Analisis Ekstraksi Ciri Sinyal EMG Menggunakan Wavelet Discrete Transform

Sinyal Electromyograph (EMG) adalah salah satu sinyal biomedis yang sangat penting untuk mengetahui aktivitas kontraksi otot, hal ini sangat penting dilakukan karena banyak kelainan aktivitas otot yang terjadi. Pada penelitian ini dilakukan analisis sinyal menggunakan Discrete Wavelet Transfoerm (DWT) jenis Symlet level 8 dengan filter-filter yang dapat menganalisa sinyal EMG sehingga komponen-komponen sinyalnya dapat diketahui sebagai sesuatu yang unik untuk setiap sinyal yang di analisis, dengan 3 sinyal yang berbeda yaitu sinyal EMG Normal, Myopathy dan Neuropathy, dapat ditemukan sesuatu yang unik untuk setiap sinyal tersebut dengan mengukur daya sinyal dan menormalisasinya, pada sinyal normal, daya sinyal maksimum adalah pada koefisien aproksimasinya, pada sinyal EMG Myopathi adala pada koefisien detail 3 dan pada sinyal EMG Neuropathy adalah pada keofisien detail 2

Ekstraksi Ciri Fovea Avascular Zone (Faz) Berbasis Wavelet pada Penderita Diabetic Retinopathy

Jenis Diabetic Retinopathy (DR) adalah komplikasi okular yang paling umum dan serius dari Diabetes Mellitus (DM) yang mengganggu retina. Komplikasi ini menyebabkan kebutaan. Faktor yang menentukan DR adalah Fovea Avascular Zone (FAZ). Untuk mengetahui karakteristik dari FAZ dengan kasat mata sangat susah, karena letaknya berada di daerah makula dan tertutup pembuluh darah vessel. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui ekstraksi ciri FAZ dengan membandingkan wavelet db2,db9,symlet dan coif1 untuk mendapatkan nilai entropy maupun energi serta untuk mengetahui nilai keakuratan dari masing-masing level penderita DR dengan mata normal. Metode penelitian ini menggunakan wavelet, data base yang digunakan adalah citra retina messidor. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa wavelet coif1 mempunyai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan db2,db9 dan wavelet symlet. Wavelet coif1 menunjukkan tingkat error kesalahan bernilai 21,53%, akurasinya 78,46%. Akurasinya lebih tinggi dibandingkan dengan wavelet yang lain. Hal ini menunjukkan bahwa wavelet coif1 dapat membedakan FAZ mata normal dengan penderita DR

Klasifikasi Suara Jantung Menggunakan Neural Network Backpropagation Berbasis Ciri Statistis

Para ahli memerlukan konsentrasi dalam pengambilan kesimpulan untuk menentukan kelainan suara jantung manusia. Menggali berbagai macam ciri untuk mengklasifikasikan suara jantung menjadi normal dan abnormal merupakan bagian yang sangat penting. Dengan metode artificial neural network (ANN) berbasis ciri statistis ini bekerja diranah spasial sehingga tidak perlu melakukan transformasi di ranah frekwensi. Suara jantung diklasifikasikan menjadi dua kelas yaitu normal dan abnormal. Penelitian ini terdapat data suara jantung normal sejumlah 8 suara, sedangkan data suara jantung abnormal sejumlah 13 suara. Pendekatan ciri statistis dengan menghitunng nilai mean, mode, variance, deviation, skewness, kurtosis, entropy klasifikasi dengan neural backpropagation memberikan hasil Accuracy = 91,72%, Sensitivity = 99,50%, Spesificity = 79,17%, Precision = 90,16%. Berdasarkan hasil klasifikasi dengan metode artificial neural network backpropagation menunjukkan accuracy mencapai 91,72%

Deteksi Iris Berdasarkan Metode Black Hole Dan Circle Curve Fitting

Sistem pengenalan identitas personal berdasarkan ciri biometrika adalah suatu sistem pengenalan seseorang berdasarkan pada ciri biometrika yang melekat pada orang tersebut. Iris mata merupakan salah satu ciri biometrik yang handal untuk sistem pengenalan identitas personal. Bagian sistem pengenalan identitas personal berdasarkan biometrik iris yang dianggap paling krusial adalah deteksi lokasi iris, karena akurasi deteksi iris berpengaruh pada tingkat akurasi sistem secara keseluruhan. Lokasi iris pada citra mata dibatasi oleh dua buah lingkaran yang memisahkan antara bagian iris  dengan pupil dan sklera. Telah banyak metodemetode yang diusulkan oleh para peneliti untuk menghasilkan deteksi lokasi iris dengan akurat dan cepat. Masalah akurasi, kecepatan waktu eksekusi dan ketahanan terhadap noise merupakan bidang penelitian yang menantang pada deteksi iris. Makalah ini menyajikan metode deteksi iris menggunakan metode black hole dan circle curve fitting. Langkah pertama, mencari batas dalam lingkaran iris yang memisahkan antara daerah iris dan pupil. Dengan metode black hole yang bekerja berdasarkan fakta bahwa lokasi pupil merupakan daerah  lingkaran yang paling hitam dan memiliki distribusi nilai intensitas yang seragam, maka lokasi pupil dapat ditentukan dengan teknik pengambangan. Batas lingkaran pupil dapat ditentukan dengan circle curve fitting dari parameter lingkaran daerah pupil. Langkah kedua,  mencari batas luar lingkaran iris yang memisahkan antara iris dan sklera. Peta tepi citra iris dicari dengan menggunakan deteksi tepi Canny, kemudian diambil satu komponen tepi arah vertikal yang dapat mewakili batas lingkaran luar iris. Dari komponen tepi tersebut, dihitung jari-jari iris yang berpusat di pusat pupil. Dengan jari-jari iris dan pusat iris maka dapat ditentukan batas luar iris menggunakan circle curve fittin

Classification of Metacognitive Into Two Catagories to Support the Learning Process

: Learning outcomes are the patterns of actions, values, understanding, attitudes, appreciation and skills. Learning outcomes are related to the metacognitive of student where the elements contained in metacognitive is cognitive. The relationship between cognitive and metacognitive which is the foundation of cognitive is metacognitive. There are two components such as knowledge of metacognitive and regulation of metacognitive. In the learning process, cognitive factors are not the only one that can support, but also a metacognitive factor is a very influential factor for the success of the learning process. Thus, it is very important to do with a deeper analysis about metacognitive by identifying me-tacognitive level to support the learning process. Identification of metacognitive is performed by using Naïve Bayes Classifier algorithm (NBC) which NBC is one of an algorithm that is used for classification algorithm for data mining. In these studies, it is obtained that the accuracy scored 88,0597% when tested using NBC

Best Performance Comparative Analysis of Architecture Deep Learning on CT Images for Lung Nodules Classification

High sensitivity and accuracy result in detection and classification improved the chances of survival for lung cancer patients significantly. To accomplish this goal, Computer-Aided Detection (CAD) system using the CNN deep learning method has been developed. In this study, we propose a modified ResNet50 architecture and transfer learning to classify lung cancer images into four classes. The modification of ResNet50 was to replace the last layer, which was a global average pooling layer with two layers, namely a flatten and dense layer. In addition, we also added a zero-padding layer to the feature extraction process. We obtained results from the modified ResNet50 architecture are 93.33 accuracy, 92.75 sensitivity, 93.75 precision, 93.25 F1-score, and 0.559 of AUC. In this study, we also compared the modified ResNet50 with two other deep learning architectures: EfficientNetB1 and AlexNet. We used Kaggle public datasets, which contain 899 for training and validation, and 97 for testing, and an image of a CT scan that had already been labeled and classified. From our work, the modified ResNet50 architecture is the best in classifying lung cancer images into four classes (adenocarcinoma, large carcinoma, normal and squamous carcinoma) compared to the other two architectures. © 2021 IEEE

Ekstraksi Garis Pantai pada Citra Satelit Landsat dengan Metode Segmentasi dan Deteksi Tepi I

Garis pantai merupakan kawasan yang dinamis yang dapat berubah setiap saat.Perubahan ini disebabkan oleh adanya abrasi dan akresi.Pemantauan terhadap Perubahan garis pantai dapat dilakukan dengan menggunakan citra satelit.Analisis citra satelitmemberikan data yang lengkap dan dapat dilakukan dengan sedikit atau tanpa bantuan manusia. Makalah ini, menggunakan metode segmentasi dan deteksi tepi pada multi-spektrum yang berkeja secara otoimatis. Proses pemunculan informasi garis pantai dilakukan dalam dua tahapan, yaitu pre-processing dan processing. Pre-processing merupakan tahapan awal yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas masing-masing citra (noise remover dan edge enhancement).Tahapan processing merupakan tahapan pemunculan informasi garis pantai dengan segmentasi dan deteksi tepi.Penerapkan metode ini diharapkan dapat memunculkan informasi mengenai garis pantai

Rancang Bangun Robot Dengan Electronic Nose Untuk Mengidentifikasi Gas Menggunakan Multi Layer Perceptron

Research in the field of robotics development equipped with electronic nose is a new challenge. By implementing electronic nose, the robot can identify and mitigate the risks arising from the interaction between humans and harmful gases. This research used robotino that was programmed and equipped with electronic nose to make it more easy and flexible to be controlled by humans to approach the object (toxic gas), as well as designing an artificial intelligence (Multi Layer Perceptron) with Error Back Propagation method to gain the weight. The weight that was obtained will be applied to a robot, so by using feed forward process according to these weigh, the robot was able to precisely and quickly identify gasses that were obtained from the output of TGS array sensors. Experiment result shows that by training 12 sample data, the robot is able to classify gasoline and alcohol with the accuracy of 100%

Pengaturan Suhu Destilator pada Proses Destilasi Bio-etanol Berbasis Kendali Proporsional Menggunakan Plc Omron Cpm2a

Temperature control is the most important thing in destilation process. This research has a purpose to create appliance assist that able to do temperature's monitoring and controlling function during destilation process. In this research, temperature's control was applied in bioetanol's destilation which uses Omron's PLC type CPM2a. Proportional control design used Ziegler-Nichols method. Proportional control is made based on delphi programming algorithm.Controlling program in delphi connected with destilation plant through PLC. PLC get temperature data from LM35 censor then delivered to controller program in delphi. Controller's data output will be sent through PLC to control heater power. Change of heater power will influence temperature of destilation plant. Stability of destilator temperature will be used to analysing system performance. The result of this research is the stable destilator temperature controller system between 78 until 80ºC. At the moment, oscilation still happened with steady state error below 3%. 1 litre of raw material can be destilated during one hour and can get about 100 ml etanol with rate 70%