Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Provides information on how and why visual communication and infographics work, describes the tools and techniques to create infographics, and discusses the use of infographics in marketing and social networking."

"The updated Second Edition of the comprehensive how-to guide functions as a set of blueprints, supported by research and the author's extensive experience with clients in industries all over the world, for conveying data in an impactful way"

"Electrical Impedance Tomography (EIT) adalah salah satu teknik pencitraan dengan merekronstruksi gambar dari wilayah tertentu dalam tubuh manusia berdasarkan konduktivitas dari jaringan biologis. Terdapat perangkat EIT yang telah dirancang bangun dan mampu mengambil data berbasis Arduino dan MATLAB EIDORS. Namun, untuk mengakuisisi data, menyimpan, mengubah, dan melakukan visualisasi datanya kembali masih cukup sulit dilakukan.  Terdapat salah satu teknik rekonstruksi citra EIT sejak tahun 2017 berbasis Python bernama pyEIT yang dapat memudahkan pengguna untuk melakukan visualisasi data EIT. Sehingga, penulis berharap untuk merancang sebuah software berbasis pyEIT dan Tkinter yang memudahkan pengguna untuk mengakuisisi data dari perangkat EIT secara otomatis dan melakukan visualisasi data EIT dengan berbagai parameter.

---

Software berbasis pyEIT dan Tkinter telah berhasil dirancang yang dapat memudahkan pengguna untuk melakukan akuisisi data dari perangkat EIT secara otomatis dan menyimpan serta melakukan visualisasi data EIT dalam bentuk pyEIT. Jumlah mesh yang dihasilkan oleh software berbasis pyEIT adalah 376 elemen yang dapat diatur lagi dengan elektrodanya yang berputar secara clockwise. Beberapa parameter yang dapat ditentukan oleh pengguna akan mempengaruhi grafik dan citra data EIT yang dihasilkan. Selain itu, software ini mampu memiliki SSIM tertinggi 0.8819 namun bergantung juga dengan tipe rekonstruksi, urutan pengambilan data, dan salinitas dari phantom yang digunakan. Electrical Impedance Tomography (EIT) is an imaging technique that reconstructs images of certain areas of the human body based on the conductivity of biological tissue. An EIT device has been designed and capable of retrieving data based on Arduino and MATLAB EIDORS. However, to acquire data, store, modify, and visualize the data again is still quite difficult. There is a Python-based EIT image reconstruction technique since 2017 called pyEIT which can make it easier for users to visualize EIT data. Thus, the authors hope to design a software based on pyEIT and Tkinter that makes it easier for users to acquire data from EIT devices automatically and visualize EIT data with various of parameters. Software based on pyEIT and Tkinter has been successfully designed, making it easier for users to automatically acquire data from EIT devices and store and visualize EIT data in the form of pyEIT. The number of meshes generated by the pyEIT-based software is 376 elements which can be rearranged with the electrodes rotating clockwise. Several parameters that can be defined by the user will affect the graphs and images of the resulting EIT data. In addition, this software is capable of having the highest SSIM 0.8819 but it also depends on the type of reconstruction, the sequence of data retrieval, and the salinity of the phantom used."

"This book presents the concepts of big data, explores its analytics and technologies and their applications and develops an understanding of issues pertaining to the use of big data in multidisciplinary fields. It explores big data through the historical and technical background, architecture, open-source and commercial programming systems, analytics, state of practice in industry, and other topics"

"Berbagai upaya telah dilakukan untuk meliput peristiwa bencana alam. Kendatipun demikian, upaya-upaya yang dilakukan belum secara optimal menampilkan informasi dari perspektif pengguna. Informasi terkait bencana alam yang dipublikasi oleh media lewat berita meliputi lokasi, kronologi, dan statistik terkait bencana. Berita yang dipublikasi media dapat dikumpulkan dengan menggunakan data mining dan diolah untuk memvisualisasikan informasi berbagai jenis bencana alam yang terjadi di Indonesia secara real-time. Visualisasi informasi bencana alam dapat memberikan masyarakat akses ke informasi bencana-bencana alam yang terjadi di Indonesia. Visualisasi informasi bencana alam dikembangkan menggunakan metode User-Centered Design (UCD) yang melibatkan pengguna dalam pengembangan. Dilakukan user research dengan menyebar kuesioner daring dan melakukan wawancara lanjut. Hasil user research digunakan untuk menspesifikasikan kelompok pengguna dari visualisasi informasi bencana alam. Hasil user research juga digunakan sebagai design insights untuk mengembangkan desain solusi dari visualisasi informasi bencana alam. Desain visualisasi informasi bencana alam yang telah dikembangkan dievaluasi dengan melaksanakan usability testing dan pengisian kuesioner system usability scale. Desain yang sudah dikembangkan memiliki rata-rata task success sebesar 89% dan tingkat penerimaan Acceptable. Terdapat peluang perbaikan lanjutan untuk desain yang sudah dikembangkan. Peluang tersebut meliputi kebutuhan utama visualisasi informasi bencana alam dan kebutuhan di luar desain seperti bantuan korban bencana alam dan edukasi bencana alam. 

---

Various attempts have been made to cover natural disasters. Nevertheless, the efforts made have not optimally displayed information from the user's perspective. Information related to natural disasters published by the media through news includes location, chronology, and statistics related to disasters. News published by the media can be collected using data mining and processed to visualize information on various types of natural disasters that occur in Indonesia in real-time. Visualization of natural disaster information can give people access to information on natural disasters that occur in Indonesia. Visualization of natural disaster information is developed using the User-Centered Design (UCD) method which involves the user in development. User research was conducted by distributing online questionnaires and conducting further interviews. The results of user research are used to specify user groups from visualization of natural disaster information. The results of user research are also used as design insights to develop design solutions from information visualization of natural disasters. The design of the visualization of natural disaster information that has been developed is evaluated by carrying out usability testing and filling out a usability scale system questionnaire. The design that was developed has an average task success of 89% and an acceptable acceptance level. There are opportunities for further improvement for designs that have already been developed. These opportunities include the main needs for visualization of natural disaster information and needs outside of design such as assistance for victims of natural disasters and education for natural disasters."