Implementasi Kombinasi Feature Extraction Untuk Content Based Image Retrieval

In this research, the CBIR method used several combination of feature extraction methods, such as a combination between LCH (HSV) and DC Coefficient, a combination between 2 nd Order Statistic GLCM Sub Block and DC Coefficient, and a combination between LCH (HSV), 2 nd Order Statistic GLCM Sub Block and DC Coefficient. Sample image experiment test was used from CorelDB dataset. The result from the research showed performance component value of Non Interpolating Average Precision method performed by the combination of LCH (HSV) and DC Coefficient performance rate was about 23%. While the variance of the combination of 2 nd order statistic GLCM sub block and coefficient DC and the combination of LCH (HSV), 2 nd order statistic GLCM sub block and coefficient DC showed performance rate was about 12%.Keywords – CBIR, LCH, GLCM, DC Coefficien

Rancang Bangun Aplikasi Al Quran Digital Untuk Penyandang Disabilitas Tangan Berbasis Command Voice Pada Perangkat Android

Penyandang disabilitas tangan seringkali mengalami kesulitan untuk menjalani hidup secara normal karenaketerbatasan pergerakan fisik mereka. Salah satu kesulitan yang dialami mereka adalah saat membuka kitab suci AlQuran. Kesulitan tersebut dapat diatasi dengan adanya perkembangan teknologi. Salah satu teknologi yang seringdigunakan saat ini adalah teknologi smartphone dimana didalamnya dapat diletakkan Al Quran Digital. Namundemikian kesulitan masih ditemukan disaat mencari surat atau mengganti halaman, karena keterbatasan merekadalam menggerakkan tangan.Aplikasi yang dikembangkan ini merupakan suatu program yang ditanamkan diperangkat smartphone berbasis Android yang ditujukan untuk memberikan fasilitas pencarian surat dan pergantianhalaman menggunakan perintah suara. Dengan fasilitas yang ditawarkan ini diharapkan seorang penyandangdisabilitas tangan dapat membaca Al Quran selayaknya masyarakat pada umumnya. Aplikasi ini dikembangkanmenggunakan bantuan perangkat lunak Eclipse Luna, Voice Recognition yang disediakan oleh Google API danhalaman-halaman Al Quran dalam bentuk citra menggunakan format PNG. Program akan menangkap suarapengguna dan menterjemahkan maknanya untuk mencari surat yang diminta kemudian menampilkan halaman suratyang sesuai. Selanjutnya program akan mendengarkan suara perintah ‘lanjut\u27 atau ‘kembali\u27 untuk mengendalikanhalaman-halaman yang perlu ditampilkan. Pada dasarnya ketika aplikasi menangkap suara pengguna maka suaratersebut akan diubah ke bentuk teks yang selanjutnya digunakan sebagai katakunci dalam melaksanakanperintah.Aplikasi ini telah diujicobakan pada beberapa penyandang disabilitas tangan dan mendapatkan responpositif. Mereka telah merasakan manfaat kemudahan yang diperoleh saat membaca Al Quran. Aplikasi masihmemiliki ketergantungan pada Google API sehingga kelancaran aplikasi mengubah suara menjadi teks ditentukanoleh internet yang digunakan. Aplikasi untuk sementara masih difokuskan pada juz 30 dan saat ini masih dalamproses pengembangan untuk keseluruhan isi Al Quran

Klasifikasi Stroke Berdasarkan Kelainan Patologis Dengan Learning Vector Quantization

Dampak yang ditimbulkan stroke diantaranya kelumpuhan sebagian atau keseluruhan organ tubuh sampai kematian. Tingginya angka kematian akibat stroke disebabkan karena penanganan yang lambat. Diagnosis stroke harus dilakukan dengan cepat dan tepat agar segera mengetahui tipe klasifikasi patologinya termasuk dalam stroke infark atau hemorrhagic guna pemberian tindakan medis dan obat yang tepat pula. Prosedur wajib atau Gold Standart Procedure untuk klasifikasi stroke menggunakan Computed Tomograph Scan atau Magnetic Resonance Imaging, permasalahannya di Indonesia terkendala biaya yang mahal dan tidak semua rumah sakit memilikinya. Jika prosedur standar tidak dapat dilakukan maka diagnosis stroke dapat dilakukan melalui analisis terhadap data klinis pasien. Data klinis terdiri dari 32 fitur berisi tentang hasil pemeriksaan fisik, gejala yang dirasakan pasien, riwayat penyakit dan pemeriksaan laboratorium darah. Dalam penelitian ini diusulkan sebuah klasifikasi stroke secara komputerisasi menggunakan metode Learning Vector Quantization yang merupakan pengembangan dari Kohonen Self-Organizing Map, bersifat supervised dan competitive learning, struktur jaringannya single layer-net. Hasil dari penelitian ini tingkat akurasinya mencapai 96%. Uji diagnosis ditunjukkan dengan nilai Area Under Curve (AUC) sebesar 0,952 yang tergolong dalam kategori excellent.Kata Kunci— Klasifikasi, Stroke, Learning Vector Quantization

SASSD: A smart assessment system for sector damage post-natural disaster using artificial neural networks

Smart Assessment System Sector Damage (SASSD) is an intelligent system for assessing the level of sector damage after natural disasters based on Machine Learning (ML) by applying the Artificial Neural Network (ANN) method. SASSD uses forward propagation in ANN. To measure the level of accuracy of the forward propagation algorithm, it is necessary to have a trial method using data pattern modelling. The optimal accrual level value can be achieved by applying 15 data pattern models and changing the structural values of the forward propagation, namely the hidden layer, and epoch. We used 100 training data and 50 testing data at the experimental stage. The training data is the processed data from Decision Support System (DSS), while the training data contains the level of damage to the sector after natural disasters collected by surveyors. The trial results demonstrate the E5 data pattern model's ideal accuracy rate of 97 percent with a Mean Squared Error (MSE) value of 0.06 and a Mean Absolute Percentage error (MAPE) of 3 percent. This model uses five hidden layers and 125 epochs. The trial results demonstrate the E5 data pattern model's ideal accuracy rate of 97 % with an MSE value of 0.06 and a MAPE of 3 %. This model uses five hidden layers and 125 epochs. Thus, the SASSD can use the 15th data pattern model (E5) to obtain optimal and accurate results

SASSD: A smart assessment system for sector damage post-natural disaster using artificial neural networks

Smart Assessment System Sector Damage (SASSD) is an intelligent system for assessing the level of sector damage after natural disasters based on Machine Learning (ML) by applying the Artificial Neural Network (ANN) method. SASSD uses forward propagation in ANN. To measure the level of accuracy of the forward propagation algorithm, it is necessary to have a trial method using data pattern modelling. The optimal accrual level value can be achieved by applying 15 data pattern models and changing the structural values of the forward propagation, namely the hidden layer, and epoch. We used 100 training data and 50 testing data at the experimental stage. The training data is the processed data from Decision Support System (DSS), while the training data contains the level of damage to the sector after natural disasters collected by surveyors. The trial results demonstrate the E5 data pattern model's ideal accuracy rate of 97 percent with a Mean Squared Error (MSE) value of 0.06 and a Mean Absolute Percentage error (MAPE) of 3 percent. This model uses five hidden layers and 125 epochs. The trial results demonstrate the E5 data pattern model's ideal accuracy rate of 97 % with an MSE value of 0.06 and a MAPE of 3 %. This model uses five hidden layers and 125 epochs. Thus, the SASSD can use the 15th data pattern model (E5) to obtain optimal and accurate results