Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : CYCLOTRON

Navigasi Robot Sepak Bola Beroda Menggunakan Particle Filter Localization Novendra Setyawan; Nur Alif Mardiyah; Zulfatman Zulfatman; Dwi Nur Fajar
CYCLOTRON Vol 5, No 1 (2022): CYCLOTRON
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (924.388 KB) | DOI: 10.30651/cl.v5i1.9419

Abstract

"Dimana saya?" adalah pertanyaan utama, yang merupakan representasi lokalisasi atau penentuan psisi, dimana hal tersebut adalah permasalahan yang harus dijawab oleh robot sepak bola beroda. Deadreconing adalah metode paling populer yang digunakan dalam pergerakan robot beroda. Namun, kesalahan posisi yang meningkat adalah topik utama dari metode deadreconing. Selanjutnya dalam makalah ini diusulkan lokalisasi sepak bola beroda menggunakan filter partikel melalui Omnivision. Model sensor dan model gerak dari filter partikel juga dibahas, dimana model sensor diperoleh dari segmentasi dan ekstraksi ciri landmark lapangan sepak bola. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memperkirakan posisi robot secara akurat dengan kesalahan 15%. 
Convolutional Neural Network (CNN) sebagai Metode Pendeteksi Penderita covid-19 pada x-ray Paru-Paru Manusia Mas Nurul Achmadiah; Julianto Muchtadirul Hasan; Novendra Setyawan
CYCLOTRON Vol 5, No 2 (2022): CYCLOTRON
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (721.624 KB) | DOI: 10.30651/cl.v5i2.12549

Abstract

Pandemi COVID-19 adalah pandemi dengan penyebaran yang cepat hingga ke seluruh dunia. Dampak dari pandemi COVID-19 menyebabkan penurunan hampirdisemua sektor terutama di sektor kesehatan. Sejauh ini, deteksi pasien terpapar covid atau tidak berdasar pada PCR (polymerase chain reaction) dan swab. Hal ini dinilai kurang efektif dikarenakan penderita COVID-19 makin bertambah dan berbanding terbalik dengan tenaga medis masih terbatas. Pengecekan dengan metode tersebut membutuhkan waktu lebih serta diagnosis yang akurat. Pada penelitian ini penulis mengembangakan metode deep learning Convolutional NeuralNetworks (CNN) untuk suatu sistem pendeteksian COVID-19. Dengan memanfaatkan algoritma pembelajaran Convolutional Neural Networks (CNN) sistem dapat mendeteksi paru-paru berdasarkan gambar X-Ray paru-paru. Hasil klasifikasi yang didapatkan dengan menggunakan CNN  memiliki accuarcysebesar 98%.