Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

Peramalan curah hujan di kota bandung menggunakan singular spectrum analysis Tri Kartika Febrianti; Winita Sulandari; Hasih Pratiwi
Jurnal Ilmiah Matematika Vol 8, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/konvergensi.v0i0.21461

Abstract

Curah hujan merupakan fenomena alam yang selalu terjadi di Indonesia setiap tahunnya. Fenomena ini bisa saja menyebabkan bencana seperti banjir dan tanah longsor. Adanya peramalan sangat dibutuhkan sebagai bentuk peringatan dini mengenai kondisi di waktu yang akan datang. Singular Spectrum Analysis (SSA) merupakan suatu teknik analisis deret waktu dan peramalan. SSA bertujuan untuk menguraikan deret waktu asli menjadi sejumlah kecil komponen yang dapat diinterpretasikan menjadi tren, osilasi dan noise. Tujuan dari penelitian ini yaitu menyajikan model peramalan curah hujan di Kota Bandung menggunakan metode Singular Spectrum Analysis (SSA). Berdasarkan penelitian ini, diketahui bahwa data curah hujan di Kota Bandung memiliki pola musiman. Penentuan window length (L) dilakukan dengan trial and error, yang dalam kasus ini diperoleh window length 17. Melalui dekomposisi dan rekonstruksi dengan window length 17 diperoleh 4 pengelompokan, yaitu satu kelompok tren dan tiga kelompok musiman. Pada penelitian ini digunakan RMSE untuk mengukur kesalahan hasil peramalan. Berdasarkan hasil pengujian dengan metode Singular Spectrum Analysis (SSA) diperoleh RMSE sebesar 167,510.
Two-Stage Object Detection for Autonomous Vehicles With VGG-16 Based Faster R-CNN Arnetta Listiana Dewi; Hilman F. Pardede; Endang Suryawati; Hasih Pratiwi; Ana Heryana; Asri R Yuliani; Ade Ramdan
Jurnal Elektronika dan Telekomunikasi Vol. 24 No. 1 (2024)
Publisher : National Research and Innovation Agency

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55981/jet.551

Abstract

The implementation of object detection for autonomous vehicles is essential as it is necessary to identify common object on the street so proper response could be designed. While single stage object may be smaller in computations, two-stage object detection is preferred due to the ability to localize the object. In this paper, we propose to use Faster R-CNN with VGG-16 backbone for detections of object on the street. We evaluate the method with open image subset by selecting objects that are common on street. We explore several hyper-parameters setup such as learning rate and the number of ROI regions to find the optimum set-up. We found that the use of learning rate 10-6 with Adam optimizer to be the optimum value for this task. We also found that increasing the number of ROI may benefit the performance. This shows that there is potential for getting a higher mAP with increase the amount of RoI.