Abstract. Leaf is an important part of plant that help classify the types of mango plants. An application of Unconstraint Hit or Miss Transformation (UHMT) with four structuring elements (SE) result in high computational PendahuluanDaun merupakan salah satu bagian tanaman yang sering digunakan untuk mengklasifikasikan jenis tanaman (Jabal, dkk, 2013). Daun digunakan untuk mengklasifikasikan tanaman, karena setiap jenis tanaman memiliki fitur daun yang berbeda (Fu & Chi, 2006 dan Jabal, dkk, 2013. Selain itu, daun lebih mudah diperoleh karena tidak tergatung pada musim (Jabal, dkk, 2013).Tanaman mangga merupakan tanaman buah yang potensial dikembangkan karena mempunyai tingkat keragaman genetik yang tinggi. Daun mangga memiliki variasi dalam hal bentuk, ukuran dan warna daun, yang menunjukkan keragaman genetik yang cukup luas. Perbedaan fitur daun setiap jenis tanaman menjadikan daun sebagai salah satu acuan untuk melakukan klasifikasi setiap jenis tanaman (Fu & Chi, 2006). Struktur tulang daun sebagai salah satu fitur yang dapat membedakan daun dari berbagai jenis tanaman, karena tulang daun memiliki fitur yang unik pada setiap jenis tanaman. Penggolongan varietas mangga selama ini 42
Penelitian ini merancang dan membangun WhatsApp chatbot sebagai penyedia layanan informasi pelayanan masyarakat di Kantor Kecamatan Pandaan dengan tujuan meningkatkan efektivitas dan efesiensi pelayanan masyakarat. Tools yang digunakan adalah dialogflow yang menerapkan metode NLP dan dibangun menggunakan metode waterfall. Chatbot menampung informasi antara lain alamat, kontak, website, jam operasional, pelayanan masyarakat yang meliputi berkas persyaratan, biaya, alur dan form pengajuan kependudukan. Adapun kontribusi pada penelitian sebelumnnya adalah implementasi dialogflow ke WhatsApp serta kelengkapan informasi yang tertampung pada chatbot. Dari pengujian yang dilakukan menggunakan black box testing, bahwa chatbot dapat merespon sesuai pengetahuan namun terjadi delay dalam pengiriman respon yang disebabkan oleh API server. Sedangkan untuk pengujian uji kuesioner sebesar 87% dari staf Kantor dan 81% dari masyarakat Kecamatan Pandaan. Hal tersebut menunjukkan responden sangat setuju bahwa chatbot ini mampu menjadi penyedia layanan informasi pelayanan masyarakat yang efektif dan efisien..
Diabetic Retinopathy is a disease common complications of diabetes mellitus. The complications in the form of damages on the part of the retina of the eye. The high levels of glucose in the blood are the cause of small capillaries become broke and can lead to blindness. The symptoms shown by the sufferers of Diabetic Retinopaythy (DR), among others, microaneurysms, hemorrhages, exudates, soft hard exudate and neovascularization. These symptoms are at a certain intensity can be an indicator of the phase (the level of severity) DR sufferers. There are four stages of the process of pattern recognition, namely preprocessing,feature ekstraction, feature selection and classification. On preprocessing the image do Change the RGB image into Green channel, image Adaptive Histogram Equalization, removal of blood vessels, removal of optic disks, detection of exudate. A collection from the results of preprocessing placed in the vector of characteristics by using the feature extraction of GLCM consisting of order 1 and 2, to order then conducted as input Support Vector Machine (SVM). While in SVM there are three issues that emerged, namely; How to select a kernel function, what is the optimal number of input features, and how to determine the best kernel parameters. These issues are important, because the number of features affect the required kernel parameters values and vice versa, so that the selection of the features required in building the classification system. On the research of feature extraction methods was presented GLCM, features selection, and SVM for detecting diabetic retinopathy. feature selection process using the F-Score feature to select the results of features extraction. From the results of the selection of these features is used to input the classification. The dataset used amounted to 50 data, which is divided into 2 classes, where 25 sets taken from normal retinal scans and 25 sets of the rest of the scan of the retina with diabetic retinopathy. SVM classification with feature selection to increase accuracy and computational time than lose without a selection of features with a value of 90% accuracy and computational time 0.010 seconds.
ABSTRAKKanker payudara adalah penyakit yang paling umum diderita oleh perempuan pada banyak negara. Pemeriksaan kanker payudara dapat dilakukan menggunakan citra Mammogram dengan teknologi sistem Computer-Aided Detection (CAD). Analisis CAD yang telah dikembangkan adalah ekstraksi fitur GLCM, reduksi/seleksi fitur, dan SVM. Pada SVM (Support Vector Machine) maupun LS-SVM (Least Square Support Vector Machine) terdapat tiga masalah yang muncul, yaitu: Bagaimana memilih fungsi kernel, berapa jumlah fitur input yang dioptimalkan, dan bagaimana menentukan parameter kernel terbaik. Jumlah fitur dan nilai parameter kernel yang diperlukan saling mempengaruhi, sehingga seleksi fitur diperlukan dalam membangun sistem klasifikasi. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi massa pada citra Mammogram berdasarkan dua kelas yaitu kelas kanker jinak dan kelas kanker ganas. Ekstraksi fitur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Hasil proses ekstraksi fitur tersebut kemudian diseleksi mengunakan metode F-Score. F-Score diperoleh dengan menghitung nilai diskriminan data hasil ekstraksi fitur di antara data dua kelas pada data training. Nilai F-Score masing-masing fitur kemudian diurutkan secara descending. Hasil pengurutan tersebut digunakan untuk membuat kombinasi fitur. Kombinasi fitur tersebut digunakan sebagai input LS-SVM. Dari hasil uji coba penelitian ini didapatkan, bahwa menggunakan kombinasi seleksi fitur sangat berpengaruh terhadap tingkat akurasi. Akurasi terbaik didapat dengan menggunakan LS-SVM RBF dan SVM RBF baik dengan kombinasi seleksi fitur, maupun tanpa kombinasi seleksi fitur dengan nilai akurasi yaitu 97,5%. Selain itu juga seleksi fitur mampu mengurangi waktu komputasi.Kata Kunci: F-Score, GLCM, kanker payudara, LS-SVM.ABSTRACTBreast cancer is the most common disease suffered by women in many countries. Breast cancer screening can be done using a mammogram image. Computer-aided detection system (CAD). CAD analysis that has been developed is GLCM efficient feature extraction, reduction / feature selection and SVM. In SVM (Support Vector Machine) and LS-SVM (Support Vector Machine Square least) there are three problems that arise, namely; how to choose the kernel function, how many input fea-tures are optimal, and how to determine the best kernel parameters. The number of fea-tures and value required kernel parameters affect each other, so that the selection of the features needed to build a system of classification. In this study aims to classify image of masses on digital mammography based on two classes benign cancer and malignant cancer. Feature extraction using gray level co-occurrence matrix (GLCM). The results of the feature extraction process then selected using the method F-Score. F-Score is obtained by calculating the value of the discriminant feature extraction results data between two classes of data in the data training. Value F-Score of each feature and then sorted in descending order. The sequenc-ing results are used to make the combination of fea-tures. The combination of these features are used as input LS-SVM. From the experiments that use a combination of feature selection affects the accuracy ting-kat. Best accuracy obtained using LS-SVM and SVM RBF RBF with combi-nation or without the combination of feature selection with accuracy value is 97.5%. It also features a selection able to curate the computa-tion time.Keywords: Breast Cancer, F-Score, GLCM, LS-SVM.
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.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.