Hapsari Peni Agustin Tjahyaningtijas
Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Universitas Negeri Surabaya, Indonesia

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

Automatic Segmentation on Glioblastoma Brain Tumor Magnetic Resonance Imaging Using Modified U-Net Hapsari Peni Agustin Tjahyaningtijas; Andi Kurniawan Nugroho; Cucun Very Angkoso; I Ketut Edy Purnama; Mauridhi Hery Purnomo
EMITTER International Journal of Engineering Technology Vol 8 No 1 (2020)
Publisher : Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24003/emitter.v8i1.505

Abstract

Glioblastoma is listed as a malignant brain tumor. Due to its heterogeneous composition in one area of the tumor, the area of tumor is difficult to segment from healthy tissue. On the other side, the segmentation of brain tumor MRI imaging is also erroneous and takes time because of the large MRI image data. An automated segmentation approach based on fully convolutional architecture was developed to overcome the problem. One of fully convolutional network that used is U-Net framework. U-Net architecture is evaluated base on the number of epochs and drop-out values to achieve the most suitable architecture for the automatic segmentation of glioblastoma brain tumors. Through experimental findings, the most fitting architectural model is mU-Net architecture with an epoch number of 90 and a drop out layer value of 0.5. The results of the segmentation performance are shown by a dice value of 0.909 which is greater than that of the previous research.
Analisa Learning Rate dan Batch Size pada Klasifikasi Covid Menggunakan Deep Learning dengan Optimizer Adam Naim Rochmawati; Hanik Badriyah Hidayati; Yuni Yamasari; Hapsari Peni Agustin Tjahyaningtijas; Wiyli Yustanti; Agus Prihanto
JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Vol. 5 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jieet.v5n2.p44-48

Abstract

Deep learning semakin berkembang pesat dan banyak dimanfaatkan dalam berbagai bidang kehidupan. Salah satunya bisa dimanfaatkan untuk klasifikasi image medis penderita covid. Keras adalah salah satu framework deep learning yang paling banyak digunakan. Dalam Keras, terdapat beberapa macam algoritma optimizer. Salah satunya adalah optimizer Adam. Untuk menggunakan optimizer Adam ini, perlu menentukan angka learning rate. Penentuan angka learning rate sangat penting karena salah dalam menentukan angka learning rate akan berdampak pada hasil deep learning yang dilakukan. Batch size juga salah satu hyperparameter penting dalam deep learning. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan membandingkan beberapa learning rate dan batch size agar diketahui efek dan dampaknya pada hasil loss dan akurasi training dan validasi pada proses deep learning yang dilakukan. Ada 6 learning rate dan 3 batch size yang akan dibandingkan. Hasil yang optimal diantara 6 learning rate dalam penelitian ini adalah 0.0001 dan 0.00001. Sedangkan batch size yang paling bagus hasilnya dari tiga angka yang dibandingkan adalah batch size 5
Rancang Bangun Sistem Informasi Kehadiran Dosen dan Asisten Laboratorium Berbasis Internet of Things menggunakan RFID dan Aplikasi Telegram Fiqih Yerdian Alamsyah; Farid Baskoro; RR Hapsari Peni Agustin T; Lusia Rakhmawati
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 11 No 1 (2022): JANUARI 2022
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v11n1.p99-107

Abstract

Pandemi COVID-19 tentu sangat berdampak terhadap kebiasaan sosial masyarakat. Hal ini tentu saja juga berpengaruh pada kegiatan akademik di universitas. Dengan diterapkannya metode hybrid pada kegiatan akademik universitas maka timbul masalah bagi mahasiswa untuk mengetahui dosen sedang Work from Office (WFO) atau Work from Home (WFH). Rancang bangun sistem informasi berbasis Internet of Things (IOT) ini dibuat untuk memberikan solusi atas masalah tersebut. Sistem ini dibuat menggunakan mikrokontroler DOIT ESP32 DEVKIT V1 sebagai pusat pemrosesan data yang terhubung dengan modul sensor Radio Frequency Identification MFRC522 sebagai pengidentifikasi tag dan Bot API pada aplikasi Telegram yang digunakan sebagai interface pengguna. Dosen juga dapat mengubah kondisinya (sibuk/tidak sibuk) dengan cara mengirimkan pesan perintah kepada Bot API pada aplikasi Telegram. Dengan memanfaatkan Bot API pada aplikasi Telegram ini, mahasiswa dapat mengetahui informasi kehadiran dan keadaan dosen serta kehadiran asisten laboratorium di Laboratorium Telematika Universitas Negeri Surabaya (UNESA). Untuk mengetahui keandalan sistem yang dirancang, maka dilakukan beberapa pengujian terhadap sistem. Pengujian terhadap jarak baca maksimum RFID reader tanpa penghalang adalah 47mm, sementara RFID reader tidak dapat melakukan pembacaan apabila terhalang bidang konduktor, dan dengan penghalang isolator RFID reader dapat melakukan pembacaan namun jarak maksimal pembacaannya seiring berkurang seiring dengan bertambahnya ketebalan penghalang dengan bahan isolator. Berdasarkan hasil pengujian pengaruh Wi-Fi terhadap kecepatan identifikasi tag, didapatkan bahwa kecepatan identifikasi tag sangat dipengaruhi oleh kecepatan Wi-Fi yang digunakan dikarenakan sistem yang dirancang berbasis IOT sehingga sangat bergantung terhadap kecepatan internet yang digunakan.Kata Kunci: Kehadiran dosen, RFID, Telegram
Quality of Service (QoS) Comparative Analysis of Wireless Network Akbar Kurnia Saleh; Hapsari Peni Agustin Tjahyaningtijas; Nurhayati Nurhayati; Lusia Rakhmawati
INAJEEE (Indonesian Journal of Electrical and Electronics Engineering) Vol. 5 No. 2 (2022)
Publisher : Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/inajeee.v5n2.p30-37

Abstract

Nowadays the education sector has changed due to the covid-19 pandemic, but the government has tried to reduce this impact by providing WiFi in some areas. This article seeks to compare the quality of the internet network in an area that offers WiFi to the surrounding population, particularly students as a support for DL (Distance Learning), simulation, and the ideal scenario. In order to determine the quality of a network, one needs to consider the QoS (Quality of Service) metrics, which include packet loss, throughput, latency, and jitter. Using Wireshark (network analyzer software), this research collects data on the item to be investigated; the obtained data will be analyzed to determine the QoS of the WiFi service under investigation. In addition, this research will do network modeling and simulation using the opnet modeler (network simulation software), which will be utilized to compare the observed items. While video conferencing was used to analyze latency and jitter during a 60-minute sample length assessment, 500 MB of data was used to evaluate throughput and packet loss. Keywords: Quality of Service, packet loss, throughput, delay, jitter
Antena Monopole Ultra Wide Band (UWB) untuk Aplikasi Ground Penetrating Radar (GPR) Mochamad Jauhar Nur Ainul Sirojuddin; Nurhayati Nurhayati; Raden Roro Hapsari Peni Agustin Tjahyaningtijas; Farid Baskoro
JURNAL TEKNIK ELEKTRO Vol 11 No 1 (2022): JANUARI 2022
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jte.v11n1.p88-98

Abstract

Pada penelitian ini menjelaskan antena monopole dengan frekuensi UWB untuk digunakan pada pencitraan Radar Gelombang mikro yang disebut dengan GPR (Ground Penetrating Radar). Pada penelitian ini antena monopole digunakan untuk mendeteksi tiga jenis objek dibawah tanah yaitu plat besi, tutup panci dan kaleng. Metode deteksi dilakukan dengan cara menghubungkan antena dengan VNA (Vector Network Analyzer) portabel sehingga sinyal yang dipancarkan antena bila mengenai objek akan memiliki parameter S21 (karakteristik parameter scatering port 1 terhadap port 2) yang berbeda di antena penerima bila dibandingkan dengan kondisi tanpa adanya target. Data S21 yang didapatkan akan diolah menggunakan metode C-Scan sehingga lokasi objek/target dapat ditentukan. Dimensi antenna yang digunakan memiliki besar yaitu sebesar 200 mm x 200 mm x 0.035 mm yang dibekerja pada frekuensi 500 MHz – 3 GHz dengan bahan copper pada bagian patch dan ground plane setebal 0.035 mm, dan substrat menggunakan FR-4 Lossy dengan ketebalan1.6 mm. Dari hasil pendeteksian didapatkan bahwa bila objek berada sedalam 5 cm di bawah tanah dan posisi antena diatas tanah 20 cm dengan jarak antara antena 1 dan 2 sebesar 10 cm maka ketiga objek dapat dideteksi lokasinya dan objek besi menunjukan hasil pendeteksian dengan resolusi yang paling bagus dibandingkan dengan objek yang lainya.Kata Kunci: Wideband antenna, Monopole antenna, Pencitraan GPR, Metode C-Scan.
Analisis Standar Penerangan pada Gedung IDB Laboratory FMIPA UNESA Berbasis Visual Basic 6.0 Muhammad Syafruddin Nur; Subuh Isnur Haryudo; Puput Wanarti Rusimamto; Raden Roro Hapsari Peni Agustin Tjahyaningtijas
Mars : Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro Dan Ilmu Komputer Vol. 2 No. 4 (2024): Agustus : Mars : Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro Dan Ilmu Komputer
Publisher : Asosiasi Riset Teknik Elektro dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/mars.v2i4.216

Abstract

Lighting is a major requirement in human life to be able to see objects around clearly, lighting is obtained from natural light sources and artificial light sources. The IDB laboratory building of the FMIPA UNESA has many rooms with different functions and uses, so the lighting of each room must be adjusted to the Indonesian National Standard (SNI 03-6575-2001). Therefore, a program is needed to analyze and determine the number of lights used quickly and accurately in order to achieve safe and comfortable lighting according to (SNI 03-6575-2001). In this case the method used is to use the calculation of the visual basic 6.0 program by inputting the dimensions of each room, namely length, width, height, and the type of artificial lighting used. Based on the results of the calculation of the lighting standards of the IDB building using the visual basic 6.0 program, it is known that only the prayer room on the 1st floor, the microscope room on the 2nd floor, the warehouse on the 1st, 2nd, 3rd and 4th floors and the microteaching room on the 2nd, 3rd and 4th floors meet SNI 03-6575-2001. Whereas for other rooms such as libraries and laboratories cannot meet SNI 03-6575-2001 so that action needs to be taken so that they can meet the standards, namely by increasing the number of lighting points in each room, or it can also be by replacing the type of lighting with a larger lumen value than before.