Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem teknologi alat bantu mobilitas untuk orang dengan gangguan penglihatan (OdGP) yang dinamakan dengan Smart Environment Explorer Stick (SEES) . Tujuan khusus penelitian ini adalah mengembangkan algoritma baru dalam meningkatkan akurasi SEE-stick untuk mendeteksi tiang dengan metode perhitungan jarak dan pencarian pasangan garis vertikal berbasis optimasi deteksi tepi Canny dan Transformasi Hough. Algoritma deteksi tiang ini dinamakan algoritma YuRHoS. Hasil penelitian ini adalah telah dikembangkan SEES sebagai sistem pendukung mobilitas OdGP yang mengintegrasikan perangkat global remote server iSEE , embedded local server SEE-phone dan smart stick SEE-stick . Kinerja SEE-stick dapat ditingkatkan melalui algoritma YuRHoS yang mampu memperbaiki akurasi SEE-stick dalam mendeteksi tiang. Perbandingan hasil uji deteksi tiang antara algoritma YuRHoS dengan algoritma deteksi tiang lainnya menyimpulkan bahwa algoritma YuRHoS memiliki tingkat akurasi lebih baik dalam mendeteksi tiang. Dua faktor dominan yang signifikan mempengaruhi kemampuan SEE-stick dalam mendeteksi tiang adalah lokasi uji dan warna tiang. Tingkat akurasi SEE-stick akan optimal dalam mendeteksi tiang di luar ruangan dan tiang berwarna perak. Hasil uji statistik menunjukkan bahwa kinerja algoritma YuRHoS pada uji di dalam ruangan 0,085 kali lebih buruk dibandingkan uji di luar ruangan, sedangkan penggunaan tiang berwarna perak sebagai obyek deteksi dapat meningkatkan kinerja algoritma YuRHoS 12 kali lebih baik dibandingkan penggunaan tiang berwarna hitam.

---

ABSTRACT
This research aimed to develop a technology system of mobility aid for Visually Impaired Person (VIP) called Smart Environment Explorer Stick (SEES) . Particular purpose of this research was developing new algorithm in improving accuracy of SEE stick for pole detection using distance calculation method and vertical line pair search based on Canny edge detection optimization and Hough transform. Henceforth, the pole detection algorithm was named as YuRHoS algorithm. The developed SEES as supporting system of VIP mobility aid had been successfully integrated several devices such as global remote server iSEE , embedded local server SEE phone and smart stick SEE stick . Performance of SEE stick could be improved through YuRHoS algorithm which was able to fix the accuracy of SEE stick in detecting pole. Test comparison of pole detection results among others algorithm concluded that YuRHoS algorithm had better accuracy in pole detection. Two most significant factors affecting SEE stick ability in detecting pole was test location and pole color. Level of accuracy of SEE stick would be optimum once the test location was performed outdoor and pole color was silver. Statistics result shown that YuRHoS algorithm performance indoor was 0.085 times worse than outdoor. Meanwhile, silver pole color as object detection could increase YuRHoS algorithm performance as much as 12 times better compare to black pole color.

Abstrak :
Malocclusion is a clinical symptom, in which the teeth of maxilla and mandible are not located at the proper location. If malocclusion left untreated, it can lead to complications in the digestive system, headache, and periodontal disease disorders. Malocclusion problems involving abnormalities of teeth, bones, and muscles around the jaw are obligation of orthodontic specialists to treat them. The treat-ments can be varying based on the type of malocclusion, including tooth extraction and tooth braces. To know certain degree of malocclusion experienced by the patient, an assessment method called Peer Assessment Rating (PAR) Index is usually used by the specialist. To help the works of orthodontic specialists in Indonesia, a new automated calculation system based on 2D image of tooth model for PAR Index is being developed. In this paper, the calculation system for over-jet, open-bite, and teeth segmentation is developed. The result of the developed system is then compared with manual assess-ment done by orthodontic specialist, in order to verify the accuracy of the system.

---

Maloklusi adalah gejala klinis dimana gigi pada rahang atas dan rahang bawah tidak terletak pada posisi yang semestinya. Apabila tidak dirawat, maloklusi dapat mengakibatkan komplikasi pada sis-tem pencernaan, sakit kepala, dan gangguan penyakit periodontal. Masalah maloklusi yang melibat-kan kelainan gigi, tulang, dan otot sekitar rahang merupakan kewajiban dokter gigi spesialis ortodonti untuk merawatnya. Perawatan yang dilakukan melingkupi tindakan pencabutan gigi dan perawatan tanpa pencabutan gigi yang biasa dilakukan menggunakan kawat gigi. Untuk mengetahui dengan pasti kasus maloklusi yang dialami oleh pasien, digunakanlah sebuah metode penilaian bernama in-deks PAR (Peer Assessment Rating). Untuk membantu meringankan tugas dokter spesialis ortodonti yang jumlahnya masih terbatas di Indonesia (402 dokter spesialis ortodonti se-Indonesia pada tahun 2010 menurut data dari Asosiasi Fakultas Kedokteran Gigi (AFDOGI)), maka dikembangkanlah sistem penghitungan indeks PAR otomatis menggunakan metode computer vision pada citra model gigi 2D. Pada penelitian ini, dikembangkan metode untuk menghitung 2 (dua) buah komponen peni-laian indeks PAR, yaitu Jarak Gigit dan Gigitan Terbuka. Selain itu, dikembangkan pula segmentasi gigi untuk model gigi terbuka yang akan digunakan untuk menghitung 6 (enam) buah komponen penilaian lainnya. Hasil penghitungan menggunakan metode computer vision akan dibandingkan de-ngan penghitungan secara manual oleh dokter spesialis ortodonti untuk mengevaluasi tingkat akurasi perhitungan secara otomatis.

Abstrak :
Pemanfaatan lahan untuk lahan parkir harus dapat dilakukan secara optimal dikarenakan terjadinya peningkatan jumlah kendaraan di setiap tahun serta penurunan jumlah lahan kosong di perkotaan. Selain itu, Konsep smart city juga menuntut pemerintah untuk meningkatkan keefektifan dan efisiensi dari sistem layanan urban termasuk jasa penyedia lahan parkir. Sistem ini dirancang untuk menjawab persoalan tersebut dengan mengimplementasikan algoritma pemrosesan citra dan pendeteksian objek. Tata letak lahan parkir yang didapat dari masukan berupa video akan dipetakan setiap petak parkirnya secara otomatis dengan menggunakan salah satu dari 3 mode pemetaan yaitu pemetaan dengan mobil, garis parkir, serta keduanya. Pemetaan ini dilakukan menggunakan algoritma Canny Edge Detection, Hough Line Transform, dan framework pendeteksian objek Mask R-CNN. Kemudian, data ketersediaan lahan parkir akan divisualisasikan kepada pengguna melalui aplikasi android. Sistem ini mampu menyediakan informasi ketersediaan lahan parkir secara real-time dengan latensi sebesar 1.4-2.2 detik dan mampu bekerja pada berbagai kondisi seperti variasi kondisi cahaya, sudut kamera, ataupun jumlah mobil terparkir.

---

Utilization of land for parking lots must be done optimally due to an increase in the number of vehicles every year and a decrease in the number of vacant land in urban areas. In addition, the concept of smart city also requires the government to increase effectiveness and efficiency of the urban service system including parking lot service providers. This system is designed to solve these problems by implementing image processing and object detection algorithms. The layout of parking lot obtained from the video input and each parking space will be mapped automatically by using one of 3 mapping modes, i.e. mapping by car, parking lines, or both. This mapping was done using Canny Edge Detection Algorithm, Hough Line Transform, and Mask R-CNN object detection framework. Then, the availability of parking space data will be visualized to users through the android application. This system is able to provide information on the availability of parking lots in real-time with latency of 1.4-2.2 seconds and is able to work in various conditions such as variations in light conditions, camera angles, or the number of parked cars.