Analisa Kerapatan Trabecular Bone Berbasis Graph Berbobot Pada Citra Panorama Gigi Untuk Identifikasi Osteoporosis

Osteoporosis is bone disease indocated by low bone mass density and micro architectures disorder which lead to bone fragility or fractures. Graph may be useful to describe density of trabeculae bone due to morphological change on mandibular bone in dental panoramic radiographs. The density of trabecular bone can be discribed by generating graph. Trabecular image firstly was transformed to binary image. A white pixel on the binary image presented as part of trabeculae, which assumed as an isolated node on the graph. Graph generation by Erdos and Royi method was used to build connections between an isolated node and others. This paper introduced the use of weight on each node based on probabilities average of its neigbourhoods. Graph's properties which used to measure the density were degree and cluster coefficient. Both of properties are used to build feature space. Feature space indicated distribution of node on dense or sparse area. Early indication of osteoporosis could be assumed that ratio of nodes on dense area were greater than that on sparse area. We achieved accuration of 54%, sensitivity of 60%, and spesificity of 49%

Lokal Fuzzy Thresholding Berdasarkan Pengukuran Fuzzy Similarity Pada Interaktif Segmentasi Citra Panoramik Gigi

Dalam segmentasi citra, thresholding merupakan salah metode yang mudah dan sederhana untuk diimplementasikan. Pada citra panoramik gigi, penentuan global threshold masih kurang begitu optimal untuk diimplementasikan. Hal tersebut dikarenakan adanya factor penghambat seperti pencahayaan yang tidak merata dan citra yang kabur. Faktor-faktor tersebut  dapat menyebabkan histogram tidak bisa dipartisi dengan baik, sehingga akan berpengaruh pada hasil segmentasi. Pada penelitian ini diusulkan lokal fuzzy thresholding berdasarkan pengukuran fuzzy similarity pada interaktif segmentasi citra panoramik gigi. Metode yang diusulkan terdiri dari tiga tahapan utama, tahap pertama region splitting untuk mendapatkan lokal region. Tahap kedua adalah user marking untuk mendapat inisial seed background dan objek, Tahap terakhir adalah pengukuran fuzzy similarity pada setiap lokal region untuk mendapatkan nilai lokal threshold. Hasil uji coba pada citra panoramik gigi, metode yang diusulkan berhasil melakukan segmentasi dengan rata-rata missclasification error (ME) 5.47%

Seeded Region Growing Pada Ruang Warna HSI Untuk Segmentasi Citra Ikan Tuna

Citra ikan tuna sebelum masuk tahapan klasifikasi, harus memiliki hasil segmentasi yang baik. Hasil segmentasi yang baik adalah objek dan background terpisah dengan jelas. Citra ikan tuna yang memiliki sebaran cahaya yang tidak merata dan memiliki tekstur yang kompleks akan menghasilkan kesalahan segmentasi. Salah satu metode segmentasi pada citra adalah seeded region growing dan parameter yang digunakan hanya dua yaitu seed dan threshold. Penelitian ini mengusulkan metode seeded region growing pada ruang warna HSI untuk segmentasi citra ikan tuna. Ruang warna RGB (red green blue) pada citra ikan tuna ditransformasikan kedalam ruang warna HSI (hue saturasi intesitas) yang kemudian hanya ruang hue untuk dijadikan segmentasi dengan menggunakan seeded region growing. Penentuan parameter seed dan threshold dilakukan secara manual dan hasil dari segmentasi tersebut dilakukan refinement dengan morfologi matematika. Pengujian dilakukan sebanyak 30 citra dan metode evaluasi hasil segmentasi menggunakan RAE (relative foreground area error), MAE (missclassification error) dan MHD (modified Hausdroff distance). Citra ikan tuna berhasil dilakukan segmentasi dengan dibuktikan nilai RAE, ME dan MHD secara berturut adalah 5,40%, 1,53% dan 0,41%

Kompresi Citra Penginderaan Jauh Multispektral Berbasis Clustering Dan Reduksi Spektral

Kompresi Citra pada aplikasi Penginderaan Jauh Multispektral merupakan kebutuhan yang sangat vital, sebab citra multispektral merupakan citra yang membutuhkan ruang penyimpanan yang sangat besar. Di sisi lain, citra multispektral memiliki karakteristik istimewa yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan efektifitas proses kompresinya. Karakteristik ini berkaitan dengan penggunaan citra tersebut dalam proses klasifikasinya. Dengan demikian, kompresi citra multispektral tidak perlu menggunakan cara konvensional, melainkan dengan memanfaatkan karakteristik yang dimilikinya. Penelitian ini membahas sebuah metode kompresi citra multispektral yang mengintegrasikan metode clustering, manipulasi spektral, serta pengkodean. Metode clustering yang digunakan adalah Improved Split and Merge Clustering (ISMC). Pada proses manipulasi spektral digunakan Principal Component Analysis (PCA). Sedangkan untuk pengkodean digunakan metode kompresi data lossless yaitu metode Lempel-Ziv Welch (LZW). Integrasi dari clustering, manipulasi spektral, dan pengkodean ini dibagi menjadi 2 kombinasi, yakni clustering-LZW dan PCA-clustering-LZW. Evaluasi dilakukan dengan mengukur rasio kompresi, waktu komputasi, jumlah cluster, dan ukuran kesalahan yang meliputi total error, maksimum error, dan rata-rata error. Dari hasil uji coba, didapatkan bahwa masing-masing metode ini memiliki keunggulan yang berbeda pada tiap faktor evaluasinya, sehingga pengguna dapat memilih untuk menggunakan metode yang tepat sesuai kebutuhannya

Penggunaan Analisa Faktor Untuk Klasifikasi Citra Penginderaan Jauh Multispektral

Proses clustering bisa berlangsung baik secara hierarchical (split dan merge) maupun partitional (partisi). Proses split yang pembagiannya berdasarkan histogram lebih mudah dilakukan pada satu dimensi, sehingga dibutuhkan proses transformasi. Metode transformasi yang umum digunakan adalah Principal Component Analysis (PCA). Namun PCA ternyata hanya didasarkan pada pencarian dimensi bervariansi maksimum, sehingga memungkinkan terjadinya overlapping kelas, dalam arti ada kelas yang tidak dapat dipisahkan Pada penelitian ini, metode transformasi yang digunakan adalah Analisa Faktor (Factor Analysis / Canonical Analysis). Metode ini lebih baik bila dibandingkan dengan metode Principal Component Analysis (PCA). Sebab, Analisa Faktor mentransformasi sekaligus memilah cluster dalam feature space. Tiga proses utama dalam penelitian ini yaitu split, merge, dan partitional K-means clustering. Citra multispektral ditransformasi menjadi satu dimensi. Histogram satu dimensi displit dengan pemilihan puncak kurva. Merge menggabungkan cluster hasil split tersebut. Cluster yang berdekatan digabungkan menjadi cluster baru. K-means clustering digunakan untuk mendeteksi lokasi pusat cluster (prototipe cluster) dan sekaligus mengelompokkan pixel ke setiap cluster. Hasil penelitian ini dibandingkan dengan hasil algoritma clustering yang proses transformasinya menggunakan PCA. Hasil perbandingan membuktikan bahwa clustering yang proses transformasinya menggunakan Analisa Faktor menghasilkan heterogenitas antar cluster lebih tinggi (Tr(SB) meningkat antara 0.83 % sampai 19.58 %). Adapun kekompakan tiap cluster tidak selalu optimal. Hal ini sangat mungkin disebabkan jumlah kelas sampel kurang banyak dan pengambilan sampel di tiap kelas kurang bervariasi

Kepuasan Pelanggan Untuk Pembelian Mobil Honda

The Indonesia economic grewth slowdown on 2015. It has impacted the competition in the automotive industry in Indonesia. All players have got to implement many strategies to keep them in the automotive business. One of the most common strategy is to how to maintain customer satisfaction.This research aimed to investigate which variables are significant and contribute the most to the customer satisfaction variable. This research was using 5 variables, i.e. product quality, after sales service, brand image, perceived value, and customer satisfaction. The sampling data was customers that used Honda Mobile. The questionnaires were distributed to 200 respondents across Indonesian provinces. Structural Equation model method was used for data processing using Lisrel program for Windows.Finally, the conclusion of this research would help Honda improve its performance to keep its customer satisfaction level high, and win the competition in the Indonesian automotive industry

Sensitivitas Larutan Nanopartikel Ceo2 Terhadap Radiasi Sinar Gamma Teleterapi Cobalt-60

Gamma rays are ionizing radiation that are useful to kill cancer cells through radiation therapy, but radiation would be dangerous if the user escapes scrutiny. In this case the required dosimeter to detect its existence. Practically daily dose allowed for radiotherapy ranges from 1.8 Gy to 2 Gy therefore needed dosimeter capable of detecting a range of doses. This study has been conducted testing sensitivity to gamma radiation to a solution of CeO2 nanoparticles, each of which is synthesized at a temperature of 400°C with a concentration of 2.5 x 10-4 g / ml. CeO2 nanoparticle solution is then analyzed using a UV-Vis spectrophotometer before and after irradiated. Gamma radiation with an energy of 1.33 MV administered at doses varying from 1 Gy to 3 Gy. The test results in the form of UV-Vis absorbance spectrum CeO2 nanoparticle solution which is used as a reference to determine changes in absorbance (ΔA) and value-G. Absorbance spectrum showed absorbance increased to dosing and a strong absorbance occurs at a wavelength of 297 nm for a solution of CeO2 nanoparticles were synthesized at a temperature of 400°C. Sensitivity solution CeO2 nanoparticles seen from the changes absrobansi and value-G. Gamma radiation dosing provide value change in absorbance of about 1.50 x 10-2 to 2.50 x 10-2 and values around 0.095 molJ-1 to 0,439 molJ-1 to a solution of CeO2 nanoparticles were synthesized at a temperature of 400°C. These values indicate that the solution of CeO2 nanoparticles have a sensitivity to gamma radiation

Peringkasan Dokumen Berbahasa Inggris Menggunakan Sebaran Local Sentence

. The number of digital documents grows very rapidly causing time waste in searching and reading the information. To overcome these problems, many document summary methods are developed to find important or key sentences from the source document. This study proposes a new strategy in summarizing English document by using local sentence distribution method to find and dig up hidden important sentence from the source document in an effort to improve quality of the summaries. Experiments are conducted on dataset DUC 2004 task 2. Measurement ROUGE-1 and ROUGE-2 are employed as a performance evaluation of the proposed method with sentence information density and sentence cluster keyword (SIDeKiCK). The experiment shows that the proposed method has better performance with an average achievement ROUGE-1 0.398, an increase of 1.5% compared to SIDeKiCK method and ROUGE-2 0.12, an increase 13% compared to SIDeKiCK method

Multi-document Summarization Based on Sentence Clustering Improved Using Topic Words

Informasi dalam bentuk teks berita telah menjadi salah satu komoditas yang paling penting dalam era informasi ini. Ada banyak berita yang dihasilkan sehari-hari, tetapi berita-berita ini sering memberikan konten kontekstual yang sama dengan narasi berbeda. Oleh karena itu, diperlukan metode untuk mengumpulkan informasi ini ke dalam ringkasan sederhana. Di antara sejumlah subtugas yang terlibat dalam peringkasan multi-dokumen termasuk ekstraksi kalimat, deteksi topik, ekstraksi kalimat representatif, dan kalimat rep-resentatif. Dalam tulisan ini, kami mengusulkan metode baru untuk merepresentasikan kalimat ber-dasarkan kata kunci dari topic teks menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Metode ini terdiri dari tiga langkah dasar. Pertama, kami mengelompokkan kalimat di set dokumen menggunakan kesamaan histogram pengelompokan (SHC). Selanjutnya, peringkat cluster menggunakan klaster penting. Terakhir, kalimat perwakilan yang dipilih oleh topik diidentifikasi pada LDA. Metode yang diusulkan diuji pada dataset DUC2004. Hasil penelitian menunjukkan rata-rata 0,3419 dan 0,0766 untuk ROUGE-1 dan ROUGE-2, masing-masing. Selain itu, dari pembaca prespective, metode kami diusulkan menyajikan pengaturan yang koheren dan baik dalam memesan kalimat representatif, sehingga dapat mempermudah pemahaman bacaan dan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk membaca ringkasan