AbstrakIde kreatif/inovasi merupakan hal yang dibutuhkan perusahaan dalam pengembangan sebuah individu, kelompok ataupun perusahaan pada teknologi seperti pada masa ini. Pengembangan ide kreatif berpengaruh pada peningkatan kinerja perusahaan. Pada kebanyakan kasus, pengelompokan ide tersebut harus dikelompokkan dengan kecocokan tema yang diusung untuk mempermudah proses pencarian. Oleh sebab itu dibutuhkan suatu sistem yang mampu bekerja secara otomatis untuk mengelompokkan ide tersebut. Kemunginan salah satu teknik pembobotan yang digunakan adalah dengan meggunakan TF.IDF.ICF, yang telah mengalami pengembangan dari metode sebelumnya. TF.IDF.ICF tidak dapat digunakan sendiri melainkan harus ada metode perhitungan jarak seperti Cosine Similarity dan metode klasifikasi lain seperti KNN dapat dipakai ke semua atribut. Aplikasi ini nantinya akan diterapkan pada perusahaan PJB Paiton sebagai studi kasus dan ide kreatif yang dikategorikan, dituliskan dalam Bahasa Indonesia. Aplikasi ini akan melakukan beberapa tahap pemrosesan seperti tokenizing yaitu pemisahan kalimat menjadi tiap kata, filtering yang merupakan penghapusan stopwords, stemming, cosine similarity dan KNN yang masing-masing metode digunakan untuk perhitungan jarak dan proses perhitungan klasifikasi Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, sistem mampu menghasilkan akurasi terbaik sebesar 93% menggunakan dengan nilai k sebesar 1 menggunakan presentase data uji sebanyak 50 akan menghasilkan klasifikasi ideal. Kata kunci: ide, kelas, cosine, KNN. Abstract Creative ide is one thing that needed by the company for group development or even the company itself. The development of creative ideas has a big influence on improving
Inner-canthus localization has played an essential role in measuring human body temperature. This is due to the theory that human core body temperature can be measured in the inner-canthus. Such measurement is useful for mass screening since it is non-contact, non-invasive and fast. This paper presents an algorithm that has been developed to locate the inner-canthus. The algorithm proposed a robust method in various face-view, i.e., frontal, sided and tilted. The algorithm consisted of: face segmentation, determining face-orientation, rotating face into straight view, eye localization, and inner-canthus localization. The face segmentation used human temperature threshold of 34°C-the face orientation used trend line of a middle point between each most-bottom and most-top coordinates. The face rotation was based on the gradient of the trend line. Once the face is rotated, the eye location was determined using facial proportion. The inner-canthus location was determined as the highest intensities in the eye-frame. The test on 15 thermal images of faces with various view showed localization accuracy of 80% for eye-frame determination and 100% for innercanthus localization.
AbstrakIlmuwan biologi terutama di bidang biodifersitas, terus melakukan penelitian tentang spesies hewan yang ada di dunia. salah satu hewan yang spesiesnya memiliki banyak variasi adalah burung. Tiap jenis burung memiliki perbedaan-perbedaan, mulai dari bentuk anggota tubuhnya, prilakunya, makanannya hingga suaranya. Ilmuwan sering juga mengalami kesulitan untuk melakukan pengamatan di alam. Misalnya, untuk mengetahui spesies burung apa saja yang ada di suatu daerah, mereka harus hadir di suatu wilayah, dan menelusuri setiap pelosok. kadang kala kehadiran mereka di tempat tersebut dalam jangka waktu lama, malah mengusik burung yang ada, dan burung-burung malah pergi meninggalkan tempat, sebelum berhasil diamati. Salah satu cara untuk mendeteksi burung apa saja yang ada di suatu wilayah, tanpa harus mengusik keberadaan burung adalah dengan menggunakan alat bantu. Bisa dengan menggunakan kamera video untuk mengambil gambar lingkungan sekitar, atau dengan perekam suara, untuk merekam suara burung yang ada di sana. Untuk itu penelitian ini ditujukan untuk membuat sebuah pengklasifikasi suara burung secara otomatis. Fitur yang digunakan adalah rhythm, pitch, mean, varian, min, max, dan delta dari suara burungnya. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Ekstreme learning Machine (ELM). Dari hasil klasifikasi 4 jenis burung, didapatkan hasil rata-rata akurasi terbaik sebesar 88.82%. AbstractMany of Biology scientist, especially in the field of biodiversity, conduct research on the animal species that exist in the world. One of the animal which is largely diverse in species is bird. Each species of birds have differences, from the shape of his body, his behavior, his food to it's voice. Scientists often find it difficult to make observations in nature. For example, to determine which species of birds present in an area, they should be present in an area, and explore every corner. Sometimes their presence in that place for a long time, even disturb the bird, and they leaving the place, before been observed. One way to detect any bird that is in an area, without having to disturb the presence of birds is to use the automatic tools. For example to use a video camera to take pictures of the surrounding environment, or with voice recorders to record the sound of the birds that were there. This study is aimed to create a classifier bird sound automatically. Features used in this research are rhythm, pitch, mean, variance, min, max, and delta of the bird sound samples. For classifying, we used Extreme Learning Machine (ELM). The average results of the classification of four types of birds, showed the best average of accuracy is 88.82%.
<p>Sinyal biomedis merupakan sinyal yang diperoleh dari dalam tubuh manusia yang membawa informasi mengenai gambaran kondisi jaringan atau organ terkait dengan sinyal biomedis tersebut. <em>Electromyography</em> (EMG) merupakan salah satu teknik yang bisa digunakan untuk merekam sinyal biomedis dalam mengetahui informasi dari pergerakan otot lengan. Sinyal-sinyal biomedis tidak hanya dipergunakan untuk mendeteksi adanya gangguan pada jaringan atau organ tubuh manusia, namun bisa juga digunakan untuk memberikan gambaran dari sebuah organ dalam melakukan suatu mekanisme kerja. Sinyal EMG menghasilkan sinyal sesuai dengan gerakan yang dilakukan oleh lengan, namun sinyal yang dihasilkan dari elektroda masih tercampur oleh sinyal <em>noise </em>yang dihasilkan oleh beberapa sumber. Akibatnya pendeteksian sinyal EMG menjadi kurang optimal. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan sebuah sistem yang dapat melakukan pembacaan sinyal EMG dan menghilangkan <em>noise </em>yang ada pada sinyal. Pada penelitian ini dirancang sebuah rangkaian pengkondisi sinyal yang terdiri dari penguat instrumentasi, <em>high pass filter </em>(HPF) dan <em>low pass filter </em>(LPF). Rangkaian ini digunakan untuk memproses sinyal yang dihasilkan oleh elektroda yang ditempatkan pada lengan manusia. Sinyal yang telah diproses akan dianalisis besar amplitudonya untuk dapat ditentukan jenis gerakan lengan yang sedang dilakukan. Dari hasil pengujian didapatkan nilai amplitudo rata-rata sebesar 0.252 V untuk gerakan lengan lurus, 1.138 V untuk gerakan lengan membentuk sudut 90° dan 1.774 V untuk gerakan lengan membentuk sudut 180°.</p><p> </p><p class="Judul2"><strong><em>Abstract</em></strong></p><p class="Judul2"> </p><p><em>Biomedical signal is signals obtained from the human body that carry information about the condition of tissues or related organs. Electromyography (EMG) is one method in biomedical field that can be used to record biomedical signal to gain the information about arm muscle activity. The EMG signal generates signals according to the movement performed by the arm, however the signals generated from the electrode are still contaminated by noise signals generated by multiple sources, as a result the EMG signal detection becomes less accurate. To resolve these problems, it is necessary a system that can perform EMG signals detection and remove the noise from EMG signals. In this research, we have designed a signal conditioning circuit consist of instrumentation amplifier, high pass filter and low pass filter. This circuit was used to process signals generated by the electrode placed on the arm. The results of the signal conditioning circuit are reprocessed using an exponential filter to obtain a more accurate signal. The signals that have been processed will be analyzed the amplitude to determine the type of arm movement performed. From the test results obtained average amplitude of 0.166 V for straight arm movement, 0.588 V for the 45° arm movement, 1.049 V for the 90° arm movement, 1.367 V for the 135° arm movement and 1.647 V for the 180° arm movement. In addition, the system has an accuracy of 86.67% in determining the type of arm movement.</em></p>
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.