Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal (JELIKU) Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana
Noak, Devin Reness
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Citra Rontgen Gigi Berdasarkan Analisis Tekstur Untuk Diagnosis Karies Gigi Manusia Menggunakan Metode SVM Noak, Devin Reness
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 9 No 1 (2020): JELIKU Volume 9 No 1, Agustus 2020
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2020.v09.i01.p14

Abstract

Gigi adalah suatu struktur berklasifikasi yang keras dan terdapat pada rahang manusia, memiliki struktur bervariasi dan keras yang jika tidak dirawat akan menimbulkan kerusakan yang dikenal dengan karies. Karies merupakan masalah gigi yang sering ditemui di Indonesia dan perlu penanganan dokter gigi dan rontgen untuk menegakan diagnosis yang tepat, namun beberapa dokter gigi kesulitan untuk meneliti hasil rontgen. Sekitar 53.3% dari 15 dokter gigi kesusahan untuk bisa mendiagnosis karies gigi dari hasil rontgen. Dari permasalahan tersebut penulis menggunakan metode SVM (Support Vector Machine) untuk membantu kerja dokter gigi mengidentifikasi gigi yang terdapat karies. Tahap klasifikasi yaitu pengumpulan data, preprocessing, ekstraksi fitur, klasifikasi dengan SVM. Hasil dari proses pengujian SVM adalah prediksi kelas dari citra inputan yang berupa rontgen. Dari hasil yang didapatkan secara keseluruhan dari pengujian akurasi program pada kasus klasifikasi citra rontgen gigi didapatkan adalah 82.00% dan dikategorikan “baik”.
Real Time Pitch Detection Dengan Algoritma FFT dan Spectrogram Untuk Tuning Vokal Noak, Devin Reness; Bayu Atmaja Darmawan, I Dewa Made
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 8 No 3 (2020): JELIKU Volume 8 No 3, February 2020
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2020.v08.i03.p15

Abstract

The song is a means of entertainment most often heard by humans where in the song consists of music and vocals. Good quality music and vocal singers will make a song more pleasant to hear. To make the song sound tunable and in accordance with the rhythm can be done by adjusting the vocals according to the tone of the song. From this we know that measuring sound frequencies needs to be done to determine whether a frequency or period is loud, it can also be used as a tool in vocal training, one of them for vocal tuning applications to find the harmonious sound of the sound. Moreover, it can be used as a learning need in Sound Frequency Processing. Where one of the parts to create a vocal tuning application can be through the Real-time spectrogram program. This RTS uses Pyaudio as sound recording, uses the Python 3.6 programming language and uses the Fast Fourier Transform method which will help when making real-time spectrogram and pitch detection programs. The test results obtained 75% accuracy in real-time pitch detection programs.
Co-Authors I Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan, I Dewa Made Bayu