Peringkasan Teks Ekstraktif pada Dokumen Tunggal Menggunakan Metode Restricted Boltzmann Machine

Penelitian yang dilakukan yaitu menghasilkan peringkasan teks ekstratif secara otomatis yang dapat membantu menghasilkan dokumen yang lebih pendek dari dokumen aslinya dengan cara mengambil kalimat penting dari dokumen sehingga pembaca dapat memahami isi dokumen dengan cepat tanpa membaca secara keseluruhan. Dataset yang digunakan sebanyak 30 dokumen tunggal teks berita berbahasa Indonesia yang diperoleh dari www.kompas.com pada kategori tekno. Dalam penelitian ini, digunakan sepuluh fitur yaitu posisi kalimat, panjang kalimat, data numerik, bobot kalimat, kesamaan antara kalimat dan centroid, bi-gram, tri-gram, kata benda yang tepat, kemiripan antar kalimat, huruf besar. Nilai fitur setiap kalimat dihitung. Nilai fitur yang dihasilkan ditingkatkan dengan menggunakan metode Restricted Boltzmann Machine (RBM) agar ringkasan yang dihasilkan lebih akurat. Untuk proses pengujian dalam penelitian ini menggunakan ROUGE-1. Hasil yang diperoleh dalam penelitian yaitu dengan menggunakan learning rate 0.06 menghasilkan recall, precision dan f-measure tertinggi yakni 0.744, 0.611 dan 0.669. Selain itu, semakin besar nilai compression rate yang digunakan maka hasil recall, precision dan f-measure yang dihasilkan akan semakin tinggi. Hasil peringkasan teks dengan menggunakan RBM memiliki nilai recall lebih tinggi 2.1%, precision lebih tinggi 1.6% dan f-measure lebih tinggi 1.8% daripada hasil peringkasan teks tanpa RBM. Hal ini menunjukkan bahwa peringkasan teks dengan menggunakan RBM hasilnya lebih baik daripada peringkasan teks tanpa RBM

Klasifikasi Pose Pasang Pencak Silat Dengan Bentuk Silhouette Pada Pengambilan Fitur Dengan Metode Proyeksi Vertikal-Horisontal, Star Skeleton, Dan Region Splitting Dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes

Penelitian bentuk pose pasang pada pencak silat ini di pergunakan untuk melihat keefektifan metode yang di pergunakan sebagai ekstraksi fitur. Pada penelitian ini di perkenalkan sebuah metode ekstrasi fitur yaitu Region Splitting. Dimana prinsip kerja pengambilan nilai dari metode ini di menggunakan cara binary dengan bentuk Quadtree. Hasil dari proses ekstraksi fitur ini selanjutnya akan di gunakan sebagai input sebuah klasifikasi yang di lakukan dengan menggunakan metode naïve bayes. Sebagai perbandingan metode ekstraksi fitur yang di pergunakan dalam penelitian ini adalah metode Proyeksi Vertikal-Horisontal, Star Skeleton. Pengunaan data dalam penelitian ini menggunakan 150 data yang terdiri atas 15 pose pasang yang di lakukan oleh 10 orang. Dan sebagai data training di pergunakan data sebanyak 105 data yang terdiri atas 15 pose yang di lakukan oleh 7 orang. Dan untuk data testing terdiri atas 45 data yang terdiri atas 15 pose yang di lakukan 3 orang. Hasil kesimpulan pada penelitian ini dapatkan nilai yang terbaik dari ketiga metode ini di hasilkan oleh metode Region Splitting dengan keakuratan sebesar 80%. Sedangka hasil penggabungan ketiga metode tersebut memiliki keakuratan yang terbaik yaitu sebesar 90.4764%

Reducing the environmental impact of surgery on a global scale: systematic review and co-prioritization with healthcare workers in 132 countries

Abstract Background Healthcare cannot achieve net-zero carbon without addressing operating theatres. The aim of this study was to prioritize feasible interventions to reduce the environmental impact of operating theatres. Methods This study adopted a four-phase Delphi consensus co-prioritization methodology. In phase 1, a systematic review of published interventions and global consultation of perioperative healthcare professionals were used to longlist interventions. In phase 2, iterative thematic analysis consolidated comparable interventions into a shortlist. In phase 3, the shortlist was co-prioritized based on patient and clinician views on acceptability, feasibility, and safety. In phase 4, ranked lists of interventions were presented by their relevance to high-income countries and low–middle-income countries. Results In phase 1, 43 interventions were identified, which had low uptake in practice according to 3042 professionals globally. In phase 2, a shortlist of 15 intervention domains was generated. In phase 3, interventions were deemed acceptable for more than 90 per cent of patients except for reducing general anaesthesia (84 per cent) and re-sterilization of ‘single-use’ consumables (86 per cent). In phase 4, the top three shortlisted interventions for high-income countries were: introducing recycling; reducing use of anaesthetic gases; and appropriate clinical waste processing. In phase 4, the top three shortlisted interventions for low–middle-income countries were: introducing reusable surgical devices; reducing use of consumables; and reducing the use of general anaesthesia. Conclusion This is a step toward environmentally sustainable operating environments with actionable interventions applicable to both high– and low–middle–income countries