapnik mengembangkan metode hyperplane optimal separation, atau dikenal juga dengan nama metode Support Vector Machines (SVM). Pada awalnya SVM dirancang hanya untuk menyelesaikan masalah klasifikasi biner, yaitu dari data-data yang ada, diklasifikasikan menjadi dua kelas. Untuk mengklasifikasikan data yang terdiri dari lebih dari dua kelas, metode SVM tidak dapat langsung digunakan. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi multikelas SVM yaitu: metode One-vs-One dan metode One-vs-Rest. Kedua metode ini merupakan perluasan dari klasifikasi biner SVM. Kedua metode tersebut akan dibahas di artikel ini dan akan dilihat kinerjanya dalam mengklasifikasikan aroma. Data aroma yang digunakan dalam percobaaan ini terdiri dari 3 jenis aroma, masing-masing aroma terdiri atas 6 kelas. Pembagian kelas ini berdasarkan pada konsentrasi alkohol yang dicampurkan pada masing-masing aroma. Misalkan untuk aroma A, terdapat 6 jenis aroma A dengan kandungan alkohol : 0%, 15%, 25%, 30%, 45% dan 75%. Kinerja dari kedua metode diukur berdasarkan kemampuan untuk mengenal dan mengklasifikasikan aroma, dengan tepat dan sesuai dengan jenis atau kelas, dari data yang diberikan.

---

Aroma classification using one-vs-one and one-vs-rest methods. Computational Intelligence used in pattern classification problem can be divided into two different parts, one based on Neural Network and the other based on Statistical Learning. The Statistical Learning discovered by Vapnik on 70-est decade. For the pattern classification, Vapnik developed hyperplane optimal separation, which is known as Support Vector Machines Method (SVM). In the beginning, SVM was designed only to solve binary classification problem, where data existing are classified into two classes. To classify data whose consist of more than two classes, the SVM method can not directly be used. There are several methods can be used to solve SVM multiclasses classification problem, they are One-vs-One Method and One-vs-Rest Method. Both of this methods are the extension of SVM binary classification, they will be discussed in this article so that we can see their performance in aroma classification process. Data of aroma used in this experiment is consisted of three classes of aroma, each of them has six classes. The division of this class is based on alcohol concentration mixed into each of those aromas. For example, for aroma A, there are six kinds of aroma A with different alcohol concentration: 0%, 15%, 25%, 30%, 45% and 75%. The performance of these methods is measured based on their ability to recognize and classify aroma, precisely and match with the right class or variety of data existed."

"Seiring derasnya arus informasi berita elektronik, timbul kebutuhan untuk mengatur informasi tersebut sehingga pengguna dapat mengaksesnya dengan lebih mudah. Akan tetapi jika pengelompokan berita dilakukan secara manual, maka akan memakan waktu yang lama dan mahal. Klasifikasi dokumen secara otomatis sekiranya diperlukan untuk mengurangi biaya dan mempercepat pengaturan informasi. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam pengklasifikasian yaitu Naïve Bayes Classifier. Fokus penelitian ini adalah meneliti karakteristik Naïve Bayes Classifier untuk memperoleh kinerja yang optimal dalam proses klasifikasi. Cara yang diterapkan pada penelitian ini yaitu dengan mengujicobakan metode tersebut dengan 3 perlakuan yaitu membandingkan kinerja sistem terhadap stemming maupun non stemming, berbagai proporsi dokumen pembelajaran dan jumlah kategori dalam klasifikasi. Tahapan penelitian dilakukan mulai dari studi pustaka, menerapkan metode Naïve Bayes Classifier dalam pengklasifikasian berita berbahasa Indonesia, melakukan uji coba dan analisa mengenai karakteristik metode ini serta menarik kesimpulan dari hasil analisa. Penelitian dilakukan terhadap 1351 dokumen berita berbahasa Indonesia dari situs www.suarapembaruan.com yang diambil pada bulan Januari 2004 sampai dengan bulan November 2004.Hasil penelitian menunjukan bahwa Naive Bayes Classifier merupakan metode yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Kinerja akan lebih baik jika metode ini diterapkan dengan stemming dibanding tanpa stemming walaupun selisih kinerja keduanya tidak terpaut jauh yaitu sekitar 3,87%. Selain itu, hasil penelitian juga menunjukan bahwa kinerja metode ini dipengaruhi oleh jumlah dokumen pembelajaran. Semakin banyak dokumen pembelajaran yang digunakan, maka akan semakin tinggi tingkat keakuratan metode ini. Hal ini terbukti dari uji coba kombinasi stemming dengan proporsi dokumen pembelajaran 90% yang mampu mencapai kinerja tertinggi selama penelitian yaitu recall sebesar 93,5%, precision 94,125% dan F-measure 93,81%. Hal menarik yang terjadi adalah akurasi masih tetap relatif tinggi walaupun dokumen pembelajaran secara ekstrim dikurangi menjadi 10%. Hal ini ditunjukan dengan recall sebesar 89,82%, precision 90,36% dan F-measure 90,1%.Pada penelitian ini juga mengamati apakah Naïve Bayes Classifier merupakan metode klasifikasi yang stabil. Hal ini diteliti dengan membandingkan kinerja sistem terhadap banyaknya jumlah kategori dalam klasifikasi. Hasilnya ternyata jumlah kategori tidak mempengaruhi kinerja metode ini. NBC merupakan metode yang stabil jika dilihat dari segi kuantitas kategori."

"This research aims to examine a new meyhod inserted in the process of signal feature recognition, namely the objct pre-analysis feature manipulation...."

"Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa sebab atas berkah rahmat dan karunia-Nya, penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Penulisan skripsi ini dilakukan dalam rangka memenuhi salah satu syarat untuk mendapatkan gelar Sarjana Teknik, Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Indonesia. Penulis menyadari skripsi ini tidak dapat diselesaikan tanpa bantuan dari Bapak F. Astha Ekadiyanto, S.T., M.Sc., selaku pembimbing skripsi yang telah menyediakan waktu, tenaga, dan pikiran selama penulis mengerjakan skripsi ini serta Bapak Ardiansyah, S.T., M.Eng. dan Ibu Prima Dewi Purnamasari, S.T., M.T., M.Sc. yang telah mengarahkan dan memberi saran dalam penulisan skripsi ini. Perkembangan teknologi saat ini tidak hanya berisi informasi positif, informasi yang negatif pun mudah diperoleh melalui media internet. Untuk mengatasi dampak negatif yaitu gambar pornografi, salah satunya adalah pemfilteran gambar porno. Disini penulis mencoba menerapkan pengenalan pola untuk mengklasifikasi apakah gambar itu termasuk porno atau non porno. Proses klasifikasi konten gambar porno dilakukan melalui tiga tahapan utama. Pada tahap awal dilakukan pra-proses untuk memodifikasi resolusi data kualitas citra dilanjutkan dengan ekstraksi fitur menggunakan dekomposisi wavelet haar bertingkat tiga dan empat agar ukuran citra tidak terlalu besar. Setelah itu dilakukan proses reduksi dimensi menggunakan Principal Component Analysis (PCA). PCA menentukan komponen penting dari citra dengan melihat dari varians yang direpresentasikan oleh nilai eigen, sehingga jumlah komponen yang akan dimasukkan ke proses pembelajaran tidak terlalu banyak, untuk menghindari curse of dimentionality. Baru setelah itu dilakukan proses klasifikasi. Pada penelitian ini telah dilakukan perbandingan algoritma SVM dengan BP untuk klasifikasi konten gambar porno. Untuk proses ekstraksi ciri digunakan metode wavelet pada masing-masing kedua metode tersebut. Pada penelitian ini digunakan 60 data uji, masing-masing 30 citra untuk kelas porno dan non porno. Tingkat akurasi yang diperoleh dengan menggunakan metode SVM lebih tinggi dibandingkan BP, yaitu 88,33% dan 86,67%."

"The NTIS classification system has simpler notation than DDC. It does not recognize supporting table so that it can determine the notation faster. The number of the main class in NTIS classification system is 39 while DDC is 10. NTIS is most suitable for special libraries in the field of technology such as the Agency for the Assesment and Application of Technology (BPPT) since the system has a more specific technology subject. DDC is also effective for collection data exchange since 2010, referring that generally libraries in Indonesia has not recognized NTIS. Both systems actually have its advantages and disadvantages. In determining notations, both NTIS and DDC use the same initial step that is to determine the collection subject. NTIS is faster especially in handling technology subject. It is also more specific in referring technology subject. The number of the main class in NTIS is 39 while DDC is 10. Both systems have index. NTIS does not have supporting table while DDC has. NTIS uses a simpler notation because it uses only 2 digits. According to a key informant, the NTIS classification system does not recognize supporting table. In terms of notation search, NTIS's scheme is faster because it uses limited classification numbers. Index is mostly used for determining classification notation. Index in both systems is a clue represented in a systematically arranged letters. In NTIS, it can be figured out that subjects on technology is more specific yet in some certain categories is not as detail as DDC."

"Many kinds of classification method are able to diagnose a patient who suffered Hepatitis disease. One of classification methods that can be used was Least Squares Support Vector Machines (LSSVM). There are two parameters that very influence to improve the classification accuracy on LSSVM, they are kernel parameter and regularization parameter. Determining the optimal parameters must be considered to obtain a high classification accuracy on LSSVM. This paper proposed an optimization method based on Improved Ant Colony Algorithm (IACA) in determining the optimal parameters of LSSVM for diagnosing Hepatitis disease. IACA create a storage solution to keep the whole route of the ants. The solutions that have been stored were the value of the parameter LSSVM. There are three main stages in this study. Firstly, the dimension of Hepatitis dataset will be reduced by Local Fisher Discriminant Analysis (LFDA). Secondly, search the optimal parameter LSSVM with IACA optimization using the data training, And the last, classify the data testing using optimal parameters of LSSVM. Experimental results have demonstrated that the proposed method produces high accuracy value (93.7%) for the 80-20% training-testing partitionBanyak metode klasifikasi yang mampu mendiagnosa seorang pasien mengidap penyakit Hepatitis, salah satunya adalah menggunakan metode klasifikasi Least Squares Support Vector Machines (LSSVM). Terdapat dua parameter yang sangat berpengaruh pada LSSVM yaitu parameter kernel dan parameter regularisasi. Penentuan parameter optimal tersebut harus diperhatikan untuk mendapatkan akurasi klasifikasi yang tinggi pada LSSVM. Penelitian ini mengusulkan metode optimasi Improved Ant Colony Algorithm (IACA) dalam penentuan parameter optimal LSSVM untuk mendiagnosa penyakit Hepatitis. IACA membuat penyimpanan solusi untuk menjaga rute dari keseluruhan semut. Solusi yang disimpan adalah nilai parameter LSSVM. Ada 3 tahapan utama pada penelitian ini yaitu, dimensi dataset Hepatitis direduksi menggunakan metode Local Fisher Discriminant Analysis (LFDA), kemudian parameter optimal LSSVM dicari dengan metode optimasi IACA menggunakan data training, setelah itu data testing diklasifikasikan menggunakan parameter optimal LSSVM. Hasil uji coba menunjukkan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan nilai akurasi yang tinggi (93,7%) pada partisi 80-20% training dan testing."

"Di dunia kesehatan, tenaga medis dituntut untuk mengatasi berbagai jenis penyakit dengan gejala yang beragam. Oleh karena itu, diperlukan suatu teknologi untuk membantu mereka menyelesaikannya dengan baik. Penelitian ini mendukung mereka dengan menggunakan machine learning sebagai pemecah masalah. Penelitian ini membahas kanker payudara yang merupakan salah satu penyakit dengan angka kematian tertinggi di dunia, khususnya bagi wanita. Berdasarkan patologisnya, ada beberapa jenis kanker payudara yang dikelompokkan menjadi dua kategori utama, yaitu invasif dan non-invasif. Penelitian ini menggunakan dataset MRI payudara penderita kanker payudara dari Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo, Jakarta, Indonesia. Dataset berupa citra MRI akan diimplementasikan pada algoritma yang telah dikonstruksikan. Pada tahap awal, metode Convolutional Neural Network akan digunakan untuk bagian konvolusi. Berikutnya, pada bagian klasifikasi, metode yang akan diterapkan sebagai metode klasifikasi adalah Support Vector Machine. Dengan mengevaluasi hasil kinerja metode pembaharuan yang digunakan (Convolutional Neural Network–Support Vector Machine) dari dataset yang dimiliki, kita akan mengetahui apakah metode Convolutional Neural Network–Support Vector Machine lebih akurat dibandingkan dengan metode Convolutional Neural Network dalam membantu klasifikasi dataset MRI penderita kanker payudara yang dimiliki. 

---

In the world of health, medical personnel are required to deal with various types of diseases with various symptoms. Therefore, a technology is needed to help them solve it well. This research supports them by using machine learning as a problem solver. This research discusses breast cancer, which is one of the diseases with the highest mortality rate in the world, especially for women. Based on the pathology, there are several types of breast cancer which are grouped into two main categories, namely invasive and non-invasive. This study used the breast MRI dataset of breast cancer patients from Cipto Mangunkusumo Hospital, Jakarta, Indonesia. The dataset in the form of an MRI image will be implemented in the algorithm that has been constructed. In the early stages, the Convolutional Neural Network method will be used for the convolution section. Next, in the classification section, the method that will be applied as a classification method is the Support Vector Machine. By evaluating the performance results of the renewal method used (Convolutional Neural Network–Support Vector Machine) from our dataset, we will find out whether the Convolutional Neural Network–Support Vector Machine method is more accurate than the Convolutional Neural Network method in helping to classify the MRI dataset for breast cancer patients which are owned."