Abstract:Abstract: l -The field of computer vision is research in development technology to obtain information from images and replicate or imitate human visual processes, so that they can understand the objects around them. Deep…
learning is a term used to describe a new era in learning that supports computer learning from big data machines. Convolutional Neural Networks (CNN) algorithms have made significant progress in the fields of object detection, image classification, and semantic segmentation. ;Object detection is a technique used to identify the type of object in a given image and the location of the object in the image. The field of computer vision is research in development technology to obtain information from images and replicate or imitate human visual processes, so that computers can know objects around them. Deep learning is the buzzword as a new era in machine learning that trains computers to find patterns from large amounts of data. Convolutional Neural Networks (CNN) algorithms have made significant progress in the fields of object detection, image classification, and semantic segmentation. Object detection is a technique used to identify the type of object in a particular image as well as the location of the object in the image.
Keywords: CNN, Computer Vision, Deep Learning, Face Detection;
Abstrak: 1 Bidang computer vision merupakan penelitian dalam teknologi pembangunan untuk memperoleh informasi dari citra dan mereplikasi atau meniru proses visual manusia, sehingga dapat memahami objek - objek disekelilingnya. Pembelajaran mendalam adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan era baru dalam pembelajaran mesin yang memungkinkan komputer belajar dari sejumlah besar data. [Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) telah membuat kemajuan yang signifikan di bidang deteksi objek, klasifikasi gambar, dan segmentasi semantik. Deteksi objek adalah teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi jenis objek dalam citra yang diberikan serta lokasi objek di dalam citra. Bidang computer vision merupakan penelitian dalam teknologi pembangunan untuk memperoleh informasi dari citra dan mereplikasi atau meniru proses visual manusia, sehingga komputer dapat mengetahui objek - objek disekelilingnya. Deep learning adalah kata kunci sebagai era baru dalam machine learning yang melatih komputer dalam menemukan pola dari jumlah besar data. Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) telah membuat kemajuan yang signifikan di bidang deteksi objek, klasifikasi gambar, dan segmentasi semantik. /Deteksi objek adalah teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi jenis objek dalam citra tertentu serta lokasi objek di dalam citra.
Kata kunci: CNN, Computer Vision, Deep Learning, Deteksi Wajah
Abstract:Abstract: Sipaku Area Village currently has a population of 1963 family cards with a density of 7423 people divided into 8 hamlets. Villages can still register people who do not have an Indonesia Smart Card with the concerned…
erned office by recording the data on the people who have KPS, PKH or SKTM, to get the Indonesia Smart Card (KIP) program, because many people submit applications and there are many criteria that must be taken into account. faced by the Sipaku Area Village Head Office in determining the priority of potential KIP recipients is very difficult, not transparent and inefficient. Therefore, to overcome this problem, it is necessary to have a system for determining the priority of potential KIP recipients by adding some more basic criteria. In this study a decision support system was designed using the AHP (Analitycal Hierarchy Process) method. The results of calculations using the pairwise comparison matrix for the use of criteria show that the most important priority is shown in the status of an active applicant of 0.391, the second priority is the completeness of the files of 0.406, the third priority is the orphanage of 0.095, the fourth priority is parental income of 0.066, and the priority the fifth is a dependent of 0.041. Meanwhile, for alternative use, the data obtained is that the highest value weight determines the recipient of Smart Indonesia Card Assistance (KIP), namely Rizky Amelia Ritonga with a value of 0.171, the second alternative is Rangga Pranata with a value of 0.141 and the third alternative is Elva Radis with a value of 0.124.
Keywords: Smart Indonesian Card Recipients (KIP), AHP Method, PHP and MySQL.
Abstrak: Desa Sipaku Area yang sekarang ini mempunyai jumlah penduduk 1963 kartu keluarga dengan kepadatan 7423 jiwa yang terbagi dalam 8 Dusun. Desa tetap bisa mendaftarkan masyarakat yang tidak memiliki Kartu Indonesia Pintar ke Dinas yang bersangkutan dengan mendata masyarakatnya yang memiliki KPS, PKH atau SKTM, untuk mendapat program Kartu Indonesia Pintar (KIP), karena banyaknya masyarakat mengajukan permohonan dan banyak kriteria yang harus diperhitungkan, sehingga Kendala yang dihadapi oleh pihak Kantor Kepala Desa Sipaku Area dalam menentukan prioritas calon penerima KIP sangat sulit, tidak transparan dan tidak efesien. Oleh Karena itu, untuk mengatasi permasalahan tersebut perlu adanya sistem dalam menentukan prioritas calon penerima KIP dengan menambahkan beberapa kriteria yang lebih mendasar. Pada penelitian ini dirancang sistem pendukung keputusan menggunakan metode AHP (Analitycal Hierarchy Process). Hasil perhitungan menggunakan matrik perbandingan berpasangan untuk penggunaan kriteria menunjukkan bahwa prioritas yang paling utama ditunjukkan pada status Pemohon aktif sebesar 0.391, prioritas kedua yaitu Kelengkanpan Berkas sebesar 0.406, prioritas ketiga yaitu kondisi yatim piatu sebesar 0.095, prioritas keempat yaitu penghasilan orangtua sebesar 0.066, dan prioritas kelima yaitu tanggungan sebesar 0.041 Sedangkan untuk penggunaan alternatif diperoleh data yaitu bobot nilai paling tinggi menentukan Penerima Bantuan Kartu Indonesia Pintar (KIP) yaitu Rizky Amelia Ritonga dengan nilai 0.171, alternatif kedua Rangga Pranata dengan nilai 0.141 dan alternatif ketiga Elva Radis dengan nilai 0.124.
Kata kunci : Penerima Bantuan PIP, Metode AHP, PHP dan MySQL.