Kulit merupakan bagian terpenting dari tubuh kita, jika kulit pada tubuh seseorang terkena suatu penyakit, maka akan menganggu penampilan dan aktifitas orang tersebut. Apabila penyakit kulit terus menerus dibiarkan maka akan menyebabkan penyakit kulit tersebut akan terus membesar sehingga akan sulit untuk mengobatinya. Lambatnya penanganan atau informasi untuk mengetahui jenis penyakit serta tidak mengetahui cara pencegahannya mengakibatkan seseorang dapat terkena penyakit kulit tingkat akut (kanker). Berdasarkan permasalahan yang ada didalam lingkungan masyarakat diciptakan suatu aplikasi yang dapat membantu masyarakat untuk dapat mengenali penyakit kulit yang diderita, sehingga tingkat kesadaran akan menjaga kebersihan makin tinggi, yakni aplikasi sistem pakar penyakit kulit. Sistem ini menggunakan pemrograman android serta menggunakan metode penalaran forward chaining dan certainty factors. Sistem pakar ini nantinya dapat menghasilkan diagnosa penyakit kulit serta pengobatan dan solusi pencegahan yang perlu dilakukan. Dengan adanya aplikasi ini tentunya sangat membantu masyarakat mengenali penyakit yang dideritanya berdasarkan gejala-gejala yang ada sehingga tersadar untuk merujuknya ke dokter ahli. Seorang pakar (dokter) akan terbantu sebagian tugasnya karena tidak perlu lagi mengira-ngira penyakit yang diderita pasien.
{"title":"SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KULIT PADA MANUSIA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTORS","authors":"Donny Setiawan Setiawan","doi":"10.33365/jecsit.v1i1.4","DOIUrl":"https://doi.org/10.33365/jecsit.v1i1.4","url":null,"abstract":"Kulit merupakan bagian terpenting dari tubuh kita, jika kulit pada tubuh seseorang terkena suatu penyakit, maka akan menganggu penampilan dan aktifitas orang tersebut. Apabila penyakit kulit terus menerus dibiarkan maka akan menyebabkan penyakit kulit tersebut akan terus membesar sehingga akan sulit untuk mengobatinya. Lambatnya penanganan atau informasi untuk mengetahui jenis penyakit serta tidak mengetahui cara pencegahannya mengakibatkan seseorang dapat terkena penyakit kulit tingkat akut (kanker). Berdasarkan permasalahan yang ada didalam lingkungan masyarakat diciptakan suatu aplikasi yang dapat membantu masyarakat untuk dapat mengenali penyakit kulit yang diderita, sehingga tingkat kesadaran akan menjaga kebersihan makin tinggi, yakni aplikasi sistem pakar penyakit kulit. Sistem ini menggunakan pemrograman android serta menggunakan metode penalaran forward chaining dan certainty factors. Sistem pakar ini nantinya dapat menghasilkan diagnosa penyakit kulit serta pengobatan dan solusi pencegahan yang perlu dilakukan. Dengan adanya aplikasi ini tentunya sangat membantu masyarakat mengenali penyakit yang dideritanya berdasarkan gejala-gejala yang ada sehingga tersadar untuk merujuknya ke dokter ahli. Seorang pakar (dokter) akan terbantu sebagian tugasnya karena tidak perlu lagi mengira-ngira penyakit yang diderita pasien.","PeriodicalId":442774,"journal":{"name":"Journal of Engineering, Computer Science and Information Technology (JECSIT)","volume":"49 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-04-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115227483","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pada Kontes Robot Terbang Indonesia 2018, divisi VTOL, setiap tim memiliki misi mengirimkan LOG (Logistik) dan MP (Muatan PICK) Survival Kits berupa objek berwarna orange dan berbentuk lingkaran ke Lokasi-lokasi yang telah ditentukan. Terbatasnya sumber tenaga yang mampu diangkat oleh wahana membuat wahana memiliki batas waktu yang tidak lama ketika berada di udara. Selain itu, kebutuhan pemrosesan citra secara realtime mengharuskan wahana dapat mendeteksi objek dengan cepat dan tepat. Masalah lain adalah kondisi lingkungan yang tidak bisa dipredisksi. Salah satu metode yang populer digunakan untuk mendeteksi objek adalah learning. Metode learning akan menciptakan algoritma yang dapat mendeteksi objek berdasarkan sampel yang diberikan saat proses learning sehingga metode ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi, namun memiliki beban kerja yang berat. Selain learning, color filtering juga dapat digunakan untuk mendeteksi objek, namun metode ini memiliki kelemahan karena hanya melakukan sekali filter sehingga belum mampu sepenuhnya mengeliminasi noise jika ada objek lain yang memiliki warna serupa dengan objek deteksi. Karena itu digunakanlah Blob detection setelah dilakukan filter warna. Blob detection mendeteksi kumpulan pixel yang memiliki perbedaan warna (lebih terang atau lebih gelap). Dari hasil pengujian didapatkan bahwa metode ini mampu mendeteksi objek hingga jarak x meter. Selain itu, metode ini juga mampu mengeliminasi noise dari objek lain dengan warna serupa maupun noise getaran.
{"title":"DETEKSI OBJEK DENGAN METODE COLOR FILTERING HSV DAN BLOB DETECTION PADA ROBOT VERTICAL TAKE OFF AND LANDING","authors":"Arifin Yusuf Yusuf","doi":"10.33365/jecsit.v1i1.2","DOIUrl":"https://doi.org/10.33365/jecsit.v1i1.2","url":null,"abstract":"Pada Kontes Robot Terbang Indonesia 2018, divisi VTOL, setiap tim memiliki misi mengirimkan LOG (Logistik) dan MP (Muatan PICK) Survival Kits berupa objek berwarna orange dan berbentuk lingkaran ke Lokasi-lokasi yang telah ditentukan. Terbatasnya sumber tenaga yang mampu diangkat oleh wahana membuat wahana memiliki batas waktu yang tidak lama ketika berada di udara. Selain itu, kebutuhan pemrosesan citra secara realtime mengharuskan wahana dapat mendeteksi objek dengan cepat dan tepat. Masalah lain adalah kondisi lingkungan yang tidak bisa dipredisksi. Salah satu metode yang populer digunakan untuk mendeteksi objek adalah learning. Metode learning akan menciptakan algoritma yang dapat mendeteksi objek berdasarkan sampel yang diberikan saat proses learning sehingga metode ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi, namun memiliki beban kerja yang berat. Selain learning, color filtering juga dapat digunakan untuk mendeteksi objek, namun metode ini memiliki kelemahan karena hanya melakukan sekali filter sehingga belum mampu sepenuhnya mengeliminasi noise jika ada objek lain yang memiliki warna serupa dengan objek deteksi. Karena itu digunakanlah Blob detection setelah dilakukan filter warna. Blob detection mendeteksi kumpulan pixel yang memiliki perbedaan warna (lebih terang atau lebih gelap). Dari hasil pengujian didapatkan bahwa metode ini mampu mendeteksi objek hingga jarak x meter. Selain itu, metode ini juga mampu mengeliminasi noise dari objek lain dengan warna serupa maupun noise getaran.","PeriodicalId":442774,"journal":{"name":"Journal of Engineering, Computer Science and Information Technology (JECSIT)","volume":"7 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-04-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132071376","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Perkembangan judul penelitian tugas akhir saat ini menyediakan cara yang mudah untuk mencari literatur akademis secara luas. Seseorang dapat mencari di seluruh bidang ilmu dan referensi. Dalam menentukan diterima atau tidaknya sebuah judul skripsi maka yang dilakukan adalah dengan membandingkan judul tersebut judul yang lain secara manual. Tentu saja hal ini akan membutuhkan waktu yang cukup lama. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang mampu mendeteksi persentase kemiripan judul secara cepat dan tepat. Tujuan penelitian yaitu membentuk suatu system yang membantu dalam membandingkan beberapa tugas akhir. Dalam sistem ini judul di input kedalam sebuah sistem kemudian data akan melewati beberapa tahapan yaitu: Text Minning (Tokenzing, Filtering, Stemming, Stopword Removal). Proses berikutnya yaitu pembobotan TF_IDF dan perhitungan Cosine Similarity. Hasil akhir dari proses tersebut adalah tingkat kemiripan antar judul yang di uji. Berdasarkan tahap pengujian yang di lakukan maka dapat disimpulkan bahwa algoritma cosine similarty dapat melakukan perhitungan secara akurat terhadapat kata dengan proses stemming.Hasil pengujian dari empat skema yang di lakukan yaitu, jika membandingkan judul penelitian yang sama dengan judul penelitian yang sama tingkat kemiripanya bobot cosine similarity sebesar 100%. Dalam pengujian kombinasi kata dalam judul maka tingkat nilai cosine similarity yang di hasilkan adalah 100%. Dalam pegujian penghapusan tiga kata di judul yang sama maka tingkat kemiripan cosine similarity yang dihasilkan adalah 85%. Dalam pengujian persamaan kata (sinonim) maka bobot yang di hasilkan adalah 92%.
{"title":"IMPLEMENTASI ALGORITMA COSINE SIMILARITY UNTUK MENDETEKSI KEMIRIPAN TOPIK JUDUL","authors":"Heri Sutikno Sutikno","doi":"10.33365/jecsit.v1i1.6","DOIUrl":"https://doi.org/10.33365/jecsit.v1i1.6","url":null,"abstract":"Perkembangan judul penelitian tugas akhir saat ini menyediakan cara yang mudah untuk mencari literatur akademis secara luas. Seseorang dapat mencari di seluruh bidang ilmu dan referensi. Dalam menentukan diterima atau tidaknya sebuah judul skripsi maka yang dilakukan adalah dengan membandingkan judul tersebut judul yang lain secara manual. Tentu saja hal ini akan membutuhkan waktu yang cukup lama. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang mampu mendeteksi persentase kemiripan judul secara cepat dan tepat. Tujuan penelitian yaitu membentuk suatu system yang membantu dalam membandingkan beberapa tugas akhir. Dalam sistem ini judul di input kedalam sebuah sistem kemudian data akan melewati beberapa tahapan yaitu: Text Minning (Tokenzing, Filtering, Stemming, Stopword Removal). Proses berikutnya yaitu pembobotan TF_IDF dan perhitungan Cosine Similarity. Hasil akhir dari proses tersebut adalah tingkat kemiripan antar judul yang di uji. Berdasarkan tahap pengujian yang di lakukan maka dapat disimpulkan bahwa algoritma cosine similarty dapat melakukan perhitungan secara akurat terhadapat kata dengan proses stemming.Hasil pengujian dari empat skema yang di lakukan yaitu, jika membandingkan judul penelitian yang sama dengan judul penelitian yang sama tingkat kemiripanya bobot cosine similarity sebesar 100%. Dalam pengujian kombinasi kata dalam judul maka tingkat nilai cosine similarity yang di hasilkan adalah 100%. Dalam pegujian penghapusan tiga kata di judul yang sama maka tingkat kemiripan cosine similarity yang dihasilkan adalah 85%. Dalam pengujian persamaan kata (sinonim) maka bobot yang di hasilkan adalah 92%.","PeriodicalId":442774,"journal":{"name":"Journal of Engineering, Computer Science and Information Technology (JECSIT)","volume":"4 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-04-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"120981318","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Banyak peternak sapi memanggil dokter hewan atau mantri hewan untuk memerikasa ternak mereka, namun kesulitan untuk mendatangkan dokter atau mantri tersebut, serta terbatasnya dokter atau mantri yang ada di lingkungan peternak yang menyebabkan sebagian peternak lebih memilih untuk mengatasi dengan caranya sendiri untuk sapi yang sedang sakit. Metode dalam penelitian ini menggunakan metode pohon keputusan ID3. Algoritma ini melakukan pencarian secara menyeluruh (greedy) pada semua kemungkinan pohon keputusan yang berusaha membangun pohon keputusan secara top-down (dari atas ke bawah) mulai dengan pertanyaan: “atribut mana yang pertama kali harus dicek dan diletakkan pada root? ”pertanyaan ini dijawab dengan mengevaluasi semua atribut yang ada dengan menggunakan suatu ukuran statistik yang banyak digunakan adalah information gain untuk mengukur efektivitas suatu atribut dalam mengklasifikasikan kumpulan sampel data. Hasil dari penelitian ini menghasilkan aplikasi sistem pakar berbasis android yang dibangun menggunakan ionic framework ini dapat memudahkan user dalam mendapatkan informasi tentang penyakit sapi dan juga dapat membantu mengetahui penyebab serta cara pengobatan yang sedang diderita sapinya.
{"title":"SISTEM PAKAR UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT PADA HEWAN TERNAK SAPI MENGGUNAKAN POHON KEPUTUSAN ID3","authors":"Dicky Anggriawan Anggriawan","doi":"10.33365/JECSIT.V1I1.3","DOIUrl":"https://doi.org/10.33365/JECSIT.V1I1.3","url":null,"abstract":"Banyak peternak sapi memanggil dokter hewan atau mantri hewan untuk memerikasa ternak mereka, namun kesulitan untuk mendatangkan dokter atau mantri tersebut, serta terbatasnya dokter atau mantri yang ada di lingkungan peternak yang menyebabkan sebagian peternak lebih memilih untuk mengatasi dengan caranya sendiri untuk sapi yang sedang sakit. Metode dalam penelitian ini menggunakan metode pohon keputusan ID3. Algoritma ini melakukan pencarian secara menyeluruh (greedy) pada semua kemungkinan pohon keputusan yang berusaha membangun pohon keputusan secara top-down (dari atas ke bawah) mulai dengan pertanyaan: “atribut mana yang pertama kali harus dicek dan diletakkan pada root? ”pertanyaan ini dijawab dengan mengevaluasi semua atribut yang ada dengan menggunakan suatu ukuran statistik yang banyak digunakan adalah information gain untuk mengukur efektivitas suatu atribut dalam mengklasifikasikan kumpulan sampel data. Hasil dari penelitian ini menghasilkan aplikasi sistem pakar berbasis android yang dibangun menggunakan ionic framework ini dapat memudahkan user dalam mendapatkan informasi tentang penyakit sapi dan juga dapat membantu mengetahui penyebab serta cara pengobatan yang sedang diderita sapinya.","PeriodicalId":442774,"journal":{"name":"Journal of Engineering, Computer Science and Information Technology (JECSIT)","volume":"8 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-04-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127016315","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Dalam ilmu robotika telah berkembang pesat seiring dengan kemajuan teknologi di Indonesia, dengan kemajuan tersebut dunia robotika mulai banyak yang diminati salah satunya Kontes Robot Sepak Bola Beroda Indonesia yang mengangkat lomba yang bertemakan sepakbola dengan Mobile Robot. Masalah terpenting dalam kontes ini adalah robot harus mampu mencapai sebuah target lintasan tertentu. Robot harus mampu mengetahui besarnya gangguan sehingga robot mampu bergerak kembali ke arah yang aman dan berusaha mendekati target lintasan. Kebanyakan mobile robot tidak mengetahui dimana ia bergerak, bagaimana bergerak di lintasan robot untuk mencapai tujuan dan robot dapat sampai tujuan. Salah satu metode yang populer digunakan untuk mengetahui posisi adalah odometry. Metode odometry penggunaan data dari pergerakan aktuator untuk memperkirakan posisi dari waktu ke waktu. Sensor yang digunakan adalah rotary encoder yang memerlukan roda untuk dapat menentukan posisi dan orientasi robot. Sensor rotary encoder digunakan untuk mencacah pergerakan robot omni pada koordinat x dan y pada proses perhitungan odometry. Namun terdapat kekurangan dalam sensor tersebut yaitu pada saat roda berputar akan mengalami kesalahan perhitungan jika terjadi slip pada roda robot. Oleh karena itu peneliti mengajukan pengembangan arah hadap robot dan lintasan perencanan menggunakan metode dead-reckoning. Dead-reckoning adalah salah satu teknik lokalisasi yang termasuk ke dalam kategori relative localization. Teknik dead-reckoning banyak digunakan sebagai penelitian fundamental robot bergerak. Teknik ini memanfaatkan hasil data dari sensor optical mouse. Sensor optical mouse merupakan salah satu pilihan untuk mendapatkan hasil yang presisi dari perhitungan yang digunakan. Terdapat beberapa pengujian diantara nya gerak lurus, kekiri, kekanan dan mundur. Hasil dari pengujian dari kelima gerakan bahwa menggunakan prinsip dead-reckoning robot dapat bergerak sesuai dengan target lintasan yang diinginkan dan sama dengan trajectory yang dilewati robot sesungguhnya.
{"title":"PENGEMBANGAN ARAH HADAP ROBOT DAN LINTASAN PERENCANAAN UNTUK KRAKATAU MSL","authors":"Muhammad Noor Azwar Roni","doi":"10.33365/jecsit.v1i1.5","DOIUrl":"https://doi.org/10.33365/jecsit.v1i1.5","url":null,"abstract":"Dalam ilmu robotika telah berkembang pesat seiring dengan kemajuan teknologi di Indonesia, dengan kemajuan tersebut dunia robotika mulai banyak yang diminati salah satunya Kontes Robot Sepak Bola Beroda Indonesia yang mengangkat lomba yang bertemakan sepakbola dengan Mobile Robot. Masalah terpenting dalam kontes ini adalah robot harus mampu mencapai sebuah target lintasan tertentu. Robot harus mampu mengetahui besarnya gangguan sehingga robot mampu bergerak kembali ke arah yang aman dan berusaha mendekati target lintasan. Kebanyakan mobile robot tidak mengetahui dimana ia bergerak, bagaimana bergerak di lintasan robot untuk mencapai tujuan dan robot dapat sampai tujuan. Salah satu metode yang populer digunakan untuk mengetahui posisi adalah odometry. Metode odometry penggunaan data dari pergerakan aktuator untuk memperkirakan posisi dari waktu ke waktu. Sensor yang digunakan adalah rotary encoder yang memerlukan roda untuk dapat menentukan posisi dan orientasi robot. Sensor rotary encoder digunakan untuk mencacah pergerakan robot omni pada koordinat x dan y pada proses perhitungan odometry. Namun terdapat kekurangan dalam sensor tersebut yaitu pada saat roda berputar akan mengalami kesalahan perhitungan jika terjadi slip pada roda robot. Oleh karena itu peneliti mengajukan pengembangan arah hadap robot dan lintasan perencanan menggunakan metode dead-reckoning. Dead-reckoning adalah salah satu teknik lokalisasi yang termasuk ke dalam kategori relative localization. Teknik dead-reckoning banyak digunakan sebagai penelitian fundamental robot bergerak. Teknik ini memanfaatkan hasil data dari sensor optical mouse. Sensor optical mouse merupakan salah satu pilihan untuk mendapatkan hasil yang presisi dari perhitungan yang digunakan. Terdapat beberapa pengujian diantara nya gerak lurus, kekiri, kekanan dan mundur. Hasil dari pengujian dari kelima gerakan bahwa menggunakan prinsip dead-reckoning robot dapat bergerak sesuai dengan target lintasan yang diinginkan dan sama dengan trajectory yang dilewati robot sesungguhnya.","PeriodicalId":442774,"journal":{"name":"Journal of Engineering, Computer Science and Information Technology (JECSIT)","volume":"67 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-04-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132922499","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：