Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Technologia: Jurnal Ilmiah
Supatman Supatman
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Deteksi Pembesaran Kelenjar Getah Bening pada Paru Dengan Pengolahan Citra Digital untuk Mendiagnosa Penyakit Primer Kompleks Tuberkulosis (PKTB) Supatman Supatman
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2009
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Penyakit Primer Kompleks Tuberkulosis (PKTB) merupakan penyakit yang relatif besar probabilitasnyapada anak-anak balita dan pengobatannya memerlukan waktu yang cukup lama. Deteksi penyakit PKTBdilakukan melalui gejala klinis, uji laboratorium dan foto paru-paru dengan x-ray. Hasil citra paru dari x-raydiinterpretasikan oleh medis sebagai diagnosa akhir.Penelitian ini menerapkan teknik pengolahan citra digital pada data citra hasil pemindai dari foto x-raypenderita PKTB. Data citra hasil pemindai disimpan dalam format TIF. Pre-processing citra yang digunakanadalah YUV color space, modifikasi histogram, gaussian filter image noise removal. Deteksi dilakukan dengansegmentasi nilai threshold dan labeling citra serta mapping dengan data ROI. Dari eksperimen, dihasilkandeteksi pembesaran kelenjar gentah bening pada citra paru yang merupakan ciri khas penyakit PKTB.Kata Kunci: Deteksi, PKTB, Citra Digital, Kelenjar Getah Bening.
DETEKSI PENYAKIT KEPALA PERMANEN MELALUI SKETSA FIGUR MANUSIA MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Supatman Supatman
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2009): Computatinal
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Sketsa figur manusia merupakan potret diri secara psikologi kepribadian maupun psikologi klinis. Secara psikologi klinis sketsa figur manusia digunakan untuk mendeteksi berbagai macam gangguan kesehatan, salah satunya adalah penyakit kepala permanen.Penelitian ini menerapkan teknik pengolahan citra digital untuk menganalisa dan mengolah citra hasil sketsa figur manusia dari tes psikologi. Dari eksperimen, dihasilkan suatu sistem deteksi penyakit kepala permanen yang ditunjukkan dengan jarak antara titik terluar region kepala lebih besar dari jarak titik terluar regionbadan. Algoritma inidapat dimanfaatkan sebagai alat bantu psikolog dalam mendiagnosa penyakit kepala yang pernah diderita atau yang sedang diderita oleh seseorang.
IDENTIFIKASI CITRA SKETSA FIGUR MANUSIA DENGAN METODE PULSE COUPLED NEURAL NETWORK (PCNN) UNTUK MEMPREDIKSI DAYA TAHAN TERHADAP STRES Supatman Supatman
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2008): Computational
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Gambar sketsa figur manusia merupakan instrumentasi utama untuk mengetahui kepribadian seseorang. Salah satu sifat kepribadian ialah daya tahan terhadap stres yang ditunjukkan oleh alur guratan pada sketsa figur manusia yang digambar. Sketsa figur manusia dapat diubah dalam bentuk citra digital dengan bantuan piranti tertentu, sehingga data citra sketsa figur manusia dapat dianalisa lebih mendalam dengan image processing.Dengan menggunakan metode PCNN yang menghasilkan nilai diskrit citra sketsa figur manusia melalui proses DFT. Nilai diskrit tersebut dapat dijadikan vektor masukan jaring saraf tiruan (LVQ) untuk memprediksi kemampuan daya tahan terhadap stres citra tes yang baru. Dengan data 87 (25 data pelatihan dan 62 data uji) perangkat lunak (algoritma) mampu mendeteksi data uji dengan kategori kemampuan terhadap stres yaitu Baik, Cukup, dan Kurang secara berurutan 76.92%, 60.00% dan 82.22% dengan rata-rata kemampuan deteksi dari data pengujian mencapai 73.05%.
APLIKASI DIAGNOSA SINDROM NOMOPHOBIA PADA REMAJA DENGAN SISTEM PAKAR BERBASIS ANDROID Herdin Muryanto; Supatman Supatman
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 12, No 4 (2021): Technologia (Oktober)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (876.596 KB) | DOI: 10.31602/tji.v12i4.5635

Abstract

Abstrak Seiring berkembangnya teknologi dan alat komunikasi modern, handphone salah satunya sebagai alat komunikasi dan mesin pencari informasi di era teknologi di kalangan remaja yang berdampak negatif pada kesehatan mental dan emosional remaja jika tidak dapat mengontrol diri dalam penggunaannya. Fenomena ini disebut nomophobia (no-mobile phone phobia) yang merupakan jenis fobia baru yang ditandai dengan ketakutan dan ketakutan yang berlebihan jika seseorang tdak dapat terhubung ke ponselnya. Untuk mengetahui apakah memiliki fobia ponsel adalah langsung dengan psikologi. Namun terdapat beberapa orang yang tidak dapat meluangkan waktu dan mengeluarkan uang untuk kegiatan psikologi.Dengan adanya permasalahan tersebut, pada penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi diagnosa nomophobia untuk remaja berbasis android. Penelitian ini didasarkan pada pengetahuan ahli psikologi yang diperoleh melalui metode wawancara. Aplikasi diagnosa ini berjalan pada perangkat mobile Android dengan bahasa pemrograman Java dan menggunakan metode sistem pakar. Berdasakan hasil pengujian dari diagnosa pakar dan diagnosa sistem diperoleh tingkat akurasi sebesar 100% dari 17 data uji dan tingkat penerimaan pengguna untuk aplikasi cukup baik pada uji UAT yang dilakukan ke 11 remaja sebesar 84,21%. Sehingga diharapkan dapat membantu remaja dalam mendiagnosa fobia nomophobia ini sejak dini dan memberikan solusi pencegahannya. Kata kunci: android, nomophobia, sistem pakar, aplikasi
Co-Authors Herdin Muryanto