Garuda - Garba Rujukan Digital

Classification and Counting of Mycobacterium Tuberculosis using YOLOv5 Saurina, Nia; Chamidah, Nur; Rulaningtyas, Riries; Aryati, Aryati
Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Vol. 11 No. 2 (2025): June
Publisher : Universitas Airlangga

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20473/jisebi.11.2.267-278

Background: Indonesia is a nation with the third-highest number of tuberculosis (TB) cases worldwide, after China and India. TB detection has been facilitated using YOLOv5 deep learning framework despite previous studies not having incorporated assessment metrics recommended by International Union Against Tuberculosis and Lung Disease (IUATLD). Objective: This study aims to present a method for classifying and enumerating Mycobacterium tuberculosis by using YOLOv5 architecture with IUATLD evaluation standards. Sputum samples served as the primary medium for identifying the presence of Mycobacterium tuberculosis. In addition, the method showed precise delineation of bacterial boundaries to minimize classification inaccuracies and improve edge clarity through YOLOv5. Methods: Following the acquisition of microscopic images of TB, the data were resized from 1632x1442 to 640x480 pixels. Annotation was performed using YOLOv5 bounding boxes, and the model was subsequently trained as well as tested according to IUATLD guidelines. Results: During the analysis, YOLOv5-based classification system produced optimal performance. The model achieved 84.74% accuracy, 87.31% precision, and Mean Average Precision (mAP) score of 84.98%. These metrics showed high reliability in identifying Mycobacterium tuberculosis in the image dataset. Conclusion: The classification and quantification of Mycobacterium tuberculosis using YOLOv5 framework shows high precision, with mAP score of 84.98%, signifying strong model performance. Additionally, the counting process achieves a MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of 0.15%, reflecting excellent prediction accuracy. Keywords: IUATLD, Tuberculosis, YOLOv5.

EDUKASI SMK 1 BLITAR MELALUI PELATIHAN DASAR PEMROGRAMAN PHYTON DAN PENGENALAN APLIKASI KECERDASAN BUATAN UNTUK DETEKSI TINGKAT KECEMASAN PADA REMAJA Purwanti, Endah; Ain, Khusnul; Widiyanti, Prihartini; Rulaningtyas, Riries; Amma, Fadli; Chandra Satria Arisgraha, Franky; Nur Rahma, Osmalina; Pramudita, Alfian; Qulub, Fitriyatul; Firdhausi Wardhani, Inten
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 8, No 5 (2025): MARTABE : JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v8i5.1894-1903

Berdasarkan beberapa sumber di media massa/elektronik dan badan penanggulangan Penyakit Tidak Menular dan Kesehatan Jiwa Dinas kesehatan Kabupaten Blitar, mencatat pada tahun 2022, ada 755 warga yang terdeteksi menderita gangguan mental emosional (GME) khususnya kecemasan emosional dan banyak temuan kasus dari kalangan remaja. Ada beberapa faktor pemicu, diantaranya adalah kondisi keluarga yang broken home, serta pengaruh sosial media yang tidak dimanfaatkan dengan baik. Kecemasan yang tidak tertangani dapat berkembang menjadi depresi yang berpotensi memicu tindakan bunuh diri, terutama pada individu yang berada di usia produktif. Kelompok usia dengan angka bunuh diri tertinggi berada dalam rentang 15 hingga 29 tahun. Upaya pendeteksian dini terhadap kecemasan emosional khususnya di kalangan remaja menjadi sebuah peluang solusi untuk mencegah generasi muda melakukan bunuh diri melalui pemanfaatan teknologi. Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi di era revolusi industri 4.0 telah melahirkan berbagai inovasi baru yang memberikan dampak signifikan di berbagai sektor kehidupan. Salah satu inovasi yang menonjol adalah teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Setiap peluang yang tersedia akan menjadi sia-sia jika tidak didukung oleh sumber daya manusia yang kompeten dan memiliki wawasan luas. Generasi muda merupakan sasaran utama yang paling tepat untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia di Indonesia. Melalui kegiatan pengabdian kepada masyarakat (PKM) ini, sekelompok masyarakat dengan latar belakang pengetahuan dasar di bidang pemrograman komputer telah memperoleh pembekalan pengetahuan dan keterampilan. Dalam konteks ini, pelatihan diberikan kepada siswa SMKN 1 Kota Blitar, Provinsi Jawa Timur, yang memiliki minat di bidang Teknik Komputer dan Informatika (TKI). Kegiatan yang telahÂ dilakukan tidak hanya dapat bermanfaat dalam penanggulangan kesehatan emosional remaja di beberapa daerah di kota Blitar, tapi juga sebagaiÂ upaya peningkatan mutu siswa berkaitan dengan bidang komputer cerdas agar ketika lulus sekolah mampu bersaing di dunia kerja dan mampu mengembangkan berbagai macam software yang bermanfaat bagi masyarakat di Indonesia dalam menghadapi era Industri 4.0. Kegiatan PKM ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu pelatihan pemrograman dasar python dan pengenalan aplikasi kecerdasan buatan untuk deteksi tingkat kecemasan pada remaja. Evaluasi pelaksanaan program ini dilakukan melalui sistem kuesioner yang mengukur tingkat pengetahuan siswa sebelum dan sesudah mengikuti PKM terkait materi pelatihan yang diberikan. Selain itu, masukan dan testimoni dari siswa serta guru SMKN 1 Blitar turut menjadi bahan pertimbangan untuk meningkatkan kualitas pelaksanaan program PKM di masa mendatang. Kegiatan edukasi melalui pelatihan dasar pemrograman phyton dan pengenalan aplikasi kecerdasan buatan untuk deteksi tingkat kecemasan pada remaja sangat bermanfaat dalam penanggulangan kesehatan emosional remaja di beberapa daerah di kota Blitar dan juga sebagai upaya peningkatan mutu siswa berkaitan dengan bidang komputer cerdas agar ketika lulus mampu bersaing di dunia kerja. Metode workshop yang bersifat interaktif melalui penerapan praktik langsung dalam pembuatan aplikasi berbasis Python dan kecerdasan buatan dapat memperkuat minat siswa untuk mengikuti proses pembelajaran di kelas. Selain itu, metode ini juga mendukung guru dalam menyampaikan materi kepada siswa dengan lebih mudah.

EDUKASI SMK 1 BLITAR MELALUI PELATIHAN DASAR PEMROGRAMAN PHYTON DAN PENGENALAN APLIKASI KECERDASAN BUATAN UNTUK DETEKSI TINGKAT KECEMASAN PADA REMAJA Purwanti, Endah; Ain, Khusnul; Widiyanti, Prihartini; Rulaningtyas, Riries; Amma, Fadli; Chandra Satria Arisgraha, Franky; Nur Rahma, Osmalina; Pramudita, Alfian; Qulub, Fitriyatul; Firdhausi Wardhani, Inten
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 8, No 5 (2025): MARTABE : JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v8i5.2198-2209

Berdasarkan beberapa sumber di media massa/elektronik dan badan penanggulangan Penyakit Tidak Menular dan Kesehatan Jiwa Dinas kesehatan Kabupaten Blitar, mencatat pada tahun 2022, ada 755 warga yang terdeteksi menderita gangguan mental emosional (GME) khususnya kecemasan emosional dan banyak temuan kasus dari kalangan remaja. Ada beberapa faktor pemicu, diantaranya adalah kondisi keluarga yang broken home, serta pengaruh sosial media yang tidak dimanfaatkan dengan baik. Kecemasan yang tidak tertangani dapat berkembang menjadi depresi yang berpotensi memicu tindakan bunuh diri, terutama pada individu yang berada di usia produktif. Kelompok usia dengan angka bunuh diri tertinggi berada dalam rentang 15 hingga 29 tahun. Upaya pendeteksian dini terhadap kecemasan emosional khususnya di kalangan remaja menjadi sebuah peluang solusi untuk mencegah generasi muda melakukan bunuh diri melalui pemanfaatan teknologi. Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi di era revolusi industri 4.0 telah melahirkan berbagai inovasi baru yang memberikan dampak signifikan di berbagai sektor kehidupan. Salah satu inovasi yang menonjol adalah teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Setiap peluang yang tersedia akan menjadi sia-sia jika tidak didukung oleh sumber daya manusia yang kompeten dan memiliki wawasan luas. Generasi muda merupakan sasaran utama yang paling tepat untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia di Indonesia. Melalui kegiatan pengabdian kepada masyarakat (PKM) ini, sekelompok masyarakat dengan latar belakang pengetahuan dasar di bidang pemrograman komputer telah memperoleh pembekalan pengetahuan dan keterampilan. Dalam konteks ini, pelatihan diberikan kepada siswa SMKN 1 Kota Blitar, Provinsi Jawa Timur, yang memiliki minat di bidang Teknik Komputer dan Informatika (TKI). Kegiatan yang telah dilakukan tidak hanya dapat bermanfaat dalam penanggulangan kesehatan emosional remaja di beberapa daerah di kota Blitar, tapi juga sebagai upaya peningkatan mutu siswa berkaitan dengan bidang komputer cerdas agar ketika lulus sekolah mampu bersaing di dunia kerja dan mampu mengembangkan berbagai macam software yang bermanfaat bagi masyarakat di Indonesia dalam menghadapi era Industri 4.0. Kegiatan PKM ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu pelatihan pemrograman dasar python dan pengenalan aplikasi kecerdasan buatan untuk deteksi tingkat kecemasan pada remaja. Evaluasi pelaksanaan program ini dilakukan melalui sistem kuesioner yang mengukur tingkat pengetahuan siswa sebelum dan sesudah mengikuti PKM terkait materi pelatihan yang diberikan. Selain itu, masukan dan testimoni dari siswa serta guru SMKN 1 Blitar turut menjadi bahan pertimbangan untuk meningkatkan kualitas pelaksanaan program PKM di masa mendatang. Kegiatan edukasi melalui pelatihan dasar pemrograman phyton dan pengenalan aplikasi kecerdasan buatan untuk deteksi tingkat kecemasan pada remaja sangat bermanfaat dalam penanggulangan kesehatan emosional remaja di beberapa daerah di kota Blitar dan juga sebagai upaya peningkatan mutu siswa berkaitan dengan bidang komputer cerdas agar ketika lulus mampu bersaing di dunia kerja. Metode workshop yang bersifat interaktif melalui penerapan praktik langsung dalam pembuatan aplikasi berbasis Python dan kecerdasan buatan dapat memperkuat minat siswa untuk mengikuti proses pembelajaran di kelas. Selain itu, metode ini juga mendukung guru dalam menyampaikan materi kepada siswa dengan lebih mudah.

EDUKASI SMK 1 BLITAR MELALUI PELATIHAN DASAR PEMROGRAMAN PHYTON DAN PENGENALAN APLIKASI KECERDASAN BUATAN UNTUK DETEKSI TINGKAT KECEMASAN PADA REMAJA Purwanti, Endah; Ain, Khusnul; Widiyanti, Prihartini; Rulaningtyas, Riries; Amma, Fadli; Chandra Satria Arisgraha, Franky; Nur Rahma, Osmalina; Pramudita, Alfian; Qulub, Fitriyatul; Firdhausi Wardhani, Inten
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 8, No 5 (2025): MARTABE : JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v8i5.%p

Berdasarkan beberapa sumber di media massa/elektronik dan badan penanggulangan Penyakit Tidak Menular dan Kesehatan Jiwa Dinas kesehatan Kabupaten Blitar, mencatat pada tahun 2022, ada 755 warga yang terdeteksi menderita gangguan mental emosional (GME) khususnya kecemasan emosional dan banyak temuan kasus dari kalangan remaja. Ada beberapa faktor pemicu, diantaranya adalah kondisi keluarga yang broken home, serta pengaruh sosial media yang tidak dimanfaatkan dengan baik. Kecemasan yang tidak tertangani dapat berkembang menjadi depresi yang berpotensi memicu tindakan bunuh diri, terutama pada individu yang berada di usia produktif. Kelompok usia dengan angka bunuh diri tertinggi berada dalam rentang 15 hingga 29 tahun. Upaya pendeteksian dini terhadap kecemasan emosional khususnya di kalangan remaja menjadi sebuah peluang solusi untuk mencegah generasi muda melakukan bunuh diri melalui pemanfaatan teknologi. Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi di era revolusi industri 4.0 telah melahirkan berbagai inovasi baru yang memberikan dampak signifikan di berbagai sektor kehidupan. Salah satu inovasi yang menonjol adalah teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Setiap peluang yang tersedia akan menjadi sia-sia jika tidak didukung oleh sumber daya manusia yang kompeten dan memiliki wawasan luas. Generasi muda merupakan sasaran utama yang paling tepat untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia di Indonesia. Melalui kegiatan pengabdian kepada masyarakat (PKM) ini, sekelompok masyarakat dengan latar belakang pengetahuan dasar di bidang pemrograman komputer telah memperoleh pembekalan pengetahuan dan keterampilan. Dalam konteks ini, pelatihan diberikan kepada siswa SMKN 1 Kota Blitar, Provinsi Jawa Timur, yang memiliki minat di bidang Teknik Komputer dan Informatika (TKI). Kegiatan yang telahÂ dilakukan tidak hanya dapat bermanfaat dalam penanggulangan kesehatan emosional remaja di beberapa daerah di kota Blitar, tapi juga sebagaiÂ upaya peningkatan mutu siswa berkaitan dengan bidang komputer cerdas agar ketika lulus sekolah mampu bersaing di dunia kerja dan mampu mengembangkan berbagai macam software yang bermanfaat bagi masyarakat di Indonesia dalam menghadapi era Industri 4.0. Kegiatan PKM ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu pelatihan pemrograman dasar python dan pengenalan aplikasi kecerdasan buatan untuk deteksi tingkat kecemasan pada remaja. Evaluasi pelaksanaan program ini dilakukan melalui sistem kuesioner yang mengukur tingkat pengetahuan siswa sebelum dan sesudah mengikuti PKM terkait materi pelatihan yang diberikan. Selain itu, masukan dan testimoni dari siswa serta guru SMKN 1 Blitar turut menjadi bahan pertimbangan untuk meningkatkan kualitas pelaksanaan program PKM di masa mendatang. Kegiatan edukasi melalui pelatihan dasar pemrograman phyton dan pengenalan aplikasi kecerdasan buatan untuk deteksi tingkat kecemasan pada remaja sangat bermanfaat dalam penanggulangan kesehatan emosional remaja di beberapa daerah di kota Blitar dan juga sebagai upaya peningkatan mutu siswa berkaitan dengan bidang komputer cerdas agar ketika lulus mampu bersaing di dunia kerja. Metode workshop yang bersifat interaktif melalui penerapan praktik langsung dalam pembuatan aplikasi berbasis Python dan kecerdasan buatan dapat memperkuat minat siswa untuk mengikuti proses pembelajaran di kelas. Selain itu, metode ini juga mendukung guru dalam menyampaikan materi kepada siswa dengan lebih mudah.

Multimodal deep learning from sputum image segmentation to classify Mycobacterium tuberculosis using IUATLD assessment Saurina, Nia; Chamidah, Nur; Rulaningtyas, Riries; Aryati, Aryati
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 14, No 2: April 2025
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eei.v14i2.9250

Tuberculosis (TB) continues to be a major global health issue, especially in areas with limited resources where diagnostic tools are often insufficient. Traditional TB detection methods are slow and lack sensitivity, particularly for early-stage or low bacterial load cases. This study introduces a new multimodal deep learning model that integrates sputum image segmentation across RGB, hue, saturation, and value (HSV), and CIELAB color channels, using the YOLOv8 model for real-time detection and segmentation. The model uses the International Union Against Tuberculosis and Lung Disease (IUATLD) grading scale for accurate Mycobacterium tuberculosis (MTB) classification. Our approach shows high accuracy (92.24%) and precise forecasting (mean absolute percent error (MAPE) of 0.23%), greatly enhancing diagnostic speed and reliability. This research offers a novel method for classifying MTB using a multimodal deep learning model that integrates sputum image segmentation across RGB, HSV, and CIELAB color channels. By using the YOLOv8 model for real-time bounding box detection and segmentation, and the IUATLD grading scale for classification, our method achieves high accuracy and precision in identifying TB bacteria. Our findings indicate that this multimodal deep learning approach significantly improves diagnostic accuracy and speed, providing a reliable tool for early TB detection.

Title

Found 25 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 25 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 25 Documents
Search