Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Retinopati hipertensi merupakan penyakit yang timbul pada retina akibat komplikasi dari hipertensi atau tekanan darah tinggi. Pemeriksaan gejala retinopati hipertensi penting untuk dilakukan supaya penanganan yang tepat dapat diberikan. Gejala retinopati hipertensi terdapat pada pembuluh darah di retina sehingga diagnosis dapat dilakukan melalui citra fundus retina. Penelitian ini memanfaatkan model Data-Efficient Image Transformer (DeiT) untuk mengklasifikasikan citra fundus retina menjadi dua kelas, yaitu kelas retinopati hipertensi dan kelas normal. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari empat database open-source, yaitu DRIVE, JSIEC, ODIR, dan STARE. Preprocessing berupa resize dan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) diterapkan untuk menyeragamkan ukuran citra dan meningkatkan kontras citra. Generative Adversarial Network (GAN) digunakan untuk menghasilkan citra sintetis guna mengatasi masalah keterbatasan jumlah data serta meningkatkan variasi data yang dapat dipelajari oleh model DeiT. Penelitian ini menganalisis pengaruh metode GAN terhadap kinerja model DeiT dengan menggunakan metrik evaluasi accuracy, sensitivity, dan specificity. Analisis dilakukan dengan membandingkan tiga skenario: skenario A menggunakan data asli, skenario B menggunakan data hasil augmentasi GAN, dan skenario C menggunakan preprocessing CLAHE dan data hasil augmentasi GAN. Skenario A menunjukkan kinerja yang cukup baik dengan nilai rata-rata accuracy, sensitivitiy, dan specificity sebesar 94%, 97,7%, dan 84,6% untuk rasio pembagian data 70:30, serta 95,7%, 97%, dan 92,8% untuk rasio pembagian data 80:20. Skenario B mengungguli skenario sebelumnya dengan nilai rata-rata accuracy, sensitivitiy, dan specificity sebesar 96,4%, 97,2%, dan 95,7% untuk rasio pembagian data 70:30, serta 97,5%, 97,9%, dan 97,1% untuk rasio pembagian data 80:20. Pada skenario C, diperoleh nilai rata-rata accuracy, sensitivitiy, dan specificity sebesar 95,7%, 95%, dan 96,2% untuk rasio pembagian data 70:30, serta 95,5%, 94,9%, dan 96,4% untuk rasio pembagian data 80:20. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode GAN berhasil meningkatkan kinerja model DeiT, khususnya pada nilai specificity. Dari ketiga skenario yang diuji, skenario B yang memanfaatkan data sintetis hasil augmentasi GAN tanpa preprocessing CLAHE memberikan hasil yang paling unggul.

---

Hypertensive retinopathy is a disease that occurs in the retina due to complications from hypertension or high blood pressure. Examination of hypertensive retinopathy symptoms is important to ensure appropriate treatment can be performed. The symptoms of hypertensive retinopathy are found in the blood vessels of the retina, allowing diagnosis to be performed through retinal fundus images. This study uses the Data-Efficient Image Transformer (DeiT) model to classify retinal fundus images into two classes: hypertensive retinopathy and normal. The data used in this study were obtained from four different open-source databases: DRIVE, JSIEC, ODIR, and STARE. Preprocessing in the form of resizing and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) was applied to standardize the image size and enhance the image contrast. Generative Adversarial Network (GAN) was used to generate synthetic images to address the problem of limited data availability and increase the variety of data that can be learned by the DeiT model. This study analyzes the impact of the GAN method on the performance of the DeiT model using evaluation metrics of accuracy, sensitivity, and specificity. The analysis was conducted by comparing three scenarios: scenario A using the original data, scenario B using GAN-augmented data, and scenario C using CLAHE preprocessing and GAN-augmented data. Scenario A showed fairly good performance with average accuracy, sensitivity, and specificity values of 94%, 97.7%, and 84.6% for a 70:30 data split ratio, and 95.7%, 97%, and 92.8% for an 80:20 data split ratio. Scenario B outperformed the previous scenario with average accuracy, sensitivity, and specificity values of 96.4%, 97.2%, and 95.7% for a 70:30 data split ratio, and 97.5%, 97.9%, and 97.1% for an 80:20 data split ratio. In scenario C, the average accuracy, sensitivity, and specificity values were 95.7%, 95%, and 96.2% for a 70:30 data split ratio, and 95.5%, 94.9%, and 96.4% for an 80:20 data split ratio. The results of the study indicate that the application of the GAN method successfully improved the performance of the DeiT model, particularly in terms of specificity. Out of the three scenarios tested, scenario B, which utilized GAN-augmented synthetic data without CLAHE preprocessing, yielded the best results."

"Penilaian citra embrio manusia memiliki peran yang penting dalam proses Fertilisasi In Vitro (FIV) atau yang dikenal juga sebagai proses bayi tabung. Penilaian citra embrio ini dilakukan secara manual oleh ahli embriologi. Hal ini tentunya membutuhkan waktu yang lama dan konsentrasi yang tinggi dari ahli embriologi sehingga perlu ada sistem yang dapat membantu ahli embriologi dalam melakukan penilaian dengan lebih efisien. Salah satu waktu penilaian embrio yang paling penting yaitu ketika embrio berusia lima hari, dimana ini merupakan tahap penilaian akhir sebelum proses implantasi ke rahim. Penilaian embrio pada hari kelima didasarkan pada tiga aspek yaitu derajat ekspansi, Inner Cell Mass, dan Trophoectoderm, yang menjadi tantangan tersendiri dalam penelitian di bidang ini. Permasalahan lain yang muncul yaitu ketersediaan data yang terbatas dan ketidakseimbangan proporsi kelas atau target pada dataset. Penelitian ini mengusulkan penggunaan augmentasi data berbasis Generative Adversarial Network seperti VanillaGAN, InfoGAN, DCGAN, dan Adversarial Autoencoder sehagai solusi permasalahan ketidakseimbangan data. Penelitian ini juga mengembangkan model klasifikasi berbasis Convolutional Neural Network sebagai klasifikator untuk menilai citra embrio. Penelititan ini menggunakan 10-fold cross validation untuk mengukur kinerja model. Untuk kategori derajat ekspansi, penelitian ini memperoleh hasil terbaik dengan model Convolutional Neural Network yang dikombinasikan dengan Adversarial Autoencoder sebagai augmentasi data dengan nilai f1-score sebesar 0.92. Untuk kategori Inner Cell Mass, penelitian ini memperoleh hasil terbaik dengan model Convolutional Neural Network yang dikombinasikan dengan VanillaGAN sebagai augmentasi data dengan nilai f1-score sebesar 0.92. Serta untuk kategori Trophoectoderm, model Convolutional Neural Network yang dikombinasikan dengan Adversarial Autoencoder memperoleh hasil terbaik dengan nilai f1-score sebesar 0.89.

---

Assessment of human embryo images has an important role in the process of In Vitro Fertilization (IVF). Evaluation of this embryo image is done manually by the embryologist. This requires a long time and high concentration of embryologists, so it is necessary to create a system that can assist embryologists in making assessments more efficiently. One of the most important parts of human embryo assessment is the embryo on the fifth day after fertilization. Evaluation of embryos on the fifth day is based on three aspects, namely the degree of expansion, Inner Cell Mass, and Trophoectoderm, which is a particular challenge in research in this field. Another problem for this case is the limited availability of data and an imbalanced dataset. This study proposes the use of Generative Adversarial Network-based for data augmentation such as VanillaGAN, InfoGAN, DCGAN, and Adversarial Autoencoder as a solution to imbalanced data problems. This study also developed a classification model based on the Convolutional Neural Network as a classifier for assessing embryo images. This research uses 10-fold cross validation to measure model performance. This study obtained the best results for the degree of expansion category with the Convolutional Neural Network model combined with the Adversarial Autoencoder as a data augmentation with an f1-score of 0.92. This study obtained the best results for the Inner Cell Mass category with the Convolutional Neural Network model combined with VanillaGAN as a data augmentation with an f1-score of 0.92. The best result for Trophoectoderm category is Convolutional Neural Network model combined with the Adversarial Autoencoder as a data augmentation with an f1-score of 0.89."

"Tekanan darah tinggi pada retina Hypertensive Retinopathy merupakan penyakit yang timbul akibat tingginya tekanan darah yang mengalir pada pembuluh darah retina, mengakibatkan penebalan dinding pembuluh darah, sehingga debit aliran darah pada retina berkurang. Komplikasi yang timbul dari penyakit ini beragam dan membahayakan, mulai dari oklusi pembuluh darah retina, kerusakan saraf mata, bahkan kebutaan. Skripsi ini membahas tentang pendeteksian tekanan darah tinggi pada retina, sehingga dapat digunakan sebagai media untuk membantu diagnosis dan pencegahan penyakit tekanan darah tinggi pada retina Hypertensive Retinopathy . Pendeteksian dilakukan dengan menganalisa gambar retina Fundus Image pasien dengan metode Principal Component Analysis PCA dan Backpropagation Neural Network BNN , sehingga outputnya berupa klasifikasi citra ke salah satu dari dua golongan; yaitu retina normal dan retina dengan tekanan darah tinggi. Dari hasil perancangan diperoleh tingkat akurasi pengujian dan pengujian neural network hingga 85,5 dan 63,6 .

---

Hypertensive Retinopathy is a disease caused by high blood pressure flowing in the retinal blood vessels, resulting in thickening of blood vessel walls and reduced blood flow in the retina. Complications arising from these diseases are diverse and dangerous, ranging from retinal vein occlusion, nerve eye damage, even blindness. This paper discusses the detection of high blood pressure in the retina, so it can be used as a medium to help diagnosis and prevention of Hypertensive Retinopathy disease. Detection is done by analyzing the patient 39 s retinal image Fundus Image with Principal Component Analysis PCA method and Backpropagation Neural Network BNN , so that the output is image classification to one of two classes namely the normal retina and retina with high blood pressure. The result shows that this proposed model have leaning and testing accuracy up to 85,5 and 63,6 ."

"ABSTRAKVehicular Ad Hoc Network (VANET) dibangun berdasarkan standar yang dibuat oleh Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) yang diatur pada standar IEEE 802.11p/1609.4. Jaringan antar kendaraan dirancang untuk memberikan keamanan dan keselamatan pada kendaraan melalui aplikasi safety. VANET juga memungkinkan terjadinya pertukaran pesan nirkabel antar kendaraan atau dengan infrastruktur yang berada di jalan yang diperuntukkan untuk aplikasi non safety. Operasi multi channel digunakan untuk mendukung aplikasi safety dan non safety, sehingga dapat berjalan pada kanal yang berbeda dengan prinsip perpindahan channel secara periodik. Pada tesis ini dilakukan evaluasi performa operasi multi channel untuk aplikasi safety dan non-safety pada jaringan vehicular ad hoc network. Penelitian dilakukan dengan membangun simulasi menggunakan aplikasi Network Simulator (NS-2) versi 2.34. Pada NS-2.34 yang diinstall ditambahkan dengan modul WAVE1609 Tool yang dikembangkan oleh Ali J. Ghandour. Hasil output akhir pada NS-2 akan divisualisasikan berupa tabel dan grafik yang kemudian akan dianalisa lebih lanjut menggunakan metrik pengukuran packet delivery ratio, throughput, delay, jitter, dan frame loss dengan menggunakan script AWK beserta beberapa tambahan modifikasinya. Dari hasil serangkaian simulasi mengindikasikan bahwa operasi multi channel dapat memberikan kinerja QoS yang lebih baik dibanding single channel. Penggunaan skema multi channel dapat mengurangi tingkat contention antar aplikasi safety dan non safety sehingga berdampak pula berkurangnya jumlah packet loss sebesar 47% dibanding single channel.

---

ABSTRACTVehicular Ad Hoc Network (VANET) is built based on the standard made by the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) regulated by IEEE 802.11p/1609.4. between vehicle or infrastructure on the road assigned for non safety application. Multi channel operation is used to support the safety and non safety application, so it can run on different channels with periodic channel switching. The objectives of this study were to evaluate the multi channel operation performance for safety and non safety application on vehicular ad hoc network. The research methods is by building the simulation using Network Simulator (NS-2) version 2.34 with the addition of non safety application module of WAVE1609 Tool. The result of this simulation indicates that multi channel operation can provide better QoS performance than single channel. The use of multi channel scheme can reduce the level of contention between safety and non safety applications that impact the amount of packet loss is reduced by 47% than single channel."

"PT CNAF merupakan salah satu perusahaan pembiayaan otomotif dibawah PT CIMB Niaga Tbk. Dalam rangka pencapaian visinya, perusahaan dituntut agar dapat memberikan pelayanan yang cepat, mudah, dan aman kepada konsumen, melalui penyelenggaraan kegiatan operasional yang baik. Pemanfaatan sistem informasi dan teknologi informasi sebagai sarana pendukung pada lingkup internal perusahaan, dapat membantu terciptanya terselenggaranya kegiatan operasional yang baik. Berkaitan dengan hal tersebut, dalam penyediaan sistem informasi perlu ditunjang dengan ketersediaan infrastruktur teknologi informasi yang handal. Salah satu aspek yang sangat penting dalam penyediaan sistem informasi tersebut adalah ketersediaan layanan jaringan komputer. Masalah yang sering dihadapi adalah terjadinya downtime pada jaringan komputer terutama pada jaringan WAN (Wide Area Network). Kondisi geografis tiap kantor cabang, keandalan komponen jaringan, dampak aktivitas pembangunan prasarana, catu daya listrik, dan faktor cuaca sering kali menimbulkan berbagai permasalahan sulit pada layanan jaringan. Hilangnya ketersediaan pada layanan jaringan akan berdampak pada terhentinya penggunaan sistem informasi.Untuk mengatasi masalah tersebut dan sebagai upaya meningkatkan ketersediaan layanan, diterapkan manajemen ketersediaan pada layanan jaringan. Penelitian ini menggunakan kerangka kerja ITIL Ver. 3 sebagai panduan untuk manajemen ketersediaan. Langkah-langkah yang dilakukan melibatkan reactive activities dan proactive activities yang merupakan kunci utama dalam proses manajemen ketersediaan. Hasil yang diharapkan dari rancangan/ penerapan sistem manajemen ketersediaan ini dapat meminimalisasi resiko ketersediaan, mempersingkat waktu downtime layanan jaringan, dan membantu dalam memastikan tingkat ketersediaan layanan yang diberikan sesuai atau melebihi kebutuhan bisnis yang telah disepakati saat ini dan masa depan dengan biaya yang efektif.

---

PT CIMB Niaga Auto Finance is the premiere automotive finance company under PT Bank CIMB Niaga Tbk. In order to achieve the vision, the company is required to provide their services easily, quickly and safely to the consumers, through the implementation of good operational activities. The use of information systems and information technology as a support tools for the internal company, can help to create a good implementation of operational activities. In this regard, the provision of information systems needs to be supported by the availability of reliable information technology infrastructure.

One of very important aspect in the provision of the information system is a computer network service availability. The problems that often occured is the downtime on computer networks, especially in the WAN (Wide Area Network). The geographical conditions of each branch office, the reliability of network components, the impact of infrastructure development activities, electrical power supply, and weather conditions often lead to complicated problems in network services. The loss of availability of the network services have an impact on the cessation of the use of information systems.

To overcome these problems, and as an effort to increase the availability of services, conducted availability management implementation on network services. This study uses the ITIL framework Ver. 3 as a guide to availability management. The performed activities involving reactive and proactive activities that the key element in the management process availability. The expected result of the design / implementation of the availability management system can minimize the risk of availability, shorten the downtime of network services, and assist in ensuring the availability of services provided meet or exceed agreed business needs of current and future cost-effective manner."

"Mobile Ad Hoc Network (MANET) merupakan jaringan yang dapat berdiri sendiri, sehingga memungkinkan perangkat mobile dapat membangun komunikasi tanpa adanya infrastruktur pusat. Semakin besamya kebutuhan akan koneksi internet bagi user yang mobile, maka perlu dilakukan interkoneksi antara MANET dengan internet. Interkoneksi antara MANET dengan Jaringan internet dapat dicapai dengan menggunakan Gateway yang berfungsi sebagai penghubung antara MANET dengan internet. Sebelum berkomunikasi dengan internet sebuah mobile node hams mencari rute menuju gateway. Oleh karena itu dibutuhkan mekanisme pencarian gateway (gateway discovery). Ada tiga pendekatan gateway discovery yaitu proactive, reactive, dan hybrid. Pada penulisan tugas akhir ini dilakukan perbandingan terhadap kinerja dari masing-masing metode gateway discovery tersebut dengan mengubah-ubah advertisement interval dari gateway. Routing protocol MANET yang digunakan adalah Ad Hoc On-demand Distance Vector (AODV) yang telah dikembangkan untuk dapat melakukan interkoneksi antara MANET dengan internet. Untuk dapat melihat kinerja dari ketiga metode gateway discovery tersebut maka dilakukan simulasi dengan menggunakan Network Simulator (NS-2). Hasil simulasi untuk skenario yang digunakan pada tugas akhir ini menunjukkan bahwa packet delivery ratio cukup tinggi untuk semua metode gateway discovery, metode reactive memiliki packet delivery ratio 99,996 %, sedangkan proactive dan hybrid gateway discovery 100 _/o. Untuk end-to-end delay metode reactive menunjukkan delay paling besar dari dua metode lain. Untuk overhead AODV metode hybrid menghasilkan overhead AODV yang paling besar."

"Named Data Networking NDN merupakan arsitektur alternatif yang direncanakan untuk menggantikan infrastruktur yang digunakan saat ini. Prinsip NDN yang menerapkan transmisi data berbasis nama konten membuatnya menjadi arsitektur yang sangat cocok dengan tren internet saat ini yang berbasis pada konten. NDN-RTC merupakan suatu library berbasis bahasa pemrograman C yang digunakan untuk membangun komunikasi videoconferencing secara real-time di atas jaringan NDN. Untuk saat ini pada sistem operasi Linux NDN-RTC hanya mendukung pengiriman data video yang telah direkam sebelumnya. Dalam penelitian ini akan diterapkan penggunaan GStreamer untuk mendapatkan data langsung dari pengguna tanpa harus direkam terlebih dahulu, dan penggunaan ffplay untuk dapat langsung mengakses video yang telah ditransmisi sehingga terbangun real-time videoconferencing. Eksperimen menunjukkan bahwa implementasi tersebut dalam komunikasi satu arah antara producer dan consumer telah mencapai keberhasilan efisiensi fetching data sebesar 97 . Saat diterapkan ke komunikasi dua arah tingkat efisiensi fetching data rata-rata sebesar 23,5 . Penelitian ini juga memaparkan kemungkinan pengembangan lebih lanjut dari NDN-RTC dari segi kualitas video dan pengembangan library NDN-RTC itu sendiri.

---

Named Data Networking NDN is an alternative architecture that is planned to replace the infrastructure currently in use. The NDN principle that implements content based data transmission makes it an architecture that fits perfectly with the current internet trends that is based on content. NDN RTC is a library based on C programming language used to build real rime videoconferencing communication over NDN network. For now on Linux operating system, NDN RTC only supports transmission data from previously recorded video data. This research uses GStreamer to get the data directly from user without recorded first, and ffplay to be able to directly access the video that has been transmitted so as to build real time videoconferencing. Expreriments show that such implementation in one way communication between producer and consumer has achieved a successful fetching efficiency of 97 . When applied to two way communication the average data fetching efficiency rate is 23,5 . This research will also describes the possibility of further development of NDN RTC in terms of video quality and development of NDN RTC library itself."

"ABSTRAKPopulasi pengguna internet dunia terus meningkat dan Indonesia berada diurutan kedua di Asia dimana dari seluruh pengguna internet di Indonesia 80%pengguna mengakses situs yang berada diluar negeri. Hal ini menjadi faktormengapa layanan internet di Indonesia masih relatif mahal karena ISP harusmenyewa link internasional agar dapat terkoneksi ke situs-situs yang berada diluarnegeri. Konsumsi bandwith pengguna internet juga meningkat seiring denganpergeseran gaya hidup ke arah sosial media dan online video. Namunpertumbuhan trafik internet ini tidak diimbangi oleh pertumbuhan revenue yangdiperoleh operator telekomunikasi. Selain itu, operator telekomunikasi kiniberhadapan dengan layanan baru yaitu OTT (Over The Top) dimana operatortelekomunikasi sebagai pemilik jaringan sangat berkepentingan agar tidak ada gapprofit dengan OTT provider. Operator harus memikirkan cara untuk mendapatkanrevenue dari jaringan infrastruktur yang dimilikinya, salah satunya denganimplementasikan Content Delivery Network (CDN). Secara teori CDN mampumenyalurkan data secara efektif dan efisien sehingga dapat meningkatkan kualitaslayanan internet, menghemat bandwith internasional, dan dapat menambahrevenue.Dari hasil analisa perumusan strategi bisnis CDN di Telkom denganmenggunakan metode SWOT didapatkan hasil bahwa layanan CDN Telkomterletak pada kuadran I yaitu Growth Oriented Strategy. Hasil analisa MatriksInternal Eksternal layanan CDN Telkom juga berada pada sel 1 atau Growth.Langkah-langkah strategis yang dapat dilakukan adalah strategi yang intensifantara lain pengembangan produk layanan CDN Telkom, melakukan penjualanlayanan CDN Telkom dengan menawarkan suatu paket bundling premiumterhadap produk wholesale yang dimiliki Telkom, mengembangkan berbagaimodel bisnis tertentu dalam melakukan kerjasama baik dengan operator dankonten provider, serta mengembangkan Owned CDN Telkom sebagai fullymanaged CDN Operator. Langkah-langkah strategis tersebut diharapkan dapatmendukung Telkom agar memiliki keunggulan kompetitif dibandingkanpesaingnya untuk memenangkan kompetisi.

---

ABSTRACTInternet users of World's population continues to increase, and Indonesiarank second in Asia which 80% of Indonesian internet users accessing overseas’sites. This factor causes internet service in Indonesia relatively expensive sincethe ISP had to hire an international link to connect to websites located outside thecountry. Bandwidth consumption of Internet users has also increased along withlifestyle shift towards social media and online video. However, the growth ofInternet traffic is not followed by revenue growth gained by telecommunicationoperators. In addition, operators are now facing a new service that called OTT(Over The Top) where operators as the network owner is very concerned to reachno profit gap between telecom operators and OTT providers. Operators shoulddesign a strategy to get revenue from its network infrastructure; one of thestrategies is implementing the Content Delivery Network (CDN). TheoreticallyCDN is capable in delivering data effectively and efficiently, improve internetservice quality, and may increase the revenue.From the analysis of the business strategy formulation at Telkom CDNusing SWOT method showed that Telkom CDN services lies in the first quadrantor at Oriented Growth Strategy. Internal External Matrix analysis also resultsCDN service Telkom is in cell 1 or Growth. Strategic steps that can be done areintensive strategies such as CDN product development, sell CDN services byoffering a bundled premium package with other Telkom’s wholesale products,create certain business models for doing business with operators and contentproviders, also deploy Owned CDN Telkom as a fully managed CDN provider.These strategic measures are expected to support Telkom in order to have acompetitive advantage over its competitors in order to win the competition."