DETEKSI KARIES GIGI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION

Karies merupakan suatu penyakit pada jaringan keras gigi, yaitu email, dentin dan sementum yang disebabkan aktivitas jasad renik yang ada dalam suatu karbohidrat yang diragikan. Salah satu cara untuk menegakkan diagnosa pada karies gigi menggunakan dental radiographs atau rontgen gigi. Dasar diagnostik rontgen memberikan perbedaan densitas dari berbagai jaringan tubuh yang memberikan berbagai derajat kehitaman pada film . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa proses pembuatan sistem yang dapat mendeteksi karies berdasarkan stadium karies ( karies media dan karies profunda) pada gigi menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode back propagation serta dapat mengetahui tingkat keakuratan menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode back propagation dalam mendeteksi karies pada gigi stadium karies ( karies media dan karies profunda). Data input diambil dari arsip foto rontgen dari Ladokgi TNI AL Makassar sejumlah 360 untuk citra latih yang terbagi atas citra gigi terkena karies media,citra gigi terkena karies profunda serta citra gigi normal dan 180 untuk citra uji. Citra akan diolah melalui proses akusisi citra, grayscale, thresholding, deteksi tepi dan ekstraksi ciri untuk menghasilkan input bagi jaringan syaraf tiruan Back Propagation. Hasil penelitian memberikan keakuratan dalam pengujian mendeteksi karies gigi dengan jaringan syaraf tiruan dengan metode Back Propagation terhadap citra uji sebesar 83.89

SISTEM KEAMANAN PERUMAHAN BERBASIS MIKROKONTROLER ARDUINO UNO

This research was aimed at staking out a residential security system with simulation using microcontroller Arduino. Uno and test the residential security. This tools using Sensor PIR for detect Human movement in house and GSM Modem for sending a short message in n movement willgive a dangerous signal to GSM Modem. Then GSM Modem will be sending a short message for owner of the phon

ANALISIS KUALITAS JARINGAN DENGAN TEKNOLOGI MIMO DI SDN 59 REA PANGKEP

SDN 59 Rea Pangkep. Peningkatan permintaan layanan internet menimbulkan tuntutan kualitas jaringan yang tinggi, terutama dalam lingkungan pendidikan yang semakin memanfaatkan teknologi dalam pembelajaran. Sebelum pemasangan antena MIMO, SINR pada keempat titik berada pada kisaran -4.8 hingga -6.8 dB,  berada pada kisaran -89.8 hingga -92.3 dBm, setelah pemasangan antenna MIMO terjadi peningkatan RSRP dengan nilai -46 dBm hingga -65 dBm, pada nilai SINR di empat titik pengukuran, dimana semua nilai SINR berada pada kategori normal hingga sangat baik, dengan rentang nilai 16 dB hingga lebih dari 30 dB. Kemudian, dilakukan pengukuran troughput di berbagai lokasi di sekolah tersebut. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa nilai troughput berbeda-beda untuk setiap lokasi. Di perpustakaan, nilai troughput berkisar antara 834-862 Mbps, dengan rata-rata sebesar 843 Mbps, di ruang guru, nilai troughput berkisar antara 398-511 Mbps, dengan rata-rata sebesar 505 Mbps, yang masih cukup tinggi dan dapat dianggap sebagai kinerja jaringan yang baik. Di ruang kelas, nilai troughput berkisar antara 396-406 Mbps, dengan rata-rata sebesar 401 Mbps, menunjukkan bahwa jaringan di ruang kelas juga memiliki kinerja yang baik dalam mentransmisikan data. Namun, di ruang tata usaha, nilai troughput justru paling rendah dibandingkan dengan lokasi lainnya, yaitu berkisar antara 38-40 Mbps, dengan rata-rata sebesar 39 Mbps. Hal ini menunjukkan bahwa jaringan di ruang tata usaha memiliki kinerja yang relatif lambat dalam mentransmisikan data. Terakhir, dilakukan pengukuran kecepatan respon jaringan dengan mengakses beberapa situs web seperti Google, Zoom, dan Google Meet, Hasil pengukuran menunjukkan bahwa kecepatan respon jaringan bervariasi tergantung pada ukuran data yang diakses dan situs web yang diakses. Sebagai contoh, waktu respon untuk mengakses situs Google dengan ukuran data 50 KB adalah 25 ms, sedangkan untuk mengakses situs Classroom dengan ukuran data 500 KB adalah 90 ms. Hal menunjukkan bahwa Google Meet memiliki waktu respon tercepat, sedangkan Classroom memiliki waktu respon yang lebih lambat

Feature Selection Correlation-Based pada Prediksi Nasabah Bank Telemarketing untuk Deposito

Pre-processing merupakan tahap yang penting dalam melakukan klasifikasi data. Pre-processing berguna untuk mempersiapkan data sehingga teknik klasifikasi yang diterapkan menghasilkan pola yang berkualitas dan akurat. Salah satu teknik data pre-processing yang sering digunakan untuk mengetahui atribut yang paling berpengaruh pada sebuah dataset adalah feature selection. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah customer data collection dari a Portuguese banking institution in UCI Machine Learning Repository. Penelitian ini menggunakan metode feature selection correlation-based yang dikombinasikan dengan metode klasifikasi Multilayer Perceptron Neural Networks. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi atribut yang paling relevan dan berpengaruh dari dataset dalam memprediksi nasabah yang potensial untuk penawaran deposito berjangka. Penelitian ini menghasilkan 10 atribut yang memiliki ranking teratas. Atribut-atribut tersebut adalah duration, previous, contact, cons.price.idx, month, cons.cof.idx, age, job, marital, dan housing. Hasil klasifikasi dari atribut yang terpilih memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 80.5% dan tingkat akurasi terendah 79.1%

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI JARINGAN HOTSPOT OUTDOOR MENGGUNAKAN NANOSTATION M2 FREKUENSI 2.4 GHZ DENGAN SISTEM VOUCHER PADA MIKROTIK DI JARINGAN RT/RW-NET

Pada penelitian ini, sistem RT/RW-NET diintegrasikan dengan jaringan GPON sebagai backbone utama agar sistem ini mempunyai bandwidth yang besar dan menambahkan konfigurasi management bandwidth dengan sistem voucher serta menambahkan sistem IP-Cloud agar dapat dilakukan pengontrolan. Penelitian menggunakan model pendekatan research and development. Sistem kerja metode pengembangan yang akan dilakukan adalah menggunakan langkah-langkah yang terdapat pada metode pengembangan, yaitu mengidentifikasi kebutuhan pengguna, membuat sebuah prototipe, melakukan uji coba produk dan menentukan apakah prototipe dapat digunakan atau belum melalui uji validasi terhadap pengguna, kemudian tahap selanjutnya adalah menggunakan prototipe apabila dapat diterima oleh pengguna, apabila belum bisa diterima, kembali ke tahap mengidentifikasi kebutuhan pengguna. Dari hasil uji coba sistem RT/RW-NET dapat diketahui bahwa frekuensi 2.4 GHz penguatan 28 dB cocok diimplementasikan sebagai frekuensi wifi outdoor dan dengan menambahkan manajemen voucher membuat penggunaan bandwidth lebih optimal selain itu dengan menanamkan sistem IP-Cloud pada router RT/RW-NET maka kita sudah dapat melakukan pengontrolan sehingga sistem sudah dapat diakses kapan saja dan dimana saja

IoT Network of Sensor Array for Intrusion Detection and Diagnosis of Electrical Systems

Modern buildings consist of various equipment, including heating, ventilation, air conditioning (HVAC), and lighting. All equipment can be monitored and managed by the building management system. All of these components can be damaged due to prolonged use, misconfiguration, and network connection problems. Equipment breakdown affects maintenance costs and, in particular, energy efficiency. This study aims to develop a monitoring system of the current consumption of lighting (lamps) by light detection and current consumption of air conditioning (AC) by room temperature detection using Internet of Things (IoT) implementation. Hardware design consists of a power supply circuit, installing an ACS 712 current sensor, LDR sensor, the temperature sensor of DHT22, and thermal sensor of LM35. While the software design consists of a diagram flow for the current sensor, light sensor, temperature sensor reading program, program on the display board, and a web server design. The detection of current, lamplight, room temperature, and thermal cable is carried out to determine errors that occur in electrical equipment. Monitoring the consumption of lighting flows by detecting lamp light and air conditioning current consumption by detecting room temperature is done through the Firebase web server using a computer or smartphone. The results showed that the built system could monitor current consumption, detect lamplight, and detect room temperature in real-time. This system can be used to detect faulty electrical equipment and determine its position so that repairs can be carried out immediately. However, the type of damage has not been identified

Prediksi Trafik Komunikasi Suara pada Jaringan GSM PT. Telkomsel Menggunakan Metode Neural Network

Penelitian ini bertujuan untuk merancang suatu sistem perangkat lunak yang meprediksi trafik komumikasi suara pada jaringan GSM PT. Telkomsel dengan menggunakan metode Neural Network Backpropagation. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan simulasi program pada Matlab, dimana parameter trafik yang diprediksi adalah TCH full rate in busy time dan TCH half rate in busy time. Penelitian ini dimulai dengan pelatihan prediksi, pengujian prediksi, dan prediksi yang sebenarnya akan parameter-paramater trafik komunikasi suara tersebut yang hasil prediksi setiap langkah diolah kembali untuk diperoleh nilai total trafiknya. Adapun data yang digunakan adalah data trafik dari bulan November 2011 sampai dengan April 2012. Hasil dari penelitian ini adalah program perangkat lunak untuk memprediksi trafik komunikasi suara pada jaringan GSM menggunakan metode Neural Network Backpropagation dengan tingkat keakuratan prediksi di atas 75% yang nantinya dapat digunakan oleh pihak PT Telkomsel dalam pengoptimalisasian dan modernisasi perangkat yang tepat guna

IoT Network of Sensor Array for Intrusion Detection and Diagnosis of Electrical Systems

Modern buildings consist of various equipment, including heating, ventilation, air conditioning (HVAC), and lighting. All equipment can be monitored and managed by the building management system. All of these components can be damaged due to prolonged use, misconfiguration, and network connection problems. Equipment breakdown affects maintenance costs and, in particular, energy efficiency. This study aims to develop a monitoring system of the current consumption of lighting (lamps) by light detection and current consumption of air conditioning (AC) by room temperature detection using Internet of Things (IoT) implementation. Hardware design consists of a power supply circuit, installing an ACS 712 current sensor, LDR sensor, the temperature sensor of DHT22, and thermal sensor of LM35. While the software design consists of a diagram flow for the current sensor, light sensor, temperature sensor reading program, program on the display board, and a web server design. The detection of current, lamplight, room temperature, and thermal cable is carried out to determine errors that occur in electrical equipment. Monitoring the consumption of lighting flows by detecting lamp light and air conditioning current consumption by detecting room temperature is done through the Firebase web server using a computer or smartphone. The results showed that the built system could monitor current consumption, detect lamplight, and detect room temperature in real-time. This system can be used to detect faulty electrical equipment and determine its position so that repairs can be carried out immediately. However, the type of damage has not been identified

Smart Electrical Devices Control with Intrusion Detection Alert

The consumption of electrical energy always increases every year where one of the causes is lifestyle. A bad lifestyle such as forgetting to turn off the unused electronic devices when they are leaving home is one of the factors for increasing consumption of electrical energy which results in waste. This can occur because the device control system is still done manually. One solution to solve this problem is to implement a remote device control system. Several studies have developed a remote-control system but it is not equipped with features that can determine the condition of the device in normal or damaged conditions, so it is difficult to identify the success of the control. In this paper, an Internet of Things-based electronic device control system has been designed and built which is equipped with a device condition monitoring feature. Light, temperature, thermal and electric current sensors are embedded in the system to determine the condition of the device. The control test on the system was successful with an average response time of 3.32 seconds and the accuracy of sensor readings above 89%. With the implementation of this system, users can easily monitor and control electronic devices anywhere and anytime so that the opportunities for efficient and effective use of electrical energy can be further increased