Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Electronics and Instrumentation
Gladyns Anandita Yasmin
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Physics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : journal of electronics and instrumentation

 1 
Identifikasi Kanker Paru-Paru Menggunakan Metode Ekualisasi Histogram dan LBP Stefano Akbar; Muhammad Syaiful Qisam; Gladyns Anandita Yasmin
Journal of Electronics and Instrumentation Vol. 1 No. 1 (2023)
Publisher : Fakultas MIPA, Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/jei.v1i1.662

Abstract

Kanker merupakan salah satu penyebab kematian terbanyak di seluruh dunia. Pada Pada tahun 2020, jumlah kasus kanker di Indonesia mencapai 396.914 jiwa, dengan 34.783 (sekitar 8,8% dari total kasus) di antaranya adalah kanker paru-paru. Faktor penyebab kanker pada paru-paru paling umum adalah akibat asap rokok baik perokok aktif maupun pasif, polusi udara serta paparan pada lingkungan kerja juga ikut menjadi andil dalam menyebabkan kanker paru-paru. Alat yang mendiagnosa ada atau tidaknya kanker menggunakan Foto Rontgen atau biasa disebut dengan pesawat sinar-X. Tubuh akan dipancarkan sinar-X untuk memeriksa dan medeteksi keluhan dari pasien yang terpapar kanker. Metode ekualisasi histogram digunakan untuk meningkatkan kontras gambar dengan mendistribusikan ulang intensitas piksel secara merata. Metode LBP digunakan karena metode tersebut menggunakan perhitungan sederhana di setiap piksel citra. Metode LBP juga tidak membutuhkan banyak data latih untuk dapat memberi hasil yang baik. Tahap akhir dilakukan metode SVM untuk mengukur nilai akurasi dan presisi dari pengolahan citra yang dilakukan. Perataan histogram dan ekstraksi tekstur LBP digunakan untuk menganalisis radiografi kanker paru. Perataan histogram meningkatkan kontras gambar, sedangkan ekstraksi LBP memberikan informasi tentang tekstur gambar. Berdasarkan hasil ekstraksi LBP, terlihat adanya kelainan pada paru-paru, karena beberapa bagian memiliki kecerahan yang serupa. Hasil ekstraksi LBP yang dianalisis SVM dan hasilnya menunjukkan akurasi hasil pengujian sekitar 62,5% dengan akurasi 57,142%.
Karakterisasi Sistem Sensor LDR Berdasarkan Perbedaan Panjang Gelombang Cahaya Kholifah, Nurul; Ratna Arum Febrianti; Gladyns Anandita Yasmin; Nurul Fatma Hidayati
Journal of Electronics and Instrumentation Vol. 1 No. 2 (2024)
Publisher : Fakultas MIPA, Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/jei.v1i2.704

Abstract

LDR is a type of resistor whose resistance value is influenced by light. LDRs can have varying sensitivity and linearity depending on the type of LDR used. LDR light sensors have different sensitivities to each color variation of light that hits them with their respective wavelengths. An LDR with high sensitivity will show a greater change in resistance when there is a change in the level of light received. LDR linearity is a measure of the extent to which its resistance response to changes in light levels is linear or not. This experiment uses two types of circuits, namely series and parallel circuits to obtain current values ​​when the light intensity is varied in order to test the sensitivity and linearity of the LDR sensor. The LED color variations used are white, red, green and blue. The circuit that produces a large current is a parallel circuit, but in a system with red and blue LEDs the opposite happens, there is a small difference which causes the current in the series circuit to be greater. The R square value in the regression value data for voltage and intensity against the resistance of each LED color starting from white, red, green and blue respectively is 0.868747; 0.765793; 0.833222; and 0.798801.
Co-Authors Muhammad Syaiful Qisam Nurul Fatma Hidayati Nurul Kholifah, Nurul Ratna Arum Febrianti Stefano Akbar