Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal snimed
Prasetyo, Alan Dwi
Unknown Affiliation

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Aplikasi Android Pengenalan Rangka Manusia Berbasis Augmented Reality Wisnugroho, Satrio; Prasetyo, Alan Dwi; Kurniawan, Rahadian
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2015: Prosiding SNIMED 2015
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Studi tentang struktur tubuh manusia khususnya rangka, merupakan dasar pentingbagi pendidikan kedokteran. Pada umumnya, untuk memberikan pendidikan secara nyata bagicalon dokter dibutuhkan alat peraga torso tulang manusia sebagai media pelengkap bagi bukubukuajar yang dirasa kurang interakif, karena hanya memberikan gambar dan tidak memperlihatkanbentuk tulang secara nyata dalam 3 dimensi. Tujuan pada penelitian ini adalah untukmenciptakan sebuah sistem pembelajaran interaktif, yang membantu mahasiswa kedokteran untukmemahami dan menghafal struktur anatomi secara 3D dengan mudah dengan teknologi augmentedreality (AR) yang diimplementasikan pada perangkat mobile. Tujuan lain pembuatan aplikasiini yaitu menghemat biaya dalam pembelian alat peraga torso tulang manusia. Siswa yangmempunyai smartphone Android dapat dengan mudah memiliki aplikasi pengganti torso tulangmanusia. Penelitian ini menghasilkan dua bentuk luaran yaitu: bentuk fisik (media cetak berupabuku) yang berisikan marker pada beberapa halamannya dan aplikasi augmented reality berbasismobile dimana keduanya saling melengkapi. Hasil dari pengujian yang dilakukan, aplikasi yangdikembangkan memiliki potensi sebagai media pembelajaran yang mudah dan menunjukkanketerlibatan sepenuhnya oleh pengguna dengan proses belajar yang menyenangkan.
Analisis Kualitas Data dan Klasifikasi Data Pasien Kanker Hidayatullah, Ahmad Fathan; Prasetyo, Alan Dwi; Sari, Dantik Puspita; Pratiwi, Intan
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2014: Prosiding SNIMED 2014
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Masalah yang ditemui dalam dataset yang besar adalah adanya duplikasi data dan missing value. Duplikasi terjadi karena ada perbedaan identifikasi antara entitas yang sama dalam dunia nyata misalnya duplikasi data pasien rumah sakit. Solusi dari permasalahan duplikasi adalah dengan melakukan deduplikasi. Deduplikasi dilakukan dengan mengeliminasi data yang memiliki kemiripan. Pendeteksian duplikasi data dilakukan dengan Algoritma Levenshtein distance. Missing value terjadi jika ada nilai dari suatu atribut yang tidak ditemukan. Atribut yang mengandung missing value diganti dengan nilai rata-rata seluruh data dalam setiap atribut. Setelah duplikasi data dan missing value dapat diatasi, kemudian dilakukan klasifikasi untuk mengidentifikasi adanya kesamaan data. Klasifikasi dilakukan dengan tools WEKA menggunakan algoritma Decision Tree dan Naive Bayes. Metode Decision tree menghasilkan akurasi sebesar 99.9988 % sedangkan metode Naive Bayes menghasilkan akurasi 99.9799 %. Akurasi yang diperoleh algoritma Decision Tree memiliki hasil sedikit lebih baik daripada Naive Bayes. Namun demikian, secara umum metode Decision Tree dan Naive Bayes sama-sama memiliki akurasi yang baik dalam melakukan klasifikasi kemiripan data pasien.
Co-Authors Ahmad Fathan Hidayatullah, Ahmad Fathan Dantik Puspita Sari, Dantik Puspita PRATIWI, INTAN Rahadian Kurniawan Satrio Wisnugroho, Satrio