Garuda - Garba Rujukan Digital

Prediksi Penyakit Jantung Koroner (PJK) Berdasarkan Faktor Risiko Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Nazrul Effendy; Subagja Subagja; Amir Faisal
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2008
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Karena penyakit jantung koroner mempunyai angka kematian dan kesakitan yang tinggi, maka perludiketahui faktor-faktor risiko yang dapat meyebabkan penyakit jantung koroner ini. Prediksi Penyakit Jantungkoroner ini menggunakan metode pengenalan pola dari data catatan rekam medis penderita penyakit jantungkoroner yang dirawat di Instalasi Rawat Inap Unit Penyakit Dalam RSUP Dr. Sardjito Yogyakarta dan orangsehat yang melakukan General Check-up Unit Penyakit Dalam dan Poliklinik General Check-up Geriatri UnitPenyakit Dalam RSUP Dr. Sardito Yogyakarta dengan menggunakan metode Jaringan Syaraf TiruanBackpropagation (JST-BP). Berdasarkan data rekam medis penderita penyakit jantung koroner dan orang sehattersebut akan dilakukan pelatihan terhadap jaringan syaraf tiruan backpropagation ini, sehingga jaringansyaraf tiruan ini mampu mengenali polanya. Terdapat 9 faktor risiko penyebab timbulnya penyakit jantungkoroner yang akan dilatih agar dapat dikenali polanya.Setelah dilatih, jaringan syaraf tiruan ini akan diuji dengan 9 faktor risiko sebagai masukan yangdisimulasikan dengan Matlab 7.0.4. Dalam penelitian ini telah diujikan 9 faktor risiko penderita penyakitjantung koroner dan orang sehat. Dari hasil pengujian, metode JST-BP dapat mengenali pola-pola faktor risikopenyakit jantung koroner sebesar 80%.Kata kunci: Penyakit Jantung Koroner, Faktor Risiko, Jaringan Syaraf Tiruan

Active contour driven by scalable local regional information on expandable kernel Amir Faisal; Charnchai Pluempitiwiriyawej
Journal of Science and Applicative Technology Vol 4 No 1 (2020): Journal of Science and Applicative Technology June Chapter
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM), Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Lampung, Indonesia

An active contour that uses the pixelâ€™s intensity on a set of expandable kernels along the propagating contour for image segmentation is presented in this paper. The objective is this study is to employ the scalable kernels to attract the contour to meet the desired boundary. The key characteristics of this scheme is that the kernels gradually expand to find an objectâ€™s boundary. So this scheme could penetrate to the concave boundary more effective and efficient than some other schemes. If a Gaussian kernel is applied, it could trace the object with a blurred or smooth boundary. Moreover, the directional selectivity feature enables in capturing two edgeâ€™s types with just one initial position. Its performance showed more desirable segmentation outcomes compared to the other existing active contours using regional information when segmenting the noisy image and the non-uniform (or heterogeneous) textures. Meanwhile, the level set implementation enables topological flexibility to our active contour scheme.

CNN Classification of Malaria Parasites in Digital Microscope Images Using Python on Raspberry Pi Muhammad Muttaqin; Meida C Untoro; Andre Febrianto; Amir Faisal; Agung W Setiawan; Bagas P Prabowo; Yusuf A Rahman
Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro Vol. 5 No. 1 (2023): March
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/biste.v5i1.7522

Malaria disease occurs because the plasmodium parasite infects human red blood cells spread by female Anopheles mosquitoes and then causes health problems such as blood deficiency and even death. The gold standard of malaria diagnosis is to use laboratory microscopy examination of the patient's red blood cell samples to distinguish between microscope images of parasitic and non-parasitic red blood cells. However, diagnosing malaria through microscope observation is time-consuming, subjective, and tiring for health workers. So, a malaria classification system was designed using the Convolutional Neural Network (CNN) method to distinguish parasitic and non-parasitic red blood cell images. The CNN model is trained using training data and also tested using test data. Then, the CNN training model is embedded on a Raspberry Pi equipped with a Graphical User Interface to facilitate observer interaction through the LCD screen on this digital and portable microscope. The CNN classification rate achieved an accuracy value of 97.88% using the database image and 98.76% using the digital microscope acquisition image. The CNN classification system of malaria parasites designed on a Raspberry Pi-based digital and portable microscope is expected to improve the diagnosis of malaria and reduce the infection rate of malaria patients, especially in various remote areas in Indonesia.

Mikroskop Digital, Otomatis, dan Portabel berbasis Raspberry Pi dengan Catu Daya DC Cahyadi A. Hidayat; Sbelgcamp D. Simbolon; Gabriel J. Dilivio; Muhammad Muttaqin; Uri A. Ramadhani; Amir Faisal; Bagas P. Prabowo; Yusuf A. Rahman
Medika Teknika : Jurnal Teknik Elektromedik Indonesia Vol 5, No 1 (2023): October
Publisher : Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18196/mt.v5i1.18009

Mikroskop cahaya dapat digunakan untuk melakukan magnifikasi dan melihat objek mikroskopis seperti bakteri, virus, atau sel untuk tujuan diagnosis suatu penyakit. Dalam melakukan pengamatan berdasarkan jumlah sampel yang banyak, ahli laboratorium rentan terhadap kelelahan, kesalahan, dan subjektivitas pengamatan. Oleh karena itu, kamera digital, komputer mini raspberry pi, layar liquid crystal display (LCD), motor stepper, catu daya dan bahasa pemrograman python digunakan sebagai komponen pendukung mikroskop cahaya untuk mengakusisi sampel laboratorium yang diamati dalam format digital sehingga dapat dilakukan operasi pengolahan citra pada raspberry pi dan ditampilkan hasilnya di layar LCD. Sedangkan motor stepper dan driver motor digunakan untuk menggeser meja sampel secara otomatis. Semua proses ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman python. Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk mengurangi beban pengamat dalam melihat dan menggeser slide sampel sebanyak 100 kali. Sistem akuisisi citra digital dan penggeseran meja sampel otomatis ini dirancang pada mikroskop cahaya portabel mampu meng-capture sampel pada kaca preparat menjadi citra digital, menggeser kaca preparat 100 kali, dan dilengkapi dengan catu daya 220 Volt sehingga dapat digunakan di fasilitas kesehatan manapun di Indonesia. Mikroskop digital, otomatis, dan portabel berbasis platform komputer mini raspberry pi ini dapat digunakan untuk melakukan pemeriksaan laboratorium berbagai penyakit seperti tuberculosis, malaria, atau leukimia dengan efisien dan efektif sehingga dapat mempermudah proses diagnosis penyakit dan dapat meningkatkan layanan kesehatan di berbagai daerah di Indonesia dan berkontribusi dalam penurunan dan eliminasi berbagai penyakit.

Pemeriksaan Citra Mikroskop Menggunakan Graphical User Interface dengan Python pada Raspberry Pi Cahyadi A. Hidayat; Muhammad Muttaqin; Muhammad H. Algifari; Uri A. Ramadhani; Amir Faisal; Marsudi Siburian; Yusuf A. Rahman
Medika Teknika : Jurnal Teknik Elektromedik Indonesia Vol 5, No 2 (2024): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18196/mt.v5i2.18226

Pengamatan objek mikroskopis seperti bakteri, parasit, atau virus menggunakan mikroskop cahaya untuk tujuan diagnosis berbagai penyakit memerlukan ketelitian yang tinggi, sangat melelahkan, memerlukan waktu yang lama, serta subjektifitas pengamat juga cukup tinggi. Oleh karena itu, mikroskop digital, otomatis, portabel, dan compact dirancang berbasis komputer mini raspberry pi agar mengurangi kelelahan dan subjektivitas dalam pengamatan sampel berukuran mikroskopis dalam jumlah yang banyak. Untuk mendukung alat bantu tersebut, platform graphical user interface (GUI) dirancang menggunakan bahasa pemrograman python untuk memfasilitasi interaksi pengamat dan mikroskop digital, sehingga dapat menyimpan citra pengamatan sampel laboratorium dalam format digital dan dapat dilakukan operasi pengolahan citra maupun pengujian model Convolutional Neural Network (CNN) pada layar LCD berbasis raspbery pi. Pengujian penggunaan platform GUI, pengolahan citra, dan model CNN telah dilakukan pada raspberry pi melalui interaksi lewat layar LCD. Operasi pengolahan citra dan penghitungan jumlah objek dengan nilai akurasi 56,21%, serta pengujian model CNN dengan nilai akurasi 98,76% dapat dieksekusi dengan baik pada platform GUI ini dengan waktu eksekusi selama 2-3 detik. Dengan dirancangnya platform GUI pada mikroskop digital berbasis komputer mini raspberry pi ini diharapkan dapat mempermudah tenaga kesehatan untuk menginterpretasi hasil pemeriksaan laboratorium dibandingkan dengan inspeksi manual sampel melalui penglihatan yang memerlukan ketelitian tinggi serta melelahkan sehingga ia dapat meningkatkan layanan kesehatan di berbagai daerah terpencil di Indonesia dan berkontribusi dalam penurunan dan eliminasi berbagai penyakit.

Deteksi Malaria Berbasis Citra Mikroskop Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Muttaqin, Muhammad; Untoro, Meida Cahyo; Algifari, Muhammad Habib; Faisal, Amir
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 6 No. 3 (2022): Article Research Volume 6 Number 3, July 2022
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v7i3.11488

Malaria is a tropical disease that infects human red blood cells caused by infection with the plasmodium parasite. Plasmodium parasites spread to humans through female Anopheles mosquitoes and can reproduce in human blood cells. Malaria is a health problem that is at risk of causing other health problems such as anemia and even death. The current gold standard for malaria diagnosis is laboratory diagnosis by microscopic examination to find the malaria parasite through the blood cells of the patient. However, the diagnosis of malaria through microscopic observation of blood cells has the potential to take a long time, because the plasmodium parasite has a very small size. The malaria detection system using the Convolutional Neural Network (CNN) method is designed to detect malaria in human blood cells. CNN is a machine learning method designed to classify objects in an image. The system was built in three stages of development, namely the development of a CNN model for malaria detection, software development and hardware development. The hardware components used in the system include Raspberry pi, Raspberry Pi camera module, and LCD. The results of the malaria detection test using the CNN model gave an accuracy of 98.76% which was tested on blood cell images from a microscope

Penegakan Hukum Illegal MiningTerhadap Kerusakan Lingkungan Hidup di Konawe Utara Yusuf, Yusuf; St. Fatmawati. L; Fitriananingsih Nurmalasari; Hijriani, Hijriani; Amir Faisal; Muh. Fitriadi
Sultra Research of Law Vol 5 No 2 (2023): Sultra Research of Law
Publisher : Pascasarjana Universitas Sulawesi Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54297/surel.v5i2.63

Kegiatan penambangan yang tidak berizin dapat berakibat buruk bagi berbagai aspek, mulai dari ekonomi, sosial, hingga lingkungan, serta mengancam keselamatan masyarakat di sekitar area tambang. Penambangan yang tidak sah ini telah menimbulkan kerusakan lingkungan yang besar. Perubahan fungsi hutan menjadi area tambang menyebabkan deforestasi atau penebangan hutan di Konawe Utara. Kerusakan lingkungan ini lalu menimbulkan bencana alam seperti banjir dan tanah longsor yang mempengaruhi langsung masyarakat sekitar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penegakan hukum terhadap pelaku tindak pidana penambangan ilegal di wilayah lingkungan hidup di Konawe Utara. Penelitian ini menggunakan metode penelitian hukum normatif dengan pendekatan kasus (case approach). Hasil penelitian ini adalah pada penerapan hukum terhadap pelaku tindak pidana penambangan ilegal terdapat peraturan yang menjadi dasar pemberian sanksi yaitu undang-undang nomor 18 Tahun 2013 tentang Pencegahan dan Pemberantasan Perusakan Hutan yang melakukan kegiatan penambangan di dalam kawasan hutan tanpa perizinan usaha dari pemerintah pusat sesuai dengan tindak kejahatan yang dilakukan oleh pelaku. Tidak ada pengecualian terhadap pemberian hukuman kepada pelaku baik yang berasal dari kalangan koorporasi elit ataupun pelaku usaha yang berorientasi pada peningkatan ekonomi

Penanggulangan Tindak Pidana Perjudian dalam Tradisi Ma’pasilaga Tedong di Upacara Adat Rambu Solo’ Toraja Utara M. Yusuf; Amir Faisal; Eriani Rensa Malino; Hijriani; Winner A. Siregar; St. Fatmawati. L
Sultra Research of Law Vol 6 No 1 (2024): Sultra Research of Law
Publisher : Pascasarjana Universitas Sulawesi Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54297/surel.v6i1.72

Tradisi Ma’Pasilaga Tedong di Toraja awalnya memiliki nilai sakral sebagai bagian dari upacara adat Rambu Solo, namun kini telah dimanfaatkan untuk kegiatan perjudian, dengan kerbau yang sebelumnya digunakan dalam adu kini menjadi sarana taruhan. Penelitian ini menganalisis upaya penanggulangan tindak pidana perjudian dalam tradisi Ma’Pasilaga Tedong pada upacara adat Rambu Solo’ di Toraja Utara. Menggunakan pendekatan yuridis empiris, data diperoleh melalui observasi dan wawancara. Hasil penelitian menunjukkan upaya preventif dan represif oleh kepolisian, pemerintah, tokoh agama, dan tokoh adat. Langkah preventif melibatkan perbaikan ekonomi, penyuluhan hukum, perlindungan kebudayaan, dan peningkatan kesadaran moral. Upaya represif melibatkan penegakan hukum dengan penangkapan, penyelidikan, penyidikan, dan penuntutan terhadap pelaku. Tantangan utama meliputi faktor ekonomi, pluralisme budaya hukum, dan kendala operasional. Kesimpulannya, penanggulangan perjudian membutuhkan kerjasama holistik untuk mempertahankan tradisi dan moralitas masyarakat Toraja Utara.

PENYULUHAN HUKUM UNTUK MENINGKATKAN KESADARAN TENTANG BAHAYA KENAKALAN REMAJA DAN AKIBAT HUKUMNYA PADA SISWA SMA 8 KENDARI Yusuf , Niken Yulian; Yusuf, Virya Suprayogi; Supriadi, Supriadi; Yusuf, M; Kurniawati, Wa Ode Intan; Hariru, La Ode; Faisal, Amir; Ismail, La Ode; Putri, Sri; Akmal, Akmal
Jurnal Pengabdian Masyarakat Sabangka Vol 4 No 01 (2025): Jurnal Pengabdian Masyarakat Sabangka
Publisher : Pusat Studi Ekonomi, Publikasi Ilmiah dan Pengembangan SDM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62668/sabangka.v4i01.1379

Juvenile delinquency is a social problem that often occurs among students, including in Kendari City. This is an important concern considering the negative impacts that can be caused, both for individuals and society. One way to overcome these problems is to provide legal counseling to students, especially at SMA 8 Kendari. This legal counseling activity includes material on various forms of juvenile delinquency, such as fighting, theft, and drug abuse, as well as applicable legal sanctions in accordance with existing laws and regulations. The results of this activity are expected to form a wiser student mindset in dealing with various social problems and reduce the number of juvenile delinquency among students. In addition, this counseling can also strengthen students' understanding of the role of law in creating a safe and orderly environment. Thus, through legal counseling, SMA 8 Kendari students are expected to become agents of change in reducing juvenile delinquency in their environment.

Pemeriksaan Citra Mikroskop Menggunakan Graphical User Interface dengan Python pada Raspberry Pi Hidayat, Cahyadi A.; Muttaqin, Muhammad; Algifari, Muhammad H.; Ramadhani, Uri A.; Faisal, Amir; Siburian, Marsudi; Rahman, Yusuf A.
Medika Teknika : Jurnal Teknik Elektromedik Indonesia Vol. 5 No. 2 (2024): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18196/mt.v5i2.18226

Pengamatan objek mikroskopis seperti bakteri, parasit, atau virus menggunakan mikroskop cahaya untuk tujuan diagnosis berbagai penyakit memerlukan ketelitian yang tinggi, sangat melelahkan, memerlukan waktu yang lama, serta subjektifitas pengamat juga cukup tinggi. Oleh karena itu, mikroskop digital, otomatis, portabel, dan compact dirancang berbasis komputer mini raspberry pi agar mengurangi kelelahan dan subjektivitas dalam pengamatan sampel berukuran mikroskopis dalam jumlah yang banyak. Untuk mendukung alat bantu tersebut, platform graphical user interface (GUI) dirancang menggunakan bahasa pemrograman python untuk memfasilitasi interaksi pengamat dan mikroskop digital, sehingga dapat menyimpan citra pengamatan sampel laboratorium dalam format digital dan dapat dilakukan operasi pengolahan citra maupun pengujian model Convolutional Neural Network (CNN) pada layar LCD berbasis raspbery pi. Pengujian penggunaan platform GUI, pengolahan citra, dan model CNN telah dilakukan pada raspberry pi melalui interaksi lewat layar LCD. Operasi pengolahan citra dan penghitungan jumlah objek dengan nilai akurasi 56,21%, serta pengujian model CNN dengan nilai akurasi 98,76% dapat dieksekusi dengan baik pada platform GUI ini dengan waktu eksekusi selama 2-3 detik. Dengan dirancangnya platform GUI pada mikroskop digital berbasis komputer mini raspberry pi ini diharapkan dapat mempermudah tenaga kesehatan untuk menginterpretasi hasil pemeriksaan laboratorium dibandingkan dengan inspeksi manual sampel melalui penglihatan yang memerlukan ketelitian tinggi serta melelahkan sehingga ia dapat meningkatkan layanan kesehatan di berbagai daerah terpencil di Indonesia dan berkontribusi dalam penurunan dan eliminasi berbagai penyakit.

Title

Found 15 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 15 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 15 Documents
Search