Garuda - Garba Rujukan Digital

Analisis Morfometrik dan Klasifikasi Bentuk Lutjanus spp. Berdasarkan Gambar Digital Muhammad Ikhwani Saputra; Ishak Ariawan; Riad Sahara
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 12, No 2 (2020)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2020.v12i2.008

Lutjanus spp is a genus of the Lutjanidae family. The number of Lutjanus spp in waters around the world are 72 species. For this amount, 33 of them living on Indonesian waters. According to the IUCN List (2020), about ten species have decreased in population. One of the causes that population decline in several species is, the recording of capture fisheries has very limited production data. This is caused by the difficulty of identification in the field, which results in the overfishing of certain species. The identification process can be carried out based on morphometric features. Geometric morphometrics can be explaining morphological variations objectively and accurately. There are several methods used to represent the shape of an image in general. Namely point linking, complex coordinate, tangent angle, contour curvature, and triangle-area representation.Lutjanus spp by calculating the value of landmark positions, landmark curvature, changes in landmark angle, landmark distance, and landmark inclination. The results of feature extraction were used to classify Lutjanus spp (Lutjanus argentimaculatus, Lutjanus bohar, Lutjanus carponotatus, Lutjanus fulviflamma, and Lutjanus sebae). The results of this study indicate that the morphometric geometric approach can extract the feature values of the position of landmarks, a curvature of landmarks, changes in the angle of the landmark, distance of landmark, and the inclination of the landmark. The classification results using the Support Vector Machine (SVM) classification technique can distinguish Lutjanus spp with an accuracy rate of 65.03%. Thus, the application of SVM can be used to classify Lutjanus spp species, which will be useful in the identification process. Keywords: clasificasion, identification, morphometric geometric, Lutjanus spp, support vector machine. AbstrakLutjanus spp. adalah salah satu marga dari famili Lutjanidae. Jumlah spesies Lutjanus spp di perairan seluruh dunia yaitu 72 spesies. Dari 72 spesies tersebut 33 diantaranya hidup di perairan Indonesia. Menurut IUCN (2020) sekitar 10 spesies mengalami penurunan populasi. Salah satu penyebab menurunnya populasi pada beberapa spesies yaitu pencatatan data produksi perikanan tangkap masih sangat terbatas. Hal ini disebakan oleh sulitnya identifikasi di lapangan sehingga mengakibatkan overfishing pada spesies tertentu. Proses identifikasi dapat dilakukan berdasarkan ciri morphometrik. Geometri Morfometrik dapat menjelaskan variasi morfologi secara objektif dan akurat. Ada beberapa metode yang digunakan dalam merepresentasi bentuk suatu citra secara umum. yaitu point linking, complex coordinate, tangent angle, contour curvature, serta triangle-area representation. Pendekatan morphometric geometric pada penellitian ini digunakan untuk mengekstraksi fitur bentuk Lutjanus spp. dengan menghitung nilai posisi landmark, kelengkungan landmark, perubahan sudut landmark, jarak landmark, dan kemiringan landmark. Hasil ekstraksi fitur digunakan untuk mengklasifikasikan spesies Lutjanus spp. (Lutjanus argentimaculatus, Lutjanus bohar, Lutjanus carponotatus, Lutjanus fulviflamma, dan Lutjanus sebae). Hasil penelitian ini menunjukkan, bahwa pendekatan Geometri Morfometrik dapat melakukan ekstraksi nilai fitur posisi landmark, kelengkungan landmark, perubahan sudut landmark, jarak landmark, dan kemiringan landmark. Adapun hasil klasifikasi menggunakan teknik klasifikasi Support Vector Machine (SVM) mampu membedakan spesies Lutjanus spp. dengan tingkat akurasi sebesar 65.03%. Dengan demikian, penerapan SVM dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap spesies Lutjanus spp yang akan bermanfaat pada proses identifikasi.Kata kuncis: klasifikasi, identifikasi, geometri morfometrik, spesies lutjanus spp., support vector machine.

Perancangan Aplikasi Sistem Informasi Penyewaan Gedung Serbaguna Wilayah Jakarta Barat Sundari Agustami; Ratna Mutu Manikam
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 12, No 2 (2020)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441//fifo.2020.v12i2.004

Abstract The development of the day is increasingly rapidly, as well as technological advances. Especially in computerised field. Computer is a tool to help work primarily in the field of business. Therefore, the community needs technology to complete its work and the presence of computer technology that is increasingly modern, fast and practical greatly affects the life of the wider community. The speed and accuracy of the information usually takes a long time, now in just a matter of seconds the information we can already receive. By looking at the development of computer technology today, it is very important for the business world to improve the customer service and provide facilities in the rental service of West Jakarta area. Some buildings in West Jakarta are currently booking the building is still done manually so that it can cause errors and loss on consumer data data. In this case, the design of information system will be done to help booking a multipurpose building in West Jakarta area. Design to be created using UML. With the computerized can achieve effective activities in conducting activities on the building reservations. Keywords: Information, system design, multipurpose building reservations, UML AbstrakPerkembangan zaman semakin hari semakin pesat, begitu juga dengan kemajuan teknologi. Terutama dibidang komputerisasi. komputer merupakan alat untuk membantu pekerjaan terutama dibidang bisnis. oleh karena itu, masyarakat membutuhkan teknologi untuk menyelesaikan pekerjaannya Dan adanya teknologi komputer yang semakin modern, cepat dan praktis sangat mempengaruhi kehidupan masyarakat luas. Kecepatan dan keakuratan informasi yang biasanya memerlukan waktu yang lama, kini hanya dalam hitungan detik informasi tersebut sudah dapat kita terima. Dengan melihat perkembangan teknologi komputer saat ini, hal yang sangat penting bagi dunia bisnis adalah untuk meningkatkan pelayanan konsumen dan memberikan kemudahan dalam pelayanan penyewaan gedung serbaguna wilayah Jakarta barat. Beberapa gedung di Jakarta barat saat ini pemesanan gedung masih dilakukan secara manual sehingga dapat menyebabkan kesalahan dan kehilangan pada data data konsumen. Dalam hal ini akan dilakukan perancangan sistem informasi untuk membantu pemesanan gedung serbaguna wilayah Jakarta barat. Perancangan yang akan dibuat menggunakan Unified Modeling Language(UML). Dengan adanya komputerisasi dapat tercapainya kegiatan yang efektif dalam melakukan aktifitas pada pemesanan gedung. Kata kunci: perancangan , sistem informasi, pemesanan, gedung serbaguna, UML

Prototipe Sistem Notifikasi Kecelakaan dan Wiper Otomatis pada Helm dengan Mikrokontroler Arduino Nenny Anggraini
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 12, No 2 (2020)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2020.v12i2.010

Kecelakaan lalu lintas adalah suatu kejadian yang tidak diharapkan atau tidak diharapkan yang terjadi di jalan terhadap satu atau lebih pengguna jalan, yang mengakibatkan timbulnya korban jiwa manusia atau kerugian harta benda. Sehubungan dengan hal tersebut, kami menyebarkan kuesioner kepada 30 pengendara sepeda motor tentang kecelakaan lalu lintas. Kami menemukan bahwa 16% responden atau anggota keluarganya pernah mengalami kecelakaan, namun 75% dari mereka tidak segera mengetahui bahwa anggota keluarganya mengalami kecelakaan. Fakta lainnya, 83% pengendara sepeda motor terganggu oleh hujan yang mengenai kaca helm. Masalah ini menjadi motivasi kami untuk merancang sebuah prototipe wiper helm otomatis yang terintegrasi dengan sistem notifikasi kecelakaan. Sensor piezoelektrik digunakan untuk mendeteksi benturan pada helm. Jika benturan terdeteksi, modul GSM akan segera memberi tahu anggota keluarga yang terdaftar di sistem. Untuk meminimalisir gangguan hujan, kami melengkapi helm ini dengan wiper otomatis. Sebuah sensor hujan digunakan untuk modul ini, terhubung ke motor servo untuk menggerakkan wiper yang dimodifikasi. Pada tahap evaluasi, beberapa pengujian dilakukan untuk sistem notifikasi kecelakaan dan wiper otomatis. Hal ini menunjukkan 90% notifikasi berhasil diterima oleh anggota keluarga saat terjadi benturan, dan 100% wiper otomatis bergerak dengan benar untuk menyeka air hujan pada kaca helm.

Identifikasi Individu Berdasarkan Pola Citra Rugae Palatina Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Farah Hana Kusumaputri; Suryo Adhi Wibowo; Yuti Malinda
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 12, No 2 (2020)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441//fifo.2020.v12i2.005

Abstract Indonesia is a country that is in an area prone to natural disasters, such as volcanic eruptions, earthquakes, tsunamis, and others. These natural disasters often cause many victims to die. To identify the victims' identities, an identification process is needed. The identification method most commonly used today is using fingerprints, teeth, and DNA. However, this identification method still has some shortcomings. At present a more effective alternative method is offered by utilizing the palatine rugae pattern. Rugae palatina has individual characteristics and is resistant to all kinds of damage. So that Rugae palatina has the potential to be used in the process of individual identification. In this research, application of palatine rugae image processing application will be developed with data recording, image registration, feature extraction using Principal Component Analysis (PCA) method, and palatine rugae pattern classification using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) method. The expected output from this final project is a system that is able to identify individuals by utilizing the palatine rugae pattern. To get good and effective parameters for system performance, periodic testing is carried out. The sampling procedure uses original photographs directly taken from the palatine rugae, so that it will facilitate the identification process. Keyword: ANFIS, ANN, Fuzzy Logic, PCA, rugae palatina Abstrak Negara Indonesia merupakan negara yang berada di daerah rawan bencana alam, seperti erupsi gunung merapi, gempa bumi, tsunami, dan lain-lain. Bencana alam tersebut seringkali menyebabkan korban meninggal dalam jumlah yang banyak. Untuk mengenali identitas para korban tersebut diperlukannya proses identifikasi. Metode identifikasi yang paling sering digunakan saat ini yaitu menggunakan sidik jari, gigi, dan DNA. Namun, metode identifikasi tersebut masih mempunyai beberapa kekurangan. Saat ini ditawarkan metode alternatif yang lebih efektif yaitu dengan memanfaatkan pola rugae palatina. Rugae palatina memiliki sifat yang individual dan tahan terhadap segala macam kerusakan. Sehingga Rugae palatina memiliki potensi untuk digunakan dalam proses identifikasi individu. Dalam penelitian ini akan dikembangkan aplikasi pengolahan sampel citra rugae palatina dengan proses perekaman data, registrasi citra, ekstrasi ciri menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA), dan klasifikasi pola rugae palatina menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Keluaran yang diharapkan dari penelitian ini adalah sebuah sistem yang mampu mengidentifikasi individu dengan memanfaatkan pola rugae palatina. Untuk mendapatkan parameter yang baik dan efektif terhadap performansi sistem, maka dilakukan pengujian secara berkala. Prosedur pegangambilan sampel menggunakan foto asli yang secara langsung diambil dari rugae palatina, sehingga akan mempermudah proses identifikasi. Kata kunci: ANFIS, ANN, Fuzzy Logic, PCA, rugae palatina

Pengembangan Aplikasi Bank Darah Pada Palang Merah Indonesia(PMI) Jakarta Barat Berbasis Web Yunita Sartika Sari; Irma Hamidah Nasution
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 12, No 2 (2020)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2020.v12i2.009

The blood bank application is a website-based application that is used to manage blood stock supplies and provide information related to blood donor raising schedules. Blood banking is a process to ensure that donated blood is safe and in accordance with medical procedures. The Indonesian Red Cross (PMI) is an agency that manages blood transfusions and donors throughout Indonesia. The existence of PMI is very much needed by the community, especially in the need for blood stocks when in an emergency situation and requires blood transfusions. For this reason, an application is needed that can assist in the process of blood donation activities. The analytical method used is the PIECES method (Performance, Information, Economics, Control, Efficiency, and Service) and the system development method using the prototype method. The results of the development of this system are optimizing the process of managing blood stocks and information related to the schedule for raising blood donors, as well as improving the performance of officers in managing blood bank data. Keywords: Application, Website, Blood Bank, Blood Donor, PMIABSTRAK Aplikasi Bank darah adalah aplikasi berbasis website yang digunakan untuk mengelola persediaan stok darah dan memberikan informasi yang terkait dengan jadwal penggalangan donor darah. Bank darah merupakan proses untuk memastikan bahwa darah yang disumbangkan aman dan sesuai dengan prosedur medis. Palang Merah Indonesia(PMI) merupakan instansi yang mengelola transfusi dan donor darah diseluruh Indonesia. Keberadaan PMI sangat dibutuhkan oleh masyarakat, terutama dalam kebutuhan stok darah ketika dalam keadaan gawat darurat dan membutuhkan transfuse darah. Untuk itu, diperlukannya aplikasi yang dapat membantu dalam proses kegiatan donor darah. Metode Analisa yang digunakan adalah metode PIECES(Performance, Information, Economics, Control, Efficiency, and Service) dan metode pengembangan system menggunakan metode prototype. Hasil dari pengembangan sistem ini yaitu mengoptimalkan proses pengelolaan stok darah dan informasi yang terkait dengan jadwal penggalangan donor darah, serta dapat meningkatkan kinerja petugas dalam mengelola data bank darah. Kata kunci: Aplikasi, Website, Bank darah, Donor darah, PMI

Perbandingan Hasil Forensics Jaringan Terhadap Serangan E-mail Spamming dan Spoofing Fitriyani Tella; Imam Riadi; Sunardi .
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 12, No 2 (2020)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2020.v12i2.001

Abstract In the era of technology, email has become one of the important things in the means of communication. Email is a medium for communication and also a place to store crime. One common crime is email spamming and spoofing. Spam is junk mail or unwanted messages, this spam email will be sent to someone's inbox and is useless to the recipient. Spam is sent on the network to increase network traffic. Email spoofing is a way to hide the origin of messages used by spammers. Email spoofing can change the email sender's information ie in the "From" field. Email spoofing comes from the sender which will make the email look like the real sender. The technique used to determine the comparison of email spoofing and spamming attacks using a method is the Network Forensics Development Life Cycle (NFDLC). Network forensics is performed to find out the IP address of the spamming and spoofing e-mail attacks. This research will also produce an email forgery pattern in the header, place and date of the perpetrators of the crime attacks.Keyword: articles, english, Abstracts Abstrak Pada Era teknologi sekarang email telah menjadi salah satu hal yang penting dalam sarana komunikasi. Email merupakan salah satu media untuk berkomunikasi dan juga menjadi tempat untuk menyimpan kejahatan. Salah satu kejahatan yang sering terjadi adalah email spamming dan spoofing. Spam adalah junk mail atau pesan yang tidak diinginkan, spam email ini akan dikirimkan kepada inbox mail seseorang dan tidak berguna untuk penerima. Spam dikirim pada jaringan untuk meningkatkan lalu lintas jaringan. Email spoofing adalah cara untuk menyembunyikan asal usul pesan yang digunakan oleh spammer. Email spoofing dapat mengubah informasi pengirim email yaitu pada bidang “From”. Email spoofing berasal dari pengirim yang akan menjadikan email tampak seperti pengirim sebenarnya. Teknik yang dilakukan untuk mengetahui perbandingan dari serangan email spoofing dan spamming yaitu menggunakan metode adalah Network Forensics Development Life Cycle (NFDLC). Dilakukan forensik jaringan guna mengetahui ip address dari serangan email spamming dan spoofing tersebut. Penelitian ini juga akan menghasilkan pola pemalsuan email pada header, tempat dan tanggal dari pelaku melakukan serangan kejahatan. Keyword: Forensik Jaringan, E-mail Spamming, E-mail Spoofing

Penerapan Decision tree dalam pengambilan keputusan untuk pemain Texas Holdem Poker Prastika Indriyanti; Muhamad Fazalika Hismawan; Mujiono Mujiono
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 12, No 2 (2020)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441//fifo.2020.v12i2.006

Abstract Texas holdem poker is a popular poker game. This game is played by millions of people every day, both to find additional income or just for fun. But in fact not everyone who plays poker with these goals gets according to what they have planned. Some people actually experience losses after playing. They unconsciously develop the logic of gambler's fallacy that causes them to play poker without using strategy. This research made a system that can prove the defect of gambler's fallacy and made a tool for playing poker. The processed dataset is a dataset containing information of cards used in poker and their probability of occurrence. The method used in this research are iterative deepening search tree and decision tree. The main results of this research is a tool that can provide insight as a basis for decision making. However, this tool has not been able to prove its capabilities in helping to increase the winning percentage, so that further study is needed. In addition, this study also shows that playing with gambler's fallacy logic only gives 48.13% wins of 6,000 trials. These results proved that using gambler's fallacy logic in playing poker is a mistake.Keywords – Tree, Poker, Probability, Gambler’s Fallacy Abstrak Texas holdem poker merupakan permainan poker yang populer. Permainan ini dimainkan oleh jutaan orang setiap harinya, baik untuk mencari penghasilan tambahan ataupun hanya untuk bersenang-senang. Namun pada kenyataanya tidak semua orang yang bermain poker dengan tujuan tersebut mendapatkan sesuai dengan apa yang mereka rencanakan. Sebagian orang justru mengalami kerugian pasca bermain. Mereka tanpa sadar mengembangkan logika berpikir gambler’s fallacy yang mengakibatkan bermain tanpa strategi. Makalah ini menyajikan hasil studi penerapan pohon keputusan dan pohon pencarian untuk membuktikan kecacatan gambler’s fallacy dan membantu dalam bermain poker. Dataset yang diolah adalah dataset yang berisi informasi kartu-kartu yang dipakai dalam permainan serta probabilitas kemunculannya. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode pencarian pada struktur tree dan metode pohon keputusan. Hasil utama dari penelitian ini adalah alat bantu yang mampu memberikan insight sebagai dasar pengambilan keputusan. Namun, alat bantu ini belum bisa dibuktikan kapabilitasnya dalam membantu menaikkan persentase kemenangan sehingga diperlukan studi lanjutan. Selain itu, penelitian ini juga menunjukkan bahwa bermain dengan logika gambler’s fallacy hanya memberikan 48.13% kemenangan dari 6000 percobaan. Hasil tersebut membuktikan bahwa menggunakan logika gambler’s fallacy dalam bermain poker merupakan suatu kesalahan.Kata kunci – Tree, Poker, Probabilitas, Gambler’s Fallacy

Investigasi pengaruh Step Training pada Skema Same-Padding untuk Metode Faster R-CNN dalam Teknologi Augmented Reality Anky Aditya P; Suryo Adhi Wibowo; Rissa Rahmania
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 12, No 2 (2020)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441//fifo.2020.v12i2.002

Abstract Augmented Reality (AR) is a technology with the concept of combining real-world dimensions with virtual world dimensions that are displayed in realtime. In the AR environment, interaction techniques used can vary. Marker-based AR is one type of AR that allows virtual objects to be displayed in the real world by using markers as pointers. In the use of marker-based AR required object detection method used for tracking markers. In this study, a system that can detect objects in the form of fingertips will be designed. In designing the system the Faster Region-based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN) method is used. R-CNN Faster is an object detection method which is a combination of the Fast R-CNN method and the Region Proposal Network (RPN). The results of the detection parameters will be used for tracking, namely the coordinates x, y, width, and length. This research uses the Faster R-CNN method because it has a faster computing speed compared to the previous method, namely Particle Filter. The Faster R-CNN method uses ResNet architecture as the core of CNN. The system configuration to be tested is the 25K, 50K and 75K step training with the same-padding scheme. The testing process is taken from a video consisting of 10800 training data and 3600 test data. The best system configuration based on parameter priority for AR technology is obtained in the 50K step training.Keyword: augmented reality, convolutional neural network, faster region-based convolutional neural network, region proposal network, ResNet.Abstrak Augmented Reality (AR) adalah teknologi dengan konsep menggabungkan dimensi dunia nyata dengan dimensi dunia virtual yang ditampilkan secara real-time. Dalam lingkungan AR, teknik interaksi yang digunakan dapat bermacam – macam. Marker-based AR merupakan salah satu jenis AR yang memungkinkan objek virtual ditampilkan ke dalam dunia nyata dengan digunakannya marker sebagai pointer-nya. Dalam penggunaan AR berbasis marker diperlukan metode deteksi objek yang digunakan untuk tracking marker. Dalam penelitian ini akan dirancang sebuah sistem yang dapat mendeteksi objek berupa ujung jari. Dalam perancangan sistem tersebut digunakan metode Faster Region-Based Convolutional Nueral Network (Faster R-CNN). Faster R-CNN merupakan salah satu metode deteksi objek yang merupakan gabungan dari metode Fast R-CNN dan Region Proposal Network (RPN). Hasil dari parameter deteksi akan digunakan untuk tracking, yaitu koordinat x, y, width, dan length. Penelitian ini menggunakan metode Faster R-CNN karena memiliki kecepatan komputasi yang lebih cepat dibandingkan dengan metode sebelumnya yaitu Particle Filter. Metode Faster R-CNN mengunakan arsitektur ResNet sebagai inti dari CNN. Konfigurasi sistem yang akan diuji adalah step training 25K, 50K dan 75K dengan skema same-padding. Proses pengujian diambil dari video yang terdiri dari 10800 data latih dan 3600 data uji. Konfigurasi sistem terbaik berdasarkan prioritas parameter untuk teknologi AR didapatkan pada step training 50K.Keyword: augmented reality, convolutional neural network, faster region-based convolutional neural network, region proposal network, ResNet.

Klasifikasi Glaukoma Menggunakan Artificial Neural Network Alva Rischa Qhisthana Pratika; Rita Magdalena; R Yunendah Nur Fuadah
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 12, No 2 (2020)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2020.v12i2.007

Abstract Glaucoma is an eye disease caused by increased eyeball pressure resulting in damage to the optic nerve and the second leading cause of blindness after cataracts. Nerve damage often occurs without symptoms so that an early examination can reduce the risk of glaucoma. Therefore, the authors designed a glaucoma detection system through eye fundal images that can facilitate the detection of glaucomaby extracting various features like Rim to Disc Ratio, Cup to Disc Ratio (CDR), Vertical Cup to Disc Ratio (VCDR), Horizontal Cup to Disc Ratio (HCDR), and Horizontal to Vertical CDR (H-V CDR) with Morphological Operations dan Thresholding for segmentation of Optic Disc (OD) and Optic Cup (OC). Artificial Neural Network (ANN) is used as a classifier of glaucoma. Through this method, the test data can be divided into two classifications namely normal eyes and glaucoma eyes. 62 pieces of data will be trained and 62 pieces of data will be tested. The results obtained aim to facilitate early detection of glaucoma eyes. Accuracy on training data reaches 100% and accuracy in this study is reached 93.5484%.Keyword: Glaucoma, Morphological Operation, Thresholding, Artificial Neural Network AbstrakGlaukoma adalah penyakit mata yang disebabkan oleh peningkatan tekanan bola mata sehingga terjadi kerusakan saraf optik dan dapat menyebabkan kebutaan nomor dua setelah katarak. Kerusakan saraf sering terjadi tanpa gejala sehingga pemeriksaan dini dapat mengurangi resiko dari glaukoma. Oleh karena itu, penulis merancang suatu sistem untuk mendeteksi glaukoma melalui citra fundus mata dengan mengekstraksi beberapa fitur yaitu Rim to Disc Ratio, Cup to Disc Ratio (CDR), Vertical Cup to Disc Ratio (VCDR), Horizontal Cup to Disc Ratio (HCDR), dan Horizontal to Vertical CDR (H-V CDR) dengan mengsegmentasi Optic Disc (OD) dan Optic Cup (OC) dengan menggunakan metode Morphological Operations dan Thresholding. Artificial Neural Network (ANN) digunakan sebagai metode klasifikasi glaukoma. Melalui metode tersebut, data uji dapat dibagi dalam dua klasifikasi yaitu mata normal dan mata glaukoma. Data latih yang akan diambil sebanyak 62 buah dan data uji yang akan diambil sebanyak 62 buah. Hasil yang diperoleh bertujuan untuk memudahkan mendeteksi secara dini mata glaukoma. Akurasi pada data latih mencapai 100% dan akurasi pada data uji mencapai 93,5484%.Kata kunci: Glaukoma, Morphological Operation, Thresholding, Artificial Neural Network

Investigasi Pengaruh Skema Stride dan Step Training untuk Deteksi Jari Pada Region-based Fully Convolutional Network (R-FCN) dalam Teknologi Augmented Reality Hashfi Fadhillah; Suryo Adhi Wibowo; Rita Purnamasari
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 12, No 2 (2020)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441//fifo.2020.v12i2.003

Abstract Combining the real world with the virtual world and then modeling it in 3D is an effort carried on Augmented Reality (AR) technology. Using fingers for computer operations on multi-devices makes the system more interactive. Marker-based AR is one type of AR that uses markers in its detection. This study designed the AR system by detecting fingertips as markers. This system is designed using the Region-based Deep Fully Convolutional Network (R-FCN) deep learning method. This method develops detection results obtained from the Fully Connected Network (FCN). Detection results will be integrated with a computer pointer for basic operations. This study uses a predetermined step scheme to get the best IoU parameters, precision and accuracy. The scheme in this study uses a step scheme, namely: 25K, 50K and 75K step. High precision creates centroid point changes that are not too far away. High accuracy can improve AR performance under conditions of rapid movement and improper finger conditions. The system design uses a dataset in the form of an index finger image with a configuration of 10,800 training data and 3,600 test data. The model will be tested on each scheme using video at different distances, locations and times. This study produced the best results on the 25K step scheme with IoU of 69%, precision of 5.56 and accuracy of 96%.Keyword: Augmented Reality, Region-based Convolutional Network, Fully Convolutional Network, Pointer, Step training Abstrak Menggabungkan dunia nyata dengan dunia virtual lalu memodelkannya bentuk 3D merupakan upaya yang diusung pada teknologi Augmented Reality (AR). Menggunakan jari untuk operasi komputer pada multi-device membuat sistem yang lebih interaktif. Marker-based AR merupakan salah satu jenis AR yang menggunakan marker dalam deteksinya. Penelitian ini merancang sistem AR dengan mendeteksi ujung jari sebagai marker. Sistem ini dirancang menggunakan metode deep learning Region-based Fully Convolutional Network (R-FCN). Metode ini mengembangkan hasil deteksi yang didapat dari Fully Connected Network (FCN). Hasil deteksi akan diintegrasikan dengan pointer komputer untuk operasi dasar. Penelitian ini menggunakan skema step training yang telah ditentukan untuk mendapatkan parameter IoU, presisi dan akurasi yang terbaik. Skema pada penelitian ini menggunakan skema step yaitu: 25K, 50K dan 75K step. Presisi tinggi menciptakan perubahan titik centroid yang tidak terlalu jauh. Akurasi yang tinggi dapat meningkatkan kinerja AR dalam kondisi pergerakan yang cepat dan kondisi jari yang tidak tepat. Perancangan sistem menggunakan dataset berupa citra jari telunjuk dengan konfigurasi 10.800 data latih dan 3.600 data uji. Model akan diuji pada tiap skema dilakukan menggunakan video pada jarak, lokasi dan waktu yang berbeda. Penelitian ini menghasilkan hasil terbaik pada skema step 25K dengan IoU sebesar 69%, presisi sebesar 5,56 dan akurasi sebesar 96%.Kata kunci: Augmented Reality, Region-based Convolutional Network, Fully Convolutional Network, Pointer, Step training

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
Ratna Mutu Manikam

Contact Email
ratna_mutumanikam@mercubuana.ac.id

Phone
-

Journal Mail Official
fifo.journal@mercubuana.ac.id

Editorial Address
-

Location
Kota adm. jakarta barat,

Dki jakarta

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name Ratna Mutu Manikam

Contact Email ratna_mutumanikam@mercubuana.ac.id

Phone -

Journal Mail Official fifo.journal@mercubuana.ac.id

Editorial Address -

Location Kota adm. jakarta barat, Dki jakarta INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
Ratna Mutu Manikam

Contact Email
ratna_mutumanikam@mercubuana.ac.id

Phone
-

Journal Mail Official
fifo.journal@mercubuana.ac.id

Editorial Address
-

Location
Kota adm. jakarta barat,

Dki jakarta

INDONESIA