Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

0.751

P-Index

This Author published in this journals

All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Annual Research Seminar Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Jurnal Inovasi Hasil Pengabdian Masyarakat (JIPEMAS) Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Generic

Erwin, Erwin

Universitas Sriwijaya

Author-ID : 1686706

Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering Other

Published : 19 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2

Segmentation and Classification Models Validation Area Mapping of Peat Lands as Initial Value of Fuzzy Kohonen Clustering Network Erwin, Erwin; Saparudin, Saparudin; Fachrurrozi, Muhammad
Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Vol 3: EECSI 2016
Publisher : IAES Indonesia Section

Ogan Komering Ilir (OKI) is located at the eastern of South Sumatra Province, 2030'-4015' latitude and 104020'-106000' longitude. Digital image of land was captured from Landsat 8 satellite path 124/row 062. Landsat 8 is new generation satellite which has two sensors, Operation Land Manager (OLI) and Thermal Infra-Red Sensor (TIRS). In pre-processing step, there are a geometric correction, radiometric correction, and cropping of the digital images which resulting coordinated geography. Classification uses maximum likelihood estimator algorithm. In segmentation process and classification, grey value spread is into evenly after applying histogram technique. The results of entropy value are7.42 which is the highest of result image classification, then the smallest entropy value in the result of correction mapping are 6.39. The three of them prove that they have enough high entropy value. Then the result of peatlands classification is given overall accuracy value = = 94.0012% andÂ overall kappa value = 0.9230 so the result of classification can be considered to be right.

Hybrid Multilevel Thresholding and Improved Harmony Search Algorithm for Segmentation Erwin Erwin; Saparudin Saparudin; Wulandari Saputri
International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) Vol 8, No 6: December 2018
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

This paper proposes a new method for image segmentation is hybrid multilevel thresholding and improved harmony search algorithm. Improved harmony search algorithm which is a method for finding vector solutions by increasing its accuracy. The proposed method looks for a random candidate solution, then its quality is evaluated through the Otsu objective function. Furthermore, the operator continues to evolve the solution candidate circuit until the optimal solution is found. The dataset used in this study is the retina dataset, tongue, lenna, baboon, and cameraman. The experimental results show that this method produces the high performance as seen from peak signal-to-noise ratio analysis (PNSR). The PNSR result for retinal image averaged 40.342 dB while for the average tongue image 35.340 dB. For lenna, baboon and cameramen produce an average of 33.781 dB, 33.499 dB, and 34.869 dB. Furthermore, the process of object recognition and identification is expected to use this method to produce a high degree of accuracy.

Real-time Multi-object Face Recognition Using Content Based Image Retrieval (CBIR) Muhammad Fachrurrozi; Saparudin Saparudin; Erwin Erwin; Mardiana Mardiana; Clara Fin Badillah; Junia Erlina; Auzan Lazuardi
International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) Vol 8, No 5: October 2018
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Face recognition system in real time is divided into three processes, namely feature extraction, clustering, detection, and recognition. Each of these stages uses different methods, Local Binary Pattern (LBP), Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) and Euclidean Distance. Multi-face image search using Content Based Image Retrieval (CBIR) method. CBIR performs image search by image feature itself. Based on real time trial results, the accuracy value obtained is 61.64%.

IDENTIFIKASI LAHAN GAMBUT PADA CITRA SATELIT DENGAN NDVI MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION Reza Reza; Erwin Erwin
Annual Research Seminar (ARS) Vol 4, No 1 (2018): ARS 2018
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

This paper presents the model of remote sensing technique to classify peatland cover types in Sumatera Selatan Province. This study uses Landsat-8 satellite data to identify the type of peatland cover in Ogan komering Ilir. This area were picked up as pilot project ares for this research, because these areas had many peatland spot historically on last few years. The result show how this approach can be used lo peatland cover classification and for predicting peat in locations within the map unit quickly. The classification of peatland was done using Maximum likelihood estimation by using NDVI single band variables data. The result of data processing of landsat 8 satellite image shows that 764.950,4 hectares of Ogan Komering Ilir area is composed of peatland divided primary peatland and disturbed peatland. Besed on the results of landsat 8 imsge processing data can be seen some areas of Ogan Komering Ilir indicate green color means the peat area.

Pendeteksian Eksudat pada Retina dengan fungsi SURF Sebagai Salah Satu Ciri untuk Mendiagnosa Diabetik Retinopati Yeni Laraswati; Erwin Erwin; M Ilham Al Bukhory
Annual Research Seminar (ARS) Vol 4, No 1 (2018): ARS 2018
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Retinopati Diabetik merupakan suatu penyakit yang dapat merusak penglihatan pada bagian retina mata salah satunya ditandai dengan munculnya kelainan seperti eksudate pada pembuluh retina. Hal tersebut perlu di deteksi secara otomatis agar dapat membantu dokter ahli dalam mendiagnosa retina seseorang secara cepat dan akurat. Pada penelitian ini akan dikembangkan dengan menggunakan fungsi Speed Up Robuts Feature (SURF) dengan dataset STARE dimana hasil akurasi yang didapat sebesar 85%.

EKSTRAKSI PEMBULUH DARAH RETINA PADA GAMBAR FUNDUS MENGGUNAKAN GAGAH (GABOR, GAUSSIAN, DAN HESSIAN) FILTER Noviara Sindi Pratiwi; Syafitri Syafitri; Erwin Erwin
Annual Research Seminar (ARS) Vol 4, No 1 (2018): ARS 2018
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Pembuluh darah retina memiliki peran yang signifikan dalam diagnosis dan pengobatan berbagai penyakit. Ekstraksi pembuluh darah retina penting untuk membantu spesialis untuk diagnosis dan pengobatan penyakit sistematik. Dalam makalah ini, pendekatan baru dikembangkan untuk mengekstrak jaringan pembuluh darah retina. Metode kami terdiri dari empat tahap: (1) Langkah pertama sebelum Pre-processing yaitu menyiapkan Gambar Fundus Retina sebagai Input Image. Gambar Fundus Retina berupa data yang berasal dari data STARE dan data DRIVE. (2) Setelah mendapatkan data dalam langkah Input Image. Lalu dilakukan Pre-processing dengan tujuan mencapai akurasi kinerja yang lebih tinggi, sangat penting untuk memiliki langkah pra-pemrosesan yang sebenarnya. Penggunaan metode pra-pemrosesan membuat sistem lebih kuat terutama memanfaatkan peningkatan gambar, penghapusan noise, dll. prosedur peningkatan termasuk Gabor, Hessian, dan Gauss filter (3) Setelah melakukan Pre-processing selanjutnya ialah melakukan Ekstraksi pada pembuluh darah (Vessel Ekstraksi). Dalam proses ini terdiri dari Vessel Enhancement Filter (Gabor, Gausian, or Hessian). dan (4) Setelah melakukan Vessel Ekstraksi. Langkah terakhir ialah Port-processing. Proses ini akan dilakukan pembersihan Noise. Maka dari pada itu pada paper ini kami menggunakan metode Ekstraksi secara Morphology pada Pembuluh Darah Retina. Alhasil dengan menggunakan data STARE dan DRIVE didapatkan akurasi dalam percobaan kali ini yaitu DRIVE 66% dan STARE 73%.

Hubungan Prilaku Remaja Berinternet di Inderalaya Reza Firsandaya Malik; Deris Stiawan; Erwin Erwin; Rossi Passarella; sutarno sutarno; Sarmayanta Sembiring; Ahmad Heryanto
Annual Research Seminar (ARS) Vol 1, No 1 (2015)
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Indralaya known as the City of Students and Education, also has more than 30 boarding school, and 60 senior high school / vocational school spread over Ogan Ilir. Implementation of community service performed in Inderalaya to determine the relationship of the behavior of teenagers surfs the internet and provide knowledge about healthy and safe while surfing an internet. The method of data collection using questionnaires. Number of questionnaires distributed as many as 27 participants from SMAN 1 Inderalaya Utara and Pondok Pesantren Al Ittifaqiyah based on age from 15 to 17 years. Results showed teenagers have the tendency to access the internet every day with a duration of 1-2 hours and mostly done in the bedroom. Applications often they use is social networking. The teens also have the courage to meet with people who are known via online with a percentage of 29.6%.

Pendeteksian Optik Disk dengan Operasi Morfologi Closing Menggunakan Fungsi Meshgrid pada Citra Retina Erwin Erwin; Kms. M. Shofuan Khoiri; Dwi Sinta; Indah Kurnia Larasati
Annual Research Seminar (ARS) Vol 4, No 1 (2018): ARS 2018
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Retinopati diabetik merupakan suatu penyakit yang dapat merusak jaringan pembuluh darah pada bagian retina mata. Jika tidak ditanggulangi penyakit ini dapat memicu kebutaan. Oleh karena itu deteksi dini terhadap penyakit retinopati diabetic ini sangatlah penting. Kerusakan tersebut bisa diamati secara manual melalui gambar fundus retina oleh dokter ahli mata (opthalmologist).Namun saat ini karena jumlah pasien penderita penyakit diabetes ini lebih banyak dari jumlah dokter ahli maka hal ini dapatlah menyulitkan dokter tersebut sehingga dibutuhkanlah suatu sistem otomatis yang dapat membantu seorang dokter dalam mendiagnosa penyakit ini. Terdapat beberapa bagian retina yang harus diamati untuk mendiagnosa apakah seseorang terserang retinopati diabetic atau tidak, salah satu nya ialah disk optic sehingga keberadaannya perlu dideteksi. Untuk mengatasi masalah tersebut dalam paper ini diusulkan suatu metode morfologi closing dengan fungsi meshgrid untuk mendeteksi disk optic sehingga dapat memberikan informasi penting yang dibutuhkan dengan tingkat akurasi sebesar 90% dengan menggunakan dataset STARE sebagai langkah untuk mendiagnosa penyakit diabetik retinopati agar tindakan penyembuhan dapat segera dilakukan.

Klasifikasi Penyakit Diabetik Retinopathy dengan Metode Naïve Bayes pada Citra Retina Erwin Erwin; Laras Azrisa Nurjanah; Yurika Yurika; Dea Sella Noviyanti
Annual Research Seminar (ARS) Vol 4, No 1 (2018): ARS 2018
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Diabetik retinopathy (DR) merupakan efek dari diabetes yang terjadi karena kerusakan pembuluh darah retina dengan memperbesar dan mengeluarkan cairan komplikasi diabetes yang mempengaruhi mata. Deteksi penyakit ini dapat dilihat melalui eksudat dan mikroaneurisma. Pada penelitian ini kami menggunakan metode Naïve Bayes untuk pengklasifikasian menggunakan tiga kelas klasifikasi yaitu Normal, NPDR, dan PDR. Dari hasil penelitian mendapatkan akurasi 93%.

Ekstraksi secara morphology pada pembuluh darah retina dari gambar fundus retina Tomi Kiyatmoko; Abdul Rohman; Anatasya Sembiring; Erwin Erwin
Annual Research Seminar (ARS) Vol 4, No 1 (2018): ARS 2018
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Ekstraksi pembuluh darah retina dari gambar fundus retina merupakan langkah kunci dalam proses mengenal bentuk pola penyakit di retina. Metode-metode sebelumnya pada Ektraksi Pembuluh Darah Retina mempunyai ciri khas tersendiri terutama pada langkah pra-proses, ektraksi, dan post-proses pembuluh darah. Akan tetapi masih banyak ciri khas tersebut yang menjadikannya tidak cukup untuk memuaskan akan kebutuhan. Oleh karena itu penelitian selalu melakukan pengembangan untuk mencapai kebutuhan yang memuaskan bagi bidang medis. Maka dari pada itu kami melakukan percobaan dalam rangka pengembangan. Pada paper ini kami menggunakan metode Ekstraksi secara Morphology pada Pembuluh Darah Retina. Alhasil dengan menggunakan data STARE dan DRIVE didapatkan akurasi 90% dan 80%.

Co-Authors Abdiansah, Abdiansah Adi Muzakir Ahmad Affandi Ahmad Fali Oklilas Ahmad Heryanto Alya Nathasya Harison Ananda Pratiwi Anatasya Sembiring Andika Cristian Lubis Anita Desiani Auzan Lazuardi Clara Fin Badillah Dea Sella Noviyanti Deris Stiawan Desty Rodiah Dite Geovanni Dwi Sinta Ermatita Ermatita Fathoni - Ghiena Rifka Utami Indah Kurnia Larasati Johannes Petrus Junia Erlina Kms. M. Shofuan Khoiri Laras Azrisa Nurjanah M Ilham Al Bukhory M. Fachrurrozi . Muhammad Akmal Shidqi Muhammad Gibran Al-Filambany Muhammad Naufal Rachmatullah Noviara Sindi Pratiwi Puspa Sari Reny Pamela Sari Reza Firsandaya Malik Reza Reza Rossi Passarella Saparudin Saparudin Saparudin, Saparudin Sarmayanta Sembiring Sri Indra Maiyanti Sugandi Yahdin Sukemi Sukemi Sutarno Sutarno Syafitri Syafitri Tomi Kiyatmoko Wulandari Saputri Yeni Laraswati Yoga Yuniadi Yuli Andriani Yurika Yurika

Title

Found 19 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 19 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 19 Documents
Search