Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dengan berkembangnya teknologi, sensor telah menjadi sebuah alat untuk membantu manusia dalam hal apapun, mulai dari kesehatan hingga teknologi. Perkembangan teknologi yang ada saat ini membuat sebuah ponsel cerdas memiliki berbagai macam sensor. Hal ini tentu saja lebih praktis dan nyaman dibandingkan alat sensor yang biasanya tidak nyaman untuk digunakan. Sensor-sensor tersebut nantinya dapat dimanfaatkan dengan mengolah datanya untuk menjadi sebuah Human Activity Recognition. Penelitian ini akan mengevaluasi sebuah aplikasi untuk menyimpan data sensor dengan menggunakan Android Studio dengan menggunakan Support Vector Machine untuk menentukan keakuratan data. Melalui aplikasi pendeteksi sensor, data akan dikumpulkan dari relawan yang melakukan empat macam gerakan. Gerakan itu terdiri dari berjalan, duduk, berdiri, dan berbaring. Data inilah yang kemudian diolah menggunakan metode SVM yang keluarannya menunjukkan tingkat akurasi pengklasifikasian tiap data sensor.

---

With the development of technology today, sensors have long been a tool to help humans in everything from health to technology. Fortunately, the current technological developments make a smartphone have a variety of sensors. This is, of course, more practical and comfortable than sensor devices which are usually not comfortable to use. These sensors can later be utilized by processing the data to become an Activity Recognition.

This study will evaluate an application to store sensor data using Android Studio by using Support Vector Machine to determine the accuracy of the data. Through the sensor detection application, data will be collected from volunteers who carry out four types of movements. The movement consists of walking, sitting, standing, and lying down. This data is then processed using the SVM method."

"Penelitian ini melakukan studi mengenai sistem identifikasi pembicara berbahasa Indonesia menggunakan SVM. Parameter sistem terdiri atas silence removal, PCA, nilai rata-rata dan varians MFCC. Ujicoba menggunakan data berita berbahasa Indonesia dari televisi dan radio yang disegmen dalam 5, 10, 15 detik dengan jumlah data 26 jam (715 pembicara). Hasil penelitian ini menunjukkan ketepatan pengenalan pembicara sebesar 94-98% untuk kombinasi parameter silence removal dan rata-rata MFCC dengan akurasi terbaik pada segmen waktu 10 detik. Namun dengan bertambahnya jumlah pembicara, ketepatan pengenalan cenderung berkurang. Penelitian ini dapat dikembangkan untuk sistem perolehan informasi data speech berdasarkan siapa yang berbicara dalam suatu sesi data.

---

This research studies speaker identification system for Indonesian speech based on SVM. Parameters of this system are silence removal, PCA, average and varians values of MFCC. The experiments use 26 hours (715 speakers) Indonesian broadcast news from radio and television segmented into 5, 10, 15 seconds.

The results achieve 94-98% identification accuracy for combination of parameters silence removal and average of MFCC. The best accuracy comes from 10 seconds time segment. However, the accuracy falls when the number of speakers increases. This study could be used for speech retrieval system based on who speaks in a speech session."

"Didalam skripsi ini dijelaskan tentang konsep Least Square Support Vector Machines (LS-SVM) untuk pengembangan sistem pengenalan tanda nomor kendaraan bermotor. Sistem akan mengenali plat nomor kendaraan untuk keperluan proses identifikasi secara otomatis. Pengenalan karakter merupakan modul inti dalam sistem yang mengenali tanda nomor kendaraan dari video. Yang menjadi fokus penelitian ini ialah ketepatan dalam mengenali setiap karakter, kecepatan proses, tingkat ketelitian hasil pengenalan akibat kondisi blur, posisi plat nomor yang miring, kecepatan perekaman video, suasana pengambilan video, resolusi video, dan jumlah data latih. Metode Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) digunakan untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan komputasi dengan kernel linier serta one against one untuk metode multiclass. Metode deteksi garis tepi dan morphology digunakan pada proses lokalisasi plat nomor. Untuk mengenali karakter secara akurat proses training dipisah antara karakter angka dan huruf. Hasil penelitian menunjukan tingkat ketelitian pengenalan tanda nomor kendaraan mencapai maksimal 98.66% untuk resolusi 1280x720p dan jumlah data latih sebanyak 15. Akurasi minimal yang diujikan pada resolusi 320x240 dan jumlah data latih sebanyak 3 diperoleh sebesar 25.50%.

---

In this paper, we review the use of least square support vector machines (LS-SVM) concept in development system of license plate recognition. License plate of vehicle will recognize by system for identification process automatically. Charackter recognition is a core of system which is essentially multi-classification problem. The major focus of research is identification each character accurately and rapidly in case of blurs, tilt, noise, video resolution, video capturing atmosphere and amount of training set. LS-SVM with linier kernel and one against one for multiclass problem use to further improve recognition accuracy and speed of LPR system. Edge detection and morphology use in license plate localization process of system LPR. In other to recognize a number plate more accurately we separate trained model with number and English character. Our method got a maximum recognition rate 98.66% in resolution 1280x720p with 15 training set. Minimum recognitoin rate that have tested is 25.50% for resolution 320x240 with 3 training set."

"Segregasi adalah sebuah fenomena pemisahan fraksi berukuran kecil dan besar didalam suatu campuran sehingga timbul keberadaan agregat kasar dan agregrat halus pada suatu campuran yang tidak merata. Akibat distribusi yang tidak seragam tersebut, kemungkinan timbulnya lubang, pengelupasan, dan retak pada aspal jalan raya sangat mungkin terjadi. Maka dari itu penting untuk kita bisa melakukan tindakan pencegahan sebagai bentuk meminimalisir kemungkinan terjadinya fenomena tersebut. Segregasi pada aspal umumnya biasa dideteksi lewat inspeksi visual secara manual. Namun, dalam menggunakan metode tersebut dinilai penilaian yang didapatkan akan cenderung subjektif dan diperlukan waktu yang lama. Dengan demikian, penelitian kali ini dilakukan untuk memberikan solusi terbaru untuk mendeteksi daerah segregasi dengan cara yang lebih kredibel, waktu yang lebih cepat, dan ekonomis. Solusi tersebut dengan memanfaatkan metode pengolahan citra digital yang masih jarang penggunaanya. Dalam prosesnya, metode ini akan dicoba diimplementasikan bersama dengan metode Support Vector Machine. Kemudian, variabel yang akan digunakan sebagai fokus utama adalah standar deviasi. Pada penelitian kali ini akan dilakukan pengujian klasifikasi daerah segregasi dan non segregasi pada lingkungan aspal jalan di Universitas Indonesia.

---

Segregation is a phenomenon of separating small and large fractions in a mixture, resulting in the presence of coarse aggregate and fine aggregate in an uneven mixture. As a result of the non-uniform distribution, the possibility of potholes, raveling, and cracks in the asphalt of the highway is very likely to occur. Therefore, it is important for us to be able to take preventive measures as a form of minimizing the possibility of this phenomenon occurring. Segregation in asphalt is generally detected through manual visual inspection. However, in using the assessment method obtained will tend to choose and take a long time. Thus, this research was conducted to provide a new solution to detect segregation areas in a more credible, faster and economical way. This solution utilizes digital image processing methods that are still rarely used. In the process, this method will be implemented together with the Support Vector Machine method. Then, the variable that will be used as the main focus is the standard deviation. In this study, we will test the classification of segregated and non-segregated areas on the asphalt road environment at the University of Indonesia."

"Salah satu perkembangan dari teknologi terbaru adalah pengenalan wajah. Pengenalan wajah pada dasarnya dilakukan berdasarkan asumsi bahwa setiap individu memiliki identitas unik. Tetapi pada kenyataannya, akan ada individu yang memiliki wajah mirip dengan individu lainnya. Penelitian ini dilakukan untuk mendeteksi individu-individu yang mirip tersebut. Metode machine learning yang digunakan adalah Support Vector Machine dan Fuzzy Kernel C-Means dengan dua jenis kernel. Metode pemilihan fitur Chi-Square juga akan digunakan untuk mereduksi dimensi data sehingga waktu yang dibutuhkan lebih cepat. Data yang digunakan adalah data foto wajah yang diambil dari Look-Alike Face Database. Hasil yang diperoleh memperlihatkan bahwa kedua metode machine learning tersebut mampu untuk melakukan pengenalan wajah pada identifikasi kemiripan, dengan akurasi tertinggi yang diperoleh SVM sebesar 94 dan FKCM sebesar 74.

---

One of the latest technology developments is face recognition. Face recognition is basically done on the assumption that each individual has a unique identity. But in reality, there will be individuals who have faces similar to other individuals. This research was conducted to identify look alike faces. The machine learning methods used are Support Vector Machine and Fuzzy Kernel C Means with two types of kernel. The Chi Square feature selection method was also used to reduce the dimension of the data in order to achive lower running time. The data used are face photos taken from Look Alike Face Database. The results show that both machine learning methods were able to perform face recognition on identification of look alike faces, with the highest accuracy obtained by SVM is 94 and FKCM is 74 ."

"ABSTRAKKlasifikasi indirect material pada industri otomotif tempat penelitian inidilakukan belum dapat dilakukan dengan baik sehingga diharapkan denganmenggunakan metode multi-attribute ABC dan support vector machine performaklasifikasi indirect material dapat ditingkatkan. Multi-attribute ABC digunakanuntuk melakukan klasifikasi berdasarkan kriteria klasifikasi dengan bobot yangdihitung dengan analytic hierarchy process , dan support vector machinedigunakan untuk menemukan pola hubungan antara kriteria dengan hasilklasifikasi dan melakukan penilaian performa klasifikasi . Hasil akhir daripenelitian ini menunjukkan bahwa kriteria harga dan kritikalitas merupakankriteria paling berpengaruh terhadap hasil klasifikasi dan terjadi peningkatanperforma klasifikasi setelah memanfaatkan metode ini

---

ABSTRACTIndirect material classification on the automotive industry where the research wasdone is not being done properly so it is expected that by using multi-attributeABC and support vector machine the classification performance could beenhanced. Multi-attribute ABC is used to classify the item based on the criterionand weight that is calculated using analytic hierarchy process , and support vectormachine is used to find hidden pattern about the criterion and classification resultand assess classification performance. The end results of this research show thatprice and criticallity are the most influental criterion for the classification resultsand there is classification performance enhancement after using these methods."

"Elektroensefalografi (EEG), adalah metode perekaman aktivitas kelistrikan otak pada kulit kepala. Aktivitas kelistrikan ini direkam dan diubah menjadi sinyal amplitudo tegangan. Hasil sinyal yang sudah diproses ini akan terklasifikasi pengguna melakukan perintah atau tidak. Sistem ini adalah purwarupa untuk pengembangan Sistem Pengendalian Tangan Artifisial Dengan EEG yang berfungsi menggerakkan tangan artifisial dengan bantuan sinyal gelombang otak. Sistem ini bekerja dengan mendeteksi keberadaan sinyal ERP P300 dalam sinyal EEG. Dalam penelitian ini, metode untuk menganalisis data EEG adalah filtrasi, ekstraksi P300 dan algoritma klasifikasi Support Vector Machines (SVM). Dari metode yang digunakan akan menunjukkan nilai rekognisi yang akan dibandingkan antar filtrasi, ekstraksi dan klasifikasi sehingga menghasilkan Filtrasi dengan Chebyshev Type I Orde 5 dengan nilai rekognisi 61.07%, ekstraksi fitur dengan Independent Component Analysis (ICA) dengan nilai rekognisi 58.64 %, dan klasifikasi data dengan Back Propagation Neural Network dengan nilai 59.97 % adalah algoritma yang paling efektif.

---

Electroencephalography (EEG), is a method of recording the brains electrical activity on the scalp. This activity is recorded and converted to a signal amplitude voltage. The result of this signal will be classified as a user or not. This system is a prototype for the development of an Artificial Hand Control System with EEG which functions to move the artificial hand with the help of brain wave signals. This system works by detecting the presence of an ERP P300 signal in the EEG signal.

In this study, methods for analyzing EEG data were filtration, extraction P300, and Support Vector Machines (SVM) classification algorithms. From the method used will show the value of recognition that will be compared between filtration, extraction and classification so as to produce Filtration with Chebyshev Type I Order 5 with recognition value of 61.07%, feature extraction with Independent Component Analysis (ICA) with recognition value of 58.64%, and data classification with Back Propagation Neural Network with a value of 59.97% is the most effective algorithm."

"Sistem pengenalan wajah telah banyak diaplikasikan dengan menggunakan berbagai metode, diantaranya: metode PCA, metode ICA, metode LDA, metode EP, metode EBGM, metode Kernel, metode 3-D Morphable, metode 3-D Face Recognition, metode Bayesian Framework, metode HMM, metode SVM, dan sebagainya. Pada penelitian ini digunakan metode Local Binary Pattern LBP untuk melakukan ekstraksi fitur citra wajah, serta metode SVM dan KNN untuk mengukur tingkat akurasi sistem pengenalan wajah. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu citra wajah 25 mahasiswa Matematika Universitas Indonesia, masing-masing individu diambil 10 citra wajah yang berbeda terdiri dari 5 citra wajah menggunakan kacamata dan 5 citra lainnya tidak menggunakan kacamata, serta diambil dari sudut yang berlainan. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, metode KNN dengan memperoleh tingkat akurasi terbaik yaitu sebesar 96.20 pada iterasi 100 dan 90 data training. Hal ini menunjukkan metode KNN lebih baik dibandingkan dengan metode SVM yang hanya memperoleh tingkat akurasi sebesar 94.80 pada iterasi 100 dan 90 data training.

---

Face recognition has been widely applied using various methods, that is PCA, ICA, LDA, EP, EBGM, Kernel, 3 D Morphable, 3 D Face Recognition, Bayesian Framework, HMM, SVM, etc.

In this research, the Local Binary Pattern LBP method is used to perform feature extraction of a facial image, and to measure the accuracy level of face recognition used SVM and knn method. The data used in this research are face images of 25 mathematics students of University of Indonesia, each individual took 10 different facial images consisting of 5 face images are using glasses with 5 different angles and 5 other images aren 39 t using glasses that also taken from the same 5 different angles.

Based on the tests, KNN method with K 1 obtained the best accuracy of 96.20 at 100 iterations and 90 training data. This result shows the KNN method is better than the SVM method which only obtained 94.80 at 100 iterations and 90 of training data."

"Kanker pankreas adalah penyakit di mana sel-sel tumor ganas (kanker) berkembang di jaringan pankreas, yaitu organ di belakang perut bagian bawah dan di depan tulang belakang, yang membantu tubuh menggunakan dan menyimpan energi dari makanan dengan memproduksi hormon untuk mengontrol kadar gula darah dan enzim pencernaan untuk memecah makanan. Biasanya, kanker pankreas jarang terdeteksi pada tahap awal. Salah satu tanda seseorang mengalami kanker pankreas adalah diabetes, terutama jika itu bertepatan dengan penurunan berat badan yang cepat, penyakit kuning, atau rasa sakit di perut bagian atas yang menyebar ke punggung. Di antara berbagai jenis kanker, kanker pankreas memiliki tingkat kelangsungan hidup terendah, yaitu hanya sekitar 3-6% dari mereka yang didiagnosis yang dapat bertahan hidup selama lima tahun. Jika pasien didiagnosis tepat waktu untuk perawatan, peluang mereka untuk bertahan hidup akan meningkat. Terdapat penanda tumor yang biasa digunakan untuk mengikuti perkembangan kanker pankreas, yaitu CA 19-9 yang dapat diukur dalam darah. Orang sehat dapat memiliki sejumlah kecil CA 19-9 dalam darah mereka. Kadar CA 19-9 yang tinggi seringkali merupakan tanda kanker pankreas. Tetapi kadang-kadang, kadar tinggi dapat menunjukkan jenis kanker lain atau gangguan non-kanker tertentu, seperti sirosis dan batu empedu. Karena kadar CA 19-9 yang tinggi tidak spesifik untuk kanker pankreas, CA 19-9 tidak dapat digunakan dengan sendirinya untuk skrining atau diagnosis. Ini dapat membantu memantau perkembangan kanker dan efektivitas pengobatan kanker. Dalam studi ini, metode Kernel-based Support Vector Machine digunakan untuk mengklasifikasikan hasil tes darah CA19-9 menjadi dua bagian; data pasien yang didiagnosis dengan kanker pankreas atau pasien normal (tidak terdiagnosis kanker pankreas). Metode ini memperoleh akurasi sekitar 95%.

---

Pancreatic cancer is a disease in which malignant (cancerous) tumor cells develop in pancreatic tissue; organ behind the lower abdomen and in front of the spine, which helps the body use and store energy from food by producing hormones to control blood sugar levels and digestive enzymes to break down food. Usually, pancreatic cancer is rarely detected at an early stage. One sign of a person with pancreatic cancer is diabetes, especially if it coincides with rapid weight loss, jaundice, or pain in the upper abdomen that spreads to the back. Among various types of cancer, pancreatic cancer has the lowest survival rate of only about 3-6% of those diagnosed who can survive for five years. If patients are diagnosed on time for treatment, their chances of survival will increase. There is a tumor marker commonly used to follow the course of pancreatic cancer, namely CA 19-9 which can be measured in the blood. Healthy people can have small amounts of CA 19-9 in their blood. High levels of CA 19-9 are often a sign of pancreatic cancer. But sometimes, high levels can indicate other types of cancer or certain noncancerous disorders, including cirrhosis and gallstones. Because a high level of CA 19-9 is not specific for pancreatic cancer, CA 19-9 cannot be used by itself for screening or diagnosis. It can help monitor the progress of your cancer and the effectiveness of cancer treatment. In this study, the Kernel-based Support Vector Machine method is used to classify CA19-9 blood test results into two sections including data on patients diagnosed with pancreatic cancer or normal patients. This method will get an accuracy of around 95%."

"ABSTRACTMusik memiliki pengaruh yang besar dalam kehidupan manusia. Berbagai macam bunyi dapat memunculkan emosi tertentu dalam pendengarnya. Music Emotion Recognition MER adalah sebuah bidang yang bertujuan untuk mendeteksi emosi dalam sebuah karya musik. Proses untuk pendeteksian ini dilakukan menggunakan sistem-sistem terotomasi yang berkaitan dengan machine learning. MER sudah terbukti dalam menggolongkan berbagai jenis lagu kedalam kategori emosi tertentu dan juga dalam mendeteksi emosi yang terdapat dalam sebuah karya musik menggunakan berbagai macam algoritma machine learning. Pada penelitian ini, dilakukan analisis terhadap hubungan melodi dalam pendeteksian emosi dalam musik dengan mengamati nilai rata-rata not MIDI yang terdapat dalam sebuah lagu dan mengkomputasikan tingkat ketepatan yang dihasilkan dalam memprediksi tingkat emosi dalam karya musik tersebut menggunakan algoritma Support Vector Regression SVR . Sistem MER yang digunakan dalam penelitian ini adalah sistem dimensional yang memiliki nilai arousal dan valence. Hasil dari penelitian adalah bahwa terdapat hubungan antara melodi dengan emosi yang terdapat dalam sebuah lagu, yang dapat dilihat dari selisih data prediksi dan data referensi arousal dan valence. Nilai rata-rata dari selisih pengujian arousal adalah 0.00273 dan standar deviasinya adalah 1.15528, sementara itu nilai rata-rata dari selisih pengujian valence adalah -0.08 dan standar deviasi 0.96.

---

ABSTRACTMusic has a big influence in human life. A variation of sounds can evoke a certain emotion in the listener. Music Emotion Recognition MER is a field that is geared towards the detection of emotions in music. The process to for emotion detection is by using automated systems which are related with machine learning. MER has been proven capable to categorize various sorts of music by their emotional characteristics and also detecting emotion that is in a certain musical piece using various kinds of machine learning algorithms. In this study, we conduct an analysis towards a relation between the melody of a music piece by examining the average MIDI note value in a song and compute the accuracy rate in predicting the emotion contained in a song using the Support Vector Regression SVR algorithm. The result of this study is that there is a connection between the melody and the emotion that is contained in a song, which can be seen by the difference in the predicition value and the reference value in the arousal dan valence tests. The average of the difference in the arousal test is 0.00273 and the standard deviation is 1.15528, while the average of the difference in the arousal test is 0.08 and the standard deviation is 0.96. "