Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SENTIA 2016 Energi & Kelistrikan Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Vokasional Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal PTI (Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi) JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences)
Endi Permata
Universitas Sultan Ageng Tirtayasa
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Mathematics Other

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : SENTIA 2016

 1 
KLASIFIKASI GLAUKOMA MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION Endi Permata; Ri Munarto; Indra Ginanjar A.T
SENTIA 2016 Vol 8, No 1 (2016)
Publisher : SENTIA 2016

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (808.513 KB)

Abstract

Glaukoma merupakan penyakit pada retina yang disebabkan oleh tingginya tekanan intraokular. Tekanan intraokular pada penderita glaukoma bisa mencapai 60-70mmHg. Penyakit ini ditandai dengan semakin besarnya ukuran cup to disc ratio (CDR). Penyakit glaukoma mempunyai tiga tingkatan yaitu ringan (mild) dengan nilai CDR 0,3-0,5, sedang (moderate) dengan nilai CDR 0,5-0,7 dan parah (severe) dengan nilai CDR diatas 0,7. Untuk analisis retina dan menghitung  nilai CDR yang diambil dari kamera fundus, harus dilakukan oleh dokter mata ahli, namun membutuhkan waktu cukup lama. Oleh karena itu, deteksi ciri dan perhitungan nilai CDR otomatis diharapkan dapat membantu dokter dalam menganalisis penyakit glaukoma. Data yang digunakan sebanyak 60 citra fundus retina yang terdiri dari 20 citra glaukoma ringan, 20 citra glaukoma sedang dan 20 citra glaukoma parah yang diambil dari Rumah Sakit Mata Nasional Cicendo Bandung dan Jakarta Eye Center. Metode yang digunakan untuk mengklasifikasi tingkat glaukoma adalah jaringan saraf tiruan backpropagation. Hasil simulasi pengujian dengan menggunakan software MATLAB R2014b didapatkan nilai akurasi kelas mild sebesar 99% dengan sensitivity 99% dan specificity 97,5%. Akurasi kelas moderate sebesar  85%  dengan  sensitivity 85%  dan  specificity 99%.  Akurasi  kelas  severe sebesar  99%  dengan sensitivity 99% dan specificity 98%. Nilai akurasi rata-rata sistem klasifikasi glaukoma adalah 94,2%.
SMART ALARM RUMAH BERBASIS SHORT MESSAGE SERVICE (SMS) Endi Permata; Mustofa Abi Hamid; Mohammad Fatkhurrokhman
SENTIA 2016 Vol 8, No 2 (2016)
Publisher : SENTIA 2016

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (805.855 KB)

Abstract

Tingginya aktivitas manusia dalam memenuhi kebutuhan ekonomi semakin mengurangi waktu bagi manusia untuk berada di sekitar rumah, baik untuk berkumpul bersama keluarga maupun untuk menjaga keamanan tempat tinggal tersebut, sehingga banyak terjadi hal-hal yang tidak diinginkan seperti kebakaran rumah dan pencurian. Penelitian ini bertujuan untuk merancang peralatan sistem pemantau jarak jauh menggunakan multisensor yaitu sensor api, sensor asap dan motion sensor yang dapat memantau kondisi rumah dari bahaya kebakaran dan pencurian. Sistem ini mampu memberikan informasi dari kondisi rumah secara jarak jauh dengan menggunakan layanan SMS (Short Message Service). Perancangan alat ini menggunakan mikrokontroller ATMega16 yang berfungsi sebagai sarana pengolahan data berupa Protocol Data Unit (PDU) untuk pengiriman/penerimaan SMS (SMSGateway).Hasil pengujian menunjukkan bahwa respon waktu SMS yang dikirim dari sistem tidak lama, sehingga informasi dapat terkirim dengan cepat kepada handphone user untuk mengetahui keadaan rumah dari bahaya kebakaran dan pencurian. Sistem dapat memberikan informasi SMS kepada 3 nomor handphone secara jarak jauh. Sistem ini juga didukung oleh back-up power supply yang berfungsi sebagai suplai tegangan cadangan untuk menedukung kinerja sistem pada saat listrik utama yang berasal dari PLN terputus.
Co-Authors Adhitya Trenggono Dimas Aditama Indra Ginanjar A.T Irwanto Irwanto Irwanto Mohammad Fatkhurrokhman Mustofa Abi Hamid Reza Zembar Yupri Ri Munarto Ri Munarto Vaka Gustiono Yus Rama Denny