Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer
Saputri, Erlinda
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Jenis Cedera Patah Tulang Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) Saputri, Erlinda; Nasir, Muhammad; Mursyidah, Mursyidah
Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer Vol 1, No 1 (2018): JURNAL TRIK - POLITEKNIK NEGERI LHOKSEUMAWE
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jtrik.v1i1.1855

Abstract

Patah tulang merupakan terputusnya kontinuitas tulang dan ditentukan sesuai jenis dan luasnya. Kebanyakan patah tulang disebabkan karna kecelakaan. Sebagai penanganan cedera patah tulang adalah dengan melakukan tindakan pembedahan oleh dokter bedah tulang dengan melihat hasil citra X-Ray. Kualitas citra hasil X-Ray yang kabur atau kondisi mata tenaga medis yang kelelahan setelah melihat banyak citra X-Ray patah tulang bisa saja menyebabkan kesalahan diagnosis. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan menciptakan teknologi sederhana yaitu sebuah aplikasi klasifikasi jenis cedera patah tulang. Aplikasi ini bertujuan membantu para medis dalam menganalisis cedera patah tulang pada pasien sehingga meminimalisasi kesalahan pada keterbatasan pembacaan hasil tes citra patah tulang. Pengembangan aplikasi ini dapat menggunakan beberapa metode dalam pengolahan citra yaitu metode Learning Vector Quantization (LVQ). Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemgrograman visual basic.net dengan editor Microsoft visual studio serta database menggunakan MySQL. Berdasarkan pengujian, ternyata keberhasilan sistem aplikasi klasifikasi jenis cedera patah tulang mencapai 80%.
Co-Authors Muhammad Nasir Mursyidah Mursyidah