Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri
M Imam Arifandy
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengelompokan Diabetic Macular Edema Berbasis Citra Retina Mata Menggunakan Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ) Sarbaini Sarbaini; Eka Pandu Cynthia; M Imam Arifandy
SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Vol 19, No 1 (2021): Desember 2021
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/sitekin.v19i1.14907

Abstract

Diabetic Macula Edema (DME) merupakan komplikasi serius dari penyakit diabetes. DME diawali dengan terjadinya retinopati diabetik, yaitu gangguan pada retina mata. Stadium lanjut dari retinopati diabetic meruapakan jenis penyakit mata manusia yang disebut dengan Macula edema. Dimana pada kasus Macula Edema yang sebelumnya masih menggunakan kamera fendus, maka masih mempunyai kesulitan pada pengenalan keparahan penyakit Macula Edema. Didalam penelitian ini dilakukan pengklasifikasin keparah penyakit Macula Edema menggunakan metode ektrsaksi ciri Hue Saturation value dan Gray Level CoOccurrence dan metode Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ) untuk pengklasifikasi. Dari 400 gambar citra retina mata akan dibagi sesuai rasio pengujian yaitu dengan rasio ,  dan . Yang akan terjadi akhir berasal perangkat lunak yg dibangun dari penelitian ini artinya berupa sosialisasi taraf keparahan penyakit Macula Edema yang diproses apakah berhasil dikenali atau tidak. Berdasarkan pengujian akurasi memakai metode confusion matrix, maka didapatkan akibat akurasi tertinggi yaitu 100%. Oleh karna itu, dapat disimpulkan bahwa metode ekstraksi ciri pada kasus mampu mengenali ciri dari penyakit Macula Edema berdasarkan Hard Exudate
Potensi Limbah Padat Kelapa Sawit Sebagai Sumber Energi Terbarukan Dalam Implementasi Indonesian Sustainability Palm Oil M Imam Arifandy; Eka Pandu Cynthia; Sarbaini sarbaini; Fitriani Muttakin; Nazaruddin Nazaruddin
SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Vol 19, No 1 (2021): Desember 2021
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/sitekin.v19i1.14915

Abstract

In 2019 Indonesia became the largest producer of Crude Palm Oil / CPO in the world, with a total area of oil palm plantations reaching 14,456,611 hectares with Crude Palm Oil / CPO production reaching 47,120,247 tons. The CPO production process produces various kinds of waste, one of which is solid waste. If the waste is not managed properly, it will cause environmental problems. This study aims to calculate the potential for managing waste generated from palm oil mills, namely solid waste as a renewable energy source and the potential effect of palm oil solid waste on increasing the value of Net Energy Balance (NEB) and the value of Net Energy Ratio (NER). This study uses a quantitative approach by performing calculations using the Life Cycle Assessment (LCA) method which is used to calculate the balance of the solid waste produced by the palm oil mill, which is then converted into energy factor values from accountable literature sources. The calculation results show that for each processing of 1 ton of fresh fruit bunches (FFB) of oil palm, it produces 130 kg of fiber waste and 65 kg of kernel shell waste. The results show that if solid waste is applied as an alternative fuel to the boiler, it will be able to produce 13,182 MJ of energy. This renewable energy source can increase the value of NEB from 27,199 MJ to 40,378.01 MJ (48.45%) and increase NER from 3.19 to 4.01 or an increase of 25.7%.
Co-Authors Eka Pandu Cynthia Fitriani Muttakin Nazaruddin Nazaruddin Sarbaini Sarbaini