Short Message Service (SMS) adalah salah satu layanan komunikasi untuk mengirim dan menerima pesansingkat berupa teks pada telepon seluler (ponsel). SMS masih digunakan setiap harinya karena kemudahanpenggunaan, sederhana, cepat, dan murah. Meningkatnya penggunaan SMS dimanfaatkan oleh banyak pihak untuk mendapatkan keuntungan, salah satunya adalah mengirimkan spam melalui SMS. Metode yangdigunakan melakukan pendekatan probabilistik dalam melakukan inferensi yakni berbasis teorema bayessecara umum. Data latih yang digunakan pada proses pengkategorian didapat dari jurnal dan sudah memiliki kategori sebelumnya yaitu SMS spam dan bukan spam. Aplikasi pada SMS berbahasa Indonesia, yang mempunyai morfologi tertentu dalam pemrosesan pengkategorian. Aplikasi melakukan beberapa tahapan dalam melakukan pemrosesan diantaranya adalah preprocessing berupa case folding, dan parsing,transformation berupa penghapusan stopword removal dan stemming, penghitungan frekuensi danprobabilitas dan perhitungan naïve bayes. Pengkategorian yang dihasilkan oleh aplikasi dibandingkan dengan pengkategorian manual mempunyai rata rata precision sebesar 24%, recall 88% dan Confusion Matrix (Akurasi) sebesar 62%
Pada perkembangan teknologi sekarang, khususnya di bidang microcontroller arduino telah banyak menciptakan berbagai macam project yang dapat menyelesaikan permasalahan dalam kehidupan sehari-hari. Kemudian microcontroller arduino, menjadi salah satu pilihan solusi yang ada pada saat ini. Seperti permasalahan yang diangkat pada penelitian ini. Ketika terjadi cuaca tidak menentu dan diharuskan setiap hari untuk mencuci pakaian kemudian menjemur di area terbuka, maka akan sangat merepotkan apabila terjadi hujan. Oleh karena itu diperlukan peran teknologi microcontroller untuk membantu menyelesaikan permasalahan yang tersebut. Yakni dengan cara membuat penjemur pakaian otomatis yang berbasis microcontroller arduino, serta penambahan metode Naïve Bayes yang dapat menghitung klasifikasi data yang berisi nilai intensitas cahaya dan kelembapan udara. Data tersebut diperoleh dari hasil pengambilan selama 1 minggu dengan kondisi cuaca yang tidak menentu. Data tersebut akan membantu dalam proses pengambilan keputusan pada motor penggerak yang digunakan. Penjemur pakaian akan bergerak keluar dan kedalam sesuai dengan perintah yang telah diproses hitung dengan menggunakan metode Naïve Bayes pada arduino. Hasilnya algoritma Naive Bayes mampu memberikan keputusan 100% akurat bila dibandingkan dengan algoritma if/else yang hanya menghasilkan 50% keputusan akurat. Diharapkan dengan adanya penjemur pakaian otomatis ini, akan menjadi solusi dari permasalahan yang ada pada saat ini.Kata Kunci: arduino, microcontroller, naïve bayes, sensor LDR, sensor DHT 11
Reservoir has many benefits for the community, one of them is as a means to irrigate land and paddy fields. Normally Open and close the valve on the reservoir is done manually and there are many reservoirs that have less solid wall of resistance. Thus causing the dam wall was destroyed. This tool aims to replace manual work becomes automatic and control the water level in the reservoir. The benefits of this tool is to be able to monitor the water level in the reservoir and make the process automatic irrigation. The sensors used in these tools is the HC-SR04 Ultrasonic sensors are used to measure the water level in the reservoir, Sensor soil humidity(YL-69) was used to detect the soil humidity in the paddy fields, RTC (Real Time Clock) is used to display the time, the servo motor is used for opening the water valve to the paddy fields and rivers, Module SIM 800L is used to transmit data the output of this tool to the mobile station devices. Arduino Uno is used to control the input and output. Water level control device based on SMS (Short Messaging Service) and Arduino Uno gateways have been tested and the result is a process of can be done automatically and information from these tools can also be viewed through the LCD mounted on the tool. 800L SIM module is used to transmit the data of the output of this tool to the mobile station devices. Arduino Uno is used to control the input and output 800L SIM module is used to transmit the data of the output of this tool to the mobile station devices. Arduino Uno is used to control the input and output. Water level control device based on SMS (Short Messaging Service) and Arduino Uno gateways have been tested and the result is a process of irrigation can be done automatically and information from these tools can also be viewed through the LCD mounted on the tool.
The various lighting intensity in a document image causes diffculty to threshold the image. The conventional statistic approach is not robust to solve such a problem. There should be different threshold value for each part of the image. The threshold value of each image part can be looked as classifcation problem. In such a classifcation problem, it is needed to find the best features. This paper propose a new approach of how to use grammatical evolution to extract those features. In the proposed method, the goodness of each feature is calculated independently. The best features then used for classification task instead of original features. In our experiment, the usage of the new features produce a very good result, since there are only 5 miss-classification of 45 cases. Keywords: classification, extract feature, feature, grammatical evolution, local thresholding AbstrakVariasi intensitas pencahayaan pada citra dokumen akan menyebabkan kesulitan dalam menentukan nilai threshold dari citra tersebut. Pendekatan statistik konvensional tidak cukup baik dalam memecahkan masalah ini. Dalam hal ini, diperlukan nilai threshold yang berbeda-beda untuk setiap bagian citra. Nilai threshold dari setiap bagian citra dapat dipandang sebagai masalah klasifikasi. Dalam permasalahan klasifikasi semacam ini, dibutuhkan pencarian fitur-fitur terbaik. Di sini diusulkan sebuah pendekatan baru untuk mengekstrak fitur-fitur tersebut dengan menggunakan grammatical evolution. Nilai kebaikan dari masing-masing fitur akan dihitung secara saling lepas. Dalam percobaan yang dilakukan, tampak bahwa penggunaan fitur-fitur baru tersebut menghasilkan hasil yang sangat baik. Hanya ditemukan 5 kesalahan pengklasifikasian dalam 45 kasus.
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.