Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Medicine and Health SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Journal of Medicine and Health
Enggalwiguno Rahardja
Universitas Kristen Krida Wacana
Computer Science & IT Health Professions Immunology & microbiology Medicine & Pharmacology Neuroscience Public Health

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Implementasi Model View Controller Pada Aplikasi Pemesanan Makanan Platform Sistem Operasi Android Cynthia Hayat; Enggalwiguno Rahardja; Frans Pasamboan
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 5 No 1 (2019): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi
Publisher : STMIK Amik Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (516.429 KB) | DOI: 10.33372/stn.v5i1.445

Abstract

Abstract It is common knowledge in big cities like Jakarta today that to start a small business in the field of food sales can be done quite easily. But to be able to survive, even growing in the midst of market competition, execution of innovations and superior strategies needs to be done. This paper discusses the making of a food ordering application using the mobile-based Object-oriented programming (OOP) method using an android platform that is systematically designed specifically to the characteristics of the object of study. Discovery requirements were carried out by conducting interviews, making scenarios, and ethnographic studies. System Modeling is applied with the UML method through activity diagrams, use-case diagrams, class diagrams and data flow diagrams. Furthermore, adding several features to the needs and demands of stakeholders was fulfilled by combining the MySQL database with Firebase - a Cloud-based platform from Google inc. to integrate the existing mobile user account that is already owned by the user on the device, as well as the utilization of other service facilities that have essential features for future application development. The final results of the study are 2 (two) applications integrated with the android platform, which consist of (1) Food ordering applications for clients (customers) that are expected to facilitate customers in obtaining product information, which further facilitates the purchasing process, and (2) Application management of the food sales process for the admin (seller / owner of the restaurant) and for carrying out additional promotional activities on his business activities.  Keywords : OOP, MVC, Android, Food Ordering
Perbandingan Kemampuan Klasifikasi Citra X-ray Paru-paru menggunakan Transfer Learning ResNet-50 dan VGG-16 Tasya Berliani; Enggalwiguno Rahardja; Lina Septiana
Journal of Medicine and Health Vol 5 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Kristen Maranatha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28932/jmh.v5i2.6116

Abstract

Di masa pandemi Covid-19, foto rontgen menjadi umum digunakan untuk memeriksa pasien diduga Covid-19. Pada citra x-ray paru-paru yang terkena Covid-19 ditemukan adanya bercak putih atau flek. Namun, paru-paru yang memiliki flek ini tidak selalu disebabkan oleh Covid-19. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan beberapa jenis penyakit paru-paru dari citra x-ray, yaitu paru-paru dengan Covid-19, paru-paru dengan pneumonia, dan paru-paru yang memiliki flek dibandingkan dengan yang normal. Proses klasifikasi data pada penelitian ini dilakukan dengan membandingkan dua model yaitu CNN VGG-16 dan ResNet-50 dengan model yang telah dilatih sebelumnya. Metrik evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari akurasi, presisi, sensitivitas, spesifisitas, skor F1, dan kecepatan waktu inferensi. Hasil menunjukkan bahwa VGG-16 lebih unggul dari ResNet-50 dalam hal kecepatan inferensi namun tidak dalam hal metrik evaluasi lainnya. Perubahan parameter juga menunjukkan hasil yang berbeda, epoch 200 adalah nilai optimal. Untuk mendapatkan hasil yang optimal diperlukan finetuning dengan menyesuaikan kondisi data yang digunakan. Sebagai simpulan, VGG-16 memiliki kemampuan klasifikasi yang lebih baik dibandingkan ResNet-50, namun perlu terus dikembangkan dengan memperbanyak data klinis yang aktual.
Perbandingan Kemampuan Klasifikasi Citra X-ray Paru-paru menggunakan Transfer Learning ResNet-50 dan VGG-16 Tasya Berliani; Enggalwiguno Rahardja; Lina Septiana
Journal of Medicine and Health Vol 5 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Kristen Maranatha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28932/jmh.v5i2.6116

Abstract

Di masa pandemi Covid-19, foto rontgen menjadi umum digunakan untuk memeriksa pasien diduga Covid-19. Pada citra x-ray paru-paru yang terkena Covid-19 ditemukan adanya bercak putih atau flek. Namun, paru-paru yang memiliki flek ini tidak selalu disebabkan oleh Covid-19. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan beberapa jenis penyakit paru-paru dari citra x-ray, yaitu paru-paru dengan Covid-19, paru-paru dengan pneumonia, dan paru-paru yang memiliki flek dibandingkan dengan yang normal. Proses klasifikasi data pada penelitian ini dilakukan dengan membandingkan dua model yaitu CNN VGG-16 dan ResNet-50 dengan model yang telah dilatih sebelumnya. Metrik evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari akurasi, presisi, sensitivitas, spesifisitas, skor F1, dan kecepatan waktu inferensi. Hasil menunjukkan bahwa VGG-16 lebih unggul dari ResNet-50 dalam hal kecepatan inferensi namun tidak dalam hal metrik evaluasi lainnya. Perubahan parameter juga menunjukkan hasil yang berbeda, epoch 200 adalah nilai optimal. Untuk mendapatkan hasil yang optimal diperlukan finetuning dengan menyesuaikan kondisi data yang digunakan. Sebagai simpulan, VGG-16 memiliki kemampuan klasifikasi yang lebih baik dibandingkan ResNet-50, namun perlu terus dikembangkan dengan memperbanyak data klinis yang aktual.
Co-Authors Cynthia Hayat Frans Pasamboan Lina Septiana Tasya Berliani