1,720,969 research outputs found
CBIR_RF
No full textThe Dataset fruit ripeness use to build model classification fruit ripeness by feature color
Kalkulus 1
No full textKalkulus I adalah buku yang ditujukan untuk para mahasiswa dari setiap jurusan yang ada di Fakultas MIPA, Teknik, atau bahkan Ekonomi di setiap perguruan tinggi. Para mahasiswa ini selalu membutuhkan pemahaman dasar akan kalkulus yang akan diterapkan pada bidang masing-masing sesuai dengan program studinya.Buku ini bertujuan menyampaikan pemahaman kalkulus dasar sebaik-baiknya dengan penyajian yang tidak menjemukan. Pada setiap pembahasan diberikan pengertian yang jelas dengan bahasa yang sederhana, yang kemudian disertai dengan bagaimana menerapkannya dalam bentuk penyelesaian contoh kasus. Di dalam setiap contoh kasus, dipaparkan dengan jelas setiap langkah-langkah penyelesaiannya, baik dalam bentuk gampbar maupun dengam pemberian komentar-komentar yang ditujukan untuk mempercepat pemahaman mahasiswa. Dengan menggunakan buku ini penulis mengharapkan para pembaca akan lebih mudah memahami kalkulus dan mampu menyelesaikan soal-soal yang berhubungan dengan kalkulus dasar
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Perbandingan Algoritma Stemming Porter, Sastrawi, Idris, Dan Arifin & Setiono Pada Dokumen Teks Bahasa Indonesia
Get PDFInformation Retrieval (IR) memiliki fungsi untuk memisahkan dokumen-dokumen yang relevan dari sekumpulan dokumen yang ada. Terdapat sebuah proses penting pada IR, yaitu stemming. Stemming adalah proses untuk mengurangi kata-kata berimbuhan menjadi bentuk kata dasar. Pada beberapa penelitian sering menggunakan stemming yang berbeda-beda, bahkan ada penelitian yang telah mencoba membandingkan dua algoritma stemming. Sedangkan pada penelitian ini membandingkan empat algoritma stemming. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengungkapkan pengaruh stemming pada IR menggunakan dokumen bahasa Indonesia. Algoritma stemming yang digunakan pada penelitian ini adalah Porter, Sastrawi, Idris, dan Arifin Setiono. Kinerja masing-masing algoritma stemming diukur berdasarkan nilai presisi dan kebutuhan waktu. Terdapat 120 dokumen berbahasa Indonesia yang digunakan untuk mengukur kinerja masing-masing algoritma. Berdasarkan hasil eksperimen diperoleh bahwa kinerja terbaik untuk presisi adalah stemming Sastrawi. Sedangkan kinerja terbaik dari segi kebutuhan waktu adalah stemming Arifin Setiono. Kinerja presisi masing-masing stemming Sastrawi, Arifin Setiono, Porter, dan Idris adalah 70.3%, 55.8%, 49.9%, dan 32.2%. Sedangkan kinerja kebutuhan waktu rata-rata masing-masing stemming Arifin Setiono, Sastrawi, Idris, dan Porter adalah sebesar 0,123 detik, 160.1 detik, 168.8 detik, dan 188.4 detik.
Abstract
Information Retrieval (IR) has the function of separating relevant documents from a set of existing documents. An important process in IR is stemming. Stemming is the process of reducing affixed words into basic word forms. In several studies, different stemming is often used, and even studies have tried to compare two stemming algorithms. In this study, four stemming algorithms were compared. The purpose of this study was to reveal the effect of stemming on IR using Indonesian language documents. The stemming algorithms used in this study were Porter, Sastrawi, Idris, and Arifin Setiono. The performance of each stemming algorithm was measured based on the accuracy value and time requirements. There were 120 Indonesian language documents used to measure the performance of each algorithm. Based on the experimental results, it was obtained that the best performance for precision was the Sastrawi stemming. While the best performance in terms of time requirements was the Arifin Setiono stemming. The precision performance of each stemming of Sastrawi, Arifin Setiono, Porter, and Idris is 70.3%, 55.8%, 49.9%, and 32.2%. Meanwhile, the average time requirement performance of each stemming of Arifin Setiono, Sastrawi, Idris, and Porter is 0.123 sec, 160.1 sec, 168.8 sec, and 188.4 sec
Artefacts Removal of EEG Signals with Wavelet Denoising
Get PDFThe recording of EEG signals often still contains many contaminants electrical signals that originate from non-cerebral origin such as ocular muscle activity called artefacts. The amplitude of artefacts can be quite large relative to the size of amplitude of the cortical signals of interest. In this paper, an application of wavelet denoising method for artefacts removal of EEG signals is proposed. The experiment result shows that contaminant artifact of EEG signals can significantly removed
Deteksi Objek Kereta Api menggunakan Metode Faster R-CNN dengan Arsitektur VGG 16
No full textABSTRAKKereta merupakan sebuah alat transportasi umum yang sering digunakan oleh masyarakat untuk berpergian dari kota asal ke kota tujuan. Mereka membutuhkan akan sarana transportasi umum untuk mempermudah aktifitas mereka. Namun kecelakaan di persimpangan jalan raya yang terlintasi oleh kereta api memiliki angka yang cukup besar akibat kelalaian dari petugas untuk menutup palang pintu kereta api. Maka dari itu penelitian ini dibuat agar mengetahui keberadaan kereta api berdasarkan jarak dan tingkat cahayanya dari siang sampai malam hari. Sistem dibangun menggunakan metode Faster RCNN dengan model arsitektur VGG16 untuk mengetahui keberadaan objek kereta api antara lokomotif dan gerbong berdasarkan tingkat cahaya dan jarak terhadap objek. Setelah dilakukan pengujian dengan jarak paling dekat ±2 meter sampai ±250 meter, diperoleh rata-rata akurasi untuk lokomotif sebesar 79,09%, dan akurasi untuk gerbong sebesar 97,05%. Sistem memperoleh keakurasian deteksi terhadap objek rata-rata akurasi deteksi objek lokomotif sebesar 86,40%, dan rata-rata akurasi deteksi objek gerbong sebesar 97,23%.Kata kunci: Deteksi Objek, Faster RCNN, VGG, Kereta Api, Jarak, LuxABSTRACTRailway is a public transportation that is often used by the public to travel from the home town to the destination city. They need public transportation to facilitate their activities. But accidents at the intersection of the highway crossed by the train has a considerable number due to the negligence of the officer to close the railway stopbars. Therefore, this study was made to know the existence of trains based on their distance and light level from day to night. The system was built using the Faster RCNN method with the VGG16 architectural model to determine the existence of railway objects between locomotives and carriages based on the level of light and distance to the object. After testing with the closest distance of ±2 meters to ±250 meters, obtained an average accuracy for locomotives of 79.09%, and accuracy for carriages of 97.05%. The system obtained accuracy of detection of objects with an average detection accuracy of locomotive objects of 86.40%, and an average detection accuracy of car objects of 97.23%.Keywords: Object Detection, Faster RCNN, VGG, Railway, Distance, Lux</jats:p
CBIR_RF
No full textThe Dataset fruit ripeness use to build model classification fruit ripeness by feature color
- …
