Pengukuran Tingkat Motilitas Sperma Berdasarkan Linearitas Sperma Menggunakan Metode Adaptive Local Threshold Dan Ellipse Detection

Hidayatullah, Priyanto; Nuriyadi, Muhammad; Awaludin, Iwan; Kusumo, Reyhan Damar

doi:10.9744/informatika.13.2.44-50

Cited by 3 publications

(4 citation statements)

References 3 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Pada penelitian [6] untuk mengukur tingkat motilitas sperma dengan metode pendeteksi sperma Adaptive Local Threshold dan Ellipse Detection yang sesuai dengan standar dari WHO. Hasil yang didapatkan pada penelitian [6] ini yaitu analisis terkecil 5,7333% dan terbesar 10,4667% dibandingkan dengan hasil analisis secara visual oleh androlog.…”

Section: Pendahuluanunclassified

“…Jika jurnal yang tidak memenuhi persyaratan maka akan di eksklusikan. ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index Data inklusi selanjutnya dilakukan tabulasi dengan menggunakan aplikasi pengolahan data dan pengolahan matematika, dibuat pembahasan dan kesimpulannya.. [14], [15] 2 Hubungan reproduksi dengan fertilitas pada laki-laki : Pemeriksaan biru anilin dan biru toluidin, jumlah spermatozoa, tingkat mobilitas sperma menggunakan CASA, motilitas spermatozoa dengan uji klinis, mengetahui perbedaan parameter fragmentasi DNA sperma, [6], [9], [10], [11], [12], [16], [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23] 3. Penerapan teknologi dibidang IT terhadap penelitian reproduksi: Histogram citra, K-NEAREST NEIGHBOR, data mining sperma berbasis android, Convolutional Neural Network (CNN), algoritma CART, Naïve Bayes dengan Algoritma Genetika Result.…”

Section: Metode Penelitianunclassified

“…Pengamatan visual juga tidak dapat memberikan nilai yang tepat untuk parameter (VSL, VCL, dan LIN) yang memengaruhi pola motilitas sperma. Hasil pengujian menghasilkan output dengan selisih minimal 5.7333n dan maksimal 10,4667% jika dibandingkan dengan analisis visual androlog [6]. Berdasarkan penelitian diatas sudah terdapatnya suatu alat yang mampu mengukur mobilitas sperma, namun kita harus menjaga pola makan terutama menghindari mengonsumsi ekstrak terung ungu.…”

Section: Hasil Dan Pembahasanunclassified

See 2 more Smart Citations

Systematic Review: Perkembangan Machine Learning Pada Sperma Manusia

Aristoteles¹,

Syarif²,

Lumbanraja³

2023

JTI

View full text Add to dashboard Cite

Reproduksi merupakan proses dimana organisme memperbanyak diri yang tujuannya adalah mempertahankan kelangsungan hidup spesiesnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan reproduksi pada manusia. Studi ini merupakan penyusunan studi literatur yang dilakukan dengan penelusuran di Google dan Google Scholar yang menggunakan kata kunci Sperma, Fertilisasi dan Reproduksi Manusia. Dari hasil penelusuran dan pemahaman jurnal didapatkan artikel yang masuk kedalam kriteria inklusi, bahwa semakin meningkat kemajuan tentang penelitian yang mengaitkan dengan kata kunci fertilisasi, sperma dan juga reproduksi manusia. Terdapat juga faktor-faktor yang bisa mempengaruhi tingkat kesuburan, serta terdapat pula aplikasi yang dapat mendeteksi tingkat kesuburan sperma.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Section: Metode Penelitianunclassified

Section: Hasil Dan Pembahasanunclassified

See 1 more Smart Citation

Systematic Review: Perkembangan Machine Learning Pada Sperma Manusia

Aristoteles¹,

Syarif²,

Lumbanraja³

2023

JTI

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…The process of digital image processing of sperm is performed in several stages [16]- [18]. First of all, it must be ensured the video taken from the microscope has good quality.…”

Section: Computer Aided Sperm Analysismentioning

confidence: 99%

A Survey on Multisperm Tracking for Sperm Motility Measurement

Hidayatullah¹,

Mengko²,

Munir³

2017

IJMLC

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Abstract-Sperm motility is the main criterion in evaluating the quality of semen. Sperm motility measurements can be done in many ways. But the most effective way is to simultaneously track all sperm and calculate the motility parameters of Computer Aided Sperm Analysis (CASA). Based on those parameters, the sperm motility was categorized and the percentage of motile sperm was calculated. This paper presents the analysis of the currently available multisperm tracking methods for sperm motility measurement. In this paper, we discuss why sperm motility is an important parameter for assessing sperm quality and compare several multisperm tracking methods along with an analysis of their advantages and disadvantages. It can be concluded that the main problem in sperm motility measurement is having a good multisperm tracking to obtain precise sperm paths with an efficient computation on semen with high sperm concentrations. If the generated path precision is high, then the CASA parameters calculation results will better describe the actual sperm motility conditions. None of the existing methods can produce precise trajectories in complex cases yet. The complex case is, especially, when sperms collide or cover each other in the situation of large sperm counts appears in one microscope field of view.

show abstract