Media Informasi Kesehatan Bagi Masyarakat Menengah Berbasis SMS Gateway

Media informasi kesehatan masyarakat ini merupakan sistem pengolahan data dan informasi kesehatan di semua tingkat pemerintahan secara sistematis dan terpadu untuk mendukung manajemen kesehatan dalam rangka peningkatan pelayanan kesehatan kepada masyarakat. Media informasi ini terdiri dari data, manusia dan proses serta kombinasi perangkat keras, perangkat lunak dan teknologi informasi. Penggunaan media informasi ini terdiri dari 3 tahap yaitu pemasukan data, pemrosesan dan pengeluaran informasi. Media informasi kesehatan ini menggunakan metode semi-blocking atau harus sesuai dengan kata kunci yang ada pada database. Berdasarkan hasil perancangan disediakan 3 jenis informasi yaitu: gejala, pencegahan, dan pengobatan dari suatu penyakit yang umum dan berpotensi mengganggu kesehatan masyarakat. Jenis penyakit yang bisa dikenali oleh sistem mampu mencapai hingga 1000 jenis, sehingga akan membantu masyarakat mendapatkan informasi untuk mendukung keputusan tindakan yang akan dilakukan saat darurat secara cepat, kapan saja dan dimana saja sedangkan waktu respon rata-rata SMS sekitarnya 6 detik tergantung kualitas sinyal dan trafic data dari suatu provider oleh pengguna

MEDIA INFORMASI KESEHATAN BAGI MASYARAKAT MENENGAH BERBASIS SMS GATEWAY

Media informasi kesehatan masyarakat ini merupakan sistem pengolahan data dan informasi kesehatan di semua tingkat pemerintahan secara sistematis dan terpadu untuk mendukung manajemen kesehatan dalam rangka peningkatan pelayanan kesehatan kepada masyarakat. Media informasi ini terdiri dari data, manusia dan proses serta kombinasi perangkat keras, perangkat lunak dan teknologi informasi. Penggunaan media informasi ini terdiri dari 3 tahap yaitu pemasukan data, pemrosesan dan pengeluaran informasi. Media informasi kesehatan ini menggunakan metode semi-blocking atau harus sesuai dengan kata kunci yang ada pada database. Berdasarkan hasil perancangan disediakan 3 jenis informasi yaitu: gejala, pencegahan, dan pengobatan dari suatu penyakit yang umum dan berpotensi mengganggu kesehatan masyarakat. Jenis penyakit yang bisa dikenali oleh sistem mampu mencapai hingga 1000 jenis, sehingga akan membantu masyarakat mendapatkan informasi untuk mendukung keputusan tindakan yang akan dilakukan saat darurat secara cepat, kapan saja dan dimana saja sedangkan waktu respon rata-rata SMS sekitarnya 6 detik tergantung kualitas sinyal dan trafic data dari suatu provider oleh pengguna. Kata kunci: Sistem Informasi; Kesehatan; Short Message Servic

Verifikasi Citra Tanda Tangan Berbasis Perceptron

A signature has become an important human attribute, which can represent personal information. Human signatures are widely used to authorize documents, both paper-based as well as electronic-based ones. However, such authorization still poses various privacy issues, such as signature duplication and forgeries. These may not be easy to be addressed, particularly when involving many documents. Hence, advanced procedures are required to verify the signature authenticity. In this paper, we propose a new method for automatic signature verification based on the digitalized signature images. The method comprises successive image processing techniques, such as cropping, resizing, gray-scaling and thresholding. The binary images as the results of thresholding serve as the features of the signatures and are used to train a single layer Perceptron neural network. The experiment in this paper uses 42 digitalized signatures images, collected from two subjects. The obtained images are divided into the training and testing sets, in which the training and testing sets comprise 14 and 28 images, respectively. In the experiment, the proposed method produces the average training and testing accuracies of 100% and 98.85%, respectively. These indicate that the proposed method is reliable for practical applications

EFFECTIVE BREAST CANCER DETECTION USING NOVEL DEEP LEARNING ALGORITHM

Ultrasound is one of the most common screening tools for breast cancer detection. However, the lack of qualified radiologists causes the diagnosis process to become a challenging task. Deep learning's promising achievement in various computer vision problems inspires us to apply the technology to medical image recognition problems. We propose a detection model based on the Rapid-CNN to detect breast cancer quickly and accurately. We conduct this experiment by collecting breast cancer datasets, pre-processing, training models, and evaluating the model performance. This model can detect breast cancer with bounding boxes based on the experiment result. In this model, it is possible to detect the bounding box that is more than what it should be, so we applied NMS  to eliminate the prediction of the bounding box that is less precise to increase accuracy

DETEKSI MANUSIA OTOMATIS PADA GAMBAR CCTV RUANG TERTUTUP SEBAGAI UPAYA PENEGAKAN SOCIAL DISTANCING DI MASA COVID-19

Penelitian ini dilakukan untuk merancang suatu sistem yang mampu melakukan deteksi manusia pada suatu ruangan melalui gambar CCTV secara otomatis. Deteksi tersebut nantinya dapat dijadikan alat penghitung jumlah manusia pada suatu ruangan untuk dilakukan pada era pandemi COVID-19. Hal ini dikarenakan pembatasan jumlah manusia pada suatu ruangan demi menegakkan social distancing merupakan hal yang sangat penting untuk dilakukan demi mencegah penyebaran COVID-19. Sistem  dirancang melalui beberapa tahap, antara lain tahap akusisi data gambar CCTV, pengolahan gambar CCTV, implementasi dan algoritma pendeteksi.Jumlah data gambar CCTV yang akan digunakan adalah sebanyak 2000 sampel. Situs ini menyediakan gambar CCTV yang memuat kerumunan manusia di pusat perbelanjaan. Data yang diperoleh menjadi masukan dari algoritma pendeteksi objek manusia berbasis deep learnig YOLOv3 untuk mendapatkan keluaran berupa hasil deteksi. Berdasarkan hasilnya, sistem dapat dikatakan telah bekerja dengan baik dan memiliki kesempatan untuk diterapkan pada aplikasi yang sebenarnya

Simulasi Alat Elektrostimulator Akupuntur Berbasis Mikrokontroler Atmega16

Elektrostimulator combined in acupunture therapy to provide the stimulation of electric energy at the point of the meridians of the body. Granting the power to create a balance of energy (chi) in the body. In administering the energy must pay attention to the voltage waveform, intensity, frequency and timing of stimuli. The purpose of this research is to change the system tools from analog into digital by changing the settings of the timer and frequency using the keypad that is controlled using the Microcontroller ATMega16. Specifications of the simulation tool elektrostimulator acupunture designed include the frequency setting of 5-100Hz, setting the intensity of a voltage 0 timer setting until 25Vac 60 minutes and has a spike waveform mode continou and electrodes used floating types. The test result show that simulated acupunture elektrostimulator tool result obtained in accordance with the compliance with the specifications but there is little the percentage error of frequency deviation i.e. 0.47% deviation of the timer of 0.29%, intensity of the voltage deviation of 0.073 % and waveform was nearing the same against his theory

Identifying Types of Waste as Efforts in Plastic Waste Management Based on Deep Learning

Purpose: This research aims at designing a computer algorithm for automatic waste sorting.Design/methodology/apprach: This research is quantitative and uses secondary data, specifically images of various types of waste. The images will be classified into organic and inorganic waste types with the assistance of a deep learning model. In this research, we propose the EfficientNet method for Waste Type Identification as an Effort in Plastic Waste Management. Experiments were conducted on a secondary dataset from Kaggle.com, which involved classifying various types of waste into 'Plastic' and 'Non-Plastic' categories, showing the effectiveness of the proposed method.Findings/result: The measurement is performed to compute the accuracy of the designed deep learning model in classifying waste images into the appropriate waste types. Based on the research results, our system achieved the highest accuracy of 97% during testing.Originality/value/state of the art: The designed method can perform fast and automatic waste sorting, which is useful in reducing the increasing amount of waste accumulating each year.