Brain cancer is a malignant brain tumor that can spread quickly to other parts of the brain and spine. However, not all tumors are malignant and can be treated before they become malignant. The purpose of this study is to discover brain abnormalities based on CT scan images by using T-test algorithm. Thus, it can be one of solution for early detection of brain abnormalities in order to treat it before it becomes a malignant tumor or cancer. As dataset, this research using 40 images consisting of 20 normal brain images and 20 abnormal brain images. There are two algorithms which are used in this research i.e. Gray level co-occurrences matrix (GLCM) for feature extraction and T-Test for brain image classification. Prior to feature extraction, brain image is converted to Graycomatrix in order to adjust the brightness of the image. The final step is image classification by using the T-test algorithm. From 40 test results which are used in this study, GLCM method can extract 8 features that can significantly distinguish the image of normal brain and abnormal brain. For the T-test algorithm, it is found that each feature has a P-value <0.05 which means that extracted features can be used for the further classification process of brain image abnormality. Thus, it can be inferred that this research framework which is employed the GLCM and T-test algorithm can be used to assist the process of early diagnosis of brain cancer.
Kebakaran hutan adalah areal pembakaran hutan atau lahan yang luas atau kecil. Kebakaran hutan biasanya tidak terkendali, begitu terjadi akan membakar apa saja yang ada di sekitarnya. Ada dua penyebabnya, salah satunya adalah pembakaran alami atau pembakaran ulah manusia. Salah satu kebakaran akibat ulah manusia adalah pembakaran masyarakat sekitar hutan untuk merebut kembali atau membuka lahan pertanian atau hutan buatan. Masyarakat berkeyakinan bahwa penggunaan api untuk membuka lahan tidak memakan waktu lama dan lebih ekonomis, jika penggunaan api tidak tepat dapat menyebabkan hutan terbakar. Kebakaran hutan di Provinsi Riau sering terjadi. Akan tetapi, masyarakat minim mengetahui adanya kebakaran hutan di Riau karena kurangnya media informasi mengenai dimana saja terjadinya titik api kebakaran hutan. Dengan adanya aplikasi ini dapat membantu masyarakat untuk lebih mengetahui dimana saja area titik api yang pernah terbakar. Aplikasi ini terdiri dari 2 level akses yaitu: admin dan user. Untuk admin dan user proses pembuatannya menggunakan aplikasi Android Studio dengan java sebagai bahasa pemogramannya, aplikasi ini menggunakan Firebase sebagai Database untuk mengetahui area lokasi titik kebakaran api menggunakan Google Maps API. Pengujian pada aplikasi dibuat untuk menguji apakah aplikasi telah berjalan sesuai dengan yang diinginkan. Hasil pengujian menggunakan metode blackbox testing.
Machine learning is one of the areas of research that has received great attention in various fields of science. One of the most important applications of machine learning is its ability to perform data analysis. Machine learning plays an important role in finding patterns from data and providing predictions based on existing data. This research aims to apply the concept of machine learning to analyze the arms trade for the Southeast Asia region, which is currently rarely discussed. The research tries to make a prediction system for the arms dynamics based on the political and economic strength of a country. There are three main data sources in this study, namely wordbank.org for the economic strength variable, polity5 for political variable and sipri.org for the arms dynamics variable. The algorithm chosen is the K-NN algorithm which is proven to be one of the best and simplest algorithms in handling data classification. Based on the research that has been carried out, it can be concluded that this study succeeded in developing a data classification system that can be used to predict arms trade with a fairly high degree of accuracy.
Big data telah menjadi salah satu topik yg paling menarik dalam dunia teknologi informasi sekarang ini. Salah satu sumber big data yang tersedia dan bebas diakses adalah artikel berita online. Dalam sehari, sebuah situs berita populer bisa menghasilkan lebih dari 100 artikel berita baru. Bayangkan berapa banyak jumlah halaman berita yang tersedia untuk kita baca sekarang ini. Sementara itu, tahap awal untuk melakukan analisis big data terhadap artikel berita online adalah data storing dan preprocessing. Berdasarkan pemikiran tersebut maka perlu dikembangkan suatu aplikasi yang bisa mengumpulkan artikel berita online secara otomatis untuk kemudian di analisis lebih lanjut. Penelitian ini bermaksud mengembangkan suatu aplikasi yang diberi nama dengan intelligent data collector (IDC) yang memudahkan kita untuk mengumpulkan artikel berita online. Aplikasi IDC ini mengumpulkan artikel berita online kemudian melakukan preprocessing terhadap artikel-artikel tersebut dan menyimpannya dalam database lokal. Database ini kemudian bisa digunakan lebih lanjut untuk berrbagai macam data mining proses seperti opinion mining (sentiment analysis), topic classification, text summarization dan lain sebagainya.
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.