cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
semdejafet1908@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kota adm. jakarta timur,
Dki jakarta
INDONESIA
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer)
Published by STMIK Nusa Mandiri
ISSN : -     EISSN : 25274864     DOI : -
Core Subject : Science,
Kegiatan menonton film merupakan salah satu cara sederhana untuk menghibur diri dari rasa gundah gulana ataupun melepas rasa lelah setelah melakukan aktivitas sehari-hari. Akan tetapi, karena berbagai alasan terkadang seseorang tidak ada waktu untuk menonton film di bioskop. Dengan bantuan media internet, berbagai macam aplikasi nonton film android sangat mudah dicari. Hanya bermodalkan smartphone saja para penonton film dapat streaming berbagai macam jenis film di mana saja dan kapan saja mereka inginkan. Akan tetapi, karena banyaknya pilihan aplikasi nonton film android yang bisa digunakan, terkadang seseorang bingung memilihnya. Untuk itu, diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan para pengguna sebagai alat bantu pengambilan keputusan untuk memilih dengan berbagai macam kriteria yang ada. Salah satu metode yang digunakan adalah metode Analytical Hierarchy Process (AHP). AHP melakukan perankingan dengan melalui penjumlahan antara vector bobot dengan matrik keputusan dengan tujuan agar hasil yang diberikan lebih baik dalam menentukan alternatif yang akan dipilih. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh 36 sampel responden didapatkan kriteria konten menjadi prioritas pertama pengguna untuk memilih aplikasi nonton film android dengan nilai bobot sebesar 0,224. Sedangkan Netflix menjadi alternatif dengan prioritas pertama keputusan pengguna dalam memilih aplikasi nonton film android dengan nilai bobot sebesar 0,352.
Articles 481 Documents
DIABETIC RETINOPATHY SEVERITY CLASSIFICATION USING GAMMA CORRECTION-BASED IMAGE ENHANCEMENT AND BN-VGG ARCHITECTURE Ramayanti, Indri; Karnadi; Indawaty, Septiani Nadra; Abdussalam, Muhammad Umar; Zilda, Malika; Desiani, Anita
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol. 11 No. 4 (2026): JITK Issue May 2026
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/jitk.v11i4.8094

Abstract

Diabetic retinopathy (DR) is a diabetes-related condition that can cause vision impairment or vision loss. Accurately identifying the level of DR from retinal fundus images is crucial for early detection. However, poor image quality often degrades classification performance. This study proposes an approach that integrates gamma correction-based image enhancement with a Batch Normalization–Visual Geometry Group (BN-VGG) architecture for multiclass DR severity classification. Gamma correction is applied to improve image contrast, while BN-VGG enhances training stability and feature representation. The proposed method categorizes DR into five classifications: normal, mild, moderate, severe, and proliferative. The enhanced images achieved PSNR of 30.85 and SSIM above 0.86, indicating improved visual quality. The model achieved accuracy at 0.97, sensitivity at 0.92, specificity at 0.98, F1-score at 0.92, Cohen's Kappa at 0.90, and G-Mean at 0.97. The innovative aspect of this study is the incorporation of gamma correction with BN-VGG architecture, demonstrating that image enhancement can significantly improve multiclass DR classification performance without increasing model complexity. The study's results indicate the proposed method's effectiveness for accurate & reliable DR severity classification