Virtual Reality Museum Sunan Drajat Lamongan Berbasis Rulebased System untuk Pembelajaran Sejarah

Perkembangan peradaban suatu bangsa dapat dilihat melalui museum yang dimilikinya. Dalam hal upaya untuk mencerdaskan masyarakat, museum diwajibkan selalu kreatif dalam menarik minat pengunjung, sehingga tujuan pendirian museum tetap terlaksana. Antusias masyarakat dalam menjelajahi museum saat ini semakin menurun, sehingga museum perlu melakukan inovasi agar tetap mampu menarik minat masyarakat untuk berkunjung. Pada penelitian ini berhasil dibuat aplikasi Virtual Reality Museum Sunan Drajat berbasis Android dalam memudahkan seseorang untuk belajar sejarah yang mampu membawa pengguna ke dalam dunia maya dengan merasakan sensasi nyata mengunjungi museum, dengan menerapkan metode Rule-Based System sebagai desain skenario sistem dalam penjelajahan museum. Diharapkan setelah menggunakan aplikasi ini, museum dapat menarik perhatian masyarakat sehingga kembali tertarik untuk mempelajari sejarah bangsanya. Dari hasil pengujian aplikasi diketahui bahwa 95.8% responden sangat setuju bahwa aplikasi ini dapat dijadikan sebagai pembelajaran sejarah. Berdasarkan hasil uji keefektifan aplikasi rata-rata nilai Report Score yang diperoleh pada menu evaluation yaitu 92% yang berarti aplikasi Virtual Reality Museum Sunan Drajat sangat efektif digunakan sebagai pembelajaran sejarah.   Abstract  Historical journey of the nation's civilization can be seen through their museum. In terms of efforts to educate the public, the museum is always required to be creative in attracting visitors so that the purpose of establishment of the museum is still carried out. The enthusiasm of people in exploring the museum is now declining so that the museum need to innovate in order to remain able to attract the public interest to visit. In this research, the application of Virtual Reality Museum Sunan Drajat based on Android in facilitating someone to learn history that can bring users into the virtual world by feeling the real sensation of visiting the museum, by applying Rule-Based System method as a system scenario design in museum exploration. It is hoped that after using this application, it can attract the public's attention so that it is interested to learn about the history of the nation. From the results of application testing known that 95.8% of respondents strongly agree that this application can be used as a learning history. Based on the results of test effectiveness of the average application score Report Score obtained on the evaluation menu is 92% which means the application Virtual Reality Museum Sunan Drajat very effectively used as a learning history

Implementasi Metode Euclidean Distance untuk Rekomendasi Ukuran Pakaian pada Aplikasi Ruang Ganti Virtual

Perkembangan jual beli garmen secara online, dihadapkan pada kenyataan adanya 70% pengembalian produk oleh pembeli, akibat ketidaksesuaian antara harapan dan kenyataan model serta ukuran garmen. Kehadiran virtual fitting room secara online, diharapkan mampu mengurangi adanya pengembalian produk, memberikan pengaruh positif terhadap keistimewaan suatu produk, keinginan untuk membeli dan kepastian membeli secara online. Virtual Fitting Room ini bisa diimplementasikan pada toko online ataupun toko baju seperti biasa. Tahapan penelitian meliputi : penerapan teknologi kinect untuk mendapatkan data skeleton dari calon pembeli yang digunakan sebagai dasar untuk memberikan rekomendasi ukuran pakaian, selanjutnya perhitungan euclidean distance digunakan untuk menghitung ukuran punggung calon pembeli dan terakhir penerapan teknologi augmented reality untuk menampilkan pakaian virtual 3 dimensi yang melekat tepat di badan calon pembeli. Sistem rekomendasi ini mampu menampilkan calon pembeli dengan menggunakan baju virtual 3 dimensi yang sesuai dengan ukuran rekomendasi dari sistem (S,M,L, atau XL). Sistem ini juga memberikan fitur bagi calon pembeli untuk mencoba model pakaian lainnya. Sistem dapat memperlihatkan baju virtual 3 dimensi yang tetap melekat pada badan calon pembeli, ketika melakukan rotasi ke kanan 900, ke kiri 900, balik kanan 1800 dan balik kiri 1800. Hasil uji coba sistem rekomendasi ukuran pakaian ini akan berjalan secara optimal jika pengaturan ketinggian kinect sebesar 55 cm dari tanah. Untuk ketinggian kinect 55cm, 65cm dan 75 cm dari tanah, sistem ini mampu menyajikan kesesuaian rekomendasi ukuran dibandingkan dengan ukuran asli dari calon pembeli sebesar 70%.   Abstract The development of online garment sale, faced with the fact that there is 70% return of product by the buyer, due to a mismatch between expectation and reality of model and garment size. The presence of virtual fitting room in the online store is expected to reduce the return of products, give a positive influence on the privilege of a product, the desire to buy and certainty to buy online. Virtual Fitting Room can be implemented in the online store or clothing store as usual. The research stages include the application of Kinect technology to obtain skeleton data from prospective buyers used as a basis for providing system recommendations, then euclidean distance calculation is used to calculate the size back potential buyers, and lastly application of augmented reality technology to display the right three-dimensional virtual clothing in potential buyer body. This recommendation system can present potential buyers by using 3-dimensional virtual shirts attached to their bodies by the recommended size of the system (S, M, L, or XL). This system also provides features for potential buyers to try other clothing models. The system can show a 3-dimensional virtual shirt that remains attached to the body of potential buyers, while rotating right 900, left 900, right turn 1800 and left turn 1800. The test results of this clothing size recommendation system will run optimally if the Kinect height setting of 55 cm from the ground. For the Kinect height of 55cm, 65cm and 75cm from the ground, the system can present the recommended size with the original size of the potential buyer of 70%

Performance Analysis of Color Cascading Framework on Two Different Classifiers in Malaria Detection

Malaria, as a dangerous disease globally, can be reduced its number of victims by finding a method of infection detection that is fast and reliable. Computer-based detection methods make it easier to identify the presence of plasmodium in blood smear images. This kind of methods is suitable for use in locations far from the availability of health experts. This study explores the use of two methods of machine learning on Cascading Color Framework, ie Backpropagation Neural Network and Support Vector Machine. Both methods were used as classifier in detecting malaria infection. From the experimental results it was found that Cascading Color Framework improved the classifier performance for both in Support Vector Machine and Backpropagation Neural Network

Brain Tumor Classification in MRI Images Using En-CNN

Brain tumors are among the most common diseases of the central nervous system and are harmful. Early diagnosis is essential for patient proper treatment. Radiologists need an automated system to identify brain tumor images successfully. The identification process is often a tedious and error-prone task. Furthermore, brain tumor binary classification is often characterized by malignant and benign because it involves multi-sequence MRI (T1, T2, T1CE, and FLAIR), making radiologist's work quite challenging. Recently, several classification methods based on deep learning are being used to classify brain tumors. Each model's performance is highly dependent on the CNN architecture used. Due to the complexity of the existing CNN architecture, hyperparameter tuning becomes a problem in its application. We propose a CNN method called en-CNN to overcome this problem. This method is based on VGG-16 that consists of seven convolutional networks, four ReLU, and four max-pooling. The proposed method is used to facilitate the hyperparameter tuning. We also proposed a new approach in which the classification of brain tumors is done directly without priorly doing the segmentation process. The new approach consists of the following stages: preprocessing, image augmentation, and applying the en-CNN method. Our new approach is also doing the classification using four MRI sequences of T1, T1CE, T2, and FLAIR. The proposed method delivers accuracy on the MRI multi-sequence BraTS 2018 dataset with an accuracy of 95.5% for T1, 95.5% for T1CE, 94% for T2, and 97% for FLAIR with mini-batch size 128 and epoch 200 using ADAM optimizer. The accuracy was 4% higher than previous research in the same dataset

Peningkatan Ekonomi Komunitas Tukang Becak melalui Konversi Energi BBM-BBG

Kondisi ekonomi indonesia yang belum menunjukkan pertumbuhan yang menggembirakan dengan tren menurun, menjadikan pembenar semakin banyaknya kegiatan ekonomi masyarakat yang cenderung beralih pada sektor informal, yaitu sektor pekerjaan yang di dalamnya tidak menuntut tingkat keterampilan dan pendidikan yang tinggi. Dengan banyaknya industri gulung tikar menambah kasus terjadinya pemutusan hubungan kerja. Hal ini menjadi pemicu bertambahnya jumlah angka penggangguran baru, yang berpotensi menimbulkan permasalahan-permasalahan sosial pada masyarakat. Oleh karena itu, salah satu sektor yang penting mendapatkan perhatian pemerintah adalah sektor tenaga kerja informal. Walaupun sektor ini hampir tidak tercatat dalam statistik ekonomi resmi suatu negara, namun aktivitas sektor informal memainkan peran penting sebagai sumber kehidupan sebagian besar penduduk di wilayah yang sedang berkembang. Kehadiran becak motor menjadi salah satu solusi ditengah banyaknya permasalahan transportasi masyarakat dan dinamika ekonomi masyarakat bawah. Becak motor memiliki kelebihan dibanding becak tak bermesin (manual), selain lebih efektif karena mampu melakukan manuver dijalan-jalan alternatif yang menanjak, juga lebih efisien waktu sehingga energi yang dibutuhkan tukang becak tidak habis terkuras sehingga masih mampu melakukan aktifitas keekonomian lainnya. Pemanfaatan dan penerapan teknologi sebagai bagian dari gerakan bersama dalam upaya penghematan energi serta dalam mendukung kebijakan pemerintah dalam hal konversi Bahan Bakar Minyak (BBM) ke Bahan Bakar Gas (BBG) dalam bidang transportasi, maka kegiatan ini dilakukan. Program kegiatan ini berusaha mengalihkan penggunaan BBM ke BBG oleh masayarakat bawah dalam hal ini Paguyuban Tukang Becak Motor sebagai upaya Indonesia mengurangi ketergantungan pada BBM, terutama di sektor transportasi. Program Pengabdian Masyarakat ini merupakan hasil diskusi dan permintaan dari warga untuk mengurangi pengeluaran mereka ketika beraktifitas menggunakan BBM untuk mesin motornya. Program kerja yang dilakukan berfokus pada pengaplikasian alat konversi BBM ke BBG pada mesin Becak motor. Program Pengabdian Masyarakat ini telah berhasil melatih calon agent of change dari perwakilan anggota paguyuban tukang becak motor untuk menjadi teknisi dan penyebar informasi keunggulan konversi BBM-BBG.  Dari keseluruhan kegiatan menunjukkan mitra Pengabdian Masyarakat memiliki semangat yang kuat untuk meningkatkan keahlian mereka dalam usaha meningkatkan taraf ekonomi merek

PENGENALAN ABJAD SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI) BERBASIS KAMERA DEPTH

Interaksi dalam kehidupan sehari-hari umumnya menggunakan bahasa verbal. Penyandang disabilitas tidak dapat menggunakan bahasa verbal, tetapi mereka menggunakan bahasa isyarat yang sulit untuk dimengerti. Sehingga, mereka membutuhkan seorang translator, namun dilain sisi translator tidak dapat memberi mereka privasi. Pada penelitian ini sistem pengenalan isyarat alfabet SIBI dilakukan dengan memanfaatkan kamera depth dari Microsoft kinect. Kinect merupakan sebuah teknologi baru yang dapat memindai gerakan manusia dan suara. Pemanfaatan kinect bertujuan untuk melakukan pengenalan bahasa isyarat secara real-time. Kamera depth menghasilkan citra 3D yang dapat digunakan dalam ruangan gelap dan memungkinkan proses deteksi lebih akurat. Dalam penelitian ini dilakukan segmentasi citra berdasarkan jarak antara obyek dan latar belakang dan hanya menangkap bagian tangan. Binerisasi adalah proses selanjutnya dengan otsu thresholding. Selanjutnya cropping untuk mengambil obyek diperlukan dan resize agar mempermudah dan mempercepat proses selanjutnya. Terakhir, proses pengenalan menggunakan metode euclidean distance berdasarkan nilai jarak terkecil antara template dan obyek. Pengujian template menghasilkan akurasi sebesar 96.538462%. Pengujian real-time menghasilkan akurasi yang baik jika tangan pengguna ditangkap kamera dengan hasil sama seperti template.Interaksi dalam kehidupan sehari-hari umumnya menggunakan bahasa verbal. Penyandang disabilitas tidak dapat menggunakan bahasa verbal, tetapi mereka menggunakan bahasa isyarat yang sulit untuk dimengerti. Sehingga, mereka membutuhkan seorang translator, namun dilain sisi translator tidak dapat memberi mereka privasi. Pada penelitian ini sistem pengenalan isyarat alfabet SIBI dilakukan dengan memanfaatkan kamera depth dari Microsoft kinect. Kinect merupakan sebuah teknologi baru yang dapat memindai gerakan manusia dan suara. Pemanfaatan kinect bertujuan untuk melakukan pengenalan bahasa isyarat secara real-time. Kamera depth menghasilkan citra 3D yang dapat digunakan dalam ruangan gelap dan memungkinkan proses deteksi lebih akurat. Dalam penelitian ini dilakukan segmentasi citra berdasarkan jarak antara obyek dan latar belakang dan hanya menangkap bagian tangan. Binerisasi adalah proses selanjutnya dengan otsu thresholding. Selanjutnya cropping untuk mengambil obyek diperlukan dan resize agar mempermudah dan mempercepat proses selanjutnya. Terakhir, proses pengenalan menggunakan metode euclidean distance berdasarkan nilai jarak terkecil antara template dan obyek. Pengujian template menghasilkan akurasi sebesar 96.538462%. Pengujian real-time menghasilkan akurasi yang baik jika tangan pengguna ditangkap kamera dengan hasil sama seperti template

Automatic Segmentation on Glioblastoma Brain Tumor Magnetic Resonance Imaging Using Modified U-Net

Glioblastoma is listed as a malignant brain tumor. Due to its heterogeneous composition in one area of the tumor, the area of tumor is difficult to segment from healthy tissue. On the other side,  the segmentation of brain tumor MRI imaging is also erroneous and takes time because of the large MRI image data. An automated segmentation approach based on fully convolutional architecture was developed to overcome the problem. One of fully convolutional network that used is U-Net framework. U-Net architecture is evaluated base on the number of epochs and drop-out values to achieve the most suitable architecture for the automatic segmentation of glioblastoma brain tumors. Through experimental findings, the most fitting architectural model is mU-Net architecture with an epoch number of 90 and a drop out layer value of 0.5. The results of the segmentation performance are shown by a dice value of 0.909 which is greater than that of the previous research