Garuda - Garba Rujukan Digital

ANALISIS PERBANDINGAN TEKNIK SEGMENTASI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE LEVEL SET CHAN & VESE DAN LANKTON Apriliani, Dyah; Murinto, _
Jurnal Informatika Vol 7, No 2: Juli 2013
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (23.425 KB)

Perkembangan teknologi yang pesat di bidang komputer telah mendorong semakin berkembangnya penelitian dan penerapan teknik pengolahan citra. Beberapa pertumbuhan kemajuan teknologi baru membuka peluang bagi pengembangan lebih lanjut dalam bidangini. Saat ini pengolahan citra mempunyai peranan yang sangat penting dalam berbagaibidang kehidupan. Segmentasi adalah proses pemisahan objek dengan latar belakangnya.Saat ini telah banyak dilakukan penelitian tentang segmentasi. Ada banyak metode dalammelakukan segmentasi salah satunya adalah level-set menggunakan metode Chan & Vese dan Lankton. Penggunaan metode tersebut dalam proses segmentasi terkadang belum tentu sesuai dengan hasil yang diharapkan. Untuk itu perlu dilakukan analisis terhadap kinerja teknik segmentasi menggunakan metode Chan & Vese dan Lankton. Penelitian menggunakan metode Chan & Vese dan Lankton dengan input citra berupa citra berekstensi *.jpeg. Citra dimasukkan ke dalam program dan dilakukan proses Chan & Vese serta proses Lankton. Adapun parameter yang digunakan adalah iterasi untuk yang digunakan sebagai pembanding perulangan yang dilakukan, citra hasil yang digunakanuntuk melihat banyak sedikitnya segmen, histogram citra digunakan untuk mengetahuiintensitas dan kontras suatu citra, timing run digunakan untuk mengetahui lamanya suatuproses citra, dan SNR (Signal to Noise Ratio) yang digunakan untuk mengetahui kualitascitra. Pengujian dilakukan dengan melakukan uji coba terhadap 10 citra dan selanjutnyadilakukan analisis.Hasil penelitian 50 hasil dari 10 buah sampel citra dengan lima kali iterasi yaitu : iterasi 100, 200, 300, 400 dan 500 terlihat bahwa segmen yang dihasilkan dari prosessegmentasi mengunakan metode Lankton lebih baik dibandingkan proses segmentasimenggunakan metode Chan & Vese. Rata-rata timing run pada proses Chan & Vese adalah0,2952 detik dan proses Lankton sebesar 0,3177 detik. Rata-rata SNR pada Proses Chan &Vese 6,0335 dB dan dengan proses Lankton sebesar 7,4524 dB.

ANALISIS PERBANDINGAN TEKNIK SEGMENTASI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE LEVEL SET CHAN & VESE DAN LANKTON Apriliani, Dyah; Murinto, _
Jurnal Informatika Vol 7, No 2: Juli 2013
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Perkembangan teknologi yang pesat di bidang komputer telah mendorong semakinÂ berkembangnya penelitian dan penerapan teknik pengolahan citra. Beberapa pertumbuhan kemajuan teknologi baru membuka peluang bagi pengembangan lebih lanjut dalam bidangini. Saat ini pengolahan citra mempunyai peranan yang sangat penting dalam berbagaibidang kehidupan. Segmentasi adalah proses pemisahan objek dengan latar belakangnya.Saat ini telah banyak dilakukan penelitian tentang segmentasi. Ada banyak metode dalammelakukan segmentasi salah satunya adalah level-set menggunakan metode Chan & Vese dan Lankton. Penggunaan metode tersebut dalam proses segmentasi terkadang belum tentu sesuai dengan hasil yang diharapkan. Untuk itu perlu dilakukan analisis terhadap kinerja teknik segmentasi menggunakan metode Chan & Vese dan Lankton. Penelitian menggunakan metode Chan & Vese dan Lankton dengan input citra berupa citra berekstensi *.jpeg. Citra dimasukkan ke dalam program dan dilakukan proses Chan & Vese serta proses Lankton. Adapun parameter yang digunakan adalah iterasi untuk yang digunakan sebagai pembanding perulangan yang dilakukan, citra hasil yang digunakanuntuk melihat banyak sedikitnya segmen, histogram citra digunakan untuk mengetahuiintensitas dan kontras suatu citra, timing run digunakan untuk mengetahui lamanya suatuproses citra, dan SNR (Signal to Noise Ratio) yang digunakan untuk mengetahui kualitascitra. Pengujian dilakukan dengan melakukan uji coba terhadap 10 citra dan selanjutnyadilakukan analisis.Hasil penelitian 50 hasil dari 10 buah sampel citra dengan lima kali iterasi yaitu : iterasi 100, 200, 300, 400 dan 500 terlihat bahwa segmen yang dihasilkan dari prosessegmentasi mengunakan metode Lankton lebih baik dibandingkan proses segmentasimenggunakan metode Chan & Vese. Rata-rata timing run pada proses Chan & Vese adalah0,2952 detik dan proses Lankton sebesar 0,3177 detik. Rata-rata SNR pada Proses Chan &Vese 6,0335 dB dan dengan proses Lankton sebesar 7,4524 dB.

Metode AHP dan Promethee Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Obat Apriliani, Dyah; Fauziah, Nindi; Riyanto, Riyanto
Jurnal ICT : Information Communication & Technology Vol 17, No 2 (2018): JICT-IKMI, Desember 2018
Publisher : STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36054/jict-ikmi.v17i2.33

Apotek merupakan salah satu jenis usaha di bidang kesehatan yang melakukan pekerjaan kefarmasian. Dengan jumlah kebutuhan obat yang begitu banyak, maka membutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu perusahaan untuk mendukung proses pemilihan supplier dengan berbagai macam kriteria. Untuk itu apotek harus menentukan kriteria-kriteria yang sesuai sehingga dapat membantu dalam proses pemilihan supplier. Kriteria-kriteria itu antara lain adalah harga, komunikasi, fleksibilitas pembayaran, waktu pengiriman dan diskon. Pada makalah ini diusulkan ggabungan metode AHP dan PROMETHEE sebagai pendukung model pengambilan keputusan dalam penetapan prioritas suatu sistem penilaian (seleksi dan evaluasi) kinerja supplier. Berdasarkan keputusan yang ada, maka diambil keputusan yaitu Sig. (2-tailed) taraf signifikan (Î±) = (0,171 0,05) maka dapat diambil keputusan dengan adanya Sistem pendukung keputusan pemilihan suplier obat menggunakan metode AHP dan Promethee dapat membantu dalam memilih suplier obat.

Implementasi Metode Promethee Dan Borda Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Pembukaan Cabang Baru Bank Apriliani, Dyah; Adi, Kusworo; Gernowo, Rachmat
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 5, No 2 (2015): Volume 5 Nomor 2 Tahun 2015
Publisher : Universitas Diponegoro

The selection of a new branch bank location is crucial to the success of the bank in the future. The object of this research is BMT Muamalat. PROMETHEE method is used to manage individual decision of each decision makers, while Borda method is used to manage group decisions of PROMETHEE method in ranking the results. The use of these two methods is one solution to produce a more objective group decision. Ranked of alternative location have appropriated with the opening rules of the new branches of BMT Muamalat. As for the variables in this study are criminality, facilities and infrastructures, per capita income, economic growth, population, and the number of competitors around the alternative location of a new branch. The results of this research is Banyuputih as the best alternative location.Â Â

PENINGKATAN KOMPETENSI GURU MELALUI PELATIHAN PENGGUNAAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN JURUSAN SISWA BARU DI SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN KOTA TEGAL Nishom, M.; Abidin, Taufiq; Apriliani, Dyah
Jurnal Terapan Abdimas Vol 6, No 1 (2021)
Publisher : UNIVERSITAS PGRI MADIUN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25273/jta.v6i1.6075

Abstract. Tegal City is a small city that has quite a lot of education units. In this city, there are 203 educational units that are still active. Most of the education units in this city already have adequate facilities and infrastructure and teachers with an ideal ratio, especially at the Vocational High School level. However, in some vocational-level education units there are still many who use conventional methods in the direction of their students, namely using Excel spreadsheets. Such conditions require the participation of information technology that has applied scientific methods (decision support systems) in order to be supportive for decision makers in determining decisions and policies, in this case the determination of new student majors. The criteria for student selection used are mathematics test scores, English language, interests and talents, color blindness, height, report cards, UAS and UAN scores. The problem faced is how to determine students' decisions that are best suited to their interests and talents. Community service activities are a solution to these conditions or problems. This activity was carried out for two days, on the first day an introduction to information systems and decision support systems was carried out, and on the second day there was training on the use of decision support systems. The methods used in the implementation of this event are methods of presentation, discussion, question and answer, training based on modules that have been prepared, and mentoring. The result and benefit of this activity is the new student candidate selection committee can easily identify the suitability of the department for new prospective students. Abstrak. Kota Tegal merupakan kota kecil yang memiliki satuan pendidikan cukup banyak. Di kota ini, terdapat 203 satuan pendidikan yang masih aktif. Sebagian besar satuan pendidikan yang ada di kota ini telah memiliki sarana dan prasarana yang memadai dan guru dengan rasio ideal, khususnya di tingkat Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Namun, di beberapa satuan pendidikan tingkat SMK masih banyak yang menggunakan metode konvensional dalam penjurusan siswanya, yakni menggunakan excel spreadsheet. Kondisi seperti ini membutuhkan peran serta dari teknologi informasi yang telah menerapkan metode ilmiah (sistem pendukung keputusan) agar dapat menjadi pendukung bagi para pengambil keputusan dalam menentukan keputusan maupun kebijakan, dalam hal ini penentuan jurusan siswa baru. Kriteria untuk pemilihan siswa yang digunakan adalah nilai tes matematika, bahasa inggris, minat dan bakat, buta warna, tinggi badan, nilai rapor, nilai UAS dan UAN. Masalah yang dihadapi adalah bagaimana menentukan keputusan siswa yang terbaik sesuai dengan minat dan bakatnya. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini menjadi solusi terhadap kondisi atau permasalahan tersebut. Kegiatan ini dilaksanakan selama dua hari, di hari pertama dilakukan pengenalan sistem informasi dan sistem pendukung keputusan, dan di hari kedua dilakukan pelatihan penggunaan sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan dalam pelaksanaan kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat ini adalah metode presentasi, diskusi, tanya jawab, pelatihan berdasarkan modul yang telah disiapkan dan pendampingan. Hasil dan manfaat dari kegiatan ini adalah panitia seleksi calon siswa baru dapat dengan mudah mengidentifikasi kesesuaian jurusan bagi calon siswa baru.

PENINGKATAN KOMPETENSI DIGITAL BRANDING SEBAGAI OPTIMALISASI DAKWAH BAGI ANGKATAN MUDA MUHAMMADIYAH Sasmito, Ginanjar Wiro; Apriliani, Dyah; Hidayah, Arif
JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Vol 9, No 4 (2025): Agustus
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jmm.v9i4.32354

Abstrak: Sosial media merupakan media strategis yang digunakan untuk keperluan dakwah digital, oleh karenanya perlu dikelola dengan baik dan profesional, serta perlu dilakukan optimalisasi digital branding. Saat ini Angkatan Muda Muhammadiyah (AMM) di Kabupaten Brebes telah memanfaatkan sosial media dalam melakukan digitalisasi dakwah, akan tetapi konten dakwah masih cukup sederhana, dan pengelolaannyapun belum begitu optimal, oleh karenanya dibutuhkan peningkatan kompetensi digital branding. Tujuan peningkatan kompetensi digital branding adalah untuk menciptakan citra merek yang kuat, konsisten, dan mudah dikenali oleh audiens di dunia online. Metode yang digunakan dalam meningkatkan kompetensi digital branding adalah dengan pemaparan materi yang dilakukan dengan metode presentasi dan diskusi, serta dengan pelatihan atau praktikum penggunaan aplikasi canva bagi peserta sebanyak 60 orang peserta AMM Kabupaten Brebes. Berdasarkan hasil kegiatan peningkatan kompetensi tersebut yang diukur dari pre-test dan post test, maka didapatkan bahwa pemahaman dan kompetensi peserta secara umum meningkat sebanyak 40%.Abstract: Social media are a strategic medium used for digital da'wah purposes. Therefore, it needs to be managed properly and professionally, and digital branding optimization is necessary. Currently, the Muhammadiyah Youth Movement (AMM) in Brebes Regency has utilized social media in digitalizing da'wah. However, the da'wah content is still quite simple, and its management is not yet optimal. Therefore, digital branding competency improvement is needed. The goal of improving digital branding competency is to create a strong, consistent, and easily recognizable brand image for the audience in the online world. The method used to improve digital branding competency is by presenting material through presentation and discussion methods, as well as training or practical work on using the Canva application for 60 participants of the AMM Brebes Regency. Based on the results of these competency improvement activities, measured by pre-tests and post-tests, it was found that the participants' understanding and competency in general increased by 40%.

CesLA (Cegah Stunting Lewat Anemia): Deteksi Anemia Non-Invasif pada Remaja Putri Berbasis Citra Konjungtiva Ilmadina, Hepatika Zidny; Nisa, Juhrotun; Apriliani, Dyah; Anisa, Lulu Nadhiatun; Rakhmah, Firda Aulia
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 10, No 3 (2025)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v10i3.8873

Stunting is a chronic nutritional problem that will directly affect the quality of human resources in the future. One of the contributing factors to stunting is anemia during pregnancy, which often originates from adolescence. Early detection of anemia in women of reproductive age is a crucial preventive measure to reduce the risk of stunting. This study aims to develop an anemia classification model based on conjunctival images using a combination of MobileNetV2 architecture and Support Vector Machine (SVM), and to implement the model into a mobile application named CeSLA (Cegah Stunting Lewat Anemia). The model was built using a dataset of female conjunctival images annotated based on haemoglobin levels and visual characteristics of the conjunctiva. Evaluation results explain that the model achieved precision, recall, and f1-score values ranging from 0.91 to 0.92 for each class, with a macro average of 0.92, indicating accurate and balanced classification performance. The trained and evaluated model was then integrated into the CeSLA mobile application. This application allows users, particularly adolescent girls, to detect potential anemia non-invasively by scanning the lower eyelid using a smartphone camera. CeSLA is also equipped with educational features such as health articles and a detection history log. With this approach, CeSLA is expected to serve as an innovative solution that supports early, self-administered anemia detection and contributes to the national effort to prevent stunting.

PEMANFAATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK MENUNJANG PROSES BELAJAR SISWA: STUDI KASUS PENGGUNAAN GENERATIVE PRE-TRAINED TRANSFORMER SEBAGAI ASISTEN PEMBELAJARAN Apriliani, Dyah; Ilmadina, Hepatika Zidny; Hidayatullah, Muhammad Fikri; Sasmito, Ginanjar Wiro; Saputri, Berliani Risqi Dwi; Haqqani, Humam Asathin
JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Vol 9, No 2 (2025): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jmm.v9i2.29605

Abstrak: Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) menawarkan potensi besar dalam mendukung proses pembelajaran di berbagai institusi pendidikan, termasuk SMK Darussalam Balapulang. Pemanfaatan AI, khususnya Generative Pre-trained Transformer (GPT), masih terbatas karena rendahnya pemahaman, keterbatasan pelatihan, dan infrastruktur yang belum memadai. Melalui program pengabdian masyarakat, dilaksanakan pelatihan interaktif untuk meningkatkan pemahaman siswa dan guru mengenai teknologi GPT serta aplikasinya dalam pembelajaran. Metode pelaksanaan terdiri dari ceramah untuk pemaparan materi dan praktikum setelah siswa memperoleh pemahaman dasar. Kegiatan diawali dengan pre-test untuk mengukur pengetahuan awal siswa tentang AI. Setelah itu, materi disampaikan melalui ceramah interaktif, diikuti sesi praktikum di mana siswa langsung mencoba penggunaan GPT untuk tugas akademik seperti menyusun ringkasan dan mencari solusi masalah akademik. Evaluasi dilakukan melalui post-test untuk mengetahui peningkatan pemahaman. Hasil pelatihan menunjukkan peningkatan signifikan dengan nilai rata-rata pre-test 46,25 menjadi 91,25 pada post-test. Implementasi GPT terbukti meningkatkan efisiensi pembelajaran serta mempersiapkan siswa menghadapi dunia kerja berbasis teknologi. Program ini berkontribusi pada peningkatan kualitas pendidikan di SMK Darussalam Balapulang.Abstract: The development of artificial intelligence (AI) technology offers great potential to support the learning process in various educational institutions, including SMK Darussalam Balapulang. The use of AI, particularly Generative Pre-trained Transformer (GPT), remains limited due to a lack of understanding, insufficient training, and inadequate infrastructure. Through a community service program, an interactive training session was conducted to enhance students' and teachers' understanding of GPT technology and its applications in education. The implementation method consisted of lectures for material presentation and practical sessions after students had acquired essential knowledge. The activity began with a pre-test to assess students' initial knowledge of AI. Then, the material was delivered through an interactive lecture, followed by a practical session where students directly experimented with GPT for academic tasks such as summarizing texts and solving academic problems. Evaluation was carried out through a post-test to measure the improvement in understanding. The training results showed a significant increase, with the average pre-test score rising from 46.25 to 91.25 in the post-test. Implementing GPT has enhanced learning efficiency and prepared students for a technology-driven workforce. This program contributes significantly to improving the quality of education at SMK Darussalam Balapulang.

Support Vector Machine Berbasis Feature Selection Untuk Sentiment Analysis Kepuasan Pelanggan Terhadap Pelayanan Warung dan Restoran Kuliner Kota Tegal Somantri, Oman; Apriliani, Dyah
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 5 No 5: Oktober 2018
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Abstrak Setiap pelanggan pasti menginginkan sebuah pendukung keputusan dalam menentukan pilihan ketika akan mengunjungi sebuah tempat makan atau kuliner yang sesuai dengan keinginan salah satu contohnya yaitu di Kota Tegal. Sentiment analysis digunakan untuk memberikan sebuah solusi terkait dengan permasalahan tersebut, dengan menereapkan model algoritma Support Vector Machine (SVM). Tujuan dari penelitian ini adalah mengoptimalisasi model yang dihasilkan dengan diterapkannya feature selection menggunakan algoritma Informatioan Gain (IG) dan Chi Square pada hasil model terbaik yang dihasilkan oleh SVM pada klasifikasi tingkat kepuasan pelanggan terhadap warung dan restoran kuliner di Kota Tegal sehingga terjadi peningkatan akurasi dari model yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukan bahwa tingkat akurasi terbaik dihasilkan oleh model SVM-IG dengan tingkat akurasi terbaik sebesar 72,45% mengalami peningkatan sekitar 3,08% yang awalnya 69.36%. Selisih rata-rata yang dihasilkan setelah dilakukannya optimasi SVM dengan feature selection adalah 2,51% kenaikan tingkat akurasinya. Berdasarkan hasil penelitian bahwa feature selection dengan menggunakan Information Gain (IG) (SVM-IG) memiliki tingkat akurasi lebih baik apabila dibandingkan SVM dan Chi Squared (SVM-CS) sehingga dengan demikian model yang diusulkan dapat meningkatkan tingkat akurasi yang dihasilkan oleh SVM menjadi lebih baik.Abstract The Customer needs to get a decision support in determining a choice when they’re visit a culinary restaurant accordance to their wishes especially at Tegal City. Sentiment analysis is used to provide a solution related to this problem by applying the Support Vector Machine (SVM) algorithm model. The purpose of this research is to optimize the generated model by applying feature selection using Informatioan Gain (IG) and Chi Square algorithm on the best model produced by SVM on the classification of customer satisfaction level based on culinary restaurants at Tegal City so that there is an increasing accuracy from the model. The results showed that the best accuracy level produced by the SVM-IG model with the best accuracy of 72.45% experienced an increase of about 3.08% which was initially 69.36%. The difference average produced after SVM optimization with feature selection is 2.51% increase in accuracy. Based on the results of the research, the feature selection using Information Gain (SVM-IG) has a better accuracy rate than SVM and Chi Squared (SVM-CS) so that the proposed model can improve the accuracy of SVM better.

Sentimen Analisis Pandangan Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid 19 Menggunakan K-Nearest Neighbors Apriliani, Dyah; Susanto, Ardi; Hidayattullah, Muhammad Fikri; Sasmito, Ginanjar Wiro
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 8, No 1 (2023)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v8i1.4759

Abstrak - Pandemi covid 19 yang terjadi sangat meresahkan masyarakat. Banyak masyarakat yang terpapar maupun kehilangan keluarga mereka karena virus ini. Untuk mencegah semakin menyebarnya virus covid 19, pemerintah menyelenggarakan program vaksinasi. Program vaksinasi yang dilakukan menuai pro dan kontra dari masyarakat. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka dalam penelitian ini akan melakukan proses klasifikasi pandangan masyarakat terhadap vaksinasi Covid 19. Data penelitian yang digunakan diambil dari twitter sebanyak 2241 data. Data akan diklasifikasikan menjadi 2 kelas yaitu positif dan negatif. Proses klasifikasi akan dilakukan dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbors (KNN). Tahapan pertama yang dilakukan adalah pengambilan data dari twitter, pelabelan data, preprocesing data di phyton, pembobotan TF-IDF, pembuatan model, pengujian model dan evaluasi model. Dari penelitian ini didapatkan akurasi terbaik sebesar 79,25% dengan menggunakan parameter K-Fold 10 dan KNN 5.

Title

Found 10 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 10 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 10 Documents
Search