Pemodelan Asuransi Jiwa Berdasarkan Asumsi Mortalita Weibull

Pemodelan asuransi jiwa berdasarkan asumsi mortalita Weibull diawali dengan memodelkan fungsi-fungsi aktuaria, seperti fungsi survival, fungsi densitas, dan peluang hidup berdasarkan laju mortalita(force of mortality)dengan  asumsi  mortalita  Weibull. Selanjutnya fungsi-fungsi aktuaria tersebut dipergunakan untuk menghitung mean dan variansi dari nilai sekarang(present value) asuransi berjangka n tahun dengan benefit dibayarkan diakhir tahun kematian berdasarkan asumsi Weibull Selain itu juga akan diperhitungkan bentuk mean dan variansi dari anuitas hidup berjangka n tahun. Berdasarkan nilai sekarang aktuaria(Actuarial Present Value) dan anuitas hidup, diperoleh pemodelan premi asuransi jiwa berdasarkan asumsi Mortalita Weibull. Sehingga model ini dapat menjadi alternatif bagi perhitungan asuransi jiwa

PELATIHAN BERHITUNG DENGAN JARIMATIKA UNTUK GURU-GURU SEKOLAH DASAR DI INDERALAYA

Anggapan sebagian besar siswa bahwa matematika adalah pelajaran yang sulit, menuntut guru untuk lebih berinovasi dalam mengajarkan materi matematika kepada anak didiknya. Untuk membantu meningkatkan minat dan mutu proses belajar mengajar, khususnya dalam matematika, antara lain dengan memberikan variasi media dan metode pembelajaran. Kesan ini dapat dikurangi dengan memberikan variasi media dan model  pembelajaran yang dapat menarik minat siswa. Salah satunya adalah mengajarkan cara berhitung kepada siswa dengan jarimatika, merupakan cara berhitung dengan menggunakan alat bantu jari-jari tangan. Dengan cara yang relatif lebih mudah dan efisien. Sehingga minat belajar siswa dapat ditingkatkan, terutama dalam mata pelajaran Matematika yang sering dianggap sebagai momok

Variasi Thresholding untuk Segmentasi Pembuluh Darah Citra Retina

Segmentasi pembuluh darah pada retina diperlukan pada deteksi dini penyakit Diabetic Retinopathy pada citra retina. Penelitian ini menggunakan tiga tahapan yaitu pre-processing, segmentasi dan post-processing yang akan membandingkan hasil dari 3 metode segmentasi yang menggunakan nilai Thresholding yaitu Adaptive Thresholding, Binary Thresholding, dan Otsu Thresholding. Hasil pengujian terhadap tiga metode yang digunakan menunjukan bahwa metode Binary Thresholding mendapat rata-rata akurasi, sensitivitas dan spesifisitas tertinggi yaitu 95%, 58%, 98%. Untuk Adaptive Thresholding mendapat rata-rata akurasi sebesar 91%, sensitivitas 36%, spesititiftas 97%. Dan metode Otsu Thresholding mendapatkan rata-rata akurasi 86%, sensitivitas 22%, dan spesifisitas 90%.  Dari hasil ketiga metode ini dapat dilihat akurasi yang dihasilkan oleh metode Thresholding sudah sangat baik dalam melakukan segmentasi citra, tetapi nilai sensitivitas dari masing-masing metode Thresholding masih rendah. Hal ini dapat disimpulkan metode Thresholding masih sulit mendapatkan lebih banyak fitur pembuluh darah pada citra retina

Combination Contrast Stretching and Adaptive Thresholding for Retinal Blood Vessel Image

To diagnose diabetic retinopathy is to segment the blood vessels of the retinal, but the retinal images in the DRIVE and STARE datasets have varying contrast, so the enhancement is needed to obtain a stable image contrast. In this study, image enhancement was performed using the Contrast Stretching and continued with segmentation using the Adaptive Thresholding on retinal images. The image that has been extracted with green channels will be enhanced with Contras Stretching and segmented with Adaptive Thresholding to produce a binary image of retinal blood vessels. The purpose of this study was to combine image enhancement techniques and segmentation methods to obtain valid and accurate retinal blood vessels. The test results on DRIVE were 95.68 for accuracy, 65.05% for sensitivity, and 98.56% for specificity. The test results of Adam Hoover’s ground truth on STARE were 96.13% for, 65.90% for sensitivity, and 98.48% for specificity. The test results for Valentina Kouznetsova’s ground truth on the STARE were 93.89% for accuracy, 52.15% for sensitivity, and 99.02% for specificity. The conclusion obtained is that the processing results on the DRIVE and STARE datasets are very good with respect to their accuracy and specificity values. This method still needs to be developed to be able to detect thin blood vessels with the aim of being able to improve and increase the sensitivity value obtained

Liver Segmentation Using Convolutional Neural Network Method with U-Net Architecture

Abnormalities in the liver can be used to identify the occurrence of disorders of the liver, one of which is called liver cancer. To detect abnormalities in the liver, segmentation is needed to take part of the liver that is affected. Segmentation of the liver is usually done manually with x-rays. . This manual detection is quite time consuming to get the results of the analysis. Segmentation is a technique in the image processing process that allocates images into objects and backgrounds. Deep learning applications can be used to help segment medical images. One of the deep learning methods that is widely used for segmentation is U-Net CNN. U-Net CNN has two parts encoder and decoder which are used for image segmentation. This research applies U-Net CNN to segment the liver data image. The performance results of the application of U-Net CNN on the liver image are very goodAccuracy performance obtained is 99%, sensitivity is 99%. The specificity is 99%, the F1-Score is 98%, the Jacard coefficient is 96.46% and the DSC is 98%.  The performance achieved from the application of U-Net CNN on average is above 95%, it can be concluded that the application of U-Net CNN is very good and robust in segmenting abnormalities in the liver. This study only discusses the segmentation of the liver image. The results obtained have not been applied to the classification of types of disorders that exist in the liver yet. Further research can apply the segmentation results from the application of U-Net CNN in the problem of classifying types of liver disorders

Segmentasi Paru-Paru Pada Citra Thorax Dada Dengan Menggunakan Metode Cnn U-Net

Paru-paru merupakan salah satu organ terpenting dari tubuh manusia. Apabila terjadi keabnormalan pada kinerja paru-paru, akan dapat menimbulkan penyakit pernafasan yang dapat membuat tubuh tidak dapat menjalankan kinerjanya dengan normal. Untuk mendeteksi keabnormalan pada paru-paru, dapat dilakukan dengan melihat ukuran dari paru-paru tersebut. Penelitian ini menyajikan metode untuk segmentasi paru-paru pada foto thorax dada pasien dengan metode CNN U-Net. Pada langkah awal pada metode CNN U-Net dilakukan resize lalu segmentasi menggunakan keras optimizer Nadam. Didapatkan nilai rata-rata akurasi sebesar 0.9632, sensitifitas sebesar 0.9586, dan spesifisitas sebesar 0.9675, F1-Skor sebesar 0.9920, dan koefisien Jaccard sebesar 0.9842.

Uji Perbedaan Gaya Belajar Mahasiswa Saat Pembelajaraan Luring dan Daring

Prestasi akademik merupakan hasil pembelajaran yang diperoleh mahasiswa. Prestasi akademik dapat diukur dengan nilai capaian indeks prestasi akademik. Salah satu faktor yang mempengaruhi prestasi akademik adalah gaya belajar. Faktor gaya belajar dapat berubah akibat dari perubahan pembelajaran seperti dari pembelajaran luring menjadi daring. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji signifikansi perbedaan antara gaya belajar mahasiswa pada pembelajaran luring dan pembelajaran daring serta perbedaannya terhadap prestasi akademik mahasiswa. Metode yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan alat analisis statistik uji Chi-Square. Hasil penelitian menunjukkan bahwa gaya belajar mahasiswa signifikan berbeda antara pembelajaran luring dan daring