Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.066
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Journal of Applied Information, Communication and Technology (JAICT) Specta Journal of Technology Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat
Nurseno Bayu Aji
Politeknik Negeri Semarang
Aerospace Engineering Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Library & Information Science Public Health

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI EEG EPILEPSI MENGGUNAKAN SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS, POWER SPECTRAL DENSITY DAN CONVOLUTION NEURAL NETWORK Aji, Nurseno Bayu; Tjandrasa, Handayani
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 15, No. 2, Juli 2017
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j24068535.v15i2.a662

Abstract

Epilepsi merupakan gangguan sistem syaraf otak manusia dan menyebabkan berbagai reaksi terhadap tubuh manusia. Epilepsi dapat dideteksi dengan menggunakan Electroencephalogram (EEG). Pengamatan EEG secara visual tidak mungkin dilakukan secara rutin, sehingga dibutuhkan deteksi otomatis pada EEG. Sistem deteksi EEG secara otomatis terdiri dari 2 langkah, yaitu ekstraksi fitur dan klasifikasi. Power Spectral Density (PSD) adalah metode ekstraksi fitur yang sering dipakai untuk memunculkan karakteristik EEG dengan mengelompokkan energi pada EEG. Pada proses klasifikasi metode Convolution Neural Network (CNN) dapat mereduksi fitur hasil PSD dan digunakan mengklasifikasikan multiclass dari EEG. Namun, data EEG memiliki kecenderungan bercampur noise berupa sinyal yang lain saat perekaman, oleh karena itu sebelum data EEG diklasifikasikan, perlu dilakukan pengolahan terlebih dahulu.  Pada penelitian ini diusulkan penggabungan metode Singular Spectrum Analysis (SSA) untuk penghilang noise, PSD sebagai ekstraksi fitur dan CNN sebagai klasifier. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa fase, pertama adalah menghilangkan noise yang bercampur dengan sinyal EEG menggunakan SSA. Selanjutnya ekstraksi fitur menggunakan PSD untuk diambil energi dari sinyalnya, dan terakhir diklasifikasi dengan CNN. Pengujian klasifikasi akan dilakukan ke 500 sinyal dengan target 5 kelas dan 3 kelas. Untuk mengetahui performa terhadap metode yang diusulkan, akan dilakukan pengujian antara gabungan PSD dengan CNN yang akan dibandingkan dengan gabungan SSA, PSD dan CNN.Berdasarkan hasil uji coba, metode diusulkan yaitu SSA, PSD dan CNN dapat meningkatkan rata-rata hasil akurasi klasifikasi sebesar 1,2% dari 93,2% menjadi 94,4%, untuk kasus 3 kelas  dan meningkatkan 13,4% dari 78,6% menjadi 92%, untuk kasus 5 kelas dibandingkan metode PSD dengan CNN.
Klasifikasi Sinyal EEG Dengan Power Spectra Density Berbasis Metode Welch Dan MLP Backpropagation Nursuci Putri Husain; Nurseno Bayu Aji
Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 3 No. 1 (2019)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31961/eltikom.v3i1.99

Abstract

Electroencephalogram (EEG) signal is a signal that could become an information for study about disorders of brain function such as Epilepsi. EEG that detected in epileptic seizures produce patterns that allow doctors to distinguish it from normal conditions. However, a visual analysis can not be done continuously. This study proposed a new hybrid method of EEG signal classification using Power Spectral Density (PSD) based on Welch method, Principle Component Analysis (PCA), and Multi Layer Perceptron Backpropagation.There are 3 main stages in this study, firstly preprocessing the dataset of EEG signals by Power Spectral Density (PSD) based on Welch method, then Principle Component Analysis (PCA) as a method of dimensionallity reduction of the EEG signal data and the Multi Layer Perceptron Backpropagation for classifying a signal. Based on experimental results, the proposed method is successfully obtain high accuracy for the 80-20% training-testing partition (99.68%).
PELATIHAN PEMBUATAN VIDEO INTERAKTIF MENGGUNAKAN CAMTASIA UNTUK MEDIA PEMBELAJARAN DI SMK ROBBI RODLIYYA Afandi Nur Aziz Thohari; Angga Wahyu Wibowo; Kuwat Santoso; Nurseno Bayu Aji; Rizkha Ajeng Rochmatika; Vinda Setya Kartika; Aggie Brenda Vernandez; Hutama Arif Bramantyo; Muttabik Fathul Lathief
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 2 No. 2 (2021): Volume 2 Nomor 2 Tahun 2021
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v2i2.1737

Abstract

Menuangkan informasi melalui media video saat ini sudah sangat biasa digunakan. Video dianggap lebih interaktif dan menarik dalam upaya penyampaian informasi. Dalam dunia pendidikan konten video sudah mulai digunakan, baik oleh guru atau siswa. Penggunaan media video dalam proses pembelajaran diharapkan dapat membuat materi belajar menjadi lebih mudah dan menyenangkan untuk dipahami oleh siswa. Kemampuan siswa multimedia SMK Robbi Rodliya Semarang dalam pemanfaatan teknologi untuk pembuatan video masih kurang maksimal. Selain itu pola pendidikan yang diajarkan selama ini belum mengikuti perkembangan teknologi yang ada. Oleh karena itu, pengabdian ini bertujuan untuk untuk meningkatkan kreatifitas siswa multimedia SMK Robbi Rodliya dalam penggunaan media video untuk mencapai hasil pembelajaran yang maksimal. Dengan pengabdian ini diharapkan mahasiwa dapat menambah wawasan tentang pembuatan video dengan menggunakan software Camtasia. Metode yang digunakan pada kegiatan ini meliputi pendampingan pelatihan pembuatan video menggunakan Camtasia yang terdiri dari empat aktivitas yaitu perencanaan, analisis, implementasi dan evaluasi. Luaran dari pengabdian ini berupa (3) teknologi tepat guna; dan (4) jasa. Hasil pengabdian ini mampu membantu meningkatkan kemampuan siswa multimedia SMK Robbi Rodliya dalam pembuatan video dengan menggunakan software Camtasia. Selain itu dengan adanya pelatihan ini akan sangat membantu para siswa multimedia SMK Robbi Rodliya mengembangkan pembuatan konten digital terutama dalam proses pembelajaran.
PELATIHAN PEMBUATAN TUTORIAL BAHAN AJAR MULTIMEDIA DENGAN VIRTUAL REALITY DI SMP ALAM AR-RIDHO KOTA SEMARANG Muhammad Irwan Yanwari; Kurnianingsih Kurnianingsih; Tri Raharjo Yudantoro; Mardiyono Mardiyono; Nurseno Bayu Aji; Kuwat Santoso; Wiktasari Wiktasari; Muttabik Fathul Lathief; Prayitno Prayitno
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 2 No. 3 (2021): Volume 2 Nomor 3 Tahun 2021
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v2i3.2632

Abstract

Virtual reality (VR), realitas maya, atau realitas virtual adalah teknologi multimedia yang ditujukan agar pengguna dapat merasakan berada pada lingkungan digital yang seolah-olah nyata. Lingkungan yang disimulasikan oleh komputer disebut pula dengan nama computer-simulated environment, yaitu tiruan dari suatu lingkungan sebenarnya atau benar-benar suatu lingkungan yang hanya ada dalam imajinasi. Sekolah Alam Ar-Ridho merupakan sekolah yang berbasis pada explorasi alam sebagai bahan pendidikan dengan konsep penelitian dasar. Pada sekolah ini, siswa dididik memanfaatkan alam sebagai media penelitian dan penggalian ide. Tujuan dari pengabdian masyarakat ini adalah membuat konten virtual reality yang dapat digunakan oleh sekolah Alam Ar-Ridho untuk membantu dalam pengembangan proses belajar mengajar pada sekolah tersebut. Adapun metode yang dilakukan pada pengabdian ini terdiri dari enam tahapan, yaitu 1) Observasi lapangan, 2) Perancangan konten VR, 3) Pembuatan konten VR, 4) Pengujian, 5) Pelatihan SDM, dan 6) Pemeliharaan peralatan. Diharapkan dengan adanya fasilitas Virtual Reality, siswa dapat bereksplorasi lebih jauh dengan mempelajari tanaman yang tidak tersedia di lingkungan sekolah.
PENERAPAN SISTEM APLIKASI PROMOSI DAN PENJUALAN ON LINE BERBASIS ANDROID PADA UKM BATIK BLEKOK DI KELURAHAN MANGUNHARJO KECAMATAN TEMBALANG KOTA SEMARANG Tri Raharjo Yudantoro; Mardiyono Mardiyono; Kurnianingsih Kurnianingsih; Kuwat Santoso; Irwan Yanwari; Wiktasari Wiktasari; Nurseno Bayu Aji; Angga Wahyu Wibowo; Afandi Nur Aziz Thohari
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 2 No. 3 (2021): Volume 2 Nomor 3 Tahun 2021
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v2i3.2960

Abstract

Kegiatan diseminasi produk teknologi kepada masyarakat yang diajukan pada proposal ini bertujuan untuk memberikan alternatif solusi pemecahan masalah yang ada pada UKM Batik Blekok di Kelurahan Mangunharjo Kecamatan Tembalang Kota Semarang, yaitu dengan penerapan teknologi informasi (IT) untuk digitalisasi sistem pemasaran dan penjualannya. Permasalah utama yang ada pada UKM Batik Blekok ini adalah minimnya order, ketidakpastian jumlah order, minimnya customer, dan masih terbatasnya wilayah pemasaran dan penjualannya. Alternatif solusi yang akan diterapkan di UKM tersebut adalah penggunaan aplikasi mobile untuk promosi dan penjualan berbasis android yang terintegrasi ke media sosial seperti facebook, dan instagram. Kegiatan ini direncanakan dalam waktu 5 (lima) bulan yang terdiri dari 5 tahapan meliputi: bulan pertama untuk kegiatan observasi lapangan, diskusi dengan Mitra, dan analisis situasi untuk menetapkan permasalahan yang dihadapi Mitra. Pada bulan  pertama ini pula mulai dilakukan proses desain aplikasi dan database aplikasi online berbasis android. Bulan kedua digunakan untuk pembuatan aplikasi Android dan database. Bulan ketiga digunakan untuk pelatihan SDM agar terampil dalam mengoperasikan sistem aplikasi berbasis android dan sekaligus dilakukan uji coba (trial and error) penerapan dan koreksi sistem aplikasi Android. Bulan keempat dilakukan publikasi pada media massa dan jurnal, sedangkan pada bulan kelima  dilakukan pembuatan laporan akhir. Sistem aplikasi promosi dan penjualan online berbasis android ini akan diterapkan di UKM Batik Blekok sehingga diharapkan dapat membantu UKM tersebut dalam mengatasi permasalahan yang selama ini dialaminya. Sistem aplikasi promosi dan penjualan online berbasis android ini akan diterapkan di UKM Batik Blekok sehingga diharapkan dapat membantu UKM tersebut dalam mengatasi permasalahan yang selama ini dialaminya. Pada akhirnya outcome yang diharapkan dari kegiatan ini adalah dapat memperluas wilayah pemasaran, meningkatkan jumlah pelanggan, meningkatkan volume penjualan dan meningkatkan omset dan keuntungan UKM Batik Blekok. Metode yang akan diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan yang dihadapi oleh kedua mitra ini meliputi 5 tahap/macam kegiatan yaitu:  observasi lapangan, penyediaan infrastruktur internet dan peralatan pendukung, pelatihan SDM, penerapan Sistem, aplikasi promosi dan penjualan online dan pengoperasian Sistem Aplikasi promosi dan penjualan online.
Tf*Idf and Random Walk For Term Candidate Selection On Automatic Subject Indexing Nurseno Bayu Aji; Musta'inul Abdi; Ardon Rakhmadi
JAICT Vol 6, No 1 (2021)
Publisher : Politeknik Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32497/jaict.v6i1.2436

Abstract

Subject indexing is the act of describing or classifying a document by index terms or other symbols in order to indicate what the document is about, to summarize its content or to increase its findability. The selection of term candidate on automatic subject indexing is very important, because it can influence the result of topic extraction on document. Recently on the automatic subject indexing especially in the term candidate selection only consider terms in the document collection. In contrast, indexer prefers to choose general term on manual subject indexing for selection of term candidate. In this paper, we proposed a new strategy for selecting term candidate on automatic subject indexing for extraction the main topic from the document. The proposed method uses a combination of Term Frequency Inverse Document Frequency (TF*IDF) and Random Walk on the structure of thesaurus. Experimental results show that the proposed method can select the terms candidate that relevant to the topic of the document with F-Measure of 0.24.
Pemanfaatan Histogram Equalization pada Local Tri Directional Pattern untuk Sistem Temu Kembali Citra Nursuci Putri Husain; Nurseno Bayu Aji
SPECTA Journal of Technology Vol. 4 No. 1 (2020): SPECTA Journal of Technology
Publisher : LPPM ITK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1107.718 KB) | DOI: 10.35718/specta.v4i1.164

Abstract

Abstract Local tri-directional pattern (LtriDP) is a method of extracting local intensity features from each pixel based on direction. However, this method has not been able to provide good performance in extracting features for image retrieval. One reason that makes image retrieval performance worse is the effect of lighting. Lighting can cause large variations between images. This study proposed utilization of Histogram Equalization (HE). Histogram equalization is a functional method of stretching gray degrees and expanding image contrast. This will make variations in the gray level of the original image can be controlled. There are several main stages in this study, firstly query image and image dataset will be preprocessed with histogram equalization. After that, the image is extracted by a tri-directional pattern and magnitude pattern are searched. A tri-directional pattern will produce two histograms, while a magnitude pattern produces one histogram. The three histograms are combined or joint histogram is performed. Histogram that has been joint is a feature vector. The feature vector will be calculated using a similarity measurement Canberra. After that, an image similar to the query image will be obtained. The experiment was conducted using 3 face datasets namely ORL, BERN, and YALE. The average recall value was 0.422 for the ORL dataset, 0.50 for the BERN dataset, and 0.63 for the YALE dataset. The evaluation show, the proposed method can be used as a process of improving the quality of image datasets in the image retrieval system. Keywords: Image retrieval system, Local tri-directional pattern, Streching Image, Histogram Equalization, Similarity Measurement Canberra. Abstrak Local tri-directional pattern (LtriDP) merupakan salah satu metode ekstraksi fitur intensitas lokal dari setiap piksel berdasarkan arah. Namun, metode ini belum mampu memberikan performa yang baik dalam mengekstrak fitur untuk temu kembali citra. Salah satu alasan yang membuat performa temu kembali citra tidak baik adalah pengaruh pencahayaan. Pencahayaan dapat menyebabkan variasi besar antar citra. Penelitian ini mengusulkan pemanfaatan Histogram Equalization (HE). HE merupakan metode fungsional dalam peregangan derajat keabuan dan memperluas kontras citra. Hal ini akan membuat variasi level keabuan dari citra asli dapat terkendali. Ada beberapa tahapan utama dalam penelitian ini, yang pertama citra query dan citra dataset akan terlebih dahulu di preprocessing dengan histogram equalization. Setelah itu, citra tersebut diekstrak fiturnya, dicari pola tri-directional dan pola magnitude. Pola tri-directional akan menghasilkan dua histogram, sedangkan pola magnitude menghasilkan satu histogram. Ketiga histogram tersebut kemudian disatukan atau dilakukan joint histogram. Histogram yang telah dijoint merupakan vektor fitur. Vektor fitur tersebut akan dihitung rankingnya menggunakan pengukuran jarak canberra. Setelah itu, akan didapatkan citra yang mirip dengan citra query. Uji coba dilakukan dengan menggunakan 3 dataset wajah yaitu ORL, BERN, dan YALE. Nilai rata-rata recall yang di dapatkan 0,422 untuk dataset ORL, 0,50 untuk dataset BERN, dan 0,63 untuk dataset YALE. Dari hasil evaluasi tersebut, dapat disimpulkan metode yang diusulkan dapat digunakan sebagai proses peningkatan kualitas dataset citra pada system temu kembali citra. Keywords: Sistem Temu Kembali Citra, Local tri-directional pattern, Peregangan Kontras, Histogram Equalization, Perhitungan Jarak Canberra.
Co-Authors Afandi Nur Aziz Thohari Aggie Brenda Vernandez Angga Wahyu Wibowo Ardon Rakhmadi Handayani Tjandrasa Hutama Arif Bramantyo Irwan Yanwari Kurnianingsih, - Kuwat Santoso Mardiyono Mardiyono Muhammad Irwan Yanwari Musta'inul Abdi Muttabik Fathul Lathief Nursuci Putri Husain Prayitno Prayitno Rizkha Ajeng Rochmatika Tri Raharjo Yudantoro Vinda Setya Kartika Wiktasari Wiktasari