Klasifikasi K-NN dalam Identifikasi Penyakit COVID-19 Menggunakan Ekstraksi Fitur GLCM

Covid-19 is a disease that is endemic in various parts of the world including Indonesia, this disease infects the respiratory tract caused by a new type of corona virus. To find out the presence of this virus in the body, medical examinations such as blood tests, radiological examinations can be carried out X-rays (x-rays) and swabs. Therefore, in this study, identification covid-19 disease based on the rongen image from which the image was extracted using the GLCM feature extraction method, namely contrast, correlation, energy, and homogeneity, after obtaining the value from the extraction and then classified using data mining classification method, namely k-nearest neighbor by doing 3 modeling the input value of k. The results obtained from the classification obtained an accuracy of 80% in model 3 with a value of k = 5 and in models 1 and 2 obtained an accuracy of 90% with a value of k = 1 and k = 3.Covid-19 merupakan penyakit yang sedang mewabah diberbagai belahan duni ae trmasuk Indonesia, penyakit ini menginfeksi saluran pernapasan yang disebabkan  oleh jenis virus corona baru. Untuk mengetahui adanya virus ini diddalam tubuh  dapat dilakukan pemeriksaan medis seperti cek darah, pemeriksaan radiologi  rontgent (x-ray) dan swab. Oleh karena itu pda penelitian ini dilakukan identifikasi  penyakit covid-19 berdasarkan citra rongen yang mana citra tersebut di ekstraksi  menggunakan metode fitur ekstraksi GLCM yaitu contrast, correlation, energy, dan  homogeneity, setelah didapat nilai dari ekstraksi lalu di klasifikasikan menggunakan metode klasifikasi data mining yaitu k-nearest neighbor dengan melakukan 3  pemodelan nilai inputan k. hasil yan diperoleh dari pengklasifikasian didapat akurasi  sebesar 80%pada model 3 dengan nilai k = 5 dan pada model 1 dan 2 diperoleh hasil  akurasi sebesar 90% dengan niali k = 1 dan k = 3.&nbsp

Klasifikasi Kadar Kolesterol Menggunakan Ekstraksi Ciri Moment Invariant dan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)

Cholesterol is a fat that is mostly formed by the body itself, especially in the liver. Cholesterol is very useful for the body but will be very dangerous if it has excessive levels. The impact of excessive cholesterol is the emergence of deadly diseases such as heart disease, stroke and poor blood circulation. In this study, one of the medical sciences that can be used to detect cholesterol levels is Iridology. This iridology itself can be applied in computer science which is often referred to as Digital Image Processing. In this case, the feature recognition method will be used using Moment Invariant feature extraction and the K-Nearest Neighbor Algorithm. Where the data used is the Dataset from Ubiris V1. With the resulting accuracy of 84,8485%.Kolesterol adalah lemak yang sebagian besar di bentuk oleh tubuh sendiri terutama dalam hati. Kolesterol sangat berguna bagi tubuh akan tetapi akan sangat berbahaya apabila memiliki kadar yang berlebihan. Dampak dari kolesterol yang berlebihan yaitu timbulnya penyakit-penyakit berbahaya yang mematikan sepetti jantung, stroke dan buruknya sirkulasi darah yang meningkat. Pada penelitian ini akan menerapkan salah satu ilmu kedokteran yang dapat di gunakan dalam mendeteksi kadar kolesterol yaitu Iridologi. Iridologi ini sendiri dapat diterapkan dalam ilmu komputer yang sering di sebut sebagai Pengolahan Citra Digital. Yang dalam hal ini akan di gunakan metode pengenalan ciri menggunakan ekstraksi ciri Moment Invariant dan Algoritma K-Nearest Neighbor. Dimana data yang digunakan yaitu Dataset dari Ubiris V1. Dengan akurasi yang didapatkan yaitu 84.8485%

APPLICATION OF BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK ALGORITHM FOR CIHERANG RICE IMAGE IDENTIFICATION

Rice is a food source for carbohydrates that are most consumed in Indonesia, because of this the production is higher compared to other food crops. There are several superior rice varieties planted by the farmers, one of them is Ciherang. This type is widely planted by farmers because has high selling as economic value and can be used as premium rice. The existence of several types of rice that had a high sales value makes some person was deceitfulness by mix the rice with premium quality with bad quality. Many people do not know the problem of distinguishing types of rice from one to another that has the same shape. Classification techniques using the backpropagation neural network algorithm and image processing are used to identify one of the most preferred types of rice, Ciherang. The network architecture model on the backpropagation algorithm is very influential on the value of accuracy. In determining the best network’s architectures, 4 times attempted where network architecture with 5 nodes in the input layer, 8 nodes in the hidden layer, and 1 node in output layer produce the highest accuracy of 82,66%

Noise Reduction untuk Restorasi Citra dengan Algoritma Wiener dan Histogram Equalization

Citra merupakan suatu bentuk informasi yang memiliki peranan yang cukup penting. Namun, pada pelaksanaannya banyak kendala-kendala yang dihadapi dalam menangkap sebuah citra agar sesuai keinginan. Salah satu contohnya saat pengambilan gambar, terkadang gambar yang diambil terdapat noise ataupun gangguan yang berupa titik-titik atau derau pada citra. Dalam pengolahan citra, terdapat metode restorasi citra dimana metode tersebut akan memproses sebuah citra sehingga menghasilkan informasi/hasil yang diinginkan. Algoritma Wiener adalah metode restorasi yang berdasarkan pada least square. Histogram Equalization proses dimana mengubah penyebaran nilai derajat keabuan pada citra menjadi rata atau seragam disebut dengan. Tujuan dari penelitian ini adalah mereduksi noise pada citra hasil tangkapan CCTV. Dari hasil percobaan yang telah dilakukan, maka akan dibandingkan dengan sistem reduksi noise biasa tanpa Histogram Equaliziation. Algoritma Wiener bertujuan untuk mereduksi noise pada citra , sedangkan Histogram Equalization bertujuan untuk meningkatkan kualitas pada citra. Dari penelitian yang telah dilakukan bahwa program penelitian memiliki nilai MSE 1.6377 dan nilai PSNR 46.0225 dengan kecepatan sistem 2.956 s. Kata kunci: Noise reduction, restorasi citra, CCTV, Algoritma Wiener, Histogram Equalizatio

Analisis Sentimen Ulasan pada Aplikasi E-Commerce dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

The rapid development of E-commerce has given rise to many marketplaces in Indonesia such as Tokopedia, Shopee, Lazada. Tokopedia, Shopee and Lazada applications are applications that help sellers and buyers to make sales and purchase transactions for goods and services. Until now, of the three major E-Commerce applications, around 100 million users have downloaded the three E-Commerce applications. With the launch of some of these applications, it has caused a lot of opinions and criticisms from the public. Based on this, a sentiment analysis of the Naïve Bayes algorithm was carried out to find out how the sentiment of users compares to the E-Commerce application on the Google Play Store. This research uses the Knowledge Discovery in Database (KDD) method which consists of 5 stages, namely data selection, preprocessing, transformation, data mining, and evaluation. The data used is a review of 500 E-Commerce applications per each application. At the data mining stage, it is carried out with 3 scenarios data sharing is 80:20, 70:30 and 60:40. The best results were obtained in scenario 1 (80:20) on the Shopee application using the Naïve Bayes algorithm which resulted in an accuracy of 92%, precision of 92.13%, recall of 98.8% and f1-score of 95.35%

Analisis Digital Watermarking untuk Otentikasi pada Citra Manipulasi Menggunakan Metode Least Significant Bit

The use of digital platforms has both positive and negative effects. Many criminals who manipulate images for personal gain, so as to harm the copyright holder (ownership) of the image. The purpose of the study was to detect false imagery generated by copy-move, splicing, and retouching techniques. The method used is the Least Significant Bit (LSB) method as a watermarking technique and its detection features. The insertion process is carried out on watermark images into the cover image as the container media. Image owners can authenticate to prove the originality of the image when the extraction process is done, the image manipulation is successfully detected because it is damaged. The test results showed that the digital watermarking technique with the Least Significant-Bit method is able to protect and prove the authenticity of the image. It was concluded that the results of comparison of watermark extraction on the original image and manipulation image saw a very significant difference in terms of visual and calculation with MSE, RMSE, and PSNR parameters

Skema Penyembunyian Data pada Gambar Berbasis Interpolasi Kubik B-Spline Menggunakan Metode Least Significant Bit (LSB)

Maraknya kasus pencurian data menyebabkan sistem keamanan pesan harus ditingkatkan. Salah satu cara untuk mengamankan pesan adalah dengan memasukkan pesan ke dalam gambar digital. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas gambar digital dalam sistem keamanan pesan tersembunyi. Teknik yang digunakan untuk keamanan pesan adalah steganografi. Cover image akan dikonversi menjadi bit piksel dalam domain spasial. Cover image digunakan dalam bentuk gambar digital dengan format .jpg. Teknik meningkatkan kualitas dan kapasitas gambar digital dilakukan dengan menambahkan dan meningkatkan bit piksel menggunakan metode interpolasi Cubik B-Spline. Cover image yang telah di interpolasi, kemudian disisipi pesan menggunakan metode least significant bit (LSB) untuk memperoleh stegoimage. Pesan yang diselipkan berbentuk file .doc, .docx, .pdf, .xls, .rar, .iso dan .zip dengan ukuran berbeda-beda kapasitasnya. Teknik uji dibuat dengan bantuan perangkat lunak MATLAB versi 2017a. Penelitian melakukan uji dengan mengukur nilai kualitas penyamaran dari stegoimage menggunakan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) dengan rata-rata perolehan stegoimage terhadap Original image 29.06 dB dan stegoimage terhadap Image interpolation 64.34 dB dan uji mean squared error (MSE) dengan rata-rata perolehan 97.54 dB pada Image interpolation terhadap original image dan 97.55 dB pada stegoimage terhadap original image, 0.13 dB nilai MSE stegoimage terhadap Image interpolation. Hasil uji pada penelitian dengan proses interpolasi pada coverimage dengan Cubic B-Spline mempengaruhi terhadap nilai samar atau Nilai PSNR

Implementasi Deep Learning Untuk Deteksi Masker

Coronavirus Disease-19 (COVID-19) telah memberikan dampak yang besar pada banyak Negara di dunia sejak Desember 2019. Pemerintah Indonesia telah melakukan beberapa upaya untuk menekan penyebaran COVID-19 di antaranya adalah mewajibkan penggunaan masker. Tetapi masih terdapat pada beberapa daerah dimana presentase orang yang tidak menggunakan masker mencapai lebih dari 30%. Maka dari itu diperlukan sebuah sistem pendeteksi masker yang terhubung dengan pemerintah, agar pemerintah dapat melakukan pengawasan terhadap masyarakat di tempat umum. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengimplementasi dan menguji model deteksi masker wajah dengan algoritma single shot multibox detector dan mobilenetv2. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan, yaitu pengumpulan data, pre-processing, training model, testing model, dan implementasi model. Model yang dibangun dapat mencapai akurasi sebesar 99% baik pada tahap training maupun tahap testin

SOSIALISASI TEKNOLOGI PENGOLAHAN CITRA SECARA DARING SEBAGAI UPAYA PENCEGAHAN MANIPULASI BANTUAN SOSIAL DI HAIBAGEUR.COM

ABSTRAKHaibageur.com merupakan sebuah aplikasi digital yang bergerak dibidang sosial. Aplikasi ini bertujuan untuk memberikan bantuan kepada masyarakat terdampak Covid-19 melalui toko klontong di sekitarnya. Akan tetapi banyak toko klontong yang memanipulasi beras bantuan yang ditetapkan, sehingga kualitas beras bantuan menjadi menurun. Oleh karena itu perlu adanya upaya untuk meminimalisir manipulasi beras tersebut. Maka tujuan dari kegiatan pengabdian ini adalah untuk memberikan edukasi kepada masyarakat, khususnya yang memiliki usaha. Teknologi pengolahan citra adalah salah satu upayanya. Adapun tahapan dalam menerapkan teknologi tersebut adalah sosialisasi, pendampingan dan diskusi. Maka metode pelaksanaan yang sesuai dengan cara pelatihan dan pendampingan secara berkala. Seluruh tahapan pelaksanaan kegiatan pengabdian ini dilakukan secara daring. Hasil akhir dari kegiatan ini berupa alat identifikasi jenis beras yang dapat diterapkan di Haibageur.com sebagai mitra utama. Kata kunci: identifikasi beras; pengolahan citra; pengabdian daring; manipulasi bantuan sosial. ABSTRACTHaibageur.com is a digital application engaged in the social field. This application aims to provide assistance to the people affected by Covid-19 through the surrounding groups. However, many clontong shops manipulate the rice assistance set, so the quality of rice help has decreased. Therefore, there needs to be an effort to minimize the manipulation of rice. Then the purpose of this service activity is to provide education to the community, especially those who have a business. Citra processing technology is one of its efforts. The stages in implementing these technologies are socialization, assistance and discussion. Then the method of implementation is in accordance with the way of training and mentoring regularly. All the stages of implementing this service activity carried out online. The final result of this activity is a type of rice identification tool that can be applied in Haibageur.com as the main partner. Keywords: rice identification; image processing; devotion online; manipulation of social assistance