KLASIFIKASI ONLINE CITRA DAUN BERDASARKAN FITUR BENTUK DAN RUAS DAUN

Sistem temu kembali citra untuk aplikasi pengklasifikasian citra daun berdasarkan bentuk dan ruas daun sangat dibutuhkan dalam ilmu botani. Paper ini menjelaskan tentang suatu metode pengenalan jenis daun berdasarkan input berupa sketsa bentuk daun yang dibandingkan terhadap database sketsa daun yang ada. Sistem ini dapat dilakukan secara online sehingga dapat diakses dimanapun dan kapanpun user berada. Metode pengenalan ini meliputi Minimum Perimeter Polygon untuk ekstraksi fitur bentuk pada citra daun, Venation Mathing untuk ekstraksi fitur ruas daun pada citra daun. Untuk mendukung kinerja dua metode diatas, penulis memperkenalkan metode Windowing matrix untuk mendeteksi ujung dan pangkal ruas daun, Thinning Algorithm menjadikan ruas daun lebih sederhana (lining one pixel), dan Rotation Invariant untuk mengubah orientasi daun menjadi tegak lurus. Setelah melalui uji coba dan analisa, dapat disimpulkan bahwa hasil pencarian dengan menggunakan metode diatas mampu menghasilkan F1 Score atau tingkat akurasi 95.83%, Recall sebesar 100%, dan Precision sebesar 92.59%. Kata Kunci: Klasifikasi, online, system temu kembali, fitur bentuk daun, fitur ruas daun, Minimum Perimeter Polygon, Venation Matching, Windowing Matrix, Thinning Algorithm, Rotation Invariant

Sistem Pengukuran Lebar Cortical Bone Berbasis Active Shape Model pada Citra Panorama Gigi

Active Shape Model (ASM) adalah suatu metode yang dapat digunakan untuk mendapatkan tepi dari suatu objek dalam suatu citra. Dengan menempatkan titik-titik yang disebut sebagai landmark point sebagai repersentasi kontur, ASM dapat menemukan bentuk umum dari suatu objek dalam citra. Paper ini mengusulkan suatu sistem yang mampu secara otomatis mengukur lebar cortical bone dengan menggunakan metode berbasis ASM. Pengukuran dilakukan pada boundary hasil fitting antara model statistik yang dihasilkan oleh metode ASM dengan objek dalam citra. Dalam paper ini juga diteliti berapa jumlah yang optimal titik-titik sampel dalam membentuk suatu shape dari objek cortical bone. Dalam ujicoba terhadap 100 citra panorama gigi diperoleh jumlah titik yang optimal dalam training set adalah 50 titik. Sedangkan pembandingan hasil pengukuran dengan sistem ini terhadap hasil pengukuran secara manual mampu mencapai korelasi 90 %. Keyword: Active Shape Model (ASM), Pengukuran Lebar Cortical Bone, Citra Panorama Gigi

CATATAN DEWAN REDAKSI

Pada bulan Agustus 2008, akan ada kegiatan konferensi internasional tahunan Information and Communication Technology and Systems (ICTS). Untuk itu kami mengundang pembaca untuk ikut berpartisipasi dalam kegiatan tersebut baik sebagai pemakalah maupun sebagai peserta.Berikut kami sertakan Call for Papers untuk ICTS 2008

Deteksi awal gangguan fungsi tiroid pada akseptor KB susuk (Norplant) di daerah endemik gondok

ABSTRACT In the surrroundings of mountainous area, many people are suffering from goiter due to low iodine contents in their diet. This study was aimed at examining T3, T4 and TSH concentration of the Norplant and IUD acceptors for 6 months. The acceptors were from an endemic goiter area in Cangkringan, Sleman, Yogyakarta. The results of this study showed that T3, T4 and TSH were in the normal range but relatively low level. Six months after using Norplant comparing with that using IUD, the T3 concentration decreased, while T4 and TSH concentration increased, but they were not significant (p>0,05). Based on those data, there was an evidence that after 6 months of using Norplant, the thyroid gland was hyperactive to produce tyroxine. After a long time period it would be a hyperplasia and hypertrophy of thyroid. Similar, further studies for a longer time are needed. Key words: Norplant - T3 - T4 - TSH - endemic goite

CATATAN DEWAN REDAKSI

Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi (JUTI) edisi Januari 2009 ini merupakan edisi ketiga dari volume 7. Sebagaimana telah direncanakan, bahwa sejak Januari 2008 silam, kami menyatukan 4 edisi dalam satu volume, sehingga edisi ini merupakan kelanjutan edisi 1 dan 2 yang telah terbit pada bulan Januari 2008 dan Juli 2008. Kami bersyukur bahwa minat para peneliti untuk mendokumentasikan hasil penelitiannya di JUTI cukup tinggi. Namun demikian, kita semua menyadari bahwa kualitas tata tulis ilmiah yang mendasari penulisan artikel dalam jurnal merupakan hal yang tidak dapat ditawar. Oleh karena itu, usaha peningkatan kualitas yang dilakukan Dewan Redaksi melalui workshop secara reguler terus menerus dilaksanakan. Workshop penulisan artikel di JUTI telah dilaksanakan beberapa kali bekerja sama dengan Fakultas Teknologi Informasi ITS. Para anggota mitra bestari juga tak henti-hentinya memberikan dorongan semangat agar para penulis dapat menghasilkan karya ilmiah yang semakin berkualitas. Pada edisi ini 8 artikel dari berbagai area penelitian dalam ilmu komputer mulai dari multimedia, kecerdasan buatan dan citra telah berhasil dinyatakan diterima. Semoga seluruh artikel ini mampu menjadi kontribusi nyata para peneliti tanah air sebagai solusi atas berbagai problem dalam dunia industri, sosial kemasyarakatan, dan lain-lain. Kami mengundang para peneliti untuk mempublikasikan hasil penelitiannya di JUTI pada edisi berikutnya yakni Juli 2009

CATATAN DEWAN REDAKSI

Ucapan terima kasih dan penghargaan yang setinggi-tingginya, kami ucapkan kepada para penulis yang artikelnya telah berhasil diterbitkan dalam Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi (JUTI) edisi Juli 2009 ini. Semoga seluruh artikel tersebut bermanfaat untuk kita semua dan makin meningkatkan semangat untuk terus meneliti. Edisi ke 4 dari volume 7 ini, sebagaimana edisi sebelumnya juga didominasi topik Ilmu Komputer dan Sistem Informasi. Hal ini dapat dipahami, sebab kedua topik dalam bidang teknologi informasi tersebut memang sedang booming di tanah air dan banyak dikembangkan untuk memecahkan berbagai persoalan dalam industri. Oleh karena itu sangat diharapkan bahwa artikel-artikel ini akan dapat dimanfaatkan dengan baik oleh masyarakat luas. Dewan redaksi mengucapkan terima kasih atas segala jerih payah para anggota mitra bestari dan dewan editor yang telah menyelesaikan tugasnya dengan sangat sempurna. Tak lupa kritik dan saran pembaca sangat kami harapkan untuk penyempurnaan jurnal ini di masa-masa mendatang. Akhirnya kami berharap agar para peneliti makin giat mendokumentasikan hasil penelitiannya dan berkeinginan untuk menerbitkannya melalui JUTI

RBF KERNEL OPTIMIZATION METHOD WITH PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ON SVM USING THE ANALYSIS OF INPUT DATA’S MOVEMENT

SVM (Support Vector Machine) with RBF (Radial Basis Function) kernel is a frequently used classification method because usually it provides an accurate results. The focus about most SVM optimization research is the optimization of the the input data, whereas the parameter of the kernel function (RBF), the sigma, which is used in SVM also has the potential to improve the performance of SVM when optimized. In this research, we proposed a new method of RBF kernel optimization with Particle Swarm Optimization (PSO) on SVM using the analysis of input data’s movement. This method performed the optimization of the weight of the input data and RBF kernel’s parameter at once based on the analysis of the movement of the input data which was separated from the process of determining the margin on SVM. The steps of this method were the parameter initialization, optimal particle search, kernel’s parameter computation, and classification with SVM. In the optimal particle’s search, the cost of each particle was computed using RBF function. The value of kernel’s parameter was computed based on the particles’ movement in PSO. Experimental result on Breast Cancer Wisconsin (Original) dataset showed that this RBF kernel optimization method could improve the accuracy of SVM significantly. This method of RBF kernel optimization had a lower complexity compared to another SVM optimization methods that resulted in a faster running time

Strategi Belajar Dan Mengajar Guru Pada Abad 21

Hari ini, teknologi informasi dan komunikasi memasuki ruang kelas di sekitar kita dengan kecepatan yang sangat cepat. Seiring dengan gelombang ini, para pendidik menghadapi tantangan saat mereka mengajar di kelas. Generasi siswa yang menggunakan teknologi yang berkembang setiap hari. Keberhasilan seoarang pendidik tidak hanya dipengaruhi oleh kemampuannya (kompetensi guru) akan tetapi pendidik harus mampu mengkolaborasikannya dengan teknologi. Artikel ini bertujuan membantu para pendidik untuk memilih strategi pembelajaran yang tepat untuk menciptakan pembelajaran dan lingkungan yang lebih baik untuk siswa. Abad ke-21 ini siswa dan guru dan menyajikan tantangan pendidik menghadapi siswa-siswa ini dan teknologi yang menyertainya. Makalah ini juga menyajikan solusi untuk membantu para guru secara efektif memenuhi kebutuhan para siswa dan mempersiapkan mereka untuk mengajar pada abad 21 ini