Articles

Found 22 Documents
Search

Klasifikasi Citra Paru-Paru dengan Ekstraksi Fitur Histogram dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Bisri, Hasan; Bustomi, M. Arief; Purwanti, Endah
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (697.64 KB)

Abstract

Telah dilakukan perancangan dan pembuatan perangkat lunak untuk mengklasifikasikan citra paru-paru dengan ekstraksi fitur histogram menggunakan jaringan syaraf tiruan ackpropagation. Pemrosesan awal dilakukan untuk membuang informasi yang tidak dibutuhkan dalam pengolahan citra untuk meningkatkan kualitas citra yang diproses. Proses ekstraksi fitur histogram pada citra diperlukan agar sistem perangkat lunak  mampu mengklasifikasikan citra ke dalam kelompok tertentu. Perancangan perangkat lunak ini lebih ditujukan pada pengklasifikasian data yang merupakan data sekunder berupa citra grayscale hasil rontgen paru-paru. Citra paru-paru yang digunakan untuk pelatihan dan pengujian sistem perangkat lunak adalah citra hasil diagnosa dokter yang telah terbagi dalam tiga kelompok yaitu paru-paru normal, berpenyakit kanker, dan efusi. Pengklasifikasian citra dilakukan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation. Hasil pengujian performansi sistem perangkat lunak yang telah dibuat dengan parameter epoch 500, error 0.001, learning rate 0.1 dan jumlah neuron 2500 ternyata memiliki tingkat akurasi sebesar 65%.
LOGIKA FUZZY UNTUK UJI KELAYAKAN LAHAN SINGKONG SEBAGAI BAHAN BAKU BIOETANOL Purwanti, Endah
SNATIKA Vol 1, No 1 (2011): SNATIKA 2011
Publisher : APTIKOM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (71.575 KB)

Abstract

AbstrakBioetanol merupakan salah satu solusi pemerintah dalam mengganti BBM untuk menghadapi keterbatasan minyak dunia. Bioetanol dapat dengan mudah diproduksi dari bahan bergula dan berserat seperti singkong. Namun, untuk membudidayakan singkong sebagai bahan baku bioetanol diperlukan lahan yang berkualitas dan tentunya dapat digunakan dalam jangka panjang karena itu perlu adanya syarat tumbuh untuk menentukan kelayakan lahan. Logika fuzzy digunakan untuk membantu menentukan kelayakan lahan dengan segala ketidakpastian yang ada.Dalam sistem ini dilakukan survei lahan singkong didaerah Jawa Tengah. Dimana hasil pertanian singkong disana dijadikan sebagai bahan baku bioetanol oleh salah satu perusahaan kimia. Penentuan kelayakan lahan menggunakan 5(lima) parameter yaitu, ketersediaan air, kondisi tanah, sejarah lahan, nilai ekonomis dan naungan. Basis pengetahuan berupa aturan dari kombinasi himpunan fuzzy semua parameter, sebagai pendukung pengambilan keputusan layak tidaknya suatu lahan singkong sebagai bahan baku bioetanol.Sistem ini mampu memutuskan apakah suatu lahan dapat dikatakan sangat layak, layak, kurang layak atau tidak layak untuk ditanami singkong sebagai bahan baku bioetanol. 46% lahan dinyatakan layak, 2% tidak layak, dan sisanya kurang layak. Parameter yang perlu dikaji ulang untuk penelitian lebih lanjut adalah parameter nilai ekonomis, dan naungan lahan. Karena dua parameter ini umumnya bernilai kecil.
PENGUKURAN E-LEARNING READINESS UNTUK MENDUKUNG KEBERHASILAN PENGEMBANGAN E-LEARNING (STUDI KASUS: FST- UNIVERSITAS AIRLANGGA) Hariyanti, Eva; ., Kartono; Purwanti, Endah
SNATIKA Vol 1, No 1 (2011): SNATIKA 2011
Publisher : APTIKOM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (71.575 KB)

Abstract

ABSTRAKPenelitian bertujuan untuk mengukur kesiapan fakultas dalam mengimplementasikan e-learning (e-learning readiness). Pengukuran ini perlu dilakukan sebagai upaya untuk mendukung keberhasilan pengembangan e-learning. Pengukuran dilakukan dengan mengacu pada kondisi dan situasi yang terdapat di FST–Universitas Airlangga. Terdapat 6(enam) indikator yang digunakan untuk mengukur kesiapan e-learning, yaitu kesiapan organisasi dan lingkungannya, budaya organisasi, sumber daya manusia, kesiapan keuangan, teknologi dan peralatan pendukung, serta materi pembelajaran.Metode Penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif yang digunakan untuk meneliti pada kondisi obyek yang alamiah. Penelitian diawali dengan studi literatur terhadap pustaka dan hasil penelitian sebelumnya tentang e-learning readiness. Studi literatur dilakukan untuk mengetahui indikator penentu keberhasilan e-learning. Dari indikator tersebut kemudian akan diturunkan butir-butir pertanyaan/ pernyataan untuk disusun dalam bentuk kuesioner. Obyek penelitian yang digunakan untuk merancang model e-learning readiness adalah dosen, mahasiswa semester akhir, dan staf kependidikan di FST-Universitas Airlangga.Hasil penelitian menunjukkan bahwa FST berada pada level “Kesiapan Terbatas” untuk implementasi e-learning. Dosen, mahasiswa, maupun staf kependidikan memiliki pandangan yang sama tentang hal tersebut. Pada level tersebut, resistensi/penolakan terhadap implementasi e-learning sudah tidak nampak, namun manajemen masih perlu meyakinkan kepada seluruh komponen fakultas, seperti dosen, mahasiswa, dan staf kependidikan, bahwa implementasi e-learning akan memberi banyak manfaat.Kata Kunci: pengukuran, e-learning, e-readiness, universitas
Sistem Deteksi Bahasa pada Dokumen menggunakan N-Gram Zaman, Badrus; Hariyanti, Eva; Purwanti, Endah
MULTINETICS Vol 1, No 2 (2015): MULTINETICS Nopember (2015)
Publisher : POLITEKNIK NEGERI JAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1009.377 KB) | DOI: 10.32722/multinetics.Vol1.No.2.2015.pp.21-26

Abstract

Language detection on a very large collection of documents can be done to increasing performance of information retrieval system. One of popular method on language detection is N-Grams, based on pieces of n-characters taken from a string. This research is developed language detection system based on N-Gram that performs by Indonesian or English language. In general, the steps being taken there were 3 phases, namely creating profile of each language, system testing, and system evaluation. Fifty documents were used to creating profile of each language, i.e. 25 Indonesian and 25 English. Sixty documents were used for system testing. System performance was evaluated using F-measures. Based on the test, obtained F-measures for unigram, bigram, and unigram respectively 0.933, 0.917, and 0.933.
PERANCANGAN APLIKASI IDENTIFIKASI KISTA OVARIUM BERBASIS SISTEM CERDAS Arif, Fadhlin A; Purwanti, Endah; Soelistiono, Soegianto
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 14, No 1, Januari 2016
Publisher : Teknik Informatika, ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j24068535.v14i1.a507

Abstract

Terjadinya 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.
HEART ABNORMALITY CLASSIFICATIONS USING FOURIER TRANSFORMS METHOD AND NEURAL NETWORKS Purwanti, Endah; Nastiti, Amadea Kurnia; Supardi, Adri
Indonesian Journal of Tropical and Infectious Disease Vol 5, No 2 (2014)
Publisher : Institute of Topical Disease

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Health problems with cardiovascular system disorder are still ranked high globally. One way to detect abnormalities in the cardiovascular system especially in the heart is through the electrocardiogram (ECG) reading. However, reading ECG recording needs experience and expertise, software-based neural networks has designed to help identify any abnormalities of the heart through electrocardiogram digital image. This image is processed using image processing methods to obtain ordinate chart which representing the heart’s electrical potential. Feature extraction using Fourier transforms which are divided into several numbers of coefficients. As the software input, Fourier transforms coefficient have been normalized. Output of this software is divided into three classes, namely heart with atrial fibrillation, coronary heart disease and normal. Maximum accuracy rate of this software is 95.45%, with the distribution of the Fourier transform coefficients 1/8 and number of nodes 5, while minimum accuracy rate of this software at least 68.18% by distribution of the Fourier transform coefficients 1/32 and the number of nodes 32. Overall result accuracy rate of this software has an average of 86.05% and standard deviation of 7.82.
USING LEARNING VECTOR QUANTIZATION METHOD FOR AUTOMATED IDENTIFICATION OF MYCOBACTERIUM TUBERCULOSIS Purwanti, Endah; Widiyanti, Prihartini
Indonesian Journal of Tropical and Infectious Disease Vol 3, No 1 (2012)
Publisher : Institute of Topical Disease

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (177.655 KB)

Abstract

In this paper, we are developing an automated method for the detection of tubercle bacilli in clinical specimens, principally the sputum. This investigation is the first attempt to automatically identify TB bacilli in sputum using image processing and learning vector quantization (LVQ) techniques. The evaluation of the learning vector quantization (LVQ) was carried out on Tuberculosis dataset show that average of accuracy is 91,33%.
Perencanaan Arsitektur Perusahaan untuk Pengelolaan Aset di PT. Musdalifah Group menggunakan Kerangka Kerja Zachman Safarina, Indah; Raharjana, Indra Kharisma; Purwanti, Endah
Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Vol 1, No 2 (2015): October
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1411.567 KB)

Abstract

Abstrak— Aset adalah hal penting yang dimiliki oleh setiap perusahaan atau organisasi. Proses manajemen aset yang dilakukan dengan tepat akan membuat aset yang dimiliki oleh perusahaan atau organisasi lebih optimal. Karena proses manajemen aset belum terlaksana dengan maksimal, maka pada penelitian ini direncanakan sebuah arsitektur enterprise untuk proses manajemen aset untuk kelompok perusahaan PT. Musdalifah Group dengan kerangka kerja Zachman melalui tujuh tahap. Tahap pertama adalah pengumpulan data terkait manajemen aset perusahaan yang digunakan sebagai acuan perencanaan. Tahap kedua adalah inisialisasi perencanaan yang menghasilkan rencana kerja arsitektur perusahaan sesuai ruang lingkup dan kondisi perusahaan. Tahap ketiga, meninjau kondisi enterprise saat ini perusahaan, dengan hasil tinjauan model proses bisnis dan katalog sumber daya perusahaan terkait manajemen aset. Tahap keempat adalah analisis hasil tinjauan enterprise dengan analisis SWOT, sehingga dapat dihasilkan 5 rencana proses bisnis serta usulan sistem dan teknologi terintegrasi. Tahap kelima melakukan perencanaan arsitektur enterprise yaitu arsitektur data dengan hasil 34 kandidat entitas data, arsitektur aplikasi yang menghasilkan 9 kandidat aplikasi, dan arsitektur teknologi dengan hasil 3 kandidat perangkat keras dan platform aplikasi yang terintegrasi. Sedangkan tahap terakhir, perencanaan implementasi hasil penelitian yaitu, rencana pemenuhan komponen, rencana migrasi, dan evaluasi dampak arsitektur. Evaluasi dari hasil penelitian menyatakan bahwa cetak biru arsitektur dapat diterima oleh perusahaan dan dipertimbangkan untuk diimplementasikan beberapa tahun kedepan.Kata Kunci—Perencanaan Arsitektur Perusahaan, Kerangka Kerja Zachman, Manajemen Aset.Abstract— Asset is an important thing that owned by any company or organization. Asset management process aims to manage an organization’s assets optimally. Because of the asset management process has not been implemented maximally, so in this study planned an enterprise architecture for the process of asset management for the group of companies PT. Musdalifah Group using Zachman framework through seven phases. The first phase, data collection, and the results is relevant information of company’s asset management as a design reference. The second phase, planning initialization, generates enterprise architecture work plan according to the scope and conditions of the company. The third phase, reviewing the companys current enterprise conditions, the results of the review are models of business processes and enterprise resource catalog of related asset management. The fourth phase, results review analysis of enterprise with SWOT analysis, so it can produce 5 plan and proposed business processes and technology systems terintegrasi. The fifth phase, enterprise architecture planning of data architecture with the results are 37 data entities candidates, application architecture which produces 9 applications candidate, and technology architecture with the results are 3 hardware and application platform candidates. The last phase, planning the implementation of the research’s result, plan fulfillment component, the migration plan, and evaluating the impact of architecture. Evaluation of the result of research is describing that the architectural blueprints can be received by the company and considered to be implemented next few years.Keywords— Enterprise Architecture Planning, Zachman Framework, Asset Management.
Desain Perangkat Lunak Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Klasifikasi Citra Rontgen Paru-paru Bustomi, M. Arief; Bisri, Hasan; Purwanti, Endah
Jurnal Fisika dan Aplikasinya Vol 10, No 1 (2014)
Publisher : Jurnal Fisika dan Aplikasinya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (290.601 KB) | DOI: 10.12962/j24604682.v10i1.819

Abstract

Paper ini menyajikan hasil analisis sebuah desain perangkat lunak berbasis jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk mengklasifikasikan citra rontgen paru-paru. Citra rontgen paru-paru yang akan diklasifikasi harus melalui pemrosesan awal terlebih dahulu untuk membuang informasi yang tidak dibutuhkan agar kualitas citra dapat ditingkatkan. Untuk keperluan klasifikasi citra rontgen paru-paru ke dalam kelompok tertentu, digunakan proses ekstraksi fitur histogram pada citra rontgen paru-paru tersebut. Setelah sistem perangkat lunak dibuat, dua tahapan penting berikutnya adalah pelatihan dan pengujian pada sistem perangkat lunak tersebut. Dalam penelitian ini, desain perangkat lunak hanya dibatasi untuk dapat mengklasifikasikan citra rontgen ke dalam tiga kelompok yaitu citra rontgen paru-paru normal, citra rontgen paru-paru terkena kanker, dan citra rontgen paru-paru terkena efusi. Hasil pengujian memperlihatkan bahwa performansi sistem perangkat lunak yang telah dibuat dengan parameter epoch 500, error 0.001, learning rate 0.1 dan jumlah neuron 2500 ternyata memiliki tingkat akurasi sebesar 65%.
Desain Sistem Klasifikasi Kelainan Jantung menggunakan Learning Vector Quantization Purwanti, Endah; Arisgraha, Franky Chandra Satria; Pujiyanto, Pujiyanto; Bustomi, Muhammad Arief
Jurnal Fisika dan Aplikasinya Vol 9, No 2 (2013)
Publisher : Jurnal Fisika dan Aplikasinya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (345.44 KB) | DOI: 10.12962/j24604682.v9i2.841

Abstract

Electrocardiograph (ECG atau EKG) merupakan alat diagnosis yang mengukur dan merekam aktifitas listrik jantung. Analisis sinyal EKG sering digunakan untuk mendiagnosis beberapa jenis kelainan jantung. Pada penelitian ini, kami merancang sistem jaringan syaraf tiruan untuk klasifikasi citra elektrikardiogram. Metode pemrosesan citra digunakan untuk ekstraksi fitur citra EKG dan proses klasifikasi menggunakan learning vector quantization. Beberapa data elektrokardiogram digunakan sebagai data pelatihan dan pengujian jaringan klasifikasi. Tiga jenis kelainan jantung dapat dideteksi oleh sistem. Hasil simulasi menunjukkan bahwa akurasi algoritma klasifikasi adalah sebesar 89% yang terdiri dari 9 normal, 4 bradikardi, 8 takikardi dan 7 aritmia.