Abstrak — Permainan rubik’s cube merupakan salah satu permainan yang penuh tantangan dan digemari anak muda. Bermain rubik’s cube itu mengasyikkan. Selain permainan kerangkasan logika, permainan ini juga dituntut bekerja keras untuk menyelesaikannya. Bagi orang-orang tertentu jenis permainan ini sulit untuk diselesaikan. Kesulitan itu karena seseorang harus berpikir berulang kali agar dapat menyamakan warna-warna pada setiap sisinya. Rubik’s cube adalah permainan kubus yang berukuran 3 x 3 x 3. Pemain berupaya menyelesaikan rubik’s cube dengan memutar enam warna yang berbeda di seluruh kubus sampai setiap dari enam sisi menunjukkan warna tertentu yang sama. Untuk menyelesaikan rubik’s cube dapat digunakan berbagai macam algoritma. Rubik’s cube dapat dicari penyelesaiannya dan solusi yang dihasilkan cukup singkat. Pada kali ini akan dikemukakan optimasi penyelesaian rubik’s cube dengan menggunakan algoritma IDA* dan algoritma Brute Force.Kata kunci — algoritma IDA*, algoritma Brute Force, Rubik’s Cube Abstract — Rubik's cube game is one of the most challenging and popular games of the young. Playing rubik's cube is fun. In addition to logic clever games, this game is also required to work hard to solve it. For certain people this type of game is difficult to complete. The difficulty is because one has to think over and over to be able to match the colors on each side. Rubik's cube is a 3 x 3 x 3 cube game. The player attempts to finish the rubik's cube by rotating six different colors across the cube until each of the six sides shows the same particular color. To finish rubik's cube can be used various kinds of algorithm. Rubik's cube can be searched for and the resulting solution is quite short. At this time will be proposed optimization of rubik's cube solving by using IDA * algorithm and Brute Force algorithm.Keywords— IDA * algorithm, Brute Force algorithm, Rubik's Cube
Object detection is an activity that aims to gain an understanding of the classification, concept estimation, and location of objects in an image. As one of the fundamental computer vision problems, object detection can provide valuable information for the semantic understanding of images and videos and is associated with many applications, including image classification. Object detection has recently become one of the most exciting fields in computer vision. Detection of objects on this system using YOLOv3. The You Only Look Once (YOLO) method is one of the fastest and most accurate methods for object detection and is even capable of exceeding two times the capabilities of other algorithms. You Only Look Once, an object detection method, is very fast because a single neural network predicts bounded box and class probabilities directly from the whole image in an evaluation. In this study, the object under study is an object that is around the researcher (a random thing). System design using Unified Modeling Language (UML) diagrams, including use case diagrams, activity diagrams, and class diagrams. This system will be built using the python language. Python is a high-level programming language that can execute some multi-use instructions directly (interpretively) with the Object Oriented Programming method and also uses dynamic semantics to provide a level of syntax readability. As a high-level programming language, python can be learned easily because it has been equipped with automatic memory management, where the user must run through the Anaconda prompt and then continue using Jupyter Notebook. The purpose of this study was to determine the accuracy and performance of detecting random objects on YOLOv3. The result of object detection will display the name and bounding box with the percentage of accuracy. In this study, the system is also able to recognize objects when they object is stationary or moving.
Ikan merupakan komoditas mudah rusak yang memerlukan penanganan segera setelah dikeluarkan dari laut. Untuk ikan segar dapat dilihat jika tidak diberikan pengolahan khusus yang tepat, kualitas ikan akan menurun dengan hitungan jam. Setiap orang ingin membeli ikan yang halal, aman, sehat, dan berkualitas tinggi. Selain itu juga perlu mengetahui perbedaan ikan yang segar dan tidak segar, terkadang ada pedagang nakal, ikan yang tidak segar masih dijual. Sehingga produk menjadi tidak aman saat dikonsumsi dan dapat merugikan konsumen. Untuk mengetahui akurasi dan performansi algoritma pendeteksi kesegaran ikan di Yolov4 menggunakan metode convolutional neural network (CNN), penelitian ini membuat sistem pendeteksi ikan segar secara realtime. Seiring waktu, orang mengembangkan pengetahuan dan teknologi untuk mendukung dan memfasilitasi pekerjaan mereka. Penelitian ini menggunakan 118 data citra untuk pelatihan dan 13 data citra untuk pengujian, dengan pelatihan berlangsung selama 6000 epoch. Proses YOLOv4-CNN adalah hasil dari data yang telah dideteksi oleh YOLOv4 akan diklasifikasi modelnya oleh CNN dimana sebelumnya citra akan di resize sehingga seluruh data citra memiliki ukuran yang sama untuk memudahkan proses konvolusi, dilanjutkan dengan fungsi aktivasi, pooling layer, fully connected layer dan diakhiri dengan proses klasifikasi objek. Kemudian hasil klasifikasi akan diimplementasikan kembali pada YOLOv4 untuk mengetahui pendeteksian ikan segar telah terdeteksi dengan baik atau tidak. Hasil dari pendeteksian kesegaran ikan menggunakan algoritma YOLOv4-CNN dapat dinilai bekerja dengan baik. Pengujian sistem pada Yolov4-CNN memperoleh MAP sebesar 93.75%, dengan presisi 1.00%, recall 0.93%, f-Score 0.96% dan juga rata-rata nilai IoU sebesar 74.17%.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.