Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TRANSISTOR Elektro dan Informatika
Ghufron, G
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

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

Found 2 Documents
Search
Journal : TRANSISTOR Elektro dan Informatika

 1 
PERANCANGAN APLIKASI COUNTIONAL DALAM MENGIMPLEMENTASI PENGUKURAN GIZI SEHARI-HARI Azizi Muhammad, Sadra Din; Sulistiyowati, Yunita Endah; Karima, Tifana Farisa; Huda, Muhammad Sabi; Muttaqin, Niamil; Ghufron, G
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 5, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.5.2.70-76

Abstract

Pengetahuan tentang pentingnya pemenuhan gizi harian untuk meningkatkan kesadaran masyarakat merupakan solusi untuk permasalahan terkait gizi buruk yang ada di Indonesia. Selain sosialisasi yang dilakukan di segala lapisan masyarakat, diperlukan juga alat bantu bagi masyarakat untuk mengimplementasikan penghitungan konsumsi gizi harian. Salah satu solusinya adalah dengan memanfaatkan perkembangan zaman berupa penggunaan aplikasi yang mudah digunakan dimana saja dan kapan saja. Aplikasi “COUNTIONAL” dirancang dengan metode pengembangan prototype yang mengacu pada pengalaman dan kenyamanan pengguna terhadap tampilan dan kemudahan akses. Rancangan awal (prototype) selanjutnya akan dikembangkan berdasarkan kritik dan saran yang didapatkan dari koresponden terpilih sebagai bahan evaluasi. Lebih lanjutnya, aplikasi ini diharapkan mampu melakukan analisa status gizi pada tahapan yang lebih lanjut dengan banyak pilihan perhitungan bukan hanya dengan skor BMI
Deteksi Kanker Kulit Melanoma Berbasis Android Menggunakan Convolutional Neural Network Arsitektur MobileNET v2 Rozi, Muhammad Faris Fahru; Mulyono, Sri; Ghufron, G
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 5, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.5.2.89-94

Abstract

Melanoma adalah jenis kanker kulit yang paling ganas dan berpotensi menyebabkan kematian jika tidak segera terdeteksi dan ditangani sejak dini. Oleh karena itu, pengembangan sistem untuk mendeteksi kanker kulit melanoma sangat penting dalam upaya deteksi dini penyakit tersebut. Pengembangan sistem deteksi penyakit kanker kulit melanoma menggunakan arsitektur MobileNetV2 Convolutional Neural Network yang direpresentasikan pada sistem berbasis android. Arsitektur MobileNetV2 dipilih karena kemampuannya untuk mencapai akurasi tinggi dalam klasifikasi citra dengan ukuran model yang relatif kecil. Untuk mendapatkan performa model terbaik, dilakukan beberapa percobaan konfigurasi yang berbeda. Beberapa konfigurasi yang dieksplorasi meliputi penggunaan optimizer SGD, Adadelta, dan RMSprop, serta variasi jumlah epoch dalam setiap konfigurasi. Berdasarkan evaluasi model menggunakan confusion matrix, Performa model terbaik didapat pada konfigurasi 3 dengan jumlah epoch 20 dan menggunakan optimizer SGD dengan nilai accuracy sebesar 0.9309, precision sebesar 0.9805, recall sebesar 0.8792, dan f1-score sebesar 0.9270. Pengujian aplikasi menggunakan metode black box dengan menggunakan data pengujian dari dataset mendapatkan akurasi tertinggi mencapai 100% baik melanoma maupun non-melanoma. Keyword: Kanker Kulit Melanoma, MobileNetV2, Convolutional Neural Network, Confusion Matrix, Black Box Testing.
Co-Authors Azizi Muhammad, Sadra Din Huda, Muhammad Sabi Karima, Tifana Farisa Muttaqin, Niamil Rozi, Muhammad Faris Fahru Sri Mulyono Sulistiyowati, Yunita Endah