Abstract:Abstract: Face detection remains a challenging task in computer vision due to real-world factors such as uneven lighting, varying viewpoints, distance, and occlusion. This study aims to develop and evaluate a real-time facial…
acial feature detection application (detecting face, eyes, nose, and mouth) using MATLAB and a webcam. Detection is performed using the Viola-Jones Cascade Classifier method through the vision.CascadeObjectDetector function. Key parameters that were adjusted include the MergeThreshold (ranging from 4 to 50 depending on the feature) and MinSize (based on estimated feature size within the frame). However, this study does not include tuning of other parameters such as FalseAlarmRate, which constitutes a limitation of the employed method. The adjustment of these parameters proved significant in improving detection accuracy and robustness under varying lighting conditions. Nevertheless, the system still encounters difficulties in detecting facial features in the presence of occlusion. This study also has the potential to serve as a foundation for further developments in face recognition, emotion detection, or biometric authentication.
Keywords: computer vision; haar cascade; MATLAB
Abstrak: Deteksi wajah merupakan tantangan dalam visi komputer karena dipengaruhi oleh kondisi nyata seperti pencahayaan tidak merata, sudut pandang, jarak, dan obstruksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji aplikasi deteksi fitur wajah secara real-time (wajah, mata, hidung, dan mulut) menggunakan MATLAB dan kamera webcam. Deteksi dilakukan dengan metode Viola-Jones Cascade Classifier melalui fungsi vision.CascadeObjectDetector. Parameter penting yang disesuaikan adalah MergeThreshold (antara 4 hingga 50 tergantung fitur), MinSize (mengikuti estimasi ukuran fitur dalam frame). Namun, penelitian ini tidak mencakup penyesuaian parameter lain seperti FalseAlarmRate, yang menjadi salah satu keterbatasan metode yang digunakan. Penyesuaian parameter ini terbukti signifikan dalam meningkatkan akurasi deteksi dan ketahanan terhadap variasi kondisi pencahayaan. Namun, sistem masih mengalami kesulitan mendeteksi fitur wajah jika terjadi obstruksi. Penelitian ini juga berpotensi menjadi dasar untuk pengembangan lebih lanjut dalam face recognition, emotion detection, atau biometric authentication.
Kata kunci: visi computer; haar cascade; MATLAB
Abstract:Abstract: This research aims to develop a method for detecting leaf spot disease in oil palm seedlings using Convolutional Neural Network (CNN). Leaf spot disease in oil palm seedlings can hinder growth and production. CNN…
NN has proven effective in image processing and classification, particularly in plant disease detection. In this study, we utilized a dataset of images containing oil palm seedling leaves infected with leaf spot disease and healthy leaves. We performed data processing, built a CNN model, and conducted hyperparameter tuning. The test results demonstrate that the developed CNN model achieves high accuracy in recognizing and distinguishing between oil palm seedling leaves infected with leaf spot disease and healthy ones. This research contributes to the development of plant disease detection technology that can support economic growth in the oil palm plantation sector.
Keywords: Convolutional Neural Network, image processing, leaf spot disease detection, oil palm seedlings.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode deteksi penyakit bercak pada bibit kelapa sawit menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Bibit kelapa sawit yang terinfeksi penyakit bercak dapat menghambat pertumbuhan dan produksi kelapa sawit. Metode CNN telah terbukti efektif dalam pengolahan citra dan klasifikasi, khususnya dalam deteksi penyakit pada tanaman. Dalam penelitian ini, kami menggunakan dataset citra daun bibit kelapa sawit yang terinfeksi penyakit bercak dan yang normal. Kami melakukan processing data, membangun model CNN, dan melakukan tuning hyperparameter. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan memiliki akurasi yang tinggi dalam mengenali dan membedakan citra daun bibit kelapa sawit yang terinfeksi penyakit bercak dan yang normal. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi deteksi penyakit tanaman yang dapat mendukung pertumbuhan ekonomi di sektor perkebunan kelapa sawit.
Kata kunci: bibit kelapa sawit, Convolutional Neural Network, deteksi penyakit bercak, pengolahan citra.
Abstract:Abstract: Since information and communication technology has become ingrained in our daily lives, it has become easier to access information. However, there are some concerns. One of them is about fake news. The aim of this…
his study is to develop an Indonesian system for detecting false news by utilizing news headlines. The methods used are linear kernel support vector ma- chine and n-gram. According to the findings of the performance test that was carried out, the linear kernel support vector machine model employing the term frequency inverse document frequency unigram feature performs better than utilizing bigram. The precision value generated from the model performance test is 1.00. This means that the degree of accuracy in matching the requested information regarding fake news detection with the answers provided by the system is very good. Then the recall value generated is 0.99. This means the linear kernel support vector machine model using unigram news features is very effective for detecting fake news according to the text classification approach.
Keywords: classification; fake news; n-gram; support vector machine
Abstrak: Dengan adanya integrasi teknologi informasi dan komunikasi dalam kehidupan mem- buat kemudahan dalam mengakses informasi. Walaupun demikian, terdapat kekhawatiran akan beberapa hal. Salah satu di antaranya adalah berita palsu. Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem deteksi berita palsu berbahasa Indonesia berdasarkan judul berita. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine kernel linier dan n-gram. Berdasarkan hasil uji performa, model Support Vector Machine kernel linier yang menggunakan fitur term frequency inverse document frequency unigram menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan bi- gram. Nilai precision yang dihasilkan dari uji performa model sebesar 1,00. Ini berarti derajat akurasi dalam mencocokkan informasi yang diminta mengenai deteksi berita palsu dengan ja- waban yang diberikan oleh sistem sangat baik. Kemudian nilai recall yang dihasilkan sebesar 0,99. Ini berarti model Support Vector Machine kernel linier dengan menggunakan fitur berita unigram sangat efektif untuk mendeteksi berita palsu menurut pendekatan teks klasifikasi.
Kata kunci: klasifikasi; berita palsu; n-gram; support vector machine
Abstract:Abstract: Cyberattacks like SQL injection and syn flood attacks can threaten the information system security of an organisation or company. The Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) is used as a solution to detect,…
tect, prevent, and respond to these attacks. However, the effectiveness of IDPS in protecting information systems needs to be evaluated through performance analysis. IDPS performance analysis for mitigating SQL injection and syn flood attacks will use Suricata tools, where performance analysis will include evaluation of system accuracy and efficiency in detecting attacks, as well as the impact of the system on network or information system performance. By doing this performance analysis, it can be seen how effective the IDPS is in providing defences against such attacks. The results of the IDPS performance analysis can help an organisation or company select and implement the right IDPS according to the needs and conditions of the information system. Thus, organisations or companies can improve the security of their information systems from threatening cyber attacks.
Keywords: IDPS; SQL_Injection; Suricata; Syn_Flood_Attack
Abstrak: Serangan cyber seperti SQL Injection dan Syn Flood Attack dapat mengancam keamanan sistem informasi suatu organisasi atau perusahaan. Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) digunakan sebagai solusi untuk mendeteksi, mencegah, dan merespons serangan-serangan ini. Namun, efektivitas IDPS dalam melindungi sistem informasi perlu dievaluasi melalui analisis performa. Analisis performa IDPS untuk mitigasi SQL Injection dan Syn Flood Attack ini akan menggunakan tools suricata dimana analisa performa akan meliputi evaluasi terhadap akurasi dan efisiensi sistem dalam mendeteksi serangan, serta dampak dari sistem terhadap kinerja jaringan atau sistem informasi. Dengan melakukan analisis performa ini, dapat diketahui seberapa efektif IDPS dalam memberikan perlindungan terhadap serangan-serangan tersebut. Hasil dari analisis performa IDPS dapat membantu organisasi atau perusahaan dalam memilih dan mengimplementasikan IDPS yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan kondisi sistem informasi yang dimiliki. Dengan demikian, organisasi atau perusahaan dapat meningkatkan keamanan sistem informasi mereka dari serangan-serangan cyber yang mengancam.
Kata kunci: IDPS; SQL_Injection; Suricata; Syn_Flood_Attack
Abstract:Abstract: The use of intravenous infusion sets has greatly increased, but there are some problemscaused by various causes, namely negligence by nurses, lack ofsupervision by the patient's family and from the actions of the…
he patient who caninterfere with the infusion system. The urgency expected to be madeone of the effective and efficient solutions in the automation system for detecting the volume of infusion water and this innovation is expected to help nurses in monitoring intravenous fluid replacement, reducing the risk of delays in replacing intravenous fluids for patients and the public to know the system is running out of infusion water with the sound of an alarm/buzzer. The purpose of this study was to design an infusion control device by detecting the volume of infusion water based on the weight of the infusion using a Wireless Sensor Network. The Wireless Sensor Network used by the load cell sensor functions to detect the weight value of the infusion water in the infusion bag. The buzzer becomes an indicator indicating that the infusion bag is ready to be replaced and also through the Stuffing Machine the Internet of Things will inform the nurse via the Telegram application to inform that the infusion bag is worth replacing. So that nurses can monitor the process of detecting the volume of infused water remotely. Keywords: Arduino, Blind Detector, Indicator system, Prototype
Abstrak: Penggunaan infus set intravena sangat meningkat, namun ada beberapa masalah
yang disebabkan oleh berbagai penyebab yaitu kelalaian oleh perawat, kurangnya
pengawasan oleh keluarga pasien dan dari tindakan pasien yang dapat
menghambat sistem kerja pada infus. Urgensi yang diharapkan agar dapat dijadikan
salah satu solusi yang efektif dan efisien dalam sistem otomatisasi pendeteksian volume air infus dan inovasi ini diharapkan bisa membantu perawat dalam pemantauan penggantian cairan intravena, mengurangi resiko keterlambatan penggantian cairan intravena bagi pasien dan masyarakatpun mengetahui sistem habisnya air infus dengan bunyinya alarm/buzzer. Tujuan penelitian ini menghasilkan rancangan alat pengontrolan infus dengan cara mendeteksi volume air infus berdasarkan berat dari air infus dengan menggunakan Wireless Sensor Network. Wireless Sensor Network yang digunakan sensor load cell berfungsi untuk mendeteksi nilai berat air infus yang ada pada kantung infus. Buzzer menjadi sebuah indikator yang menandakan bahwa kantung airinfus sudah layak diganti dan juga melalui Stuffing Machine Internet Of Things akan menginformasikan ke perawat melalui aplikasi Telegram menginformasikan kantung air infus sudah layak diganti. Sehingga perawat dapat memonitoring proses pendeteksi volume air infus dari jarak jauh..
Kata kunci: Infused Water; Load Cells; Prototypes; Stuffing Machine Internet Of Things; Volume
Abstract:Abstract: In the human body there are parts that act as tools for tearing and tearing food which are commonly called teeth, teeth are sharp and hard parts of the body. Dental caries is the medical term for cavities, dental…
al caries is an infectious disease that damages the hard lining of the teeth. The presence of bacteria or germs found in the oral cavity causes cavities in the teeth. Medical images are useful for seeing the extent of the damage to cavities. Not all images have good quality detection results or have noise. Therefore, Image Processing is used by applying the Canny and Sobel method of edge detection to an image in order to process the results of segmentation and object identification in dental caries images. There are many operators in edge detection, including the Roberts Operator, Prewitt Operator, Laplacian Operator and Laplacian of Gaussian (LOG). The purpose and benefits of establishing an image processing application using Matlab software with the Canny and Sobel method to produce the appearance of an object's boundary line in an image. The results of this study can be concluded from the two operators regarding the advantages and disadvantages of the two operators.
Keywords: dental caries; edge detection; image; matlab; canny method; sobel method
Abstrak: Pada tubuh manusia ada bagian yang berperan sebagai alat untuk merobek dan mengoyak makanan yang biasa disebut dengan gigi, gigi merupakan bagian tubuh yang tajam dan keras. Karies gigi adalah istilah medis dari gigi berlubang, karies gigi merupakan penyakit infeksi yang merusak jaringan lapisan keras gigi. Adanya bakteri atau kuman yang terdapat pada rongga mulut menjadi penyebab gigi menjadi berlubang. Citra medis berguna untuk melihat sejauh apa kerusakan pada gigi yang berlubang. Tidak semua citra memiliki hasil pendeteksian yang bagus kualitasnya atau memiliki derau (noise). Oleh sebab itu digunakanlah Pengolahan Citra dengan menerapkan deteksi tepi metode Canny dan Sobel pada suatu citra guna untuk memproses hasil segmentasi dan identifikasi objek pada citra karies gigi. Ada banyak operator dalam deteki tepi, diantaranya yaitu, Operator Roberts, Operator Prewitt, Operator Laplacian dan Laplacian of Gaussian (LOG). Tujuan dan manfaat dari dibentuknya sebuah aplikasi pengolahan citra menggunakan software Matlab dengan metode Canny dan Sobel untuk menghasilkan penampakan garis batas suatu objek pada citra. Hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan dari kedua operator mengenai kelebihan dan kekurangan dari kedua operator tersebut.
Kata kunci: citra; deteksi tepi; karies gigi, matlab, metode canny, metode sobel
Abstract:Abstract : Coconut plantation palm has a very strategic role in the development of the Indonesian economy. Coconut palm that is processed becomes oil cook and material burn. To produce product quality derivatives from coconut…
conut palm this needs proper handling in its maintenance. On plantation coconut palm lots were found to cause coconut infected palm disease, so this will hinder productivity of the plantation. Handling is not appropriate to coconut infected palm disease and can result in losses that don't little. To overcome the problem, they make it a system android based expert. System experts can diagnose disease with detect the symptoms shown coconut palm moment attacked disease, so taking decision for handling furthermore will be more accurate that will impact on results maximum harvest.
Keywords : android; coconut palm; disease; system expert.
Abstrak : Perkebunan kelapa sawit memiliki peranan yang sangat strategis dalam pembangunan ekonomi Indonesia. Kelapa sawit ini banyak diolah menjadi minyak masak dan bahan bakar. Untuk menghasilkan produk turunan yang berkualitas dari kelapa sawit ini maka membutuhkan penanganan yang tepat dalam pemeliharaannya. Pada perkebunan kelapa sawit banyak ditemukan kasus kelapa sawit yang terserang penyakit, sehingga hal ini akan menghambat produktivitas perkebunan. Penanganan yang tidak tepat terhadap kelapa sawit yang terserang penyakit dapat mengakibatkan kerugian yang tidak sedikit. Untuk mengatasi masalah tersebut dibuatlah sistem pakar yang berbasis android. Sistem pakar dapat mendiagnosis penyakit dengan mendeteksi gejala-gejala yang ditunjukan kelapa sawit saat terserang penyakit, sehingga pengambilan keputusan untuk penanganan selanjutnya akan lebih akurat yang akan berdampak pada hasil panen yang maksimal.
Kata Kunci : android; kelapa sawit; penyakit; sistem pakar.
Abstract:Abstract: The Indonesian Red Cross or abbreviated as PMI, is one of the organizations in Indonesia engaged in the humanitarian field. PMI has branches in all cities in Indonesia such as the red cross in Asahan district.…
Currently, the Asahan district red cross has a blood donation stock of ± 100/360 cc per bag. The purpose of designing a blood group type reader is to increase the certainty of blood types that are tested by experts or medical workers from PMI Asahan, according to the testing of the tool design. This study used a qualitative type of method, namely data taken in the form of data on the condition of the blood when rhesus fluid was given, so that the data will be calibrated with the test results so that the right test results can be decided. The results of testing the device design with blood and fluids, found that blood group A+ got an LDR value of 19.5 and 4 with a bina-ry condition of 101, while for blood group B+ got an LDR value of 19, 4 and 4 with a bi-nary condition of 011, blood group AB+ got a value LDR 19, 3 and 4 with binary condi-tion 111, blood type O+ found LDR values 19, 2 and 4 with binary condition 001. Mean-while for basic conditions, or not detecting blood type, LDR conditions 20, <=4, <=4 and binary value is 000. After testing, all results of testing the design of the tool are in full ac-cordance with the results of the conclusions of the PMI Asahan medical personnel about the type of blood group
Keywords: binary; blood donation; blood type detector
Abstrak: Palang Merah Indonesia atau disingkat PMI, merupakan salah satu organisasi di Indonesia yang bergerak dalam bidang kemanusiaan. PMI memiliki cabang di seluruh kota di Indonesia seperti palang merah di kabupaten asahan. Saat ini palang merah kabupaten asahan memiliki stok sumbangan darah ± 100/360 cc setiap kantong. Tujuan dirancang nya alat pembaca jenis golongan darah untuk menambah kepastian jenis darah yang diuji tenaga ahli atau medis PMI Asahan, sesuai dengan pengujian dari rancangan alat. Penelitian ini menggunakan jenis metode kualitatif, yaitu data yang diambil berupa data kondisi darah ketika dikasi cairan resus, sehingga data tersebut akan dikalibrasi dengan hasil pengujian sehingga memutuskan hasil pengujian tepat. Hasil pengujian rancangan alat dengan darah dan cairan, mendapati bahwa untuk golongan darah A+ mendapati nilai LDR 19, 5 dan 4 dengan kondisi biner 101, sementara untuk golongan darah B+ mendapati nilai LDR 19, 4 dan 4 dengan kondisi biner 011, golongan darah AB+ mendapati nilai LDR 19, 3 dan 4 dengan kondisi biner 111, golongan darah O+ mendapati nilai LDR 19, 2 dan 4 dengan kondisi biner 001. Sementara untuk kondisi dasar, atau tidak mendeteksi golongan darah, kondisi LDR 20, <=4, <= 4 dan nilai biner 000. Setelah dilakukannya pengujian, maka disimpulkan seluruh hasil pengujian rancangan alat sepenuhnya sesuai dengan hasil kesimpulan tenaga medis PMI Asahan tentang jenis golongan darah.
Kata kunci: biner; donor darah; pendeteksi golongan darah
Abstract:Abstract: In today's technological developments, digital images are a medium that is often used to store a person's identity. Digital images are currently widely used for data security needs. On the other hand, images can…
n also be used as a medium for tapping data. Today's digital media provide many things in manipulating and changing the information contained in these images. In this study, the authors conducted a study to examine similarities in digital images so that it could be seen whether the information was authentic or not. detecting image similarities can help find out information whether the image is the same as the original object or not. The method used in this research is the Eigen Face method. The face eigen method is a method that can be used to check and match the similarities of an image. With the eigenface value, Figure 1, Figure 2, Figure 3, it can be determined that with other eigenface values can be determined based on the eigenface matrix values obtained from each image. Based on the values obtained from Figures 1, 2, and 3, it can be concluded that the eigenface method is able to present facial similarities with a presentation value of 80%.
Keywords: Eigenface; Face Recognation; Images; Images Processing
Abstrak: Dalam perkembangan teknologi saat ini, gambar digital merupakan media yang sering digunakan untuk menyimpan identitas seseorang. Gambar digital saat ini banyak digunakan untuk kebutuhan keamanan data. di sisi lain, gambar juga dapat digunakan sebagai media penyadapan data. Media digital saat ini menyediakan banyak hal dalam memanipulasi dan mengubah informasi yang terdapat pada gambar tersebut. Dalam penelitian ini penulis melakukan penelitian untuk menelaah kemiripan pada citra digital sehingga dapat diketahui apakah informasi tersebut otentik atau tidak. Mendeteksi kemiripan citra dapat membantu mengetahui informasi apakah citra tersebut sama dengan objek aslinya atau tidak. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Eigen Face. Metode eigen wajah merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengecek dan mencocokkan kemiripan suatu citra. Dengan nilai eigenface, Gambar 1, Gambar 2, Gambar 3, dapat ditentukan bahwa dengan nilai eigenface lainnya dapat ditentukan berdasarkan nilai matriks eigenface yang diperoleh dari masing-masing citra. Berdasarkan nilai yang diperoleh dari Gambar 1, 2, dan 3, dapat disimpulkan bahwa metode eigenface mampu menghadirkan kemiripan wajah dengan nilai presentasi 80%..
Kata kunci: Citra; Eigenface; Pengolahan Citra Digital; Pengenalan Wajah
Abstract:Automatic detection of hate speech and abusive language is crucial for combating online toxicity. This study explores Gaussian Naive Bayes for multi-label classification of hate speech on Indonesian Twitter, including target,…
rget, category, and level. We combined TF-IDF features with contextual BERT embeddings. The model achieved balanced performance for general hate speech and good non-abusive language detection. However, it exhibited limitations with imbalanced data and specific hate speech types. The classifier consistently favored the majority class (non-hateful/non-abusive) across labels, particularly struggling with HS_Gender, HS_Physical, etc. This suggests difficulty detecting less frequent but potentially severe hate speech, likely due to limited training data. Overall accuracy and F1-scores confirm that while Gaussian Naive Bayes is efficient, it lacks robustness for nuanced multi-label classification with imbalanced datasets. This necessitates exploring alternative approaches for effectively detecting specific and less frequent hate speech.