Dyah Erny Herwindiati
Faculty of Information Technolgy Tarumanagara University

Published : 4 Documents
Articles

Found 4 Documents
Search

DETEKSI PENYAKIT DIABETES DENGAN METODE FUZZY C-MEANS CLUSTERING DAN K-MEANS CLUSTERING Praja, Abdi; Lubis, Chairisni; Herwindiati, Dyah Erny
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 1, No 1 (2017): Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology Tarumanagara University

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (218.154 KB)

Abstract

Diabetes adalah penyakit yang terjadi ketika kandungan glukosa di dalam darah tinggi. Tes glukosa yang menghasilkan keakuratan tinggi harus dilakukan beberapa kali untuk mendeteksi diabetes di dalam tubuh. Beberapa indikator di dalam tubuh dapat menjadi titik awal untuk mendeteksi diabetes. Bagaimanapun juga, keterbatasan seorang tenaga medis dalam mendeteksi dalam jumlah data yang sangat besar dengan cara manual menjadi kendala. Salah satu solusi untuk gap tersebut adalah menggunakan komputer sebagai perhitungan matematika dalam metode pengelompokan K-Means dan Fuzzy C-Means. Pengelompokan terdiri dari kelompok diabetes dan non-diabetes. Pengujian untuk masing-masing metode dilakukan terhadap 9 data. Hasil pengujian terbaik metode K-Means adalah 73,438% dan untuk metode Fuzzy C-Means adalah 82,812%.
PERANCANGAN APLIKASI PENDETEKSI TINGKAT KESAMAAN ANTAR DOKUMEN DENGAN ALGORITMA WINNOWING Tjiawi, Arnold Pramudita; Herwindiati, Dyah Erny; Hiryanto, Lely
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 2, No 1 (2018): Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology Tarumanagara University

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (833.939 KB)

Abstract

Perancangan aplikasi pendeteksian tingkat kesamaan antar dokumen ini dimaksudkan untuk menyimpan data tesis mahasiswa dan aplikasi dapat digunakan untuk membandingkan data skripsi mahasiswa dengan data baru yang ada. Hasil dari proses deteksi adalah persentase tingkat kesamaan. Algoritma yang digunakan dalam merancang aplikasi ini adalah Algoritma Winnowing. Algoritma ini termasuk dalam salah satu metode fingerprinting dokumen. Algoritma ini menggunakan rolling hashing untuk melakukan proses hashing dan menggunakan koefisien jaccard untuk menghitung tingkat kemiripan. Dalam pengujian aplikasi ini dengan data dummy diketahui bahwa aplikasi ini sangat bergantung pada urutan masing-masing lokasi sub string. Aplikasi ini juga telah diuji untuk membandingkan sejumlah data skripsi yang ada dengan persentase tingkat kesamaan di bawah 30 persen. Aplikasi ini tidak bisa menentukan apakah sebuah dokumen plagiat atau tidak, namun aplikasi ini bisa memberikan informasi berupa persentase tingkat kesamaan dan persentase dapat digunakan oleh pihak yang memiliki wewenang untuk menentukan.
SISTEM PENDETEKSI PERUBAHAN LAHAN HIJAU DI JABODETABEK Phanderson, Andree; Herwindiati, Dyah Erny; Mulyawan, Bagus
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 2, No 1 (2018): Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology Tarumanagara University

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1779.23 KB)

Abstract

Change of green area in Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang and Bekasi (Jabodetabek) has been something very important. Classification of green area aims to do classification in Jabodetabek using Landsat 8 satellite images, band 1, 2, 3, 4 and 5. Before classification was done, the satellite images will be corrected using Radiometric Correction method called Mini-max algorithm. After doing radiometric correction, the classification will use the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) method. The selected area will be classified as green when NDVI values similar or has more than 0.3. After perform two categories, Y1 and Y2 are selected by NDVI values using dummy dependent variable. Linear regression method use that dummy dependent variable to classify the selected area in Jabodetabek. To see how can we trust the result, the classified area will be compared with the appearance of selected area in Google Earth. The highest degradation of green area is in Bogor, May 2015, 325.7368 Km2.
Program Konversi Citra Notasi Balok Menjadi Notasi Angka Gunawan, Hendy; Hendryli, Janson; Herwindiati, Dyah Erny
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 2, No 2 (2018): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology Tarumanagara University

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (765.855 KB)

Abstract

The Image Conversion Program of Music Notation being Numeric Notation is a character recognition system that accepts input in form of music notation image that produces an output of a DOCX file containing the numeric notation from the input image. Music notation has notation value, ritmic value and written with a music stave. The system consists of four main processes: preprocessing (grayscale and thresholding), notation line segmentation, notation character segmentation, and template matching. Template matching is used to recognize the music notation that obtained after segmentation. The recognition process obtained by comparing the image with the template image that has been inputted before to the database. This system has 100% success rate on segmentation of the character and success rate 38,4843% on the character recognition with template matching.