Fenty Alia
Teknik Biomedis, Universitas Telkom

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

Found 2 Documents
Search

PERANCANGAN DAN PENGEMBANGAN PENDETEKSI PENYAKIT MELANOMA MENGGUNAKAN METODE GREY LEVEL CO-OCCURANCE MATRIX (GLCM) DAN METODE KLASIFIKASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Sang Ayu Ketut Devi Saraswati; Wahmisari Priharti; Fenty Alia
TEKTRIKA Vol 6 No 2 (2021): TEKTRIKA Vol.6 No.2 2021
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v6i2.4637

Abstract

Melanoma merupakan salah satu jenis penyakit kulit berupa tumor ganas yang berkembang pada sel melanosit penghasil melanin. Penyakit ini merupakan penyakit langka, namun memiliki risiko kematian yang tinggi jika tidak segera ditangani. Salah satu cara yang dapat membantu penanganan melanoma adalah diagnosis secara dini terhadap penyakit tersebut. Pada penelitian ini dirancang sebuah pendeteksi penyakit melanoma menggunakan Raspberry pi dan pi camera dengan mengimplementasikan metode ekstraksi fitur Grey Level Co-Occurance Matrix (GLCM) dan metode klasifikasi Convolutional Neural Network (CNN). Citra input akan diolah melalui proses preprocessing berupa proses grayscale, image adjustment, dan cropping. Citra hasil pre-processing akan diekstraksi menggunakan metode GLCM berdasarkan parameter contrast, correlation, entropy, dan uniformity. Tahap terakhir, citra akan diklasifikasikan apakah merupakan penyakit melanoma atau non-melanoma menggunakan metode CNN. Pengujian dilakukan menggunakan dataset yang berjumlah 416 data citra nevus dan melanoma serta citra validasi yang berjumlah 16 sampel citra nevus. Dari hasil pengujian didapatkan hasil akurasi sebesar 85% dengan F1-score sebesar 89% sehingga hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai salah satu alat bantu untuk proses screening kasus penyakit melanoma. Kata Kunci: Convolutional Neural Network (CNN), Grey Level Co-Occurance Matrix (GLCM), Melanoma, Deep Learning, Image Processing.
AKSI CEGAH STUNTING MELALUI APLIKASI SAGITA: STATUS GIZI BALITA Muhammad Hablul Barri; Fenty Alia; Ledya Novamizanti; Rita Purnamasari; Fityanul Akhyar; Tora Fahrudin; Putu Harry Gunawan; Satria Mandala
JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Vol 7, No 2 (2023): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jmm.v7i2.13231

Abstract

Abstrak: Stunting merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat yang penting di Indonesia, terutama di Desa Lengkong, Jawa Barat. Beberapa penyebab utama yaitu kesulitan dalam pencatatan dan monitoring status gizi balita saat pelakasanaan posyandu. Pencatatan yang masih secara manual membuat beberapa data yang tersimpan sulit untuk dicari dan rentan akan adanya kesalahan pada saat penginputan. Tujuan dari pengabdian ini adalah ingin merealisasikan suatu aplikasi yang dapat memudahkan kader posyandu dalam memonitoring status gizi balita secara terpusat. Sehingga diharapkan mitra dapat dengan praktis memasukkan data, mereview akumulasi data serta membuat analisis data tersebut secara cepat dan akurat. Aplikasi ini kemudian akan disosialisasikan dalam sebuah penyluhan gizi balita. Data dari aplikasi ini nantinya dapat digunakan oleh semua pihak yang berkepentingan secara realtime. Kegiatan ini didawali dengan survei permasalahn ke lapangan kemudian dilanjutkan dengan pembuatan aplikasi lalu diakhiri dengan serah terima dan sosialisasi dari aplikasi yang telah dibuat. Dari kegiatan ini, mitra dalam hal ini adalah kader posyandu dan perangkat desa mencoba secara langsung aplikasi yang dibuat, sehingga dapat memberikan masukin secara langsung kepada tim untuk perbaikan aplikasi. Dari survei yang yang disebar ke seluruh peserta, didapati 80% peserta merasa puas dengan aplikasii yang ada dan berharap aplikasi segera dapat dilakukan perbaikan sehingga dapat langsung digunakan di desa Lengkong. Abstract: Stunting is one of the important public health problems in Indonesia, especially in Lengkong Village, West Java. Several main causes are difficulties in recording and monitoring the nutritional status of toddlers during the implementation of posyandu (integrated health post). Manual recording makes some stored data difficult to find and prone to errors during inputting. The purpose of this community service is to realize an application that can facilitate posyandu workers in monitoring the nutritional status of toddlers in a centralized manner. Thus, it is expected that partners can easily input data, review data accumulation, and quickly and accurately analyze the data. This application will then be socialized in a toddler nutrition campaign. Data from this application can be used by all stakeholders in real-time. This activity begins with a survey of problems in the field, followed by application development and ends with the handover and socialization of the application that has been made. From this activity, partners, in this case, posyandu workers and village officials, directly try out the application, so they can provide direct feedback to the team for application improvements. From the survey distributed to all participants, it was found that 80% of participants were satisfied with the existing application and hoped that the application could be improved soon, so it could be immediately used in Lengkong Village.