Convolutional Neural Network and Deep Learning Approach for Image Detection and Identification

Abstract

There are many different varieties of clouds, each with a unique set of properties. As a result of this variability, it is difficult to discern these sorts of clouds. A database’s objects must be categorized using data categorization in order to be organized into multiple categories. This study made use of the Cirrus Cumulus Stratus Nimbus (CCSN) dataset, which falls under the low cloud category and includes photos of Cumulus (182 images), and Cumulonimbus (242 photographs), and Stratus (242 images) (202 images). A fast R-CNN detector with feature extraction = Resnet50 was used to create a system for classifying cloud kinds. A significant amount of training time is saved by the quicker R-CNN due to its lack of a selective search algorithm. Training loss values for cloud images had an average of 0.9030 from the first epoch through the last one. Using the Faster R-CNN object detection method with the Resnet50 architecture, cloud photos were added and the accuracy was 94.12 and the average precision was 0.76. - Faster R-advantages CNN affect the architecture utilized and are marginally influenced by the algorithm choice, however CNN with Resnet50 is superior overall where these advantages are held.

Pavement Condition Index (PCI) Analysis In Measuring Road Damage Levels and Its Effect on Vehicle Speed in Lembar-Sekotong-Lombok Barat Road Segment

“…the output of the simple linear regression equation coefficientsa results obtained the following regression equation: Y = a + bX Y = 9,012+ 0,581X Speed = 9,012+ 0,581 PCI This model shows that if the PCI 9.012 variable increases by 1 unit or 1%, the vehicle speed will increase by 0.581 units or by 58.1%. In addition to describing the output regression equation, it also displays a significance test with the t test, namely to find out whether there is a real (significant) effect on variable X (PCI) on variable Y (vehicle speed) [14], [15], [17]- [19]. This is in accordance with the opinion [2], which states that the lower the PCI value, the will affect the slow speed of the vehicle.…”

“…The average vehicle speed in the eight motorcycle segment is 66.23 km/hour. While the highest total average vehicle speed is in segment seven with an average vehicle speed of 63.54 km/hour [14],[15].…”

Penerapan Metode ARIMA dan SARIMA Pada Peramalan Penjualan Telur Ayam Pada PT Agromix Lestari Group

“…Pengumpulan data dilakukan dengan mempelajari literature tentang metode ARIMA dan SARIMA, untuk mengetahui apa saja yang diperlukan dalam peramalan menggunakan metode ARIMA dan SARIMA [8]- [10]. Kemudian data yang diperlukan adalah data penjualan pada tahun-tahun sebelumnya, data yang telah dipersiapkan adalah data pada 3 tahun terakhir (Januari 2020-September 2022) di PT Agromix Lestari Group, sebagai berikut: Berdasarkan data yang telah diperoleh seperti tabel 1, selanjutnya kita akan melakukan pengolahan data dengan metode ARIMA dan SARIMA untuk mengetahui metode mana yang paling sesuai untuk digunakan dalam melakukan peramalan penjualan telur ayam di PT Agromix Lestari Group.…”

Usability Testing Penggunaan Menu Kartu Hasil Studi Di Website Sistem Informasi Akademik Universitas Teknologi Yogyakarta

“…Berdasarkan nilai rata-rata persentase ketidakpuasan responden yang telah diperoleh pada setiap aspek, diperoleh bahwa nilai usability testing pada kategori mudah dipelajari (learnability) diperoleh nilai rata-rata sebesar 16% hal ini menunjukkan bahwa responden merasa website SIA khususnya pada bagian Kartu Hasil Studi (KHS) sulit untuk digunakan, pada kategori efisien (efficiency) diperoleh nilai rata-rata sebesar 20% hal ini menunjukkan bahwa responden merasa website SIA khususnya pada bagian Kartu Hasil Studi (KHS) sulit untuk mendapatkan informasi hasil studi, pada kategori kesalahan (error) diperoleh nilai rata-rata sebesar 14% hal ini menunjukkan bahwa responden merasa website SIA khususnya pada bagian Kartu Hasil Studi (KHS) tidak berfungsi dengan baik karena mengalami beberpa error pada saat mengaksesnya, pada kategori mudah diingat (memorability) diperoleh nilai rata-rata sebesar 19% hal ini menunjukkan bahwa responden merasa website SIA khususnya pada bagian Kartu Hasil Studi (KHS) sulit untuk diingat pada saat mengaksesnya, kemudian pada kategori kepuasan (statisfaction) diperoleh nilai rata-rata sebesar 6% hal ini menunjukkan bahwa website responden merasa SIA khususnya pada bagian Kartu Hasil Studi (KHS) kurang puas dalam menggunakannya. [45]- [47] 3. Tingkat Usable kartu hasil studi di website SIA UTY Dari hasil rekapitulasi 2 model jawaban responden yang merasa puas dan tidak merasa puas didapatkan rata-rata setiap jawaban responden yang dijadikan acuan penilaian tingkat usable kartu hasil studi di website SIA UTY.…”