ABCD FEATURE EXTRACTION OF IMAGE DERMATOSCOPIC BASED ON MORPHOLOGY ANALYSIS FOR MELANOMA SKIN CANCER DIAGNOSIS

This research present asymmetry, border irregularity, color variation, and diameter (ABCD) feature extraction of image dermatoscopic for melanoma skin cancer diagnosis. ABCD feature is the important information based on morphology analysis of image dermatoscopic lesion. ABCD feature is used to calculate Total Dermatoscopic Value (TDV) for melanoma skin cancer diagnosis. Asymmetry feature consist information of asymmetry and lengthening index of the lesion. Border irregularity feature consist information of compactness index, fractal dimension, edge abruptness, and pigmentation transition from the lesion. Color homogeneity feature consist information of color homogeneity and the correlation between photometry and geometry of the lesion. Diameter extraction is diameter of the lesion. There are three diagnosis that is used on this research i.e. melanoma, suspicious, and benign skin lesion. The experiment uses 30 samples of image dermatoscopic lesion that is suspicious melanoma skin cancer. Based on the experiment, the accuracy of the system is 85% that there are four false diagnoses of 30 samples. Penelitian ini menyajikan ekstraksi fitur citra dermatoskopik untuk diagnosis kanker kulit melanoma berdasarkan asymmetry, border irregularity, color variation, dan diameter (ABCD). Fitur ABCD adalah informasi yang penting berdasarkan analisis morfologi lesi citra dermatoskopik. Fitur tersebut digunakan dalam perhitungan Total Dermatoscopic Value (TDV) untuk diagnosis kanker kulit melanoma. Fitur asymmetry terdiri dari informasi asimetri dan indeks perpanjangan luka. Fitur border irregularity terdiri dari informasi indeks compactness, dimensi fraktal, edge abruptness, dan transisi pigmentasi dari lesi. Warna fitur homogenitas terdiri dari informasi homogenitas warna dan korelasi antara fotometri dan geometri lesi. Ekstraksi diameter adalah diameter lesi. Ada tiga diagnosa yang digunakan pada penelitian ini yaitu melanoma, diduga melanoma, dan benign skin lesion. Percobaan ini menggunakan 30 sampel dari lesi citra dermatoskopik kanker kulit melanoma yang mencurigakan. Berdasarkan percobaan, akurasi dari sistem ini adalah 85% dan terdapat empat diagnosa palsu dari 30 sampel

PEMILIHAN WARNA LIPSTIK BERDASARKAN INFORMASI USIA DAN WARNA KULIT DENGAN MENGGUNAKAN METODA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Seringkali seorang wanita sulit untuk memutuskan warna lipstik apa yang sesuai untuk dirinya, terutama bagi wanita yang baru pertama kali membeli lipstik. Pada situasi seperti ini pihak penjual diharapkan dapat memberikan saran kepada wanita atau pelanggan tersebut.Untuk membantu pihak penjual agar dapat memberikan saran kepada pelanggan maka pada penelitian ini akan dibuat suatu aplikasi yang dapat menentukan warna lipstik yang tepat bagi pelanggan. Aplikasi dibangun dengan melakukan proses pengenalan pola, klasifikasi dan ramalan pada data kasus yang ada. Data masukan yang dibutuhkan berupa informasi warna kulit dan usia dari pelanggan. Metode yang digunakan adalah metode pembelajaran Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network) dengan menggunakan fungsi training Levenberg- Marquardt. Hasil dari penelitian ini adalah dapat menentukan warna lipstik bagi pelanggan dengan tingkat akurasi rata-rata adalah 51%.Kata kunci : Klasifikasi, Artificial Neural Network, Levenberg-Marquard

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK AKUNTANSI DASAR UNTUK UNIT PENGELOLA KEUANGAN BADAN KESWADAYAAN MASYARAKAT (BKM) NGAGEL REJO MULYO

Badan Keswadayaan Masyarakat(BKM) adalah salah satu program pemerintah yang bertujuan untuk memberdayakan kembali ekonomi masyarakat kecil/miskin pasca krisis moneter yang terjadi di tahun 1998. Ada 2 macam bantuan untuk BKM: yaitu dari Bank Dunia dengan program Proyek Penanggulangan Kemiskinan di Perkotaan (P2KP) dan dari Asian Development Bank (ADB) dengan Program Nasional Pemberdayaan Masyarakat (PNPM). BKM Ngagel Rejo Mulyo di kelurahan Ngagel Rejo, Surabaya memiliki 476 Kelompok Simpan Pinjam (KSM) dengan anggota sekitar 12.000 Kepala Keluarga (KK) yang diberi bantuan dana bergulir dari P2KP sebesar 340 juta rupiah dan dari PNPM sebesar 1,174 milyar rupiah. Walau transaksi dan anggotanya banyak, namun pengelolaannya masih dilakukan secara manual. Perangkat lunak yang sudah dibuat ini mampu menjawab kebutuhan akan perlunya perangkat lunak akuntansi dasar untuk meminimalisasi terjadinya kesalahan penghitungan. Metode yang digunakan adalah pembuatan aplikasi berbasis web dengan database MySQL, server Apache, dan bahasa pemrograman PHP framework Code Igniter. Dari hasil uji coba dan pelatihan, ternyata respon pengguna cukup baik dan pada implementasi di lapangan perangkat lunak ini mampu mempersingkat waktu transaksi UPK BKM hingga 50% lebih cepat. Kata Kunci—Akuntansi, PHP, MySQL, pemberdayaan masyarakat, keuangan

Deteksi Penyakit Glaukoma pada Citra Fundus Retina Mata Menggunakan Adaptive Thresholding dan Support Vector Machine

Glaukoma adalah penyebab kebutaan kedua terbanyak setelah katarak. Berbeda dengan katarak, kebutaan yang disebabkan oleh glaukoma bersifat permanen. Hal ini karena glaukoma disebabkan oleh tekanan besar pada bola mata yang menyebabkan tersumbatnya pembuluh darah yang menuju ke syaraf mata sehingga syaraf mata tidak mendapatkan suplai darah yang cukup dan akhirnya akan mengalami kerusakan. Gejala glaukoma yang timbul biasanya tidak dapat dirasakan secara langsung. Sehingga perlu dilakukan pemeriksaan mata terlebih dahulu untuk mengetahui adanya glaukoma. Pada pengerjaan tugas akhir ini, dibangun sebuah perangkat lunak untuk mendeteksi penyakit glaukoma pada citra fundus retina mata. Tahap pertama dalam pengerjaan tugas akhir ini adalah proses preprocessing citra. Tahap preprocessing terbagi menjadi preprocessing optic cup, preprocessing optic disk, dan preprocessing pembuluh darah. Kemudian akan dilakukan proses segmentasi optic cup, optic disk, dan pembuluh darah dengan menggunakan metode adaptive thresholding. Setelah proses segmentasi selesai, maka fitur Cup to disk ratio (CDR), ISNT Neuro Retinal Rim (NRR), dan ISNT pembuluh darah akan diekstraksi dari masing-masing citra yang telah tersegmentasi. Ketiga fitur tersebut kemudian dijadikan masukan pada pengklasifikasi support vector machine dengan menggunakan metode pencarian hyperplane sequential minimal optimization dan fungsi kernel linear. Dengan menggunakan data yang diambil dari database RIM-ONE, didapatkan nilai akurasi rata-rata sebesar 80%

Rancang Bangun Perangkat Lunak Untuk Perhitungan Besar Arus Hubung Singkat Pada Sistem Distribusi Listrik Di Kapal

Salah satu penunjang untuk pengamanan jaringan listrik kapal adalah mengetahui berapa besar arus hubung singkat pada bus-bus tertentu di jaringan listrik kapal. Selama ini PT.PAL dalam hal menghitung hubung arus hubung singkat dilakukan secara manual. Untuk lebih meningkatkan efektifitas dan effisiensi kerja, maka pada penelitian ini penulis akan membuat program komputer untuk menghitung besar arus hubung singkat pada sistem distribusi listrik di kapal. Untuk ini penulis akan merancang suatu program yang terkenal dengan istilah user friendly yaitu dengan menggunakan program yang dapat menggambarkan diagram satu garis system tenaga listrik. Program ini mendukung interaksi langsung antara pemakai dan diagram satu garis Metoda yang dipakai dalam perhitungan ini adalah metoda matrik impedansi Z-bus. Dengan mengetahui besar arus hubung singkat 3 fasa maka dapat ditentukan besar breaking capacity dari peralatan pengaman. Manfaat lain yang dapat diperoleh adalah untuk menentukan setting pengaman

Deteksi Penyakit Glaukoma pada Citra Fundus Retina Mata Menggunakan Adaptive Thresholding dan Support Vector Machine

Glaukoma adalah penyebab kebutaan kedua terbanyak setelah katarak. Berbeda dengan katarak, kebutaan yang disebabkan oleh glaukoma bersifat permanen. Hal ini karena glaukoma disebabkan oleh tekanan besar pada bola mata yang menyebabkan tersumbatnya pembuluh darah yang menuju ke syaraf mata sehingga syaraf mata tidak mendapatkan suplai darah yang cukup dan akhirnya akan mengalami kerusakan. Gejala glaukoma yang timbul biasanya tidak dapat dirasakan secara langsung. Sehingga perlu dilakukan pemeriksaan mata terlebih dahulu untuk mengetahui adanya glaukoma. Pada pengerjaan tugas akhir ini, dibangun sebuah perangkat lunak untuk mendeteksi penyakit glaukoma pada citra fundus retina mata. Tahap pertama dalam pengerjaan tugas akhir ini adalah proses preprocessing citra. Tahap preprocessing terbagi menjadi preprocessing optic cup, preprocessing optic disk, dan preprocessing pembuluh darah. Kemudian akan dilakukan proses segmentasi optic cup, optic disk, dan pembuluh darah dengan menggunakan metode adaptive thresholding. Setelah proses segmentasi selesai, maka fitur Cup to disk ratio (CDR), ISNT Neuro Retinal Rim (NRR), dan ISNT pembuluh darah akan diekstraksi dari masing-masing citra yang telah tersegmentasi. Ketiga fitur tersebut kemudian dijadikan masukan pada pengklasifikasi support vector machine dengan menggunakan metode pencarian hyperplane sequential minimal optimization dan fungsi kernel linear. Dengan menggunakan data yang diambil dari database RIM-ONE, didapatkan nilai akurasi rata-rata sebesar 80%

Classification and Numbering of Dental Radiographs for an Automated Human Identification System

 Dental based human identification is commonly used in forensic. In a case of large scale investigation, manual identification needs a large amount of time. In this paper, we developed an automated human identification system based on dental radiographs. The system developed has two main stages. The first stage is to arrange a database consisting of labeled dental radiographs. The second stage is the searching process in the database in order to retrieve the identification result. Both stages use a number of image processing techniques, classification methods, and a numbering system in order to generate dental radiograph’s features and patterns. The first technique is preprocessing which includes image enhancement and binarization, single tooth extraction, and feature extraction. Next, we performed dental classification process which aims to classify the extracted tooth into molar or premolar using the binary support vector machine method. After that, a numbering process is executed in accordance with molar and premolar pattern obtained in the previous process. Our experiments using 16 dental radiographs that consist of 6 bitewing radiographs and 10 panoramic radiographs, 119 teeth objects in total, has shown good performance of classification. The accuracy value of dental pattern classification and dental numbering system are 91.6 % and 81.5% respectively

Seat Interference Antar Penumpang Pada Model Boarding Pesawat Terbang

Ada dua keadaan untuk sebuah pesawat, keadaan pertama adalah pada saat pesawat tersebut sedang berada di darat dan keadaan kedua adalaha saat peswat tersebut sedang berada di udara. Maskapai penerbangan akan mendapat keuntungan pada saat pesawat mereka sedang terbang. Banyak hal yang mempengaruhi lama pesawat berada di darat, antara lain : waktu penumpang turun, bongkar muat barang, pengisian bahan baker, boarding time, dll. Penelitian ini menyajikan beberapa model boarding untuk mengurangi seat interference dan untuk mengurangi waktu boarding. Mixed Integer Non Linier Programing digunakan untuk menghasilkan model boarding. ProModel digunakan untuk simulasi, hasil simulasi adalah waktu boarding dan seat interference. Airbus-320 digunakan untuk menerapkan model simulasi ini. Beberapa hal yang mempengaruhi strategi boarding adalah jumlah baris, jumlah grup dan jumlah penumpang yang dimasukkan untuk tiap grup. Hasil simulasi memperlihatkan bahwa model boarding dengan 6 grup dapat mengurangi jumlah seat interference sebesar 85,5% dan mengurangi waktu boarding sebesar 6,82% dibandingkan dengan menggunakan model tradisional back to front

PEMISAHAN SEL BERTUMPUK CITRA SEL KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN METODE REGION-BASED ACTIVE CONTOUR DAN BAYESIAN

Abstrak. Keberagaman karakteristik merupakan tantangan dalam segmentasi citra sel kanker payudara. Segmentasi citra sel kanker payudara juga memiliki permasalahan tentang sel bertumpuk. Pemisahan sel bertumpuk dibutuhkan untuk kuantisasi sel. Kuantisasi dibutuhkan pada diagnosis medis. Penelitian ini menggunakan metode Region-based Active Contour dan Bayesian untuk melakukan pemisahan sel bertumpuk citra sel kanker payudara. Tahap pertama adalah segmentasi Region-based Active Contour. Tahap kedua adalah pemisahan sel bertumpuk menggunakan metode Bayesian. Berdasarkan hasil penelitian, metode Region-based Active Contour dan Bayesian menunjukkan performa yang hampir sama dengan metode Region-based Active Contour dan Watershed. Hal ini ditunjukkan oleh rata-rata akurasi 0.613 untuk Bayesian dan 0.650 untuk Watershed.   Kata Kunci: Bayesian, kanker payudara, Region-based Active Contour, segmentasi sel bertumpu