Identifikasi Parasit Plasmodium sp. pada Preparat Apus Darah Tipis dengan Metode Rule Based

Malaria adalah penyakit infeksi yang disebabkan oleh protozoa parasit darah golongan Plasmodium, dimana proses penularannya melalui gigitan nyamuk Anopheles betina. Hingga saat ini penyakit malaria masih menjadi masalah kesehatan besar di negara tropis, termasuk Indonesia. Penegakkan diagnostik dilapangan hingga saat ini adalah dengan cara menemukan parasit Plasmodium melalui pemeriksaan apus darah dengan pengecatan giemsa secara mikroskopik. Prosedur ini dilakukan secara manual oleh ahli parasitologi dengan mencari parasit dalam slide darah menggunakan mikroskop cahaya. Namun proses tersebut menimbulkan masalah, yaitu di daerah terpencil belum banyak ditemui ahli parasitologi. Solusi yang diusulkan adalah proses diagnosis dapat dilakukan dengan menggunakan teknik pengolahan citra yang didasarkan pada perubahan rheologi sel darah merah yang terinfeksi Plasmodium. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis parasit malaria melalui citra mikroskopis apus darah tipis dengan pengecatan giemsa menggunakan metode rule based. Metode pengolahan citra yang digunakan meliputi proses pre-processing dengan grayscale dan median filtering, segmentasi citra dengan Otsu thresholding dan erosi, serta ekstraksi ciri menggunakan Bounding Box dan Euclidean Distance. Tahap pre-processing menggunakan metode grayscale untuk mengurangi kompleksitas warna, sedangkan median filtering untuk menghilangkan noise yang tidak diinginkan. Tahap segmentasi citra, metode Otsu thresholding digunakan untuk memisahkan sel darah merah dari komponen sel darah lainnya, dan kemungkinan adanya parasit dari background, sedangkan erosi untuk menghilangkan titik-titik kecil yang tidak diperlukan dalam tahap ekstraksi ciri. Ekstrasi ciri menghasilkan luas area, perbandingan luas area, rasio diameter, dan rasio kebundaran. Proses klasifikasi untuk menentukan jenis sel berdasarkan hasil ekstrasi ciri. Hasil pengujian menunjukkan bahwa morfologi citra mampu mengidentifikasi spesies Plasmodium falciparum dan Plasmodium vivax, dengan akurasi sistem sebesar 55%

Redesain Tampilan Website Repository Kampus Institut Teknologi Telkom Purwokerto dan Pengujian Menggunakan Usability Testing

Berdasarkan hasil dari survey awal yang telah dibuat oleh peneliti pada tanggal 18 mei 2022 dengan metode random sampling sebagai data penelitian awal, 11 orang (78,6%) sangat setuju diadakannya perubahan tampilan website repository kampus ITTP dan 3 orang (21,4%) setuju diadakannya perubahan website repository kampus ITTP. Atas dasar permasalahan tersebut, penelitian dilakukan untuk menilai pengalaman pengguna (UX) situs web untuk repositori kampus ITTP. Tujuan studi ini adalah untuk mengevaluasi kinerja sistem berdasarkan umpan balik pengguna pada perombakan situs web untuk repositori kampus ITTP. Proses evaluasi user experience menggunakan metode usability testing dengan moderated remote usability testing dan user experience questionnaire (UEQ). Hasil penelitian moderated usability testing menunjukkan (completion rate) yaitu 96% yang berarti hampir dari semua task yang diujikan berhasil dikerjakan oleh para responden dengan tingkat kesuksesan yang tinggi. Sedangkan Time-based Efficiency menunjukkan dengan nilai 4,6 goal/sec. Sedangkan hasil pengujian dengan UEQ menunjukkan bahwa website memiliki hasil evaluasi yang positif. Hasil dari benchmark UEQ menunjukkan nilai 5 kategori “Excellent” dan 1 kategori mendapatkan nilai “Good”. Hasil Skala Likert mendapatkan hasil 90% yang masuk dalam kategori “ Sangat Layak ” dalam range  (81% - 100%). Perombakan situs web repositori kampus ittp sudah berada pada tingkat pengalaman pengguna yang sangat baik, menurut peringkat pengalaman pengguna secara keseluruhan

Penggunaan Metode K-Means dan K-Means++ Sebagai Clustering Data Covid-19 di Pulau Jawa

Virus Corona (Covid-19) merupakan penyakit menular yang dapat ditularkan antara hewan dan manusia. Pada akhir Desember 2019, virus itu teridentifikasi di Provinsi Wuhan, Cina. Saat ini, seluruh dunia sedang berjuang, mencegah, dan akhirnya menaklukkan penyebaran virus corona. Penelitian ini bertujuan untuk mengklaster data penyebaran Covid-19 di setiap kabupaten di Pulau Jawa sehingga menghasilkan klaster zona yang harus dilaksanakan PPKM berdasarkan kasus positif, vaksin dosis pertama, dan dosis kedua. vaksin. Metode K-Means digunakan dengan cara menentukan jumlah cluster (K), mengatur pusat cluster secara arbitrer, mengelompokkan data ke dalam cluster dengan jarak terpendek, menghitung pusat cluster, dan mengulangi langkah 2-4 sampai tidak ada data yang berpindah ke lokasi yang berbeda. gugus. K-Means++ digunakan dengan cara memilih secara acak nilai k pertama dari pusat cluster pertama titik data, mengelompokkan data berdasarkan jarak minimum ke centroid, memperbarui nilai titik centroid dengan menentukan rata-rata setiap cluster, dan ulangi langkah 2 dan 3 sampai tidak ada yang bergerak. Berdasarkan jumlah kasus positif, sembuh, dan meninggal, kasus tersebut dikategorikan. Setelah dilakukan pengelompokan dan mendapatkan klaster pada masing-masing kelompok, setiap klaster akan dievaluasi kualitasnya menggunakan koefisien siluet untuk memilih yang terbaik. Hasil kajian tersebut diharapkan dapat mengungkap sejauh mana penyebaran virus Covid-19 di setiap kabupaten/kota di Pulau Jawa, serta cluster dengan skor Silhouette Coefficient tertinggi. Untuk hasil pengujian menggunakan Silhouette Coefficient, metode K-Means K=3 menghasilkan 0,825, K=4 menghasilkan 0,873, dan K=5 menghasilkan 0,862; untuk metode K-Means++, k=3 menghasilkan 0,822, K=4 menghasilkan 0,865, dan K = 5 menghasilkan 0,882. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means++ lebih unggul dalam memberikan informasi sejauh mana penyebaran virus Covid-19, dan uji Silhouette Coefficient digunakan untuk menentukan kualitas cluster yang optimal

Model Deteksi Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Transfer Learning DenseNet201

Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia merupakan peristiwa yang sering terjadi dan menimbulkan kerugian yang signifikan dalam bidang kesehatan, ekologi, dan sosial. Faktor manusia dan alam berperan dalam memicu terjadinya kebakaran ini. Namun, penanganan kebakaran hutan dan lahan masih menghadapi kendala dalam memprediksi lokasi titik panas secara akurat, sehingga pengendalian yang optimal sulit dilakukan. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan sistem cerdas untuk mendeteksi kebakaran hutan dan lahan dengan lebih efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sebuah model yang mampu mendeteksi kebakaran hutan dan lahan dengan menggunakan pendekatan transfer learning, dengan memanfaatkan arsitektur DenseNet201 guna meningkatkan akurasi deteksi. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Fire Forest Dataset pada situs Kaggle. Proses ekstraksi fitur dilakukan menggunakan arsitektur DenseNet201, dan model yang dihasilkan diuji dengan menggunakan metode confusion matrix untuk mengklasifikasikan gambar menjadi dua kelas, yaitu kelas api dan non-api. Melalui pelatihan menggunakan arsitektur DenseNet201, diperoleh model yang efektif dalam mendeteksi kebakaran hutan dan lahan. Hasil pengujian dengan menggunakan data uji sebanyak 380 data menunjukkan tingkat akurasi sebesar 99% dalam mengenali gambar kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan teknologi deteksi kebakaran hutan dan lahan. Penggunaan pendekatan transfer learning dengan arsitektur DenseNet201 memiliki potensi untuk meningkatkan akurasi deteksi kebakaran yang lebih baik. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan landasan bagi pengembangan sistem cerdas yang lebih canggih dan efektif dalam mengatasi masalah kebakaran hutan dan lahan, serta melindungi lingkungan dan kesehatan masyarakat di Indonesia

Prediction of Covid-19 Daily Case in Indonesia Using Long Short Term Memory Method

The impact of this pandemic affects various sectors in Indonesia, especially in the economic sector, due to the large-scale social restrictions policy to suppress this case's growth. The details of the growth of Covid-19 in Indonesia are still fluctuating and cannot be fully understood. Recently it has been developed by researchers related to the prediction of Covid-19 cases in various countries. One of them is using a machine learning technique approach to predict cases of daily increase Covid-19. However, the use of machine learning techniques results in the MSE error value in the thousands. This high number indicates that the prediction data using the model is still a high error rate compared to the actual data. In this study, we propose a deep learning approach using the Long Short Term Memory (LSTM) method to build a prediction model for the daily increase cases of Covid-19. This study's LSTM model architecture uses the LSTM layer, Dropout layer, Dense, and Linear Activation Function. Based on various hyperparameter experiments, using the number of neurons 10, batch size 32, and epochs 50, the MSE values were 0.0308, RMSE 0.1758, and MAE 0.13. These results prove that the deep learning approach produces a smaller error value than machine learning techniques, even closer to zero

TEKNIK SMOTE DAN GINI SCORE DALAM KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA

Breast cancer is a malignancy in breast tissue that can originate from the epithelium of the ducts and lobules. WHO says 30% - 50% of cancer cases can be prevented. Breast cancer prevention can be done utilizing screening or early diagnosis. The purpose of the initial diagnosis is that if a lump appears, predictions can be made whether it is classified as malignant or benign. Breast cancer prediction can be done using a dataset containing cancer-related parameters. However, sometimes the dataset used also has problems such as the amount of data is not balanced and the use of irrelevant features. This study aims to improve breast cancer prediction results by balancing the number of data classes and using the rank feature. The method used is SMOTE for imbalanced data and Gini score for rank features. The classification model used is random forest and naïve Bayes. The results obtained by the random forest classification model are superior to Naïve Bayes

Model Deteksi Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Transfer Learning DenseNet201

Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia merupakan peristiwa yang sering terjadi dan menimbulkan kerugian yang signifikan dalam bidang kesehatan, ekologi, dan sosial. Faktor manusia dan alam berperan dalam memicu terjadinya kebakaran ini. Namun, penanganan kebakaran hutan dan lahan masih menghadapi kendala dalam memprediksi lokasi titik panas secara akurat, sehingga pengendalian yang optimal sulit dilakukan. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan sistem cerdas untuk mendeteksi kebakaran hutan dan lahan dengan lebih efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sebuah model yang mampu mendeteksi kebakaran hutan dan lahan dengan menggunakan pendekatan transfer learning, dengan memanfaatkan arsitektur DenseNet201 guna meningkatkan akurasi deteksi. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Fire Forest Dataset pada situs Kaggle. Proses ekstraksi fitur dilakukan menggunakan arsitektur DenseNet201, dan model yang dihasilkan diuji dengan menggunakan metode confusion matrix untuk mengklasifikasikan gambar menjadi dua kelas, yaitu kelas api dan non-api. Melalui pelatihan menggunakan arsitektur DenseNet201, diperoleh model yang efektif dalam mendeteksi kebakaran hutan dan lahan. Hasil pengujian dengan menggunakan data uji sebanyak 380 data menunjukkan tingkat akurasi sebesar 99% dalam mengenali gambar kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan teknologi deteksi kebakaran hutan dan lahan. Penggunaan pendekatan transfer learning dengan arsitektur DenseNet201 memiliki potensi untuk meningkatkan akurasi deteksi kebakaran yang lebih baik. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan landasan bagi pengembangan sistem cerdas yang lebih canggih dan efektif dalam mengatasi masalah kebakaran hutan dan lahan, serta melindungi lingkungan dan kesehatan masyarakat di Indonesia

DIAGNOSIS SYSTEM IN CHICKEN DISEASE USING FORWARD CHAINING METHOD

Chickens are animals that are mostly kept by the community both on a large and small scale traditionally. Because the population is large, the disease is also more complex, from mild disease to diseases that can be transmitted to humans so that it can cause death such as bird flu. Diseases in chickens such as Newcastle Disease (ND), Infectious Bronchitis (IB), Gumboro Disease and Flu. Problems about chicken disease faced requires a system to help in diagnosing diseases in chickens. Expert system is a system in which a variety of knowledge comes from an expert so that users can consult. Forward Chaining method is a method of searching or forward-looking where tracking begins with information that da and combine rules to produce an expected conclusion or goal. The study used 9 disease data, 34 symptom data and 20 cases of chicken disease. The results of the accuracy test get a value of 90%. The purpose of this study is: diagnosing chicken disease as a first step to applying artificial intelligence in the medical world, designing and applying systems. Based on the data, it can be concluded that the protythepe expert system by implementing the Forward Chaining Method can help farmers and chicken owners in diagnosing chicken diseases

Real-time currency recognition on video using AKAZE algorithm

Currency recognition is one of the essential things since everyone in any country must know money. Therefore, computer vision has been developed to recognize currency. One of the currency recognition uses the SIFT algorithm. The recognition results are very accurate, but the processing takes a considerable amount of time, making it impossible to run for real-time data such as video. AKAZE algorithm has been developed for real-time data processing because of its fast computation time to process video data frames. This study proposes the faster real-time currency recognition system on video using the AKAZE algorithm. The purpose of this study is to compare the SIFT and AKAZE algorithms related to a real-time video data processing to determine the value of F1 and its speed. Based on the experimental results, the AKAZE algorithm is resulting F1 value of 0.97, and the processing speed on each video frame is 0.251 seconds. Then at the same video resolution, the SIFT algorithm results in an F1 value of 0.65 and a speed of 0.305 seconds to process one frame. These results show that the AKAZE algorithm is faster and more accurate in processing video data

Implementasi Website Rahayu River Tubing sebagai Media Promosi dan Reservasi bagi Wisatawan

Community service aims to implement website-based information technology as a media for promoting Rahayu River Tubing tourism and its reservation. The attractions offered are Tubing, Pangasinan Waterfall, Pengkol Hill, and Pedestal View. Before this website, promotions were only carried out on social media, and reservations were still manual by contacting the manager directly. This community service method is by identifying problems, developing the Rahayu River Tubing website at the address http://rahayurivertubing.com, and evaluating activities. This activity was attended by 15 participants from the manager and tour guide held at the Rahayu River Tubing basecamp. At the end of the activity, feedback is given to evaluate this community service activity. There are five statements on the questionnaire with an average result of 99%. These results indicate that community service partners are delighted with the socialization and training on the use of the Rahayu River Tubing tourism website