Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Sainteks

Multilevel Thresholding Segmentasi Citra Warna Menggunakan Logarithmic Decreasing Inertia Weight Particle Swarm Optimization Murinto Murinto; Adhi Prahara; Erik Iman Heri Ujianto
Sainteks Vol 19, No 1 (2022): April
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/sainteks.v19i1.13295

Abstract

Permasalahan utama dari segmentasi citra warna adalah tidak semua metode segmentasi citra yang ada saat ini dapat digunakan secara langsung seperti halnya pada citra gray scale. Maka dari itu diperlukan suatu teknik yang tepat untuk melakukan segmentasi warna. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik segmentasi multilevel thresholding dengan menggunakan suatu bobot inersia logarithm decreasing particle swarm optimization (LogPSO). Bobot inersia Nilai threshold optimal diperoleh dengan cara memaksimalkan fungsi objektif Otsu. Teknik yang diusulkan mengurangi waktu perhitungan untuk perhitungan threshold optimum didasarkan pada multilevel thresholding yang diujikan pada 8 citra warna standar. Suatu analisis perbandingan secara detail dengan bobot inersia lainnya yang didasarkan pada multilevel thresholding yakni constant particle swarm optimization (CPSO), menunjukkan hasil kinerja yang lebih baik pada metode yang diusulkan. Kinerja segmentasi citra warna dalam penelitian ini didasarkan pada peak signal to noise ratio (PSNR), mean, standar deviasi fitness, structural similarity index measure (SSIM), mean square of error (MSE) serta waktu perhitungannya. Algoritma LogPSO menunjukkan hasil yang lebih baik pada keseluruhan parameter tersebut kecuali pada waktu penghitungan. Algoritma LogPSO lebih lama waktu perhitungannya dibandingkan dengan CPSO.
Klasifikasi Penyakit Kulit Wajah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Nurkhasanah Nurkhasanah; Murinto Murinto
Sainteks Vol 18, No 2 (2021): Oktober
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/sainteks.v18i2.13188

Abstract

Permasalahan kulit tidak hanya merugikan kesehatan fisik namun dapat juga menimbulkan masalah psikologi, terutama jika penyakit kulit ini terjadi di wajah. Pemeriksaan yang dilakukan oleh dokter saat ini hanya mengandalkan penglihatan objek mata dan riwayat penyakit pasien, sehingga memungkinkan terjadinya kesalahan pada analisis dan diagnosa penyakit. Penelitian ini dilakukan untuk menghasilkan sistem klasifikasi penyakit kulit wajah menggunakan metode convolutional neural network (CNN). Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 500 sampel data citra dengan 5 Jenis penyakit kulit wajah yaitu jerawat, eksim, milia, herpes, dan melasma. Pada penelitian ini proses klasifikasi menggunakan metode CNN. Arsitektur model yang digunakan adalah VGG16. Dalam pemodelan VGG16 terdapat dua lapisan yaitu feature extraction dan classification. Di dalam feature extraction terdapat convolution layer menggunakan 3 layer dengan kedalaman filter yang berbeda pada setiap layernya. Fungsi aktivasi ReLu dan avarage pooling digunakan untuk mengurangi feature map. Lapisan classification terdapat fully connected layer dan softmax digunakan untuk klasifikasi. Metode CNN yang digunakan pada penelitian ini memperoleh hasil yang sangat baik, dimana didapat hasil proses pelatihan sebesar 98% dan hasil validasi 88% dengan data pealtihan sebanyak 325 citra dan data validasi sebanyak 125. Hasil akurasi yang didapat pada pengujian terhadap data baru sebesar 90% dengan data uji sebanyak 50 citra. Dengan demikian, dapat dikatakan hasil yang diperoleh pada pengujian penelitian ini sangat baik.
Co-Authors Abdul Fadlil Abdul Jawad Achmad Sahri Ramdhani Adam, Irfan adelia fitriawati zakiyyah Adhi Prahara Adhi Prahara Adhi Prahara, Adhi Aditya Kurniawan Agus Harjoko Agus Harjoko Amin Padmo A.M Angga Prasetio Romadhon Anton Yudhana Arfiani Nur Khusna Arief Yudiyanto Arya Yugi B Auzan, Muhammad Azhari, Ahmad B, Arya Yugi Bachrudin Muchtar Bachrudin Muchtar Benny Adrian Bidinnika, Muhammad Kunta Binar Aji Hermawan Caswito Caswito Darmanto Darmanto Daru Thobrani Furqon Deris Alfiansyah Kurnia Dewi Pramudi Ismi Dyah Apriliani Dyah Apriliani Dyah Apriliani Eko Aribowo Eko Aribowo Elena Yustina Elena Yustina Erik Iman Heri Ujianto Faisal, Ilyas Farajullah Farajullah Ferangga Puguh Furizal, Furizal Gading Surya Lesmana Galang Romadhon Gustava Ardiantoro Habibillah, Ahmad Yasin Habie, Khairul Fathan Hafin, Aqid Fahri Hazar, Siti Herman Yuliansyah, Herman Ikhwan Hawariyanta Indarto Indarto Indra Dwi Ananto Irfan Adam Irfan Adam Jamhari Widadi Kartika Firdausy Krisna Astianingrum Labib Azhar Janotama Lesmana, Gading Surya Martania Melany Mawarni, Syifa’ah Setya Miftahurahma Rosyda Miftahurrahma Rosyda Muchtar, Bachrudin Muhammad Arif Nuur Hafidz Muhammad Ridwan Murein Miksa Mardhia Nur Rochmah Dyah Pujiastuti Nurkhasanah Nurkhasanah Nurul Istiqomah Nuur Hafidz, Muhammad Arif Padmo A.M, Amin Pawestri, Sheraton Permadi, Yuda Pratama, Ridho Haikal Puji Triono Pujiyono, Wahyu Putri, Salsabilla Azahra Rajunaidi, Rajunaidi Risnadi Syazali Rizki Muriliasari Royyan Yuni Miladi Sefiyanti, Reza Shireen Panchoo Siti Hajar Son Ali Akbar Sri Handayaningsih Sri Hartati Sri Winiarti Suhendra Edi Saputra Sunardi Sunardi Sunardi, Sunardi Suyahman Suyahman Syifa'ah Setya Mawarni Taufik Cahya Prayitna Teguh Sudrajat Thoat Khoirudin Tri Kasihno Triono, Puji Wahju Tjahjo Saputro Wahyu Pujiyono Wahyu Pujiyono Wawan Ragil Wibowo Wijayanti, Dedi Willy Permana Putra Wisnu Ahmad Maulana Yan Adhi Permadi Yesiansyah Yesiansyah Yuda Permadi Yulisasih, Baiq Nikum Yunianti, Rizqi Yustina, Elena Zakiyyah, Adelia Fitriawati Zulkarnain Effendi