Jerawat merupakan penyakit kulit yang mengakibatkan peradangan kronis yang biasanya terdapat di wajah, leher, dan lengan. Terdapat berbagai jenis jerawat yaitu blackhead, whitehead, papula, pustula, nodul dan cystic. Telah banyak upaya yang dilakukan untuk mengenali jenis jerawat, seperti tindakan pemeriksaan langsung atau menggunakan alat skin analyzer, kedua cara ini sangat tidak efektif dalam pengenalan jenis jerawat. Penelitian ini melakukan identifikasi jenis jerawat berdasarkan tekstur dari jerawat, penelitian ini menggunakan salah satu metode jaringan saraf tiruan yang yaitu algoritma backpropagation, dimana dengan menggunakan metode ini dapat melakukan identifikasi jenis jerawat dengan cepat. selain menggunakan algoritma backpropagation, penelitian ini juga melakukan ekstrasi ciri pada citra jerawat dengan metode GLCM dan menghasilkan nilai ciri dengan menggunakan 4 fitur GLCM yaitu contrast, correlation, engery, dan homogeneity. Data yang digunakan pada penelitian ini dibagi menjadi dua yaitu data latih sebanyak 120 data dan data uji sebanyak 18 data. Tingkat akurasi yang didapat dalam mengindentifikasi jenis jerawat mendapat 56,67%, dimana nilai epoch yang digunakan adalah 10000 dengan nilai error adalah 0,01. Nilai akurasi yang dihasilkan masih dibawah 70%, terdapat beberapa penyebab nilai akurasi kecil seperti data yang digunakan masih kurang, bentuk pola dari jerawat yang memiliki kemiripan, sehingga jaringan mengalami kesulitan dalam melakukan identifikasi jenis jerawat.
As the Supervisory Institution in Statistics, Badan Pusat Statistik (BPS) launched an integrated information system (IS) to exercise the Open Government Data (OGD) initiative and to impose the One Data Policy Act. Albeit challenges arise, BPS manages to provide more than 120 thousand publicly accessible datasets. With the success of OGD, many scholars have opted to examine a similar issue from the perspective of users/citizens. However, employees' perspective remains substantial as employees are the OGD provider. This research administers employees' views to pinpoint influencing factors in the success of OGD adoption through an IS. The authors seek to comprehend the factors from IS and acceptance manner, thus integrating the Information System Success Model (ISSM) and Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) as the measurement model. This study also administers a crosssectional questionnaire with close-ended questions to obtain data from 253 IS users in BPS. Using structural equation modelling (SEM), the authors find that all ISSM constructs influence the success of IS while only one construct from UTAUT plays a pivotal role in defining the success. Information Quality, System Quality, Service Quality, User Satisfaction, and System Use remain paramount to the successful implementation, while Performance Expectancy becomes the sole influencing UTAUT factor affecting success. This study therefore offers substantial benefits by aiding other researchers in OGD-related areas and providing in-depth evidence for practitioners in implementing IS for OGD initiatives.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.