IDENTIFIKASI IRIS MENGGUNAKAN IMPROVED LEVENBERG-MARQUARDT

Sistem biometrika adalah suatu sistem pengenalan diri menggunakan bagian tubuh atau perilaku manusia seperti sidik jari, telapak tangan, telinga, retina, iris mata, wajah, suhu tubuh, tanda tangan, dll. Iris mata merupakan salah satu biometrika yang sangat stabil, handal, akurat dan merupakan metode autentikasi biometrika tercepat  oleh karena itu merupakan suatu topik penelitian yang sangat diminati oleh banyak peneliti. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu metode yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi secara otomatis seseorang berdasarkan citra iris mata miliknya menggunakan jaringan syaraf tiruan levenberg-marquardt. Penelitian ini menggunakan metode deteksi tepi cany dan circular hough transform untuk segmentasi wilayah iris yang terletak diantara pupil dan sclera serta metode ekstraksi ciri gray level cooccurence matrix (GLCM) yang digunakan untuk ekstraksi ciri. Ciri-ciri tersebut adalah maximum probability, correlation, contrast, energy, homogeneity, dan entropy. Ciri-ciri tersebut kemudian dilatih menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan aturan pembelajaran levenberg–marquardt algorithm untuk mengidentifikasi seseorang berdasarkan citra irisnya. Penelitian ini menggunakan 150 data citra iris yang masing-masing terbagi atas 100 data citra iris untuk pelatihan dan 50 data citra iris  untuk pengujian. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan diperoleh correct recognition rate (CRR) sebesar 99.98%  yang menunjukkan bahwa metode ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi secara otomatis seseorang berdasarkan citra iris mata miliknya

ESTIMASI BIAYA PERANGKAT LUNAK MENGGUNAKAN IMPROVED BACKPROPAGATION

Estimasi biaya perangkat lunak merupakan bagian tak terpisahkan dari pengembangan perangkat lunak. Mengabaikan atau salah memprediksi biaya pengembangan perangkat lunak dapat menyebabkan rendahnya kualitas perangkat lunak yang dihasilkan. Untuk mengantisipasi terjadinya kesalahan prediksi biaya perangkat lunak maka dikembangkanlah suatu metode untuk menghitung atau memprediksi biaya perangkat lunak menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan improved backpropagation. Penelitian ini menggunakan data dari proyek NASA yang dikerjakan antara tahun 1980 dan 1990. Model yang dikembangkan ini dievaluasi menggunakan RMSSE. Penelitian ini menghasilkan RMSSE sebesar 3.72 % yang berarti bahwa model yang dikembangkan ini cukup handal untuk digunakan sebagai metode dalam estimasi biaya perangkat lunak

Klasifikasi Fase Retinopati Diabetes Menggunakan Backpropagation Neural Network

AbstrakRetinopati diabetes (DR) merupakan salah satu komplikasi pada retina yang disebabkan oleh penyakit diabetes. Tingkat keparahan DR dibagi atas empat kelas yakni: normal, non-proliferative diabetic retinopathy (NPDR), proliferative diabetic retinopathy (PDR), dan macular edema (ME). Penelitian ini bertujuan mengembangkan suatu metode yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap fase DR. Data yang digunakan sebanyak 97 citra yang fitur – fiturnya  diekstrak menggunakan gray level cooccurence matrix (GLCM). Fitur ciri tersebut adalah maximum probability, correlation, contrast, energy, homogeneity, dan entropy. Fitur – fitur ini dilatih menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk dilakukan klasifikasi. Kinerja  yang dihasilkan dari pendekatan ini adalah sensitivity 100%, specificity 100% dan accuracy  97.73%  Kata kunci— fase retinopati diabetes, GLCM, backpropagation neural network  Abstract Diabetic retinopathy (DR) is one of the complications on retina caused by diabetes. The aim of this studyis to develop a system that can be used for automatic mass screenings of diabetic retinopathy. Four classes are identified: normal retina, non-proliferative diabetic retinopathy (NPDR), proliferative diabetic retinopathy (PDR), and macular edema (ME). Ninenty-seven retinal fundus images in used in this study. Six different texture features such as maximum probability, correlation, contrast, energy, homogeneity, and entropy were extracted from the digital fundus images using gray level cooccurence matrix (GLCM). These features were fed into a backpropagation neural network classifier for automatic classification. The  proposed approach is able to classify with sensitivity 100%, specificity 100% and accuracy  97.73%  Keywords— diabetic retinopathy stages, GLCM,  backpropagation neural networ

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI UNIT PELAKSANA TEKNIS DAERAH (UPTD) LATIHAN KERJA PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR

Unit Pelaksana Teknis Daerah (UPTD) Latihan Kerja Provinsi Nusa Tenggara Timur memiliki tiga tahap dalam menyelenggarakan kegiatan yaitu, pelatihan, sertifikasi dan penempatan. Selama ini Unit Pelaksana Teknis Daerah (UPTD) Latihan Kerja Provinsi Nusa Tenggara Timur telah menyelenggarakan pelatihan dan telah menghasilkan banyak lulusan bahkan ribuan lulusan yang telah menerima sertifikat, namun pengelolaan data masih dilakukan secara manual berupa tumpukan kertas dari pengumpulan data calon peserta pelatihan yang mendaftar, dan juga data peserta aktif yang telah mengikuti kegiatan, sehingga menyebabkan kurang maksimalnya kinerja pengolahan data dari kegiatan yang di laksanakan. Untuk meminimalkan kesulitan dari masalah dalam pengolahan data peserta pelatihan, maka penulis tertarik untuk mengambil judul “Rancang Bangun Sistem Informasi Pada Unit Pelaksana Teknis Daerah (UPTD) Latihan Kerja Provinsi Nusa Tenggara Timur Berbasis Web”.Pengembangan sistem yang dilakukan dengan dua tahapan yaitu, tahap metodelogi pengumpulan data yang terdiri dari Interview, studi lapangan, studi literature dan tahap yang akan dilakukan selanjutnya adalah pengembangan perangkat lunak dengan metode waterfall yang meliputi tahapan Requirement (Analisis Kebutuhan), Design System (Desain Sistem), Coding dan Testing (Penulis kode program/implemention), Intergration dan Testing (Penerapan/Pengujian Program ), Operation dan Maintenance (Pemeliharaan). Sistem informasi dibuat dengan menggunakan PHP laravel sebagai bahasa script, MySQL sebagai database, Flowchart dan Konteks diagram sebagai desain sistem dan ERD sebagai pemodelan struktur data. Dengan adanya sistem informasi pada balai latihan kerja, diharapkan dapat mempercepat proses pengelolaan data sehingga dapat menghemat waktu serta dapat meningkatkan mutu pelayanan yang lebih baik.&nbsp

Klasifikasi Fase Retinopati Diabetes Menggunakan Backpropagation Neural Network

AbstrakRetinopati diabetes (DR) merupakan salah satu komplikasi pada retina yang disebabkan oleh penyakit diabetes. Tingkat keparahan DR dibagi atas empat kelas yakni: normal, non-proliferative diabetic retinopathy (NPDR), proliferative diabetic retinopathy (PDR), dan macular edema (ME). Penelitian ini bertujuan mengembangkan suatu metode yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap fase DR. Data yang digunakan sebanyak 97 citra yang fitur – fiturnya  diekstrak menggunakan gray level cooccurence matrix (GLCM). Fitur ciri tersebut adalah maximum probability, correlation, contrast, energy, homogeneity, dan entropy. Fitur – fitur ini dilatih menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk dilakukan klasifikasi. Kinerja  yang dihasilkan dari pendekatan ini adalah sensitivity 100%, specificity 100% dan accuracy  97.73% Kata kunci—  fase retinopati diabetes, GLCM, backpropagation neural network Abstract Diabetic retinopathy (DR) is one of the complications on retina caused by diabetes. The aim of this studyis to develop a system that can be used for automatic mass screenings of diabetic retinopathy. Four classes are identified: normal retina, non-proliferative diabetic retinopathy (NPDR), proliferative diabetic retinopathy (PDR), and macular edema (ME). Ninenty-seven retinal fundus images in used in this study. Six different texture features such as maximum probability, correlation, contrast, energy, homogeneity, and entropy were extracted from the digital fundus images using gray level cooccurence matrix (GLCM). These features were fed into a backpropagation neural network classifier for automatic classification. The  proposed approach is able to classify with sensitivity 100%, specificity 100% and accuracy  97.73% Keywords—  diabetic retinopathy stages, GLCM,  backpropagation neural networ

IDENTIFIKASI FASE PENYAKIT RETINOPATI DIABETES MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER PERCEPTRON

Penyakit retinopati diabetes (DR) merupakan salah satu komplikasi pada retina yang disebabkan oleh penyakit diabetes. Tingkat keparahan DR dibagi atas empat kelas yakni: normal, non-proliferative diabetic retinopathy (NPDR), proliferative diabetic retinopathy (PDR), dan macular edema (ME). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu metode yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi fase retinopati diabetes. Dalam penelitian ini digunakan 97 data citra yang diekstrak menggunakan metode ekstraksi ciri gray level cooccurence matrix (GLCM). Fitur ciri tersebut adalah maximum probability, correlation, contrast, energy, homogeneity, dan entropy. Fitur – fitur ini dilatih menggunakan jaringan syaraf tiruan multi layer perceptron untuk dilakukan identifikasi. Akurasi yang dihasilkan dari pendekatan ini adalah 97.73%

IDENTIFIKASI FASE PENYAKIT RETINOPATI DIABETES MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER PERCEPTRON

Penyakit retinopati diabetes (DR) merupakan salah satu komplikasi pada retina yang disebabkan oleh penyakit diabetes. Tingkat keparahan DR dibagi atas empat kelas yakni: normal, non-proliferative diabetic retinopathy (NPDR), proliferative diabetic retinopathy (PDR), dan macular edema (ME). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu metode yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi fase retinopati diabetes. Dalam penelitian ini digunakan 97 data citra yang diekstrak menggunakan metode ekstraksi ciri gray level cooccurence matrix (GLCM). Fitur ciri tersebut adalah maximum probability, correlation, contrast, energy, homogeneity, dan entropy. Fitur – fitur ini dilatih menggunakan jaringan syaraf tiruan multi layer perceptron untuk dilakukan identifikasi. Akurasi yang dihasilkan dari pendekatan ini adalah 97.73%

CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL MENGGUNAKAN MOMENT INVARIANT, TEKSTUR DAN BACKPROPAGATION

Fitur suatu citra merupakan informasi penting dalam melakukan proses klasifikasi terhadap suatu obyek berupa citra digital. Suatu fitur yang baik dalah fitur yang mampu mendeskripsikan suatu citra secara unik sedemikian rupa sehingga suatu citra akan dengan mudah dibedakan atas citra yang lain. Pada penelitian ini dikembangkan sebuah Content Based Image Retrieval (CBIR) menggunakan kombinasi fitur berupa bentuk dan tekstur citra. Setelah melalui tahap preprosesing, bentuk citra dianalisis menggunakan metode Momen Invariant (MI) dan tekstur dianalisis menggunakan metode Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Pada tahap indexing, semua fitur – fitur tersebut di index menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation dan selanjutnya pada tahap retrieve menggunakan bobot hasil pelatihan jaringan syaraf tiruan backpropagation. Hasil dari penelitian ini adalah pendekatan ini mampu melakukan indexing dan retrieval dengan precision sebesar 75

ESTIMASI BIAYA PERANGKAT LUNAK MENGGUNAKAN IMPROVED BACKPROPAGATION

Estimasi biaya perangkat lunak merupakan bagian tak terpisahkan dari pengembangan perangkat lunak.Mengabaikan atau salah memprediksi biaya pengembangan perangkat lunak dapat menyebabkan rendahnya kualitas perangkat lunak yang dihasilkan. Untuk mengantisipasi terjadinya kesalahan prediksi biaya perangkat lunak maka dikembangkanlah suatu metode untuk menghitung atau memprediksi biaya perangkat lunak menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan improved backpropagation. Penelitian ini menggunakan data dari proyek NASA yang dikerjakan antara tahun 1980 dan 1990. Model yang dikembangkan ini dievaluasi menggunakan RMSSE. Penelitian ini menghasilkan RMSSE sebesar 3.72 % yang berarti bahwa model yang dikembangkan ini cukup handal untuk digunakan sebagai metode dalam estimasi biaya perangkat lunak

RANCANG BANGUN SISTEM STARTER SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN SMARTPHONE BERBASIS MIKROKONTROLLER

Meningkatnya penggunaan sepeda motor tidak terlepas dari tingkat kebutuhan, prestise, hobby maupun demografi sebuah daerah atau Negara. Indonesia merupakan salah satu negara  berkembang dengan jumlah peduduk yang cukup padat yaitu mencapai 5 terpadat dunia. Dengan jumlah penduduk yang padat maka diikuti pula jumlah pengguna kendaraan bermotor. Saat ini menurut data BPS pertahun 2016, bahwa pengguna kendaraan bermotor 129 jutadan 105,15 juta adalah pengguna sepeda motor. Meningkatnya penggunaan sepeda motor ternyata diikuti pula oleh tingginya pencurian sepeda motor. Sistem keamanan pada sepeda motor, terutama pada bagian sistem kontak dan starter mesin. Sistem pengunci dari pabrikan belum mengalami perubahan berarti dan masih cendderung sama. Hal inilah yang menyebabkan pencuri leluasa beraktifitas membobol kendaraan roda dua yang memiliki nilai jual tinggi. Melalu penelitian ini, maka penulis memberikan sebuah alternative bagi sistem keamanan motor pada sisi sistem kontak dan starter motor. Dengan memanfaatkan alat/komponen tambahan yaitu smartphone, bluetooth, mikrokontroller, maka penulis berhasil membuat sebuah sistem starter pada sepeda motor dengan baik tanpa mengurangi/mempengaruhi kinerja dari kendaraan tersebut. Sistem kontak (stand by) pada motor hanya bisa diaktifkan menggunakan smartphone melalui bluetooth, untuk menghidupkan mesin secara elektrik (dynamo starter) juga hanya bisa dilakukan oleh smartphone, akan tetapi sistem starter manual (engkol) juga tetap bisa digunakan ketika kontak dalam keadaan “stand by”