Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem estimasi jarak relatif antara kendaraan sebagai penelitian awal untuk konsep pengemudi tanpa awak agar berkendara dengan aman dan terhindar dari tabrakan. Sistem deteksi ini terdiri atas tahap deteksi dengan metode Histogram of Oriented Gradients (HOG) dan tahap estimasi jarak antara kendaraan dengan metode Width Based. Kendaraan yang digunakan pada penelitian ini adalah jenis city car dan van. Hasil deteksi kendaraan untuk jenis city car diperoleh persentase rata-rata TPR (True Positive Rate) sebesar 92% sedangkan mobil jenis van mendapatkan persentase rata-rata TPR sebesar 64% untuk 5 video yang di uji. Untuk hasil estimasi jarak relatif antara kendaraan diperoleh untuk jenis mobil city car menunjukkan hasil yang lebih baik dengan nilai MSE 0,29 dan untuk mobil jenis van dengan nilai MSE 0,55.
<p><em>The increase in the export volume of coconut logs, which are materials that can efficiently substitute for conventional wood, demands that the quality of coconut wood classified quickly. However, due to the limitations of a grader as a human being, it is necessary to have assistance from machines or technology that can classify coconut wood quickly. Techniques that used for rapid classification can use computer visualization. Convolutional Neural Network (CNN) with the right architecture makes this method able to recognize and detect objects well, which influenced by computerized factors, large datasets, and techniques to train deeper networks. This study uses </em><em>five</em><em> types of CNN architecture, AlexNet, GoogLeNet, ResNet101, ResNet18, and ResNet50. The research results obtained for the classification of the quality of coconut wood using </em><em>images </em><em>show that the GoogLeNet architecture has the best classification performance among other architectures</em><em>. </em><em>GoogLeNet</em><em> gets result</em><em> with an average accuracy of 84.89% in each layer, followed by RestNet101 architecture with an average accuracy of 78.41%, RestNet50 with an average accuracy of 77.18%, RestNet18 with an average accuracy of 72.94% and the lowest accuracy performance among other architectures obtained by AlexNet with an average accuracy of 65.84%.</em></p><p><em><strong>Keywords</strong></em><em>: Classification, Coconut Wood, Computer Visualization Techniques, CNN</em> </p><p><em>Meningkatnya volume ekspor kayu kelapa yang merupakan bahan pengganti kayu konvensional secara efisien menuntut klasifikasi kualitas kayu kelapa dengan cepat. Namun karena keterbatasan seorang grader sebagai manusia maka diperlukan bantuan mesin atau teknologi yang dapat mengklasifikasikan kayu kelapa dengan cepat. Teknik yang dapat digunakan untuk klasifikasi cepat dapat menggunakan teknik visualisasi komputer. Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur yang tepat menjadikan metode ini mampu mengenali dan mendeteksi objek dengan baik, yang sebagian besar dipengaruhi oleh faktor komputerisasi, dataset yang besar, dan teknik untuk melatih jaringan yang lebih dalam. Penelitian ini menggunakan lima jenis arsitektur CNN yaitu, AlexNet, GoogLeNet, ResNet101, ResNet18, dan ResNet50. Hasil penelitian yang diperoleh untuk klasifikasi kualitas kayu kelapa menggunakan citra menunjukkan bahwa arsitektur GoogLeNet memiliki performansi klasifikasi terbaik diantara arsitektur lainnya. GoogLeNet mendapatkan hasil dengan rata-rata akurasi 84,89% pada setiap lapisan, disusul arsitektur RestNet101 dengan akurasi rata-rata 78,41%, RestNet50 dengan akurasi rata-rata 77,18%, RestNet18 dengan akurasi rata-rata 72,94% dan kinerja akurasi terendah di antara arsitektur lainnya diperoleh AlexNet dengan akurasi rata-rata 65,84%.</em></p><p><em><strong>Kata kunci</strong></em><em>: Klasifikasi, Kayu Kelapa, Teknik Visualisasi Komputer, CNN</em></p>
BeatME is made by utilizing digital technology and network technology to make it easier for humans to channel their creativity in the field of music. With this convenience, it is expected that people who have always wanted to play music but are constrained by ability, knowledge, tools, cost, time, and location, can realize their desires and produce works. The BeatME game control system is a tool made by using Arduino as a game controller named. Based on the results of tests that have been done, it can be concluded that the device can send and receive data for communication with the Bepay game. And also equipped with a vibrating sensor and infrared to add the impression of drawing in its use. It is expected that with this test can be played by beginners and who are already accustomed to the game Bepay to become an interesting entertainment.
3ABSTRAK Kabupaten Hulu Sungai Utara (HSU) memiliki potensi wisata yang dapat meningkatkan pendapatan daerah. Tetapi, karena kurangnya informasi tentang objek-objek wisata yang ada di Kabupaten HSU sehingga banyak wisatawan belum mengetahui kriteria untuk menentukan objek wisata yang akan dikunjungi agar sesuai dengan ekspektasi. Sistem rekomendasi objek wisata merupakan salah satu solusi untuk mendukung keputusan wisatawan tersebut. Penggunaan metode profile matching digunakan untuk memberikan informasi serta rekomendasi objek wisata yang sesuai dengan kriteria calon wisatawan. Hasil penelitian menunjukkan sistem pemilihan objek wisata berdasarkan empat kriteria yaitu biaya, jenis, jarak, dan fasilitas dengan menggunakan profile matching bisa digunakan oleh para wisatawan, dibuktikan dengan pengujian sistem menggunakan Skala Likert dengan hasil analisa rata-rata Interpretasi Skor Perhitungan (ISP) yang mendapatkan nilai akurasi sebesar 93%.
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.