Sistem Diagnosis Kanker Servik Berdasarkan Karakteristik Morfologi

Penelitian ini mengkaji diagnosis kanker serviks berdasarkan karakteristik morfologi sel serviks. Algoritma yang dikembangkan meliputi beberapa langkah: pra-pengolahan, segmentasi citra, inti dan sitoplasma deteksi, perhitungan fitur, dan klasifikasi. Algoritma K-means clustering berdasarkan segmentasi warna digunakan untuk memisahkan citra biopsi serviks menjadi empat daerah: latar belakang, inti sel, stroma dan sitoplasma. Karakteristik morfologi sel serviks digunakan untuk ekstraksi fitur gambar histologi serviks. Berdasarkan empat fitur diskriminatif: 1) rasio inti ke sitoplasma, 2) diameter inti, 3) faktor bentuk dan 4) pleiomorphic inti gambar histologi serviks diklasifikasikan. Kemudian citra dianalisis dan diklasifikasikan ke dalam kelas yang sesuai. Metode ini digunakan untuk mengklasifikasikan citra kanker serviks menjadi normal, kanker pra dan ganas. Kata Kunci—diagnosis, kanker servik, karakteristik, morfolog

Low Complexity Multi-User MIMO Detection for Uplink SCMA System Using Expectation Propagation Algorithm

Sparse code multiple access (SCMA), which combines the advantages of low density signature (LDS) and code-division multiple access (CDMA), is regarded as one of the promising modulation technique candidate for the next generation of wireless systems. Conventionally, the message passing algorithm (MPA) is used for data detector at the receiver side. However, the MPA-SCMA cannot be implemented in the next generation wireless systems, because of its unacceptable complexity cost. Specifically, the complexity of MPA-SCMA grows exponentially with the number of antennas. Considering the use of high dimensional systems in the next generation of wireless systems, such as massive multi-user MIMO systems, the conventional MPA-SCMA is prohibitive. In this paper, we propose a low complexity detector algorithm named the expectation propagation algorithm (EPA) for SCMA. Mainly, the EPA-SCMA solves the complexity problem of MPA-SCMA and enables the implementation of SCMA in massive MU-MIMO systems. For instance, the EPA-SCMA also enables the implemantation of SCMA in the next generation wireless systems. We further show that the EPA can achieve the optimal detection performance as the numbers of transmit and receive antennas grow. We also demonstrate that a rotation design in SCMA codebook is unnecessary, which is quite rather different from the general assumptio

Optimized Active Learning for User’s Behavior Modelling based on Non-Intrusive Smartphone

In order to protect the data in the smartphone, there is some protection mechanism that has been used. The current authentication uses PIN, password, and biometric-based method. These authentication methods are not sufficient due to convenience and security issue. Non-Intrusive authentication is more comfortable because it just collects user’s behavior to authenticate the user to the smartphone. Several non-intrusive authentication mechanisms were proposed but they do not care about the training sample that has a long data collection time. This paper propose a method to collect data more efficient using Optimized Active Learning. The Support Vector Machine (SVM) used to identify the effect of some small amount of training data. This proposed system has two main functionalities, to reduce the training data using optimized stop rule and maintain the Error Rate using modified model analysis to determine the training data that fit for each user. Finally, after we done the experiment, we conclude that our proposed system is better than Threshold-based Active Learning. The time required to collect the data can reduced to 41% from 17 to 10 minutes with the same Error Rate

Optical sensor based on dye-sensitized solar cell with tobacco chlorophyll

Modified optical sensor based on dye-sensittized solar cell has been successfully fabricated to measure the number of light energy. The electric parameters as the sensor output were achieved from the light illuminance as the sensor input. The measured parameter from optical sensor according to the voltage and current output have been characterized to obtain the sensor performance. In this research, the modified sensor is customized from dye-sensitized solar cell with extracted tobacco chlorophyll dye as the photo-catalysator, photo-electrode of titanium dioxide and Iodine solution for redox reaction. The thick layer deposition with selected material is conducted using spin coating method of 1000 rpm. Based on the absorbance measurement, it shows that tobacco dye has the characteristics of visible light absorption in the wavelength of visible light spectra. The analytical result shows that the sensor has the wide linear characteristic in certain light illuminance and the increasing light intensity produces higher electrical parameter output both current and voltage. This sensor has potential prospect to be used as a light sensor and to be competitive fabrication cost

Sistem Penegakan Speed Bump Berdasarkan Kecepatan Kendaraan yang Diklasifikasikan Haar Cascade Classifier

Kecelakaan lalu lintas sering terjadi disebabkan kendaraan yang melaju dengan kecepatan tinggi. Penelitian ini mengembangkan sistem penegakan speed bump (polisi tidur) yang dapat memberikan peringatan bagi pengemudi dalam memperlambat laju kendaraan dan memberikan kenyamanan saat melaju dengan kecepatan rendah. Penegakan speed bump dilakukan berdasarkan kecepatan kendaraan yang terdeteksi menggunakan metode Haar Cascade Classifier, yang merupakan gabungan beberapa konsep yaitu Haar Features, Integral Image, AdaBoost Learning, dan Cascade Classifier. Pengujian dilakukan menggunakan video jalan raya pada satu jalur. Sistem dibuat menggunakan interpreter python dengan library OpenCV. Pendeteksian didapatkan hasil yang cukup baik apabila dilakukan pada intensitas cahaya tinggi, dan didapatkan tingkat akurasi deteksi sebesar 97,92%. Perhitungan kecepatan kendaraan didapatkan dengan membandingkan hasil kecepatan pada sistem dengan video dalam keadaan real time, yang dibuktikan dari tingkat error dengan nilai MSE yaitu 2,88

Klasifikasi Penyakit Tanaman Kedelai Melalui Tekstur Daun dengan Metode Gabor Filter

Salah satu hasil tanaman pangan yang penting dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia adalah kedelai. Kedelai merupakan tanaman polong-polongan yang menjadi sumber protein dan minyak nabati di dunia. Namun karena berbagai penyebab seperti penyakit, serangan hama, dan kondisi cuaca yang tidak stabil menyebabkan penurunan kualitas maupun kuantitas dari produksi kedelai. Dalam rangka memberikan kontribusi dalam mempertahankan produktivitas hasil tanaman kedelai, penggunaan teknologi bisa menjadi salah satu alternatif untuk diterapkan pada budidaya tanaman kedelai. Penelitian ini menyajikan pengembangan teknologi berbasis aplikasi teknik pengolahan citra digital yang digunakan untuk mendeteksi tekstur daun kedelai yang terkena penyakit menggunakan metode Gabor Filter. Diantara penyakit kedelai yang sering muncul adalah bercak coklat (septoria blight) dan lapuk daun (downey mildew). Pada penelitian ini dipilih metode Gabor Filter karena kehandalannya dalam membedakan tekstur suatu benda dengan cara mengisolasi frekuensi dan orientasi tertentu dari suatu citra sehingga bisa dimengerti oleh sistem visual manusia. Berdasarkan hasil percobaan, diperoleh bahwa parameter masukkan Gabor filter dengan orientasi 45˚, 60˚, 90˚, dan 135˚ dengan kombinasi frekuensi 0,176 Hz menghasilkan hasil keluaran dengan kontras yang cukup jelas. Sedangkan untuk orientasi 0˚ dan 30˚ dengan kombinasi frekuensi 0,707 Hz dan 0,353 Hz hasil keluaran masih terlihat gelap. Dan untuk orientasi 180 dan 210 dengan kombinasi frekuensi 0,088 Hz dan 0,044 Hz, kondisi keluaran Gabor terlihat terlalu cerah sehingga tampak blur. Untuk nilai energy memiliki ciri yang berbeda antara kelas yang diklasifikasikan. Untuk kelas penyakit downey mildew  memiliki rata-rata nilai energy antara 0,02 – 0,14, kelas septoria blight memiliki nilai energy antara 0,3 – 0,7, dan kelas terakhir yaitu daun normal memiliki nilai energy antara 0,8 – 1,13

Rancang Bangun Pengendali Suhu pada Fermentasi Kefir Berbasis Kontroler PI

Kefir merupakan susu fermentasi yang memiliki rasa, warna, dan konsistensi yang menyerupai yogurt dan memiliki aroma khas yeasty. Kefir memiliki kandungan gula susu (laktosa) yang relatif rendah dibandingkan susu murni dan cocok bagi penderita lactose intolerant atau tidak tahan terhadap laktosa. Fermentasi bahan pangan adalah hasil kegiatan dari beberapa spesies mikroba seperti bakteri, khamir dan kapang. Mikroba fermentasi mendatangkan hasil akhir yang dikehendaki. Proses fermentasi kefir berlangsung pada suhu 25-37°C. Pada umumnya fermentasi kefir masih dibuat dengan menggunakan proses manual dengan hanya meletakkannya di suatu tempat tertutup tanpa tahu berapa suhu yang ada pada proses tersebut. Sehingga tidak jarang sebagian masyarakat mengalami kegagalan dalam proses pembuatannya. Pada penelitian ini dilakukan pengontrolan suhu berbasis Arduino Uno dengan kontroler PI pada box fermentasi kefir. Kontroler PI dipilih karena karakteristik respon yang diinginkan adalah respon yang cepat dan memiliki nilai error yang kecil.  Aktuator berupa elemen pemanas (heater) dan sensor suhu DS18B20 sebagai feedback system. Proses perancangan kontroler PI menggunakan metode Ziegler-Nichols yang pertama dan didapatkan parameter kontroler PI dengan gain yaitu Kp = 26,45 dan Ki = 0,61. Nilai setpoint 32℃. Pada pengujian keseluruhan sistem tanpa gangguan didapatkan performansi respon settling time (ts) sebesar 954 s atau 15,9 menit dan error sebesar 0,593%. Pada pengujian keseluruhan sistem dengan gangguan didapatkan performansi respon settling time (ts) sebesar 960 s atau 16 menit, error sebesar 0,593% dan recovery time sebesar 165 s atau 2,75 menit

Analisis Kinerja Algoritma C4.5 Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Pelatihan

- This study describes the application of the algorithm C4.5 on decision support systems to support trainees in PPTIK STIKI Malang in choosing the appropriate type of training. Decision support system based on several criteria derived from the data filled out by participants prior to register as a participant. Further analysis using an algorithm that is used to form a C4.5 decision tree. The decision tree is a method of classification and prediction that represent rules. the rule is then developed using RGFDT (Rule Generation From Decision Tree). Results of testing done by comparing the system with Weka and showed an accuracy of 90%.Keywords—Algorithm C4.5, Decision Support System, RGFD

Klasifikasi Kandungan Nitrogen Berdasarkan Warna Daun Melalui Color Clustering Menggunakan Metode Fuzzy C Means dan Hybrid PSO K-Means

Computer Vision merupakan kombinasi antara pengolahan citra dan pengenalan pola. Salah satu aplikasi yang berkembang dari Computer Vision yaitu aplikasi dibidang pertanian. Analisis daun telah lama digunakan sebagai petunjuk dalam mendiagnosis kandungan unsur hara sebagai dasar rekomendasi pemupukan pada tanaman. Pada penelitian ini akan merancang sistem identifikasi kandungan nitrogen pada tanaman jagung berdasarkan warna daun. Dengan cara mencari nilai parameter komponen warna (RGB, HSV dan S-RGB) yang kemudian diukur jarak kemiripannya (similarity measure) terhadap objek daun tersebut dengan menggunakan metode Manhattan distance dan Chebyshev distance. Proses pembelajaran pada perancangan sistem ini menggunakan clustering (unsupervised learning) dengan metode Fuzzy C Means dan Hybrid PSO K-Means. Diperoleh hasil bahwa Metode Fuzzy C Means dan Chebyshev distance dengan nilai parameter HSV memiliki tingkat akurasi yang paling baik dalam melakukan klasifikasi