JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi
Not a member yet
407 research outputs found
Sort by
PERANCANGAN APLIKASI IDENTIFIKASI KISTA OVARIUM BERBASIS SISTEM CERDAS
Get PDFTerjadinya kasus kista ovarium yang tinggi disebabkan oleh kurangnya pengetahuan masyarakat khususnya wanita mengenai kesehatan reproduksi, kurangnya kesadaran untuk memeriksakan kesehatan pribadinya dan sebagian besar dokter kandungan merupakan kaum pria. Oleh karena itu, melalui penelitian ini, dilakukan perancangan aplikasi untuk mengidentifikasi kista ovarium dengan berbasis sistem cerdas, sebagai solusi untuk penderita kista ovarium para wanita yang malu dan tertutup untuk berkonsultasi mengenai kesehatan pribadinya secara langsung. Selain itu, aplikasi ini juga dapat digunakan oleh para dokter sebagai bahan pertimbangan dalam mendiagnosis kista ovarium. Perancangan aplikasi ini dilakukan dalam beberapa tahapan. Tahapan yang dilakukan adalah pengumpulan data untuk basis pengetahuan, pemetaan jalur logika, pembuatan Graphic User Interface (GUI), pembuatan mesin inferensi dengan metode inferensi depth-first search, penentuan bobot dan pengujian sistem untuk mengetahui tingkat akurasi sistem. Output dari aplikasi ini terdiri dari 3 jenis, yaitu kista ovarium jinak, kista ovarium ganas dan bukan kista ovarium. Pengujian aplikasi dilakukan kepada 10 subyek penelitian dan diulang sebanyak 3 kali pada masing-masing subyek penelitian. Penelitian ini menghasilkan aplikasi untuk identifikasi kista ovarium berbasis sistem cerdas dengan tingkat akurasi terbaik sebesar 76,67% dengan jumlah node yang dilalui adalah 100 node
EKSTRAKSI TRENDING ISSUE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI KATA PADA PEMBOBOTAN TERM UNTUK PERINGKASAN MULTI-DOKUMEN BERITA
Get PDFPenggunaan trending issue dari media sosial Twitter sebagai kalimat penting efektif dalam proses peringkasan dokumen dikarenakan trending issue memiliki kedekatan kata kunci terhadap sebuah kejadian berita yang sedang berlangsung. Pembobotan term dengan TFIDF yang hanya berbasis pada dokumen itu tidak cukup untuk menentukan in-deks dari suatu dokumen. Penentuan indeks yang akurat juga bergantung pada nilai informatif suatu term terhadap kelas atau cluster. Term yang sering muncul di banyak kelas atau cluster seharusnya tidak menjadi term yang penting meskipun nilai TFIDF-nya tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peringkasan multi dokumen berita menggunakan ekstraksi trending issue dengan pendekatan term distribution on centroid based (TDCB) pada pembobotan fitur dan mengintegrasikannya dengan query expansion sebagai kata kunci dalam peringkasan dokumen. Metode TDCB dilakukan dengan mempertimbangkan adanya kemunculan sub topic dari cluster hasil pengelompokan tweets yang dapat dijadikan nilai informatif tambahan dalam penentuan pembobotan kalimat penting penyusunan ringkasan. Tahapan yang dilakukan untuk menghasilkan ringkasan multi dokumen berita antara lain ekstraksi trending issue, query expansion, auto labelling, seleksi berita, ekstraksi fitur berita, pembobotan kalimat penting dan penyusunan ringkasan. Hasil percobaan menunjukan metode peringkasan dokumen dengan menambahkan nilai informatif sub topic trending issue NeFTIS-TDCB menunjukan nilai rata-rata max-ROUGE-1 terbesar 0.8615 untuk n=30 dari seluruh varian topik berita
SISTEM TEMU KEMBALI CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE REDUCED MULTI SCALE ARCH HEIGHT (R-MARCH) PADA SMARTPHONE
Get PDFMetode yang digunakan dalam sistem temu kembali citra daun harus efesien agar dapat berjalan baik pada smartphone yang memiliki sumber daya terbatas. Salah satu metode sistem temu kembali citra daun yang cukup efesien dan dapat diterapkan pada smartphone adalah Multiscale Arch Height (MARCH). MARCH menggunakan karakteristik tinggi lengkungan pada kontur daun sebagai fitur untuk proses temu kembali citra daun. Pada metode MARCH sampel titik pada kontur yang digunakan cukup banyak sehingga masih dimungkinkan mengurangi komputasi metode MARCH dengan cara mereduksi titik acuan Arch Height yang digunakan. Pada penelitian ini diusulkan metode sistem temu kembali citra daun pada smartphone menggunakan metode reduced multi scale arch height (R-MARCH) yang lebih efesien dibanding metode MARCH. Dari percobaan yang sudah dilakukan, didapatkan waktu komputasi yang dibutuhkan metode MARCH adalah 864 milidetik sedangkan R-MARCH 632 milidetik
A TABLET SCREEN CAST RECEIVER FOR CLASSROOM WITH LOW END ANDROID DEVICES
Get PDFSalah satu aktivitas menggunakan tablet adalah presentasi. Saat ini, kebanyakan aktivitas presentasi dilakukan menggunakan adapter VGA untuk bisa tersambung dengan LCD Proyektor. Konfigurasi ini memungkin presentasi berbasis kabel. Dan ini adalah hal yang menyulitkan penggunaannya untuk perangkat tablet yang memiliki sifat mobilitas tinggi. Beruntung, sudah ada banyak vendor yang menyediakan sistem presentasi yang bersahabat dengan membuatnya menjadi nirkabel. Tapi sistem tersebut hanya mendukung perangkat tablet high end. Pada makalah ini, kami mengajukan sebuah penerima tablet screen cast untuk perangkat tablet android low end. Yang memiliki potensi untuk diimplementasikan di kelas. Dari eksperimen, kami memperoleh hasil 9 FPS dengan delay sebesar 2 detik
KAKAS BANTU PENDETEKSI KESALAHAN TANDA BACA PADA KARYA TULIS ILMIAH
Get PDFJumlah karya ilmiah yang dihasilkan oleh akademisi dan peneliti di Indonesia semakin banyak, terutama setelah diterbitkannya surat edaran Dirjen DIKTI tahun 2012 dimana karya ilmiah dijadikan sebagai syarat kelulusan mahasiswa S1, S2 dan S3. Namun demikian, tidak semua karya ilmiah tersebut memiliki kualitas yang baik. Masih banyak karya ilmiah yang belum memenuhi standar baku Ejaan Yang Disempurnakan (EYD). Pada artikel ini, penulis mengembangkan sebuah kakas bantu untuk mendeteksi kesalahan tanda baca pada karya ilmiah, khususnya yang berbahasa Indonesia, sesuai dengan EYD. Aplikasi dirancang agar dapat mendeteksi kesalahan tanda baca pada tulisan karya ilmiah dengan format .doc atau .docx serta dapat menghasilkan keluaran berupa arsip Microsoft Word dengan tambahan hasil telaah pemeriksaan tanda baca yang dibangkitkan secara otomatis. Deteksi kesalahan tanda baca menggunakan metode pencarian kata dengan algoritma BoyerMoore. Aplikasi kakas bantu telah diuji coba dengan hasil rata-rata nilai presisi sistem sebesar 0,6806, recall sebesar 0,969 dan akurasi sistem sebesar 0,9636. Hasil tersebut menunjukkan bahwa aplikasi sudah mampu mendeteksi adanya kesalahan tanda baca meskipun masih ada keterbatasan deteksi karena tidak semua aturan tanda baca dicakup dalam pemeriksaannya
SEGMENTASI CITRA PANORAMIK GIGI MENGGUNAKAN SIMILARITAS ANTAR GRAY LEVEL BERDASARKAN INDEX OF FUZZINESS
Get PDFMetode segmentasi citra berdasarkan teori fuzzy dan similaritas antar gray level mampu mengatasi masalah ambiguitas gray level dan pencahayaan yang tidak merata yang biasa ditemui pada citra medis. Namun, segmentasi dengan penentuan initial seeds-nya berdasarkan jumlah piksel minimum menghasilkan citra yang kurang baik saat diterapkan pada citra dengan kontras yang rendah, seperti yang terdapat pada citra panoramik gigi. Pada penelitian ini diusulkan metode segmentasi citra panoramik gigi dengan penentuan initial seeds berdasarkan index of fuzziness terbesar pada histogram. Histogram dibagi kedalam tiga daerah berdasarkan posisi dari pusat fuzzy region. Kemudian, proses pengukuran similaritas antar gray level yang berada pada fuzzy region dilakukan untuk menemukan threshold yang optimal. Performa metode yang diusulkan diuji menggunakan citra panoramik gigi. Evaluasi performa dilakukan dengan menghitung nilai Misclassification Error antara citra hasil segmentasi dengan citra ground truth. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa hasil segmentasi metode yang diusulkan pada citra panoramik gigi memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan hasil segmentasi dari metode Otsu
MULTIPLE LEVEL DATA HIDING MEDICAL IMAGE BASE ON DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) METHOD USING MULTISCALE IMAGE SHARING (MSIS)
Get PDFPengiriman data melalui media elektronik semakin pesat. Banyak data yang gunakan transkasi internet adalah data rahasia. Salah satu data rahasia ialah data medis seorang pasien. Pada umumnya data medis pasien tidak hanya terdiri dari satu buah citra saja, melainkan data citra yang jumlahnya lebih dari satu. Sehingga diperlukan suatu mekanisme penyemebunyian (steganografi) data medis pasien yang jumlahnya lebih dari satu kedalam sebuah media pembawa, agar data ini dapat terlindungi dari pihak-pihak yang tidak berkepingan. Pada penelitian ini menerapkan discrete cosine transform dalam steganografi citra. Cover dan pesan rahasia steganografi yang digunakan berupa citra dengan ukuran 512px X 512px. Pada proses penyisipan data rahasia yang jumlahnya banyak diterapkan denagn multi- level menggunakan sekma multi-scale image sharing (MSIS). Dalam proses pengujian digunakan citra cover 24 bit. Pada citra cover 24 bit yang digunakan memiliki format .png. Proses parameter analisis pengujian menggunakan Peak Signal to Noise Ratio, Mean Squared Error, Normalized Cross Correlation, Average Difference, Structural Content, Maximum Difference, Normalized Absolute Error serta dari sisi size. Hasil Peak Signal to Noise Ratio pada penyisipan level 1 dan level 9 bernilai kurang lebih 40 db dan 24 d
PERBAIKAN ORIENTASI CITRA BERDASARKAN KEBERADAAN MANUSIA MENGGUNAKAN FITUR GRADIEN DAN HAAR-LIKE
Get PDFPerkembangan dan penggunaan teknologi kamera digital saat ini sudah sangat meningkat, ditandai dengan banyaknya jenis kamera serta disematkannya kamera pada berbagai perangkat seperti laptop, ponsel, tab, jam tangan, dan gadget lainnya, sehingga kegiatan fotografi menjadi semakin mudah. Namun sebagian besar perangkat-perangkat tersebut tidak memiliki sensor untuk menyimpan informasi mengenai orientasi foto yang diambil apakah itu portrait atau landscape. Karena itu, kebanyakan foto-foto yang mengalami rotasi tidak sebagaimana mestinya baru disadari ketika disajikan di depan layar komputer atau televisi atau yang lainnya. Pada penelitian ini diajukan sebuah metode perbaikan orientasi citra dengan fitur haar-like dan gradien magnitude citra untuk mendeteksi objek manusia yang ada didalamnya. Objek manusia yang ditemukan dijadikan acuan untuk perbaikan orientasi. Sedangkan klasifikasi yang digunakan adalah klas-ifikasi cascade adaboost. Dengan sedikit modifikasi penerapan klasifikasi cascade adaboost diperoleh akurasi hingga 79% dimana akurasi tersebut lebih baik dari pada tanpa menggunakan modifikasi. Penerapan modifikasi juga mening-katkan kecepatan pemrosesan hingga dua kali lipat
KINERJA PROTOKOL ROUTING PADA LINGKUNGAN WIRELESS MESH NETWORK DENGAN COMBINED SCALABLE VIDEO CODING
Get PDFTeknologi wireless mesh network (WMN) yang beroperasi pada standar IEEE 802.11 merupakan teknologi jaringan nirkabel terdiri dari mesh router dan mesh client dipadukan dengan internet, teknologi seluler dan jaringan sensor. Seiring perkembangan teknologi dan meningkatnya kebutuhan manusia, transmisi video melalui jaringan nirkabel semakin penting dan dibutuhkan. Umumnya, pembahasan transmisi video melalui teknologi jaringan nirkabel masih secara umum, sehingga memberikan tantangan dalam penggunaan throughput, end to end delay, packet loss dan PSNR. Combined Scalable Video Coding (CSCV) merupakan skema baru perkembangan dari H.264/MPEG-4. Pada penelitian ini CSCV digunakan untuk pengiriman video dengan standar IEEE 802.11 pada lingkungan WMN dan diaplikasikan pada protokol AODV, DSDV dan DSR. Untuk mengetahui kinerja protokol routing mana yang lebih baik dalam transmisi video CSVC digunakan metrik pengujian end to end delay, throughput, packet loss dan PSNR. Untuk analisis dan pengukuran data digunakan simulator NS-2, dan hasil percobaan simulasi yang dilakukan menunjukkan AODV memiliki nilai end to end delay yang rendah yaitu 0,57 detik, DSR memiliki nilai yang baik didalam throughput yaitu 31 kbps dan PSNR yaitu 22,7 dB, sedangkan DSDV memiliki packet loss yang rendah yaitu 56,4%
IDENTIFIKASI PARAMETER OPTIMAL GAUSSIAN MIXTURE MODEL PADA IDENTIFIKASI PEMBICARA DI LINGKUNGAN BERDERAU MENGGUNAKAN RESIDU DETEKSI ENDPOINT
Get PDFSalah satu permasalahan pada sistem identifikasi pembicara adalah fitur yang dihasilkan kurang tahan terhadap de-rau. Di lingkungan berderau, kinerja sistem identifikasi pembicara bisa turun secara signifikan. Hal ini disebabkan oleh perbedaan lingkungan ketika pelatihan dan pengujian. Salah satu metode ekstraksi fitur yang digunakan untuk identifi-kasi pembicara dan sensitif terhadap derau adalah Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC). Di lingkungan bersih, kinerja yang dihasilkan oleh metode MFCC sangat tinggi, tetapi turun drastis ketika berada di lingkungan berderau.
Pada penelitian ini diusulkan memodifikasi metode MFCC menggunakan residu dari algoritma deteksi endpoint. Hasil dari algoritma deteksi endpoint adalah speech dan nonspeech (residu). Nonspeech atau residu ini biasanya tidak dipakai pada proses berikutnya. Pada sinyal suara yang berderau, residu dari algoritma deteksi endpoint sebagian besar diisi oleh derau itu sendiri sehingga bisa dijadikan informasi derau. Residu tersebut diekstrak untuk mendapatkan besaran (magnitude) frekuensi derau. Kemudian magnitude frekuensi derau digunakan untuk menghilangkan derau pada sinyal utama atau speech.
Uji coba menggunakan lima tipe derau dengan tujuh tingkat SNR. Tipe derau yang digunakan adalah f16, hfchannel, pink, volvo, dan white. Sedangkan tingkat SNR yang digunakan adalah bersih, 25, 20, 15, 10, 5, dan 0 dB. Hasil uji coba menunjukkan bahwa metode yang diusulkan unggul pada mayoritas pembicara. Selain itu metode yang diusulkan juga unggul pada semua tipe derau dan unggul hampir pada semua tingkat SNR. Metode yang diusulkan menunjukkan rata-rata akurasi sebesar 14.69% lebih tinggi dari metode MFCC, 2.74% dari MFCC+Spectral Subtraction (SS), dan 6.4% dari MFCC+wiener