As a business company, PT. XYZ Indonesia is committed to always make improvements to all aspects such as, in terms of determining superior products. To be able to do this, it requires a sufficient source of information to be able to analyze what products are superior or in high demand and what products are less desirable. To find out what products enter the superior product cluster, then researchers do product grouping using the clustering method. In the clustering method there are two types of cluster analysis that have interrelated algorithms, namely k-means and k-medoids. The result of research already conducted that from the value of Davies Bouldin to the k-means algorithm is -0.430 and from the value of Davies Bouldin k-medoids is -1,392 which means that the Davies Bouldin value for the k-medoids method has the smallest Davies Bouldin value so the grouping results using the k-means method are more appropriately used on the issue of superior product selection.
Negara Indonesia mempunyai kepadatan penduduk yang sangat padat, terutama dikota-kota besar yang dimana jalan selalu dipadati oleh berbagai jenis kendaran. Pada jam sibuk banyaknya kendaraan yang membuat kemacetan dijalan. Oleh karna itu dibutuhkan pembangunan pelebaran jalan untuk menampung kendaraan yang dipadati oleh berbagai jenis kendaraan yang melintas. Agar pembangunan pelebaran jalan yang tepat pada lokasi yang sering terjadinya kepadatan, maka dibutuhkan sistem pendeteksian jenis-jenis kendaraan yang melintas dijalan raya. Meningkatnya pada macam-macam penelitian tentang pengolahan citra digital diantaranya tentang pendeteksian objek, untuk klasifikasi deteksi jenis kendaraan dijalan raya. Pada penelitian ini penulis membuat sistem pendedeteksi objek memakai metode YOLOV5 untuk mendeteksi jenis kendaraan dijalan raya. Penulis menggunakan dataset sebesar 1332 gambar dengan kelas bajaj, becak, bus, mobil, mobil molen, mobil pik’up, sepedah, sepeda motor, dan truk. Pada hasil penelitian menggunakan metode YOLOV5 yang dapat mengenali objek secara konsisten dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi dan memiliki nilai akurasi 90%.
Banana fruit or in scientific language is called Musa Paradisiaca. One type of banana that is easy to grow and develop in the tropics of Indonesia is the Cavendish Banana or commonly known as the Ambon Banana. The quality of Ambon bananas must be maintained because Ambon bananas grown in Indonesia also supply the needs of foreign markets. The quality of bananas is very influential from the time of harvesting, the level of maturity of bananas is related to marketing reach. Basically, farmers use manual methods in determining the maturity level of Ambon bananas, so there are several factors that can make the classification results less accurate. Based on these problems, a system was made to classify the maturity level of Ambon bananas by utilizing the RGB and HSV color features using the K-Nearest Neighbor (KNN) method. Classification uses image processing by utilizing matlab software for making a classification system with 3 classes, namely raw, ripe, and overcooked. The results of this study are expected to help Ambon banana farmers in classifying the maturity level of Ambon bananas. In this study using data obtained from the place of observation. The data used in this study were 41 data which were divided into 30 training data and 11 test data. The data is classified using the KNN method by measuring the distance to the nearest neighbor with a value of K=5. From this study, the results obtained accuracy of 90.9% with the results of the classification of test data as many as 10 data received accurate classification results and 1 data received inaccurate classification results.
Indonesia merupakan bangsa yang terdiri dari berbagai etnik dan memiliki keberagaman kesenian dan kebudayaan yang unik. Perkembangan zaman telah membawa perubahan sejarah budaya, salah satunya adalah senjata tradisional. Senjata tradisional merupakan salah satu kekayaan budaya, seperti yang ada di Indonesia, Senjata ini memiliki berbagai ciri khas dan cerita tersendiri, masyarakat di Indonesia sudah cukup mengenal berbagai jenis senjata tradisional dari daerah masing-masing namun untuk mengenal senjata tradisional dari daerah lain dapat dibilang kurang memahami, Banyaknya jenis senjata tradisonal yang ada di Indonesia khususnya di pulau Jawa membuat peneliti tertarik untuk membuat suatu program pengenalan jenis senjata tradisional khususnya untuk senjata tradisional yang ada di Jawa Tengah berdasarkan dataset foto atau citra senjata tradisional menggunakan metode Transfer Learning, yang merupakan metode dari Convolutional Neural Network dengan memanfaatkan pre-trained model yang mampu meningkatkan nilai akurasi cukup tinggi dan jumlah training parameters yang kecil. Citra senjata tradisional Jawa Tengah yang digunakan adalah Keris, Tombak, Khudi, Wedhung dan Plintheng. Implementasi pengenalan citra ini dilakukan dengan memanfaatkan Pre-Trained model dari MobileNetV2 yang berjalan pada aplikasi Google Collaboratory dan Tensorflow. Dataset yang digunakan dalam pegujian sebanyak 638 data training atau sebesar 81% dan 147 data validasi atau sebesar 19% dengan melakukan pengujian sebanyak 50 kali dan batch size sebesar 32, maka diperoleh hasil akurasi sebesar 98,64% namun memiliki nilai loss sebesar 0.16
Meningkatnya jumlah kasus Covid-19 di Indonesia, pemerintah RI telah melakukan berbagai upaya dalam penanganan Covid-19, salah satunya kebijakan vaksin Covid-19 untuk seluruh masyarakat indonesia. Dengan adanya kebijakan tersebut, banyak sekali masyarakat yang menyampaikan opininya melalui Twitter. Tujuan penelitian analisis sentimen ini untuk mengetahui opini masyarakat tentang kebijakan vaksin covid-19 pada twitter apakah opini tersebut masuk kedalam kelas sentimen yang di katagorikan menjadi 5 yaitu sentimen sangat positif, sentimen positif, sentimen negatif, sentimen agak negatif ataupun netral serta mengetahui hasil akurasi persentasi dari setiap kelas polaritas. Metode penelitian lexicon based menggunakan library vader sentiment. Vader sentiment, yaitu metode analisis lexicon-based berbasis rule-based sentiment analysis. Berdasarkan hasil akurasi persentase yang didapat sentimen positif sebanyak 20,25%, agak positif sebanyak 23,9%, negatif sebanyak 1,88%, agak negatif sebanyak 9,6% dan netral sebanyak 44,36%. Dapat disimpulkan bahwa opini masyarakat terhadap vaksin Covid-19 pada Twitter menggunakan metode lexicon based dengan memanfaatkan library vader sentiment kebanyakan adalah bersifat netral.
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.