Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengenalan wajah merupakan teknologi yang berkembang sangat pesat. Pengenalan wajah mampu menghasilkan beragam informasi mengenai identitas seseorang dengan cepat dan akurat. Salah satunya, mampu memberikan informasi mengenai jenis kelamin dari setiap orang yaitu sebagai pria atau wanita. Proses klasifikasi pria atau wanita ini menjadi hal yang sangat penting dalam berbagai bidang, seperti bisnis berbasis online, kontrol akses, absensi kehadiran, sistem keamanan, identifikasi individu yang tidak dikenal, dan lain-lain. Dalam penelitian ini digunakan Fisher Score sebagai metode pemilihan fitur, dan Support Vector Machine SVM sebagai metode klasifikasi untuk mengukur tingkat akurasi dan running time dari klasifikasi pria atau wanita dengan data yang digunakan berasal dari Computer Science Research Projects. Hasil akurasi dari klasifikasi SVM kernel polynomial d = 4 dengan pemilihan fitur Fisher Score mencapai tingkat akurasi tertinggi yaitu 100 pada 3000 fitur dengan data training 90 . Sedangkan hasil akurasi terbaik dari klasifikasi SVM tanpa pemilihan fitur mencapai 77.5 pada data training 80.

---

Face recognition is a technology that is growing very rapidly. Face recognition is able to produce various information about the identity of a person quickly and accurately. One of the utility of face recognition is the ability to provide information about the gender of each person as a male or female. The process of classifying male or female is of paramount importance in many areas, such as online based businesses, access control, attendance, security systems, identification of unknown individuals, and so on. In this study Fisher Score is used as a feature selection method, and Support Vector Machine SVM as a classification method to measure the accuracy and running time of male or female classification with data used from Computer Science Research Projects. Accuracy results from SVM polynomial kernel classification d 4 with Fisher Score feature selection reaches the highest accuracy level of 100 at 3000 features with 90 training data. While the best accuracy results from SVM classification without feature selection reached 77.5 in 80 training data."

"Klasifikasi data kanker menggunakan microarray data menjadi salah satu cara untuk mendapatkan pengobatan yang lebih tepat. Kendala yang terdapat adalah karakteristik dari microarray yang memiliki fitur yang sangat banyak. Seringkali fitur tersebut tidak begitu informatif bagi pengklasifikasian sehingga perlu adanya suatu cara untuk memilih fitur-fitur yang mengandung informasi yang penting. Salah satu cara tersebut adalah dengan pemilihan fitur. Pada penelitian ini, metode pemilihan fitur yang digunakan berdasarkan clustering dengan fungsi kernel. Fitur-fitur yang sudah terpilih kemudian diklasifikasikan menggunakan metode Support Vector Machine.Evaluasi dari klasifikasi pada penelitian ini melibatkan K-Fold Cross Validation, metode tersebut akan membagi data secara acak, tetapi merata sehingga akurasi yang didapat juga merata. Hasil akurasi tersebut dilakukan dengan berbagai uji terhadap parameter yang berkaitan seperti K partisi, nilai dan fitur-fitur yang digunakan. Pada proses klasifikasi tanpa pemilihan fitur tingkat akurasinya mencapai 89.68 dengan k partisi sebanyak 6 sementara dengan 5 fitur akurasinya menjadi 95.87 pada partisi sebanyak 10.

---

Classification of cancer using microarray data is one way to get a more precise treatment. The obstacle on classification data is the characteristics of microarray data that is having many features. These features are often not so informative for classification, so it needs a way to select the features that contain important information. One way is by selection feature. In this research, the method of selection features that are used based on clustering with kernel function. Features that are already selected then classified using Support Vector Machine.

Evaluation of classification in this research involves a K Fold Cross Validation, that methods split data randomly but uniformly so that it can reach all of accuracy. The results of accuracy data was done with different test against related parameters such as K partition, the value of and the features that are used. On the classification process without selection features rate of accuracy reached on 89.68 with k partition number 6 while with the 5 features obtained 95.87 on partition number 10."

"Salah satu perkembangan dari teknologi terbaru adalah pengenalan wajah. Pengenalan wajah pada dasarnya dilakukan berdasarkan asumsi bahwa setiap individu memiliki identitas unik. Tetapi pada kenyataannya, akan ada individu yang memiliki wajah mirip dengan individu lainnya. Penelitian ini dilakukan untuk mendeteksi individu-individu yang mirip tersebut. Metode machine learning yang digunakan adalah Support Vector Machine dan Fuzzy Kernel C-Means dengan dua jenis kernel. Metode pemilihan fitur Chi-Square juga akan digunakan untuk mereduksi dimensi data sehingga waktu yang dibutuhkan lebih cepat. Data yang digunakan adalah data foto wajah yang diambil dari Look-Alike Face Database. Hasil yang diperoleh memperlihatkan bahwa kedua metode machine learning tersebut mampu untuk melakukan pengenalan wajah pada identifikasi kemiripan, dengan akurasi tertinggi yang diperoleh SVM sebesar 94 dan FKCM sebesar 74.

---

One of the latest technology developments is face recognition. Face recognition is basically done on the assumption that each individual has a unique identity. But in reality, there will be individuals who have faces similar to other individuals. This research was conducted to identify look alike faces. The machine learning methods used are Support Vector Machine and Fuzzy Kernel C Means with two types of kernel. The Chi Square feature selection method was also used to reduce the dimension of the data in order to achive lower running time. The data used are face photos taken from Look Alike Face Database. The results show that both machine learning methods were able to perform face recognition on identification of look alike faces, with the highest accuracy obtained by SVM is 94 and FKCM is 74 ."

"ABSTRAKKanker merupakan salah satu penyakit yang paling mematikan bagi manusia. Menurut WHO 2015 , kanker adalah penyebab kematian nomor 2 di dunia sebesar 13 setelah penyakit kardiovaskular. Salah satu hal yang dapat dilakukan untuk penelitian kanker menggunakan machine learning adalah melakukan pendeteksian jenis kanker dengan memanfaatkan microarray data. Microarray data yang memiliki banyak fitur. Itu merupakan salah satu kendala dalam penerapan teknik machine learning. Hal ini akan mempengaruhi perfoma atau keakuratan dari hasil klasifikasi pada data kanker. Oleh karena itu, metode pemilihan fitur diperlukan untuk meningkatkan perfoma dalam pendeteksian kanker. Dalam tugas akhir ini dilakukan perbandingan pemilihan fitur menggunakan Genetic Algorithm dan Laplacian Score. Fitur-fitur yang sudah terpilih pada data kanker kemudian digunakan dalam proses klasifikasi Support Vector Machines. Hasilnya, didapatkan akurasi terbaik saat dengan metode pemilihan fitur menggunakan Genetic Algorithm yaitu 98,69 dengan penggunaan 40 fitur untuk data kanker prostat dan 98,97 dengan penggunaan 30 fitur untuk data kanker kolon.

---

ABSTRACTCancer is one of the most deadly diseases for humans. According to the WHO 2015 , cancer is the causes of the death number two in the world by 13 after cardiovascular disease. Taking advantage from microarray data, machine learning methods can be applied to help cancer prediction according to its types. Microarray data has many features. It is one of the obstacles in the machine learning techniques. This will affect the performance or accuracy of the classification results on cancer data. Therefore, feature selection methods are required to increase performance in cancer prediction. This research proposed comparison of feature selection using Genetic Algorithm and Laplacian Score. Features that are already selected in the cancer data then used in the Support Vector Machines classification. The results show that the best accuracy obtained when using Genetic Algorithm with percentage of 98,69 by using 40 features for prostate cancer data and 98,97 by using 30 features for colon cancer data. "

"Kanker pankreas adalah penyakit di mana sel-sel tumor ganas (kanker) berkembang di jaringan pankreas, yaitu organ di belakang perut bagian bawah dan di depan tulang belakang, yang membantu tubuh menggunakan dan menyimpan energi dari makanan dengan memproduksi hormon untuk mengontrol kadar gula darah dan enzim pencernaan untuk memecah makanan. Biasanya, kanker pankreas jarang terdeteksi pada tahap awal. Salah satu tanda seseorang mengalami kanker pankreas adalah diabetes, terutama jika itu bertepatan dengan penurunan berat badan yang cepat, penyakit kuning, atau rasa sakit di perut bagian atas yang menyebar ke punggung. Di antara berbagai jenis kanker, kanker pankreas memiliki tingkat kelangsungan hidup terendah, yaitu hanya sekitar 3-6% dari mereka yang didiagnosis yang dapat bertahan hidup selama lima tahun. Jika pasien didiagnosis tepat waktu untuk perawatan, peluang mereka untuk bertahan hidup akan meningkat. Terdapat penanda tumor yang biasa digunakan untuk mengikuti perkembangan kanker pankreas, yaitu CA 19-9 yang dapat diukur dalam darah. Orang sehat dapat memiliki sejumlah kecil CA 19-9 dalam darah mereka. Kadar CA 19-9 yang tinggi seringkali merupakan tanda kanker pankreas. Tetapi kadang-kadang, kadar tinggi dapat menunjukkan jenis kanker lain atau gangguan non-kanker tertentu, seperti sirosis dan batu empedu. Karena kadar CA 19-9 yang tinggi tidak spesifik untuk kanker pankreas, CA 19-9 tidak dapat digunakan dengan sendirinya untuk skrining atau diagnosis. Ini dapat membantu memantau perkembangan kanker dan efektivitas pengobatan kanker. Dalam studi ini, metode Kernel-based Support Vector Machine digunakan untuk mengklasifikasikan hasil tes darah CA19-9 menjadi dua bagian; data pasien yang didiagnosis dengan kanker pankreas atau pasien normal (tidak terdiagnosis kanker pankreas). Metode ini memperoleh akurasi sekitar 95%.

---

Pancreatic cancer is a disease in which malignant (cancerous) tumor cells develop in pancreatic tissue; organ behind the lower abdomen and in front of the spine, which helps the body use and store energy from food by producing hormones to control blood sugar levels and digestive enzymes to break down food. Usually, pancreatic cancer is rarely detected at an early stage. One sign of a person with pancreatic cancer is diabetes, especially if it coincides with rapid weight loss, jaundice, or pain in the upper abdomen that spreads to the back. Among various types of cancer, pancreatic cancer has the lowest survival rate of only about 3-6% of those diagnosed who can survive for five years. If patients are diagnosed on time for treatment, their chances of survival will increase. There is a tumor marker commonly used to follow the course of pancreatic cancer, namely CA 19-9 which can be measured in the blood. Healthy people can have small amounts of CA 19-9 in their blood. High levels of CA 19-9 are often a sign of pancreatic cancer. But sometimes, high levels can indicate other types of cancer or certain noncancerous disorders, including cirrhosis and gallstones. Because a high level of CA 19-9 is not specific for pancreatic cancer, CA 19-9 cannot be used by itself for screening or diagnosis. It can help monitor the progress of your cancer and the effectiveness of cancer treatment. In this study, the Kernel-based Support Vector Machine method is used to classify CA19-9 blood test results into two sections including data on patients diagnosed with pancreatic cancer or normal patients. This method will get an accuracy of around 95%."

"Kanker otak adalah pertumbuhan sel-sel abnormal di organ otak yang bersifat ganas. Salah satu cara untuk mengurangi perkembangan penyakit ini adalah melakukan pendeteksian dini menggunakan machine learning. Metode machine learning yang digunakan adalah AdaBoost Support Vector Machines untuk klasifikasi. AdaBoost Support Vector Machines adalah metode ensemble antara AdaBoost dengan base classifier Support Vector Machines. Data kanker otak direpresentasikan dalam bentuk matriks berupa ekspresi gen yang disebut DNA microarray. Data DNA microarray yang berdimensi tinggi akan direduksi dengan pemilihan fitur Signal-to-noise Ratio. Pemilihan fitur bekerja untuk menemukan fitur-fitur yang informatif dan membuang fitur-fitur yang tidak sesuai. Pertama, data diklasifikasi menggunakan AdaBoost Support Vector Machines tanpa pemilihan fitur, dilanjutkan klasifikasi menggunakan AdaBoost Support Vector Machines dengan pemilihan fitur. Pendekatan one vs one digunakan untuk menyelesaikan masalah multi kelas. Setelah melakukan pengujian, hasil akurasi terbaik adalah 91,111 pada data training 90 dengan menggunakan pemilihan fitur sebanyak 60 fitur. Hasil tersebut lebih baik dibandingkan klasifikasi tanpa pemilihan fitur yaitu 86,667 pada data training 90.

---

Brain cancer is the growth of abnormal cells in the brain organ malignantly. One way to reduce the progression of this disease is to do early detection using machine learning. Machine learning method used is AdaBoost Support Vector Machines for classification. AdaBoost Support Vector Machines is an ensemble method between AdaBoost and base classifier Support Vector Machines. Brain cancer data is represented in the form of matrix of gene expression called DNA microarray. The high dimensional DNA microarray data will be reduced by Signal to noise Ratio feature selection.

Feature selection works to find informative features and discard irrelevant features. Firts, the data is classified using AdaBoost Support Vector Machines without feature selection, further classified using AdaBoost Support Vector Machines with feature selection. The one vs one approach is used to solve multi class problems. After testing, the best accuracy result is 91,111 in 90 training data by using feature selection of 60 features. The result is better than the classification without feature selection that is 86,667 in 90 data training."

"Kematian yang disebabkan oleh kanker diperkirakan akan terus meningkat, padahal jumlah kematian ini dapat dikurangi dengan adanya deteksi dini. Salah satunya adalah dengan klasifikasi data kanker. Data kanker yang digunakan merupakan data kanker berdimensi tinggi dengan ribuan fitur, tetapi tidak semua fitur yang ada merupakan fitur yang relevan. Oleh karena itu, perlu adanya proses seleksi fitur. Untuk meningkatkan tingkat akurasi yang dihasilkan, digunakan sebuah metode seleksi fitur yang meninjau adanya korelasi antar gen, yaitu CSVM-RFE. Pada metode tersebut, data yang ada diproyeksikan dan diubah menjadi sebuah data baru dengan ekstraksi fitur, dan kemudian dilakukan proses seleksi fitur. Penggunaan dua metode tersebut pada klasifikasi tiga data kanker yang ada terbukti menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi, pada data kanker kolon tingkat akurasi yang didapatkan adalah sebesar 96.6, pada kanker prostat sebesar 98.9, dan pada kanker lymphoma sebesar 98,6.

---

The number of death caused by cancer expected to rise over two decades, whereas the number of death can be reduced by early detection. One of them is cancer classification. Cancer dataset is a high dimensional dataset that consist of thousands of features, but not all of these features are relevant. Therefore, it is necessary to remove the redundant features using feature selection. Feature selection can also improve the accuracy of classification. Many feature selection methods do not consider the correlated genes, so we need a new feature selection method that consider the correlated genes. It is CSVM RFE, in this method the existing data is projected and converted into a new data with feature extraction. These two methods are applied to the cancer datasets, and produce the accuracy of 96.6 using colon cancer dataset, 98.9 using prostate cancer dataset, and 98.6 using lymphoma cancer dataset."

"Elektroensefalografi (EEG), adalah metode perekaman aktivitas kelistrikan otak pada kulit kepala. Aktivitas kelistrikan ini direkam dan diubah menjadi sinyal amplitudo tegangan. Hasil sinyal yang sudah diproses ini akan terklasifikasi pengguna melakukan perintah atau tidak. Sistem ini adalah purwarupa untuk pengembangan Sistem Pengendalian Tangan Artifisial Dengan EEG yang berfungsi menggerakkan tangan artifisial dengan bantuan sinyal gelombang otak. Sistem ini bekerja dengan mendeteksi keberadaan sinyal ERP P300 dalam sinyal EEG. Dalam penelitian ini, metode untuk menganalisis data EEG adalah filtrasi, ekstraksi P300 dan algoritma klasifikasi Support Vector Machines (SVM). Dari metode yang digunakan akan menunjukkan nilai rekognisi yang akan dibandingkan antar filtrasi, ekstraksi dan klasifikasi sehingga menghasilkan Filtrasi dengan Chebyshev Type I Orde 5 dengan nilai rekognisi 61.07%, ekstraksi fitur dengan Independent Component Analysis (ICA) dengan nilai rekognisi 58.64 %, dan klasifikasi data dengan Back Propagation Neural Network dengan nilai 59.97 % adalah algoritma yang paling efektif.

---

Electroencephalography (EEG), is a method of recording the brains electrical activity on the scalp. This activity is recorded and converted to a signal amplitude voltage. The result of this signal will be classified as a user or not. This system is a prototype for the development of an Artificial Hand Control System with EEG which functions to move the artificial hand with the help of brain wave signals. This system works by detecting the presence of an ERP P300 signal in the EEG signal.

In this study, methods for analyzing EEG data were filtration, extraction P300, and Support Vector Machines (SVM) classification algorithms. From the method used will show the value of recognition that will be compared between filtration, extraction and classification so as to produce Filtration with Chebyshev Type I Order 5 with recognition value of 61.07%, feature extraction with Independent Component Analysis (ICA) with recognition value of 58.64%, and data classification with Back Propagation Neural Network with a value of 59.97% is the most effective algorithm."

"Indonesia merupakan salah satu negara dengan produksi tanaman padi terbesar di dunia dengan total lebih dari 150 juta ton padi dihasilkan pada 3 tahun terakhir. Meskipun sudah menjadi makanan pokok selama bertahun-tahun, tanaman padi tidak luput dari serangan penyakit yang dapat menghambat produksi beras padi. Berbagai macam penyakit dapat menghambat produksi beras padi di Indonesia. Daun tanaman padi yang terkena serangan penyakit dapat digunakan sebagai indikator jenis penyakit dikarenakan setiap penyakit tanaman padi memiliki corak yang unik pada daun tanaman padi. Dari citra daun tanaman padi yang didapat, dilakukan transformasi format citra ke dalam format grayscale untuk dibentuk Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) untuk beberapa sudut. Fitur Haralick kemudian diekstraksi dari GLCM yang sudah didapatkan untuk mendapatkan fitur-fitur yang dapat menjelaskan citra daun tanaman padi tersebut. Metode ini dapat digunakan dikarenakan fitur Haralick dalam GLCM mampu menangani citra yang memiliki perbedaan tekstur dengan baik dan citra daun penyakit tanaman padi memiliki perbedaan pada tekstur daun yang cukup jelas dilihat. Sehingga dapat dikatakan bahwa metode ini cocok untuk digunakan pada kasus ini. Dengan jumlah fitur Haralick yang cukup banyak, Linear Discriminant Analyis (LDA) kemudian diaplikasikan kepada fitur-fitur Haralick sebagai metode reduksi dimensi sedemikian sehingga fitur baru yang didapatkan memiliki separasi yang lebih baik. Kemudian, Support Vector Machine (SVM) digunakan sebagai classifier dalam mengklasifikasi penyakit tanaman padi menggunakan fitur LDA yang sudah didapatkan.

---

Indonesia is one of the world’s leading rice producers with a total of more than 150 million tons of rice produced in the last three years . Rice plants, despite being a staple crop for many years, are susceptible to diseases that can hamper rice production.  Because each diseases of rice plants has a distinctive pattern on the leaves of rice plants, the leaves of diseased rice plants can be used as indicators of the type of disease. The picture format of the rice leaf is converted to grayscale in order to create a Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) at multiple angles. The Haralick feature is extracted from the GLCM to obtain features that can describe the image of the rice plant leaf. Because the Haralick feature in GLCM can handle images with diverse textures and the image of leaves of rice plant diseases has differences in leaf texture that are clearly apparent, this method can be used. With a large number of Haralick features, the Linear Discriminant Analysis (LDA) is used as a dimension reduction technique for the Haralick features, resulting in better separation of the new features. The Support Vector Machine (SVM) is used as a classifier to classify rice plant diseases based on the obtained LDA features."

"

Kanker adalah penyakit yang disebabkan akibat pertumbuhan (pembelahan) tidak normal dari sel jaringan tubuh. Kanker dapat menyebar ke jaringan lain yang terdekatnya. Menurut World Health Organization (WHO), tercatat pada tahun 2018 ada sebanyak 9,6 juta jiwa yang meninggal pada tahun 2018. Biasanya untuk dapat mengetahui sesorang terjangkit kanker atau tidak, ahli medis akan melakukan biopsi apabila disarankan oleh dokter. Namun, sekarang terknologi semakin berkembang, para saintis menggunakan metode komputasi dalam pendekatan pengolahan citra untuk meningkatkan penilaian histopatologis. Penelitian – penelitian sebelumnya telah menunjukan bagaimana machine learning dapat membantu pendeteksian kanker salah satunya mengguakan metode data scaling. Penelitian ini membahas algoritma data scaling membantu meningkatkan akurasi dalam proses klasifikasi kanker usus besar menggunakan Support Vector Machine. Hasil dari penelitian ini, algoritma data scaling memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang tidak menggunakannya.

 

---

Cancer is a disease caused by abnormal growth (division) of body tissue cells. Cancer can spread to other tissues closest to it. According to the World Health Organization (WHO), it was noted that in 2018 there were 9.6 million people who dies in 2018. Usually to be able to find out if someone has contracted cancer, a medical expert will do a biopsy if advised by a doctor. However, now that technology is growing, scientists use computational methods in image processing approaches to improve histopathological assessment. Previous studies have shown how machine learning can help detect cancer, one of which uses the method of data scaling. This study discusses the data scaling algorithm help to improve accuracy in the process of classification of colon cancer using Support Vector Machine. The result of this study, the data scaling algorithm has a higher accuracy than those who did not use it.

"