Garuda - Garba Rujukan Digital

PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MENGKLASIFIKASI JENIS GEMPA GUNUNG RINJANI SEMBALUN, LOMBOK Ishak .; Bulkis Kanata; L. A Syamsul Irfan Akbar
DIELEKTRIKA Vol 3 No 2 (2016): DIELEKTRIKA
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (740.289 KB)

Penelitian ini menerapkan jarinagan sayaraf tiruan backpropagation untuk mengklasifikasi jenis gempa Gunung Rinjani Sembalun, Lombok. Jaringan syaraf tiruan backpropagation melatih jaringan untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan untuk mengenali pola yang digunakan selama pelatihan serta kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan dengan pola yang dipakai selama pelatihan. Jaringan syaraf tiruan backpropagation berfungsi untuk mengklasifikasi jenis gempa gunung rinjani sembalun, Lombok menggunakan data satu tahun(tahun 1995) dengan cara membagi data menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji. Hasil penelitian JST Backpropagation terhadap 1119 data latih dan 687 data uji seismograf yang telah telah diketahui jenis gempanya dengan membandingkan 2 arsitektur yang berbeda yaitu arsitektur jaringan 3-3-3-3 yang terdiri atas 3 sel pada lapisan input, 3 sel pada lapisan tersembunyi satu, 3 sel pada lapisan tersembunyi dua dan 3 sel pada lapisan output, dengan persentase keberhasilan uji menggunakan 1119 data pelatihan dapat mengklasifikasi gempa tektonik jauh 44,95%, Vulkanik A 9,56% dan keberhasilan uji menggunakan 687 data pengujian dapat mengklasifikasi gempa tektonik jauh 59,53%, Vulkanik A 10,91%. dan arsitektur jaringan 3-5-10-3 yang terdiri atas 3 sel pada lapisan input, 5 sel pada lapisan tersembunyi satu, 10 sel pada lapisan tersembunyi dua dan 3 sel pada lapisan output, dengan persentase keberhasilan Uji menggunakan 1119 data pelatihan dapat mengklasifikasi Tektonik jauh 60,68%, Vulkanik A 1,25% dan 687 data keberhasilan uji menggunakan 687 data pengujian dapat mengklasifikasi Tektonik Jauh 71,17%, Vulkanik A 1,02%. Kata kunci : gempa, jaringan syaraf tiruan, backpropagation

MENENTUKAN LUAS OBJEK CITRA DENGAN TEKNIK DETEKSI TEPI Rany Zuriatna Utami; I Made Budi Suksmadana; Bulkis Kanata
DIELEKTRIKA Vol 2 No 1 (2015): DIELEKTRIKA
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (223.507 KB)

Pada penelitian ini dilakukan perhitungan luas objek sebuah citra dari hasil pengambilan gambar RGB menggunakan USB webcam yang langsung dihubungkan pada PC. Penentuan luas objek dilakukan dengan proses segmentasi yang menerapkan metode deteksi tepi Canny. Untuk menentukan luas objek, proses segmentasi dapat dilakukan dengan berbagai cara diantaranya melakukan threshold, deteksi tepi dan menghilangkan objek-objek selain objek yang ingin diketahui nilainya. Proses pengolahan citra dilakukan menggunakan software MATLAB dengan dua kondisi pengambilan gambar serta letak objek (kondisi) yang berbeda yaitu pada bagian kiri atas, pada bagian pusat dan pada bagian kanan bawah dalam sebuah citra. Dari hasil penelitian diperoleh prosentasi keberhasilan perhitungan luas untuk objek segitiga sebesar 80,9% (perbedaan 19,1%), lingkaran 95,5% (perbedaan 4,50%) dan persegi 94,98% (perbedaan 5,02%), hal ini menunjukkan perhitungan yang baik.

ANALISIS SUARA PERNAPASAN PARU-PARU ASMA DENGAN TIDAK ASMA MENGGUNAKAN METODE K NEAREST NEIGHBORS Ari Satriadi; I Made Budi Suksmadana; Bulkis Kanata
DIELEKTRIKA Vol 8 No 1 (2021): DIELEKTRIKA
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/dielektrika.v8i1.251

Asma adalah penyakit pada saluran napas yang menyebabkan peningkatan hiperesponsif jalan napas dan menimbulkan gejala mengi/wheeze (napas berbunyi ngik-ngik). Bunyi napas wheeze merupakan salah satu ciri yang menandakan seseorang menderita asma. Penelitian ini dilakukan untuk membuat serta menguji suatu sistem yang dapat mengidentifikasi perbedaan ciri suara pernapasan wheeze pada pasien asma dan pernapasan lainnya dengan metode k-Nearest Neighbors (k-NN). Ciri suara yang digunakan yaitu rata-rata sinyal dan standar deviasi sinyal dalam domain waktu, rata-rata spektrum, standar deviasi spektrum, magnitude tertinggi saat frekuensi 0Hz, frekuensi dengan magnitude tertinggi pertama, kedua, dan ketiga. K-NN adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Didapatkan data suara pernapasan wheeze dan non wheeze melalui perekaman langsung kepada subjek penderita asma dan tidak asma. Dari seluruh data suara yang didapatkan kemudian dilakukan segmentasi data untuk mengambil event pernapasasn yang dibutuhkan kemudian dilakukan ekstraksi ciri untuk mendapatkan ciri matematis dari suara tersebut. 80% dari total keseluruhan data dilakukan pelatihan menggunakan metode 10 fold cross validation dan diapatkan hasil pelatihan dengan kemampuan klasifikasi maksimum pada k=3 dan k=5 dengan validitas yang sama 97,2%. Untuk pengujian kinerja k-NN pada tahap akhir diperoleh kemampuan maksimum pengklasifikasian untuk k=3 adalah 86,6% dan k=5 adalah 86,6%.

PENGUKURAN RESISTIVITAS PADA DAERAH DUGAAN SUMBER PENYEBAB ANOMALI GEOMAGNETIK DI PULAU LOMBOK NTB Bulkis Kanata; Teti Zubaidah; Widya Utama; Dwa Desa Warnana; Cipta Ramadani
Jurnal Teknologi Elektro Vol 8 No 1 (2009): (January - June) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (204.604 KB)

possibilities of the source of geomagnetic anomaly in Lombok Island, i.e. a specific local structure composed by a quite large magnetic body or a local fault in this region that could be associated with a source of seismic hazard (especially earthquakes). An interesting profile could be estimated lie around the minimum geomagnetic anomaly (8045’36”S, 11601’48”E) to the maximum one (8043’48”S, 1160 5’24” E). Understanding the corresponding structure on that profile is very important - related to the possibility of the source of geomagnetic anomaly in Lombok Island - in order to get further information about potentially local fault in this region as a source of earthquakes hazard. Geoelectric method with vertical electrical sounding (VES) configuration have been applied in this profile, on three VES points (i.e. one point between the minimum and the maximum geomagnetic anomaly (X1: 8046’42.9”S, 116004’07.7”E), and two other points outside (X2: 8046’03.3”S, 115058’39.9”E; which is on negative anomaly area) and (X3: 8042’11.6”S, 116008’27.2”E; which is on positive anomaly area). The potency of X1 as a critical zone has been shown, with the existence of resistivity contrast in this area, which its resistivity value between X2 (very high resistivity; r >25,000 Wm) and X3 (very low resistivity; ; r >1 W m). This results lead to the potentially local fault in this region as a source of earthquakes hazard.

RANCANG BANGUN APLIKASI PIANO MENGGUNAKAN METODE SINE, KARPLUS, DAN WAVETABLE Baiq Nurjanah; Bulkis Kanata; Made Sutha Yadnya
DIELEKTRIKA Vol 2 No 2 (2015): DIELEKTRIKA
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (865.546 KB)

ABSTRAK Rancang bangun aplikasi piano adalah sebuah software yang dapat memadukan not-not musik menjadi sebuah lagu. Dengan mengolah frekuensi-frekuensi not musik tersebut akan diperoleh suara yang berlainan dari tiap nada. Untuk suara yang dihasilkan aplikasi piano akan dibandingkan dengan suara dari alat musik piano atau keyboard. Adapun tujuan penelitian Untuk membuat suatu aplikasi piano dengan metode sine, karplus, dan wavetable sehingga musik yang diinginkan dapat dibuat tanpa bantuan alat musik. Untuk membandingkan nada hasil dari aplikasi piano dengan nada hasil rekaman piano. Hasil yang didapat dari penelitian membuktikan bahwa hasil korelasi silang antara dua sinyal yang berbeda, masing-masing hasil korelasi silang dari sinyal piano dengan sine sebesar 0.2328, piano dengan sinus teredam sebesar 0.2577, piano dengan karplus sebesar 0.4902, piano dengan wavetable sebesar 0.3617. Untuk hasil persentase kualitas suara jernih responden menjawab 63% piano, 37% sinus teredam. Untuk kualitas suara yang jelas responden menjawab 57% piano, 43% sinus teredam. Dan untuk kualitas suara yang keras responden menjawab 100% karplus. Sedangkan dari sampel yang dibangkitkan untuk sampel suara yang memiliki kualitas suara lebih baik, responden menjawab 100% sinus teredam. Kata Kunci : Pengolahan sinyal Digital, FFT, Sinus, Karplus Strong, Wavetable ABSTRACT Design of the piano is a software application that can integrate musical notes into a song . With processing frequencies will be obtained musical notes sound different from each tone. For applications piano sound produced will be compared with the sound of a piano or keyboard. The purpose of research To create an application with the piano sine, Karplus, and wavetable method so desired music can be made without the help of an instrument. To compare the results of the application piano tone with tone piano recordings . The results obtained from the research proved that the results of the cross-correlation between two different signals, each the result of cross correlation of a signal with an sine of piano, piano with 0.2328 damped sine of 0.2577, piano with karplus of 0.4902, piano with wavetable of 0.3617. Results for crystal clear sound quality percentage of respondents answering piano, 63% 37% damped sine. For a clear sound quality the respondents answer 57%, 43% damped sine. And for the quality of the sound that loud respondents answered 100% karplus. While from samples that are raised to the sample voice that has better sound quality, respondents answered 100% damped sine. Keywords: Digital signal processing, FFT, Sine, Karplus Strong, Wavetable

ANALISIS DATA GEOMAGNET MENGGUNAKAN METODE POLARISASI MAGNETIK KAITANNYA DENGAN GEMPA BUMI DI REGIONAL LOMBOK Pitaria Rahim Riani; Bulkis Kanata; Teti Zubaidah
DIELEKTRIKA Vol 3 No 1 (2016): DIELEKTRIKA
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (337.83 KB)

ABSTRAK Regional Lombok merupakan daerah yang rawan akan kejadian gempa karena letaknya pada lempeng tektonik yang masih aktif bergerak. Sehingga penelitian tentang prekursor gempa bumi di wilayah ini sangat diperlukan. Pada penelitian ini dilakukan pengolahan data geomagnetik tahun 2011 yang terekam pada observatorium Kupang (KPG) di Indonesia, serta observatorium Kakadu (KDU) dan Charters towers (CTA) di Australia menggunakan metode polarisasi magnetik. Metode polarisasi magnetik merupakan metode yang memanfaatkan komponen medan magnet vertikal (Z) dan medan magnet horizontal (H) dalam domain frekuensi. Transformasi fourier cepat (FFT) diperlukan untuk mengubah data geomagnet dari domain waktu ke domain frekuensi. Kemudian dilakukan penapisan untuk memperoleh range frekuensi ULF 0.01-0.05 Hz. Hasil polarisasi magnetik kemudian dibandingkan dengan data kejadian gempa tahun 2011 yang di peroleh dari database US geological survey (USGS). Hasil dari penelitian ini adalah anomali yang dikatakan sebagai prekursor terlihat 1-3 minggu sebelum kejadian gempa. Tingkat keberhasilan metode mencapai 55,6% untuk KPG, 88,9% untuk KDU dan 44,4% untuk CTA. Tingkat keberhasilan pada KPG dan CTA lebih kecil dari KDU karena banyak data yang hilang pada KPG dan jauhnya letak observatorium dari pusat gempa pada CTA. Hal yang mempengaruhi hasil polarisasi adalah jarak pusat gempa ke observatorium, kedalaman gempa dan kesamaan lempeng tektonik antara pusat gempa dan observatorium. Kata Kunci : Lombok, geomagnetik, gempabumi, FFT, polarisasi magnetik

PENGUKURAN RESISTIVITAS PADA DAERAH DUGAAN SUMBER PENYEBAB ANOMALI GEOMAGNETIK DI PULAU LOMBOK NTB Bulkis Kanata; Teti Zubaidah; Widya Utama; Dwa Desa Warnana; Cipta Ramadani
Jurnal Teknologi Elektro Vol 8 No 1 (2009): (January - June) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

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

possibilities of the source of geomagnetic anomaly in Lombok Island, i.e. a specific local structure composed by a quite large magnetic body or a local fault in this region that could be associated with a source of seismic hazard (especially earthquakes). An interesting profile could be estimated lie around the minimum geomagnetic anomaly (8045’36”S, 11601’48”E) to the maximum one (8043’48”S, 1160 5’24” E). Understanding the corresponding structure on that profile is very important - related to the possibility of the source of geomagnetic anomaly in Lombok Island - in order to get further information about potentially local fault in this region as a source of earthquakes hazard. Geoelectric method with vertical electrical sounding (VES) configuration have been applied in this profile, on three VES points (i.e. one point between the minimum and the maximum geomagnetic anomaly (X1: 8046’42.9”S, 116004’07.7”E), and two other points outside (X2: 8046’03.3”S, 115058’39.9”E; which is on negative anomaly area) and (X3: 8042’11.6”S, 116008’27.2”E; which is on positive anomaly area). The potency of X1 as a critical zone has been shown, with the existence of resistivity contrast in this area, which its resistivity value between X2 (very high resistivity; r >25,000 Wm) and X3 (very low resistivity; ; r >1 W m). This results lead to the potentially local fault in this region as a source of earthquakes hazard.

Deteksi dan Klasifikasi Kendaraan Berbasis Algoritma You Only Look Once (Yolov7) Rohiman, Yusuf Kautsar; Bulkis Kanata; L Ahmad S Irfan Akbar
Bulletin of Computer Science Research Vol. 5 No. 3 (2025): April 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bulletincsr.v5i3.509

The increasing traffic density in Indonesia highlights the need for an accurate vehicle detection system to support infrastructure planning. This study aims to implement the YOLOv7 algorithm for detecting and classifying various types of vehicles in traffic images. The method involves training the model using Google Colab on a Kaggle dataset consisting of 6,633 images, with a batch size of 1, 19 training epochs, and optimization using the Stochastic Gradient Descent (SGD) algorithm. The training results show that the model achieved a precision of 93.22%, recall of 90.64%, mAP@0.5 of 94.27%, and mAP@0.5:0.95 of 69.19%, with a total training time of 1 hours. In conclusion, the YOLOv7 algorithm is effective for vehicle detection and classification, although increasing the number of training epochs is recommended to further enhance model performance.

IMPLEMENTATION OF FEEDFORWARD NEURAL NETWORK FOR CARDIOVASCULAR DISEASE PREDICTION WITH PERFORMANCE EVALUATION Muhammad Rafli; Misbahuddin; Bulkis Kanata; Raflin, Muhammad Rafli
Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang Vol 13 No 2 (2025): TEKNOIF OKTOBER 2025
Publisher : ITP Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21063/jtif.2025.V13.2.97-104

Disease is crucial to prevent more serious complications. This study implemented a Feedforward Neural Network (FNN) algorithm to build a cardiovascular disease risk prediction model using patient clinical data. The dataset used was sourced from open sources and underwent preprocessing stages such as one-hot encoding and normalization. The model architecture consists of two hidden layers with ReLU and dropout activation functions, and an output layer with a sigmoid function for binary classification. Training was conducted for 100 epochs with a data split ratio of 80:20. Evaluation was carried out using accuracy, precision, recall, F1-score, and confusion matrix metrics. The evaluation results showed that the model achieved a training accuracy of 92% and a testing accuracy of 88%, with an average F1-score of 87.2%. The Confidence Factor value also indicated a high level of confidence in each prediction. These results indicate that the FNN model is effective for cardiovascular disease risk prediction and has the potential to be used as a tool for rapid and accurate medical decision-making.

Title

Found 9 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 9 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 9 Documents
Search