Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRACT
Kanker serviks adalah salah satu penyebab kematian wanita terbanyak di Indonesia. Kanker serviks memiliki progresi yang lambat, sehingga pada beberapa kasus kanker serviks masih dapat disembuhkan. Maka dari itu, pendeteksian dini sangat diperlukan untuk dapat mengetahui pengobatan yang tepat. Berbagai metode machine learning telah digunakan untuk mengklasifikasi kanker serviks karena kemampuannya untuk mendiagnosis secara efektif. Pada penelitian ini digunakan metode klasifikasi Gauss-Newton Representation Based Algorithm (GNRBA). Pengukuran jarak Euclidean digunakan dalam pemilihan data training. Data yang digunakan adalah data faktor risiko Hospital Universitario de Caracas yang diambil dari Kaggle dataset. Kami menggunakan 4 label tes kanker serviks sebagai variabel target klasifikasi. Berdasarkan hasil uji coba, klasifikasi kanker serviks dengan metode GNRBA mencapai akurasi tertinggi 95,35%, sehingga metode GNRBA dapat menjadi salah satu alternatif untuk membantu praktisi medis dalam mendeteksi kanker serviks.

---

ABSTRACT
Cervical cancer is one of woman leading cause of death disease in Indonesia. Cervical cancer has slow progression, in some cases it can be prevented by effective treatment. So, timely detection is important to know the effective treatment. Machine learning techniques are being largely use to classify cervical cancer because of its precision and its capability to diagnose effectively. In this research, to identify the classification of cervical cancer, we have proposed a Gauss-Newton Representation Based Algorithm (GNRBA) methods. Euclidean distance measure is used in the subset selection for training samples. This GNBA method is examined on the Hospital Universitario de Caracas cervical cancer database from Kaggle dataset. We have used 4 cervical cancer test labels as the target variables of cervical cancer classification. The experimental results show that the proposed GNRBA method give the 93% accuracy. So, GNRBA method could be an alternative for helping the clinical experts to classify cervical cancer.

Abstrak :
Tugas Akhir ini membahas pengembangan sistem pengenalan wajah yang menggunakan metode Voting. Pada sistem ini digunakan metode Eigenface untuk melakukan ekstraksi ciri wajah, dan metode Jarak Euclidean untuk mengukur tingkat kemiripan antar citra wajah. Berdasarkan hasil pengamatan dari penggunaan metode Eigenface dan Jarak Euclidean tersebut, belum tentu citra wajah yang memiliki Jarak Euclidean terkecil adalah milik subyek yang sama dengan citra wajah input. Pada tugas akhir ini dikembangkan metode Voting untuk mengolah n-top citra wajah hasil. Melalui metode Voting, setiap citra wajah pada n-top citra wajah hasil akan memberikan kontribusi nilai pada subyek, dan subyek yang memiliki nilai terbesar akan keluar sebagai hasil.

---

The focus of this study is the development of face recognition system using Voting method. This system use Eigenface method to exctract face feature, and Euclidean Distance method to meassure the similarity level between face images. According to the result of the implementation of Eigenface method and Euclidean Distance method, face image with the smallest Euclidean Distance to face image input is not always represent the same subject. In this study Voting method is developed to process n-top face image result. In Voting method, every face image on n-top face image result will give added value for subject, and the subject with the biggest value will becoming the result.

Abstrak :
Pada paper ini, dilakukan pemilihan feature dari citra RGB (Red-Green-Blue) untuk memprediksi tingkat kemanisan buah belimbing yang dicirikan dengan kandungan TPT (Total Padat Terlarut). Dari feature terpilih, dilakukan transformasi komponen utama satu dimensi (1D-PCA) dan dua dimensi (2D-PCA) untuk mereduksi dimensi citra. Kemudian dilanjutkan dengan proses pengenalan tingkat kemanisan yang dalam paper ini dikelompokkan menjadi tiga, yaitu manis, sedang, dan asam. Nilai batas tiap kelompok didasarkan pada bentuk histogram nilai TPT. Dari 300 citra buah belimbing diperoleh hasil bahwa secara akurasi, teknik 1D-PCA maupun 2D-PCA memberikan hasil yang relatif sama. Namun dari segi kecepatan, 2D-PCA jauh lebih cepat dibanding 1D-PCA, khususnya pada bagian pembentukan sumbu. Model hubungan tingkat kemanisan sebagai fungsi dari nilai RGB memberikan tingkat determinasi terbesarnya 69.9%. Percobaan menunjukkan bahwa 1D-PCA maupun 2D-PCA mampu menerangkan sekitar 95% model hubungan tersebut yang dikembangkan pada ruang asal. Teknik PCA digabungkan dengan jarak Euclidean untuk pengenalan mampu mengenali buah kelompok manis dengan akurasi 100%. Sedangkan untuk kelompok asam dan sedang teknik yang dilakukan gagal melakukan pengenalan dengan baik