PROSES EKSTRAKSI DAN KLASIFIKASI CITRA EMOSI MENGGUNAKAN METODE PCA DAN CNN

Manusia secara alami menggunakan ekspresi wajah untuk berkomunikasi dan menunjukan emosi mereka dalam berinteraksi sosial. Ekspresi wajah termasuk kedalam komunikasi non-verbal yang dapat menyampaikan keadaan emosi seseorang kepada orang yang telah mengamatinya. Penelitian ini menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) untuk proses ekstraksi ciri pada citra ekspresi dan metode Convolutional Neural Network (CNN) sebagai prosesi klasifikasi emosi, dengan menggunakan data Facial Expression Recognition-2013 (FER-2013) dilakukan proses training dan testing untuk menghasilkan nilai akurasi dan pengenalan emosi wajah. Hasil pengujian akhir mendapatkan nilai akurasi pada metode PCA sebesar 59,375% dan nilai akurasi pada pengujian metode CNN sebesar 59,386%.

ASPECT BASED SENTIMENT ANALYSIS DATA KUESIONER DI RUMAH SAKIT MUHAMMADIYAH LAMONGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NN.

Kesulitan untuk mengorganisir data kuesioner yang bersifat konvensional melatarbelakangi penelitian ini. Oleh karena itu dibuat sistem yang memudahkan pengelompokan data kuesioner secara otomatis yang lengkap dengan sentimen yang terkandung didalamnya. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuesioner rumah sakit Muhammadiyah lamongan. Penelitian ini hanya menangani kuesioner yang berbentuk teks. Data dengan fisik kertas direkap kemudian diinput ke database lengkap dengan kategori unit kerja dan sentiment. Selanjutnya dataset tersebut di dilakukan pre-prosesing yang meliputi penanganan negasi case folding, tokenizing, filtering dan stemming. Sebagai data uji komentar dari kuesioner akan dilakukan pre-prosesing selanjutnya dihitung tingkat kemiripan document dengan menggunakan metode K- Nearest Neighbor dan Vector Space Model. Jumlah data yang ditangani mempengaruhi performa system terutama dari akurasi dan kecepatan pada saat proses klasifikasi. Hasil dari sistem yang dibuat berupa ranking dokumen yang paling mirip dengan dataset berdasarkan urutan nilai cosine similarity. Ujicoba klasifikasi berdasarkan kelas kategori menghasilkan nilai akurasi 91 %. Ujicoba berdasarkan Kelas Sentimen sebesar 94 %.dari kombinasi keduanya system berhasil mendapat akurasi sebesar 86 %

SISTEM PAKAR PENILAIAN HARGA PASAR SEBUAH PROPERTI

Dengan perencanaan pengembangan sebuah aplikasi sistem pakar yang dapat menghitung nilai properti suatu bangunan agar pembeli dan penjual dapat mengetahui informasi sebuah nilai properti tersebut, pengembangan ini menggunakan metode prototype dikarenakan pembuatan sistem yang dibuat secara terstruktur dan memiliki beberapa tahap-tahap yang harus dilalui pada pembuatannya, namun jika tahap final dinyatakan bahwa sistem yang telah dibuat belum sempurna atau masih memiliki kekurangan, maka sistem akan dievaluasi kembali dan akan melalui proses dari awal. Pendekatan Prototyping adalah proses iterative yang melibatkan hubungan kerja yang dekat antara perancang dan pengguna. Hasil dalam pelaksaanaan penelitian ini adalah untuk dapat menentukan sebuah nilai Properti (bangunan/tanah) didalam sebuah sistem aplikasi.

IMAGE ENHACEMENT PADA CITRA GESTUR TANGAN MENGGUNAKAN CONTRAST LIMITED ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION

Image Enhacement merupakan proses perbaikan kualitas citra yang dilakukan dengan menggunakan beberapa metode. Citra yang paling sering dilakukan perbaikan kualitas adalah citra digital. Citra digital sering digunakan pada pengolahan citra biometrik, pengenalan wajah, pengenalan tanda tangan, bahkan permasalahan pada Closed Circuit Television (CCTV). Penelitian ini bertujuan untuk memberikan perbedaan hasil proses image enhacement pada gambar yang telah tertangkap oleh CCTV. Penelitian ini menggunakan 3 buah metode yaitu, Histogram Equalization (HE), Adaptive Histogram Equalization (AHE), dan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) untuk melakukan perbaikan citra, sedangkan objek yang akan digunakan pada penelitian ini adalah citra gesture tangan. Dari hasil penelitian ini dapat dilihat bahwa Nilai MSE (Mean Squared Error) yang mendekati angka 0 adalah gambar yang menggunakan metode CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) dengan nilai sebesar 653.5. Untuk nilai PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) sendiri nilai yang paling besar yaitu 29.9783476895 dengan menggunakan metode CLAHE.

Pengembangan Buku Saku Digital Berbasis Android pada Mata Pelajaran Pemrograman Dasar di Kelas X SMK Yapalis Krian

Tujuan penelitian ini untuk menghasilkan produk bahan ajar berupa buku saku digital berbasis android pada mata pemrograman dasar kelas X SMK. Model pengembangan yang digunakan yaitu model ADDIE yang terdiri atas tahap analysis (analisis), design (desain), development (pengembangan), implementation (implementasi) dan evaluation (evaluasi). Tahap analysis merupakan analisis kebutuhan yang digunakan untuk penyusunan buku saku digital; tahap design merupakan tahap pembuatan rancangan awal buku saku dgital berupa storyboard kemudian didesain menggunakan aplikasi desain dan juga pembuatan konten yang akan digunakan pada tahap selajutnya; tahap development merupakan tahap dimana desain dan konten yang telah dibuat masukkan ke dalam Adobe Animate CC 2017, setelah buku saku digital jadi maka tahap selanjutnya yaitu validasi buku saku digital, revisi tahap 1, uji coba perorangan, revisi tahap 2 dan uji coba kelompok kecil; tahap implementation merupakan tahap penerapan buku saku digital; tahap evaluation merupakan tahap memberikan penilaian terhadap buku saku digital dan juga melihat keefektifannya. Namun tahap implementation dan evaluation tidak dilakukan karena keterbatasan situasi dan kondisi karena adanya pandemi Covid’19. Berdasarkan hasil pengembangan didapatkan hasil bahwa pengembangan buku saku digital berbasis adroid pada mata pelajaran pemrograman dasar di kelas X SMK Yapalis Krian dinyatakan layak sebagai bahan ajar. Hasil validasi ahli media mendapatkan nilai sebesar 85% dengan kategori sangat layak, hasil validasi ahli materi mendapatkan nilai sebesar 92% dengan kategori sangat layak dan respon siswa mendapatkan nilai sebesar 83,98 % dengan kategori sangat layak.

PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN PELAKSANAAN DAN PENGAWASAN PEKERJAAN KONSTRUKSI GEDUNG (P3KG) MOBILE LEARNING BERBASIS ANDROID PADA PESERTA DIDIK KELAS XII BISNIS KONSTRUKSI DAN PROPERTI DI SMK NEGERI 1 SINGOSARI

Bedasarkan pengalaman Penulis pada saat menempuh Kajian dan Praktik Lapangan (KPL) di SMK terdapat bahwa peserta didik kurang memahami konsep materi maupun konsep praktikum yang disampaikan oleh Mahasiswa KPL maupun Guru Pamong pada saat kegiatan belajar berlangsung. Selain itu, ketergantungan peserta didik pada smartphone sangat banyak. Namun, penggunaan pada jenjang tersebut lebih cenderung digunakan untuk Hiburan yang dapat menghambat proses pembelajaran peserta didik pada saat sekolah maupun pada saat diluar sekolah. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan Produk Media Pembelajaran Pelaksanaan dan Pengawasan Pekerjaan Konstruksi Gedung (P3KG) Berbasis Mobile Learning untuk Platform Android di SMK Negeri 1 Singosari. Penelitian ini mengunakan metode R & D yang sudah dimodifikasi oleh penulis. Langkah-lahngah penelitian dan pengembangan ini meliputi, analisis kebutuhan dan pengumpulan data, desain produk, Validasi, Revisi Produk Awal, Pengujian Produk, Produk Jadi. Subjek Penelitian ini adalah siswa kelas XII SMK Negeri 1 Singosari yang berjumlah 34 siswa, ahli materi dari satu Dosen Teknik Sipil Universitas Negeri Malang dan ahli media dari satu Dosen Teknik Sipil Universitas Negeri Malang. Hasil yang diperoleh dari penelitian pengembangan ini adalah media pembelajaran berbasis android pada mata pelajaran Pelaksanaan dan Pengawasan Pekerjaan Konstruksi dan Gedung dengan spesifikasi berisi (1) Halaman Pengantar Aplikasi, (2) Main Menu, (3) Kompetensi, (4) Materi, (5) Video Pembelajaran, (6) Latihan Soal, (7) Panduan Penggunaan, (8) Profil Pengembang. Hasil penelitian untuk uji kelayakan menunjukkan bahwa Pengembangan Media Pembelajaran Pelaksanaan Dan Pengawasan Pekerjaan Konstruksi Gedung (P3KG) Mobile Learning Berbasis Android Pada Peserta Didik Kelas XII Bisnis Konstruksi Dan Properti Di Smk Negeri 1 Singosari ini termasuk dalam klasifikasi cukup valid dan dapat disebarkan.

IMPLEMENTASI METODE SVM UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PANEN TANAMAN PADI

Sektor pertanian yang terdapat di Indonesia sangatlah tergantung pada sumber air dari irigasi waduk dan hujan. Beberapa keadaan tanah pertanian di Indonesia sebagian besar merupakan sawah dan tambak tadah hujan. Tanaman yang ada di Indonesia dapat berkembang dengan baik yaity dengan mengandalkan air dari hujan dan irigasi. Hal inilah yang menjadikan kondisi cuaca sangat berpengaruh terhadap banyak sedikitnya jumlah panen tanaman padi para petani. Kondisi keadaan cuaca yang sering berubah-ubah secara tidak menentu sering membuat para petani mengalami kegagalan panen tanaman padi. Panen tanaman padi di Indonesia megalami penurunan sebesar 7,76% pada tahun 2019 dibandingkan dengan hasil panen tanaman padi pada tahun 2018 (Badan Pusat Statistik). Cara yang dapat dilakukan agar dapat mengurangi penurunan hasil panen tanaman padi yaitu salah satunya dengan menerapkan metode SVM untuk memprediksi hasil panen padi. Data penelitian yang dilakukan diambil dari situs resmi pertanian melalui web (https://www.pertanian.go.id/home/?show=page&act=view&id=61). Variabel yang digunakan meliputi 1) propinsi; 2) tahun; 3) luas lahan; dan 4) produksi. Data yang digunakan sebanyak 170, dengan jumlah 130 sebagai data training dan 40 sebagai data testing. Data-data tersebut kemudian diolah dan dilakukan normalisasi, selanjutnya dilakukan training dan diprediksi menggunakan metode SVM. Hasil penelitian menunjukkan data MAPE sebesar 6635,53% dan RMSE 1094810,74 menggunakan data asli tanpa normalisasi, dan MAPE sebesar 9427,71% dan RMSE 0,017 saat data telah dinormalisasi.