Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.405
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jurnal Sains Matematika dan Statistika JPSriwijaya Jurnal Penelitian Sains JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI JKPM (Jurnal Kajian Pendidikan Matematika) Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics INTEGRITAS : Jurnal Pengabdian Abdimas Galuh: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Pelita Sriwijaya Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi
Des Alwine Zayanti, Des Alwine
Jurusan Matematika, Universitas Sriwijaya
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Variasi Thresholding untuk Segmentasi Pembuluh Darah Citra Retina Desiani, Anita; Zayanti, Des Alwine; Primartha, Rifkie; Efriliyanti, Filda; Andriani, Nur Avisa Calista
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 7, No 2 (2021): Volume 7 No 2
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v7i2.47205

Abstract

Segmentasi pembuluh darah pada retina diperlukan pada deteksi dini penyakit Diabetic Retinopathy pada citra retina. Penelitian ini menggunakan tiga tahapan yaitu pre-processing, segmentasi dan post-processing yang akan membandingkan hasil dari 3 metode segmentasi yang menggunakan nilai Thresholding yaitu Adaptive Thresholding, Binary Thresholding, dan Otsu Thresholding. Hasil pengujian terhadap tiga metode yang digunakan menunjukan bahwa metode Binary Thresholding mendapat rata-rata akurasi, sensitivitas dan spesifisitas tertinggi yaitu 95%, 58%, 98%. Untuk Adaptive Thresholding mendapat rata-rata akurasi sebesar 91%, sensitivitas 36%, spesititiftas 97%. Dan metode Otsu Thresholding mendapatkan rata-rata akurasi 86%, sensitivitas 22%, dan spesifisitas 90%.  Dari hasil ketiga metode ini dapat dilihat akurasi yang dihasilkan oleh metode Thresholding sudah sangat baik dalam melakukan segmentasi citra, tetapi nilai sensitivitas dari masing-masing metode Thresholding masih rendah. Hal ini dapat disimpulkan metode Thresholding masih sulit mendapatkan lebih banyak fitur pembuluh darah pada citra retina.
Metode Interpolasi Modifikasi Kostaki dalam Menentukan Peluang Meninggal untuk Premi Asuransi Jiwa Berjangka Yulia Resti; Andi Eka Putra; Des Alwine Zayanti
Jurnal Penelitian Sains Vol 22, No 3 (2020)
Publisher : Faculty of Mathtmatics and Natural Sciences

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (784.634 KB) | DOI: 10.56064/jps.v22i3.558

Abstract

Asuransi jiwa berjangka n-tahun merupakan produk asuransi jiwa dimana tertanggung akan menerima manfaat jika risiko yang dipertanggungkan selama n-tahun terjadi sebelum n-tahun berakhir. Penentuan premi produk asuransi jiwa berjangka n-tahun memerlukan peluang meninggal dalam interval usia satu-tahunan. Penelitian ini membahas tentang penentuan peluang meninggal interval usia satu-tahunan menggunakan metode interpolasi Kostaki Modifikasi dengan Lagrange 6 titik dan metode interpolasi Kostaki Modifikasi dengan Heligman-Pollard dari tabel mortalita ringkas Amerika 2010 dimana hasil interpolasi terbaik yang diperoleh digunakan untuk menentukan premi asuransi jiwa berjangka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil interpolasi peluang meninggal interval usia satu-tahunan menggunakan metode interpolasi Kostaki Modifikasi dengan Lagrange 6 titik lebih baik daripada hasil interpolasi modifikasi dengan Heligman-Pollard, baik berdasarkan nilai MAE. Hasil ilustrasi perhitungan premi untuk produk asuransi berjangka menunjukkan bahwa peluang meninggal interval usia satu-tahunan diperlukan untuk mendapatkan nilai premi yang lebih akurat dan perbedaan peluang meninggal dalam interval usia satu-tahunan dan interval usia lima-tahunan signifikan mempengaruhi perhitungan premi asuransi jiwa berjangka.
Aplikasi Metode Cutting Plane Plane Kelley dan Gomory dalam Menentukan Solusi Optimal Integer Program Nonlinier Fitri Maya Puspita; Des Alwine Zayanti
Jurnal Penelitian Sains No 15 (2004)
Publisher : Faculty of Mathtmatics and Natural Sciences

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (377.197 KB) | DOI: 10.56064/jps.v0i15.274

Abstract

Metode cutting plane dapat digunakan sebagai metode pencarian solusi masalah program nonlinier yang berkendala. Pada masalah praktis solusi yang dikehendaki seringkali berbentuk integer. Untuk itu dikaji suatu pendekatan dengan mengaplikasikan metode cutting plane Kelly dan Gomory. Program nonlinier yang diselesaikan dengan cutting plane Kelley ditransformasikan menjadi program linier dan selanjutnya program linier tersebut diselesaikan dengan cutting plane Gomory sehingga dihasilkan solusi yang bernilai integer.
PELATIHAN BERHITUNG DENGAN JARIMATIKA UNTUK GURU-GURU SEKOLAH DASAR DI INDERALAYA Des Alwine Zayanti
Jurnal Pengabdian Sriwijaya Vol 1, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Pengabdian pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37061/jps.v1i1.1546

Abstract

Anggapan sebagian besar siswa bahwa matematika adalah pelajaran yang sulit, menuntut guru untuk lebih berinovasi dalam mengajarkan materi matematika kepada anak didiknya. Untuk membantu meningkatkan minat dan mutu proses belajar mengajar, khususnya dalam matematika, antara lain dengan memberikan variasi media dan metode pembelajaran. Kesan ini dapat dikurangi dengan memberikan variasi media dan model  pembelajaran yang dapat menarik minat siswa. Salah satunya adalah mengajarkan cara berhitung kepada siswa dengan jarimatika, merupakan cara berhitung dengan menggunakan alat bantu jari-jari tangan. Dengan cara yang relatif lebih mudah dan efisien. Sehingga minat belajar siswa dapat ditingkatkan, terutama dalam mata pelajaran Matematika yang sering dianggap sebagai momok.
Uji Perbedaan Gaya Belajar Mahasiswa Saat Pembelajaraan Luring dan Daring Nadya Riri Febiyanti; Dian Cahyawati; Anita Desiani; Putra Bahtera Jaya Bangun; Des Alwine Zayanti; Endang Sri Kresnawati
JKPM (Jurnal Kajian Pendidikan Matematika) Vol 7, No 1 (2021): JKPM (Jurnal Kajian Pendidikan Matematika)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jkpm.v7i1.11433

Abstract

Prestasi akademik merupakan hasil pembelajaran yang diperoleh mahasiswa. Prestasi akademik dapat diukur dengan nilai capaian indeks prestasi akademik. Salah satu faktor yang mempengaruhi prestasi akademik adalah gaya belajar. Faktor gaya belajar dapat berubah akibat dari perubahan pembelajaran seperti dari pembelajaran luring menjadi daring. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji signifikansi perbedaan antara gaya belajar mahasiswa pada pembelajaran luring dan pembelajaran daring serta perbedaannya terhadap prestasi akademik mahasiswa. Metode yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan alat analisis statistik uji Chi-Square. Hasil penelitian menunjukkan bahwa gaya belajar mahasiswa signifikan berbeda antara pembelajaran luring dan daring.
Liver Segmentation Using Convolutional Neural Network Method with U-Net Architecture Muhammad Awaludin Djohar; Anita Desiani; Ali Amran; Sugandi Yahdin; Dewi Lestari Dwi Putri; Des Alwine Zayanti; Novi Rustiana Dewi
JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Vol 6, No 1 (2022): Issues July 2022
Publisher : Universitas Medan Area

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31289/jite.v6i1.6751

Abstract

Abnormalities in the liver can be used to identify the occurrence of disorders of the liver, one of which is called liver cancer. To detect abnormalities in the liver, segmentation is needed to take part of the liver that is affected. Segmentation of the liver is usually done manually with x-rays. . This manual detection is quite time consuming to get the results of the analysis. Segmentation is a technique in the image processing process that allocates images into objects and backgrounds. Deep learning applications can be used to help segment medical images. One of the deep learning methods that is widely used for segmentation is U-Net CNN. U-Net CNN has two parts encoder and decoder which are used for image segmentation. This research applies U-Net CNN to segment the liver data image. The performance results of the application of U-Net CNN on the liver image are very goodAccuracy performance obtained is 99%, sensitivity is 99%. The specificity is 99%, the F1-Score is 98%, the Jacard coefficient is 96.46% and the DSC is 98%.  The performance achieved from the application of U-Net CNN on average is above 95%, it can be concluded that the application of U-Net CNN is very good and robust in segmenting abnormalities in the liver. This study only discusses the segmentation of the liver image. The results obtained have not been applied to the classification of types of disorders that exist in the liver yet. Further research can apply the segmentation results from the application of U-Net CNN in the problem of classifying types of liver disorders.
Penerapan Model Inventori dengan Waktu Diskret dan Leadtime Pada Permasalahan Persediaan Daging Beku Eka Susanti; Des Alwine Zayanti; Endro Setyo Cahyono; Novi Rustiana Dewi; Oki Dwipurwani; Dian Cahyawati Sukanda; Muhammad 'Aqil
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 9, No 1 (2023): JSMS Januari 2023
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v9i1.20783

Abstract

Inventory management is needed to ensure product availability and minimize the risk of loss, especially for perishable products. This study aims to determine the optimal supply of frozen meat that minimizes total costs using the analytical matrix method. The concept of Quasi-Birth-Death with discrete time and leadtime is applied for analytic matrix calculations. The results obtained were an increase in inventory levels in each inventory period with an average increase of 2.4336% and an average increase in total costs of 17.2056%.
Simple Data Augmentation and U-Net CNN for Neclui Binary Segmentation on Pap Smear Images Desiani, Anita; Irmeilyana; Zayanti, Des Alwine; Utama, Yadi; Arhami, Muhammad; Affandi, Azhar Kholiq; Sasongko, Muhammad Aditya; Ramayanti, Indri
Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Vol 6 No 3 (2024): July
Publisher : Department of Electromedical Engineering, POLTEKKES KEMENKES SURABAYA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35882/jeeemi.v6i3.442

Abstract

The nuclei and cytoplasm can be detected through Pap smear images. The image consists of cytoplasm and nuclei. In Pap smear image, nuclei are the most critical cell components and undergo significant changes in cervical cancer disorders. To help women avoid cervical cancer, early detection of nuclei abnormalities can be done in various ways, one of which is by separating the nuclei from the non-nucleis part by image segmentation it. In this study, segmentation of the separation of nuclei with other parts of the Pap smear image is carried out by applying the U-Net CNN architecture. The amount of pap smear image data is limited. The limiter data can cause overfitting on U-Net CNN model. Meanwhile, U-Net CNN needs a large amount of training data to get great performance results for classification. One technique to increase data is augmentation. Simple techniques for augmentation are flip and rotation. The result of the application of U-Net CNN architecture and augmentation is a binary image consisting of two parts, namely the background and the nuclei. Performance evaluation of combination U-Net CNN and augmentation technique is accuracy, sensitivity, specificity, and F1-score. The results performance of the method for accuracy, sensitivity, and F1-score values are greater than 90%, while the specificity is still below 80%. From these performance results, it shows that the U-Net CNN combine augmentation technique is excellent to detect nuclei in compared to detect non nuclei cell on pap smear image.
DAMPAK PENGENALAN SOFTWARE GEOGEBRA TERHADAP KEMAMPUAN LITERASI NUMERASI SISWA SEKOLAH MENENGAH ATAS Eliyati, Ning; Resti, Yulia; Zayanti, Des Alwine; Kresnawati, Endang Sri; Andriani, Yuli; Syahbana, Ali; Yani, Irsyadi
Jurnal Lentera Nusantara Vol 3 No 1 (2024): Jurnal Pelita Sriwijaya: in progress
Publisher : Asosiasi Peneliti Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51630/jps.v3i1.133

Abstract

Pengenalan software Geogebra dalam pembelajaran matematika di sekolah menengah memungkinkan untuk mendukung kemampuan literasi numerasi mereka. Pada kegiatan ini Geogebra dikenalkan kepada siswa-siswa SMA-SMK Kartini Palembang. Penguasaan tentang konsep dasar matematika seperti sudut, garis sejajar, garis tegak lurus, garis singgung, lingkaran, persamaan, pertidaksamaan, dan fungsi merupakan pondasi dalam mempelajari materi lebih lanjut guna menunjang kemampuan litersi numerasi. Selanjutnya pengayaan diberikan kepada khalayak sasaran dengan mengenalkan Geogebra. Uji beda rata-rata kedua kelompok nilai pra-test dan post-test dengan tingkat signifikansi 5 % menunjukkan bahwa kedua kelompok memiliki perbedaan yang signifikan. Hasil ini juga menginfomasikan bahwa rata-rata nilai post-test belum secara signifikan mengalami peningkatan. Peningkatan kemampuan literasi dan numerasi khalayak sasaran belum cukup memuaskan. Hasil rata-rata post-test yang mencapai nilai 70.80 dari semua peserta/khalayak sasaran juga menunjukkan bahwa kriteria dan indikator pencapaian tujuan yaitu lebih dari 80% khalayak sasaran berhasil mengerjakan semua soal pada post-tes, namun rata-rata hasil tes khalayak sasaran lebih dari 80 belum tercapai. Artinya kegiatan sejenis perlu lebih banyak lagi diadakan di sekolah tersebut.
PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN LOGISTIC REGRESSION DALAM KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA Desiani, Anita; Zayanti, Des Alwine; Ramayanti, Indri; Ramadhan, Faishal Fitra; Giovillando
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 1 (2025): January 2025
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v4i1.191

Abstract

Kanker payudara memberikan dampak fisik dan dampak psikologis pada pasien. Deteksi dini terhadap kanker payudara dibutuhkan pada pengidap yang berisiko mengidap kanker payudara. Salah satu solusi yang bisa dilakukan untuk deteksi dini penyakit kanker payudara yaitu dengan melakukan klasifikasi menggunakan pendekatan data mining menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Algoritma Logistik Regresi (ALR) dengan teknik pengujian Precentage Split dan K-Fold Cross Validation. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil klasifikasi terbaik untuk mendeteksi penyakit kanker payudara dengan membandingkan kedua algoritma tersebut. Hasil Akurasi yang dihasilkan dari penelitian ini yaitu pada algoritma SVM diperoleh 96% pada metode Precentage Split dan 98% pada metode K-Fold Cross Validation. Sementara pada algoritma Logistic Regression didapat hasil akurasi sebesar 96% pada metode Precentage Split dan 97% untuk metode K-Fold Cross Validation. Berdasarkan hasil akurasi, algoritma SVM metode K-Fold Cross Validation merupakan algoritma terbaik dalam mengklasifikasi penyakit kanker payudara. Namun, hasil akurasi dari ALR masih bisa dikatakan sangat baik karena lebih dari 90%.
Co-Authors Affandi, Azhar Kholiq Ali Amran Ali Syahbana Andi Eka Putra Andriani, Nur Avisa Calista Anita Desiani Arhami, Muhammad Dewi Lestari Dwi Putri Dian Cahyawati Dien Novita Efriliyanti, Filda Eka susanti Eka Susanti Endang Sri Kresnawati Endro Setyo Cahyono, Endro Setyo Fitri Maya Puspita Giovillando Herlina Hanum, Herlina Irmeilyana Irsyadi Yani Kusmareni, Anisa Aulia Mayangsari, Oki Sukma Muhammad 'Aqil Muhammad Awaludin Djohar Nadya Riri Febiyanti Ning Eliyati Novi Rustiana Dewi Oki Dwipurwani Prabudifa, Muhammad Yusuf Putra Bahtera Jaya Bangun, Putra Bahtera Jaya Putri, Ajeng Islamia Ramadhan, Faishal Fitra Ramayanti, Indri Resnawati Rifkie Primartha Sasongko, Muhammad Aditya Saviera, Mutiara Sugandi Yahdin Yadi Utama Yuli Andriani Yulia Resti