Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.553
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Perfecting a Video Game with Game Metrics Jurnal ULTIMA Computing Prosiding Konferensi Nasional PKM-CSR
Nunik Afriliana
Universitas Multimedia Nusantara
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Nursing Public Health Social Sciences

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Contour evolution method for precise boundary delineation of medical images Friska Natalia; Hira Meidia; Nunik Afriliana; Julio Christian Young; Sud Sudirman
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 18, No 3: June 2020
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v18i3.14746

Abstract

Image segmentation is an important precursor to boundary delineation of medical images. One of the major challenges in applying automatic image segmentation in medical images is the imperfection in the imaging process which can result in inconsistent contrast and brightness levels, and low image sharpness and vanishing boundaries. Although recent advances in deep learning produce vast improvements in the quality of image segmentation, the accuracy of segmentation around object boundaries still requires improvement. We developed a new approach to contour evolution that is more intuitive but shares some common principles with the active contour model method. The method uses two concepts, namely the boundary grid and sparse boundary representation, as an implicit and explicit representation of the boundary points. We tested our method using lumbar spine MRI images of 515 patients. The experiment results show that our method performs up to 10.2 times faster and more flexible than the geodesic active contours method. Using BF-score contour-based metric, we show that our method improves the boundary accuracy from 74% to 84% as opposed to 63% by the latter method.
Pendeteksian Ruang Kosong Parkir di dalam Ruangan Nunik Afriliana; Rosalina Rosalina; Regina Valeria
Ultima Computing : Jurnal Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2018): Ultima Computing : Jurnal Sistem Komputer
Publisher : Faculty of Engineering and Informatics, Universitas Multimedia Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2055.885 KB) | DOI: 10.31937/sk.v10i1.888

Abstract

Menemukan tempat parkir kosong di tempat parkir dalam ruangan seperti pusat perbelanjaan menjadi kesulitan banyak pengemudi, terutama saat jam sibuk di kota-kota besar. Dalam makalah ini, sebuah sistem deteksi kekosongan tempat parkir dalam ruangan diusulkan, dengan menggunakan sistem kamera yang melibatkan OpenCV untuk mempercepat waktu dalam mencari tempat parkir bagi pengemudi kendaraan dengan memberi mereka informasi lokasi dan tempat parkir. Sistem ini menggunakan metode deteksi objek statis, yaitu Haar-Like Cascade Classifier yang dikombinasikan dengan Hough Line Detection untuk mengidentifikasi area parkir kosong dari gambar parkir yang diambil secara real time melalui kamera IP atau kamera USB. Sistem ini dirancang untuk disematkan dengan sistem manajemen parkir sebuah bangunan sebagai alat yang menyediakan tempat parkir untuk membantu pengemudi kendaraan memasuki area parkir. Index Terms—Haar-Like Cascade Classifier, Hough Line Detection, Sistem Maanajemen Parkir
Implementasi Sistem Informasi Pembangunan Daerah Di Kabupaten Tangerang PM Winarno; Adhi Kusnadi; Nunik Afriliana
Prosiding Konferensi Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat dan Corporate Social Responsibility (PKM-CSR) Vol 2 (2019): Peran Perguruan Tinggi dan Dunia Usaha dalam Mempersiapkan Masyarakat Menghadapi Era I
Publisher : Asosiasi Sinergi Pengabdi dan Pemberdaya Indonesia (ASPPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (370.136 KB) | DOI: 10.37695/pkmcsr.v2i0.500

Abstract

Sistem Informasi Pemerintah Daerah (SIPD) adalah suatu Sistem yang mendokumentasikan, mengadministrasikan, serta mengolah data pembangunan daerah menjadi informasi yang disajikan kepada masyarakat dan sebagai bahan dalam pengambilan keputusan. Data SIPD terdiri dari 8 kelompok data, yaitu (Data Umum, Sosial Budaya, Sumber Daya Alam, Infrastruktur, Ekonomi, Keuangan daerah, Politik/hukum/Keamanan dan Insidental, serta 31 jenis data dan 2691 Elemen data. Pemerintah Kabupaten Tangerang telah bekerjasama dengan Universitas Multimedia Nusantara (UMN) untuk mengembangkan SIPD Kabupaten Tangerang. Untuk selanjutnya SIPD berbasis web tersebut telah diimplmentasikan dan berhasil dioperasionalkan oleh Tim UMN. Langkah-langkah implementasi SIPD meliputi penetapan Domain Name (nama domain internet untuk diakses oleh pengguna), hosting sistem, dan pelatihan operator. Adapun Domain Name telah diputuskan menggunakan nama URL sipd.tangerangkab.go.id. Sedangkan hosting sistem telah dilakukan pada server di Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Tangerang. Pelatihan operator telah dilakukan pada Bulan Januari 2019 dalam dua kelompok, yaitu kelompok operator dari dinas-dinas di Kabupaten Tangerang, dan kelompok operator dari kecamatan-kecamatan di Kabupaten Tangerang.
Co-Authors Adhi Kusnadi Friska Natalia Hira Meidia Julio Christian Young PM Winarno Regina Valeria Rosalina Rosalina Sud Sudirman