Claim Missing Document
Check
Articles

Fine-Tuning Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) untuk Generasi Data Sintetis Citra Fundus Retina Azhari, Muhammad Rizqi; Fatyanosa, Tirana Noor; Dewi, Candra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 10 (2025): Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menganalisis penerapan Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) dalam menghasilkan citra sintetis fundus retina untuk mendukung klasifikasi penyakit mata yang meliputi tiga kelas: normal, katarak, dan glaukoma. Fokus utama penelitian ini adalah menyelidiki pengaruh penyetelan hyperparameter terhadap performa DCGAN, serta membandingkan performa antara pelatihan model menggunakan seluruh dataset dengan pelatihan berdasarkan kelas (class-specific). Metodologi yang digunakan mencakup preprocessing data, perancangan arsitektur DCGAN, hyperparameter tuning menggunakan Optuna, serta pelatihan model menggunakan dua pendekatan: seluruh dataset dan class-specific. Evaluasi model dilakukan dengan dua metrik umum pada GAN, yaitu Frechet Inception Distance (FID) dan Inception Score (IS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa konfigurasi hyperparameter terbaik diperoleh dari kombinasi: batch size 64, learning rate generator 0,0079 (Adam, β1=0,4748, β2=0,7258), dan learning rate discriminator 0,0016 (SGD, β1=0,4192, β2=0,6781). Pada pelatihan seluruh dataset, model DCGAN mencapai skor FID terbaik sebesar 113,1952 dan IS sebesar 1,0182. Sementara itu, pada pelatihan class-specific, performa terbaik diperoleh pada kelas normal (FID 89,5971 dan IS 1,0185) dan performa terendah pada kelas katarak (FID 156,0789 dan IS 1,0126). Hasil ini menunjukkan bahwa pelatihan class-specific memungkinkan model mempelajari karakteristik kelas lebih mendalam, sementara pelatihan seluruh dataset menghasilkan generalisasi yang baik terhadap distribusi citra retina secara keseluruhan.
Pengaruh Lingkungan Kerja Fisik Dan Budaya Organisasi Terhadap Produktivitas Kerja Pada PT. Syajarotun Nuqud Mubarok (Synum) Dewi, Candra; Krisyanto, Edy
JURNAL ILMIAH EKONOMI, MANAJEMEN, BISNIS DAN AKUNTANSI Vol. 2 No. 6 (2025): November
Publisher : CV. KAMPUSA AKADEMIK PUBLISING

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61722/jemba.v2i6.1636

Abstract

Abstrak. This study aims to determine the effect of the physical work environment and organizational culture on work productivity, both partially and simultaneously. This study was conducted using quantitative methods involving employees of PT. Synum as the sample. The technique used to determine the sample in this study was a saturated sample, involving the entire population as a sample of 69 respondents. Data analysis included validity tests, reliability tests, classical assumption tests, regression coefficient tests, correlation coefficient tests, determination coefficient tests, and hypothesis tests. The research results obtained the multiple linear regression equation Y = 4.045 + 0.115 X1 + 0.810 X2, with a coefficient of determination of 0.793, meaning that the Physical Work Environment (X1) and Organizational Culture (X2) influence Work Productivity by 79.3%, with the remaining 0.01% influenced by variables outside the scope of this study. The partial test results for the Physical Work Environment (X1) on Work Productivity (Y) were (9.419 > 1.667) with a significance level of 0.001 < 0.05, thus rejecting H0 and accepting Ha. Therefore, there is a positive and significant partial effect of the Physical Work Environment (X1) on Work Productivity (Y). Furthermore, Organizational Culture (X2) on Work Productivity (Y) is (16.092 > 1.667) with sig. 0.001 < 0.05, thus H0 is rejected and Ha is accepted, indicating that there is a positive and significant partial effect of the Organizational Culture (X2) variable on Work Productivity (Y). Furthermore, in the simultaneous test of the Physical Work Environment (X1) and Organizational Culture (X2) variables on Work Productivity (Y), the result is (130.998 > 3.136) with a significance level of 0.001 < 0.05, thus H0 is rejected and Ha is accepted, indicating that there is a positive and significant simultaneous effect of the Physical Work Environment (X1) and Organizational Culture (X2) variables on Work Productivity (Y). Keywords: Physical Work Environment, Organizational Culture, Work Productivity
ANALYSIS OF CHILDREN’S DENTAL STATUS AND PARENTAL BEHAVIOR IN UTILIZING DENTAL HEALTH SERVICES BASED ON SOCIODEMOGRAPHICS IN BATU CITY BATU CITY Merlya, Merlya; Hartami, Edina; Dewi, Candra
Journal of Community Health and Preventive Medicine Vol. 5 No. 2 (2025): JOCHAPM Vol. 5 No. 2 2025
Publisher : Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21776/ub.jochapm.2025.005.02.2

Abstract

Dental caries affects over 2 billion children, with a global prevalence of 29%, according to WHO data. In Indonesia, high caries rates among school-aged children highlight the need for early detection tools that go beyond clinical symptoms and consider behavioral and environmental risk factors. The purpose of this study was to analyze the dental health status of children and parental behavior in utilizing children’s dental health services, with reference to sociodemographic characteristics in Batu City. A quantitative research design, descriptive and analytical approaches. Population were the total number of primary school students in Batu City was 15,243, and the number of parents was assumed to be equal.As sample comprised 299 students and their parents, proportionally distributed across the three districts. The prevalence of dental caries among primary school students is relatively high, aged 6–9 years, the DMFT index for permanent teeth showed considerable variation, with 17.3% (14 students) having DMFT of 12, and 11.1% (9 students) DMFT of 10, for primary teeth, the dmft index was also varied: 22.7% (5 students) scored 8, 18.2% (4 students) scored 3, and 13.6% (3 students) scored 6. Parental behavior regarding the utilization of dental health services in Batu City is generally limited to seeking treatment only when problems occur. Regular preventive visits are rare. School-based dental health programs are underutilized. Routine collective tooth-brushing activities were almost entirely absent in the surveyed schools in Batu City. Sociodemographic factors of parents—including educational attainment, age, and employment status—were found to influence both children’s dental health status and parental behavior in utilizing dental health services.
Analisis Perbandingan Efisiensi Retrofit dan Apollo pada Aplikasi Skincare E-Commerce    Rasya, Muhammad; Kharisma, Agi; Dewi, Candra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 12 (2025): Desember 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian ini membandingkan penggunaan Retrofit (REST) dan Apollo (GraphQL) dalam satu aplikasi Android e-commerce skincare. Fokus penelitian adalah menganalisis efisiensi performa kedua API berdasarkan waktu respons, penggunaan CPU, penggunaan memori, serta kompleksitas implementasi kode. Eksperimen dilakukan pada satu aplikasi uji yang mengintegrasikan kedua modul API dengan backend dan basis data yang sama sehingga kondisi pengujian identik. Empat skenario diuji: pengambilan data produk, paket produk, pencarian penjual, dan simulasi alur penggunaan. Setiap skenario dijalankan sebanyak 400 iterasi setelah melalui system warm-up, API warm-up, dan cooldown untuk mencapai kondisi steady-state. Analisis dilakukan secara deskriptif dan inferensial menggunakan Welch’s t-test, ANOVA replikasi kondisi uji, dan ukuran efek Cohen’s d. Hasil menunjukkan bahwa Apollo memiliki waktu respons rata-rata 31% lebih cepat, penggunaan memori 37% lebih rendah, dan konsumsi CPU 18% lebih hemat dibandingkan Retrofit. Namun, Apollo memiliki kompleksitas implementasi lebih tinggi karena definisi skema dan proses code generation. Dengan demikian, pendekatan hibrida direkomendasikan: GraphQL digunakan untuk permintaan data kompleks, sedangkan REST digunakan untuk operasi sederhana agar mencapai keseimbangan antara efisiensi dan kemudahan pemeliharaan.
Klasifikasi Kanker Paru-Paru pada Citra CT Scan Menggunakan Model ConvNeXt dengan Pre-processing CLAHE dan Konfigurasi Hyperparameter Aprianto, Anda Bagas; Yudistira, Novanto; Dewi, Candra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kanker paru-paru merupakan penyebab utama kematian akibat kanker secara global yang menuntut penanganan cepat dan akurat. Computed Tomography (CT) scan menjadi standar emas deteksi dini, namun interpretasi manual memiliki kekurangan karena bersifat subjektif dan rentan terhadap false positive akibat kemiripan visual yang kompleks antara nodul jinak dan ganas. Penelitian ini mengusulkan klasifikasi kanker paru-paru menggunakan arsitektur deep learning ConvNeXt-Tiny pada dataset IQ-OTH/NCCD. Pembagian data dilakukan secara image-wise yang memperlakukan setiap citra secara independen, sedangkan ketidakseimbangan kelas ditangani menggunakan mekanisme weighted loss dengan pendekatan inverse frequency guna memberikan bobot penalti lebih besar pada kelas minoritas. Tahapan penelitian meliputi penerapan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) untuk mempertegas fitur citra serta pencarian konfigurasi hyperparameter optimal. Hasil pengujian membuktikan bahwa integrasi CLAHE dengan clip limit 2.0 dan grid size 8x8 sangat krusial karena mampu meningkatkan accuracy dari 0.9759 menjadi 0.9940. Konfigurasi pelatihan terbaik tercapai pada learning rate 0.0001, batch size 32, serta optimizer Adam. Dalam analisis komparatif, ConvNeXt-Tiny terbukti superior dengan accuracy 0.9880, precision 0.9880, recall 0.9880, F1-score 0.9880, dan ROC-AUC 0.9988, mengungguli model ResNet-50 dan Swin-T yang keduanya hanya mencapai 0.9639. Meskipun memiliki inference time 1.99 detik yang sedikit lebih lambat, penelitian ini menegaskan potensi ConvNeXt-Tiny dengan pre-processing CLAHE sebagai metode yang robust untuk diagnosis klinis.
Co-Authors Abdul Fatih Achmad Yusuf Adam Sulthoni Akbar Adinugroho, Sigit Aditya Chandra Nurhakim Aditya Septadaya Adiyasa, Bhisma Afrialdy, Firman Aghata Agung Dwi Kusuma Wibowo Agi Putra Kharisma Agus Wahyu Widodo Ahmad Afif Supianto Ahmad Afif Supianto Ahmada Bastomi Wijaya Akmal Subakti Wicaksana Alan Primandana Almasyhur, Muhammad Bin Djafar Amalia Luhung Amita Tri Prasasti, Pinkan Anang Tri Wiratno Andhika Satria Pria Anugerah Anggita Mahardika Ani Budi Astuti Ani Rusilowati Anim Rofi&#039;ah Annisa Puspitawuri Annisa Salamah Rahmadhani Aprianto, Anda Bagas Arbawa, Yoke Kusuma Aria Bayu Elfajar Arief Andy Soebroto Arjunani, Rusmalistia Intan Ayuri Alfarianti Azhari, Muhammad Rizqi Azizul Hanifah Hadi Barik Kresna Amijaya Bayu Rahayudi Brillian Aristyo Rahadian Budi Astuti Budi Darma Setiawan Chelsa Farah Virkhansa Daneswara Jauhari Daneswara Jauhari, Daneswara Dany Primanita Kartikasari Dennes Nur Dwi Iriantoro Deo Hernando Desy Wulandari Dewanti, Amalya Trisuci Diajeng Tania Ananda Paramitha Dian Eka Ratnawati Dloifur Rohman Alghifari Dwi Fitriani Dwi Novi Setiawan Dwi, Endah Dyang Falila Pramesti Edo Ergi Prayogo Edy Santoso Edy Santoso Erik Aditia Ismaya Eriq Muh. Adams Jonemaro Falih Gozi Febrinanto Faris Febrianto Febri Ramadhani Fenori, Muhammad Dajuma Feri Angga Saputra Fianti Fianti, Fianti Fitri Anggarsari Fitriana, Rosita Nur Fitriani , Dwi Fitriani, Delvi Guntur Syafiqi Adidarmawan Hartami, Edina Himawan, Alfian Iftinan, Salsa Nabila Ikhwanul Kiram, Muh Zaqi Ilham Harazki Imam Cholisoddin Imam Cholissodin Imam Cholissodin Indah Lestari, Indah Indah Wahyuning Ati Indah, Yuliana Indra Eka Mandriana Indriati Indriati Indriati Indriati Indriati, Indriati - Iqbal Santoso Putra Iskarimah Hidayatin JANAH, NURUL Jumadi Jumadi Khairiyyah Nur Aisyah Kharisma, Agi Krisyanto, Edy Kurnianingtyas, Diva Kurniawan, I Gede Jayadi Kusumawardani, Septyana Dwi Lailil Muflikah Lailil Muflikhah Maharani Tri Hastuti Mardji Mardji Marinda Ika Dewi Sakariana Marinda, Vira Marwa Mudrikatussalamah Maulan, Erika Maulana Putra Pambudi Maulida, Farida Merlya, Merlya Mochammad Tanzil Furqon Mohammad Nuh Mohammad Setya Adi Fauzi Muh Arif Rahman Muhammad Ihsan Diputra Muhammad Misbachul Asrori Muhammad Noor Taufiq Muhammad Prabu Sutomo Muhammad Riduan Indra Hariwijaya Muhammad Tanzil Furqon Muhja Mufidah Afaf Amirah Muhyidin Ubaiddillah Mukh. Mart Hans Luber Nabila Arief Nadia Artha Dewi Naily Zakiyatil Ilahiyah Naniek Kusumawati Nazzun Hanif Ahsani Nirzha Maulidya Ashar Nooriza Fariha Rumagutawan Noval Dini Maulana Novanto Yudistira Nur Hidayat Nur Sa&#039;diyah Nurhidayati Desiani Nurul Faridah, Nurul Nurul Hidayat Nuryatman, Pamelia Nuzula, Nila Firdauzi Pande Made Rai Raditya Phutpitasari, Rosa Devi Pupung Adi Prasetyo Putra Pandu Adikara Putri Aprilia Putu Gede Pakusadewa Rachmalia Dewi Rahma Juwita Sany Randy Cahya Wihandika Rasya, Muhammad Ratih Kartika Dewi Rayhan Tsani Putra Reiza Adi Cahya Reza Wahyu Wardani Rifan, Mohamad Rina Christanti, Rina Rizal Setya Perdana Rizal, Moch. Khabibur Robih Dini Rohmah, Yushinta Lailatul Rohmanurmeta, Fauzatul Ma’rufah Rokky Septian Suhartanto Romlah Tantiati Rosyita, Elyana Santoso, Allegra Santoso, Andri Saputra, Rendi Ramadani Saputro, Rinaldi Eko Saputro Sekar Dwi Ardianti Selle, Nurfatima Selvi Marcellia Setya Perdana, Rizal Sigit Pangestu Siti Nurjanah Siti Nurlaela Sundari, Suci Sunyoto Eko Nugroho, Sunyoto Eko Susenohaji, Susenohaji Sutrisno . Syarif, Adnan Tirana Noor Fatyanosa, Tirana Noor Ulfah Mutmainnah Veni, Silvia Wahyu, Dwi Wayan Firdaus Mahmudy Werdha Wilubertha Himawati, Werdha Wilubertha Wiandono Saputro Wilis Biro Syamhuri Wiratama Paramasatya Yasin, Patbessani Septani Firman Yessica Inggir Febiola Yosua Christopher Sitanggang Yudha Eka Permana Yudistira, Indrajati Yuita Arum Sari Yulia Trianandi Yulian Ekananta Yusi Tyroni Mursityo Zulhan, Galang