Articles
14 Documents
Search results for
, issue
"2017"
:
14 Documents
clear
<![CDATA[Segmentasi Citra untuk Menentukan Skor Kerusakan Hati secara Histologi ]]>
<![CDATA[Nazarudin, Zohan]]>;
<![CDATA[Muhimmah, Izzati]]>;
<![CDATA[Fidianingsih, Ika]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Penyakit hati menduduki urutan kedelapan penyebab kematian di Indonesia. Selama ini ahli histologi masih menggunakan cara manual untuk menghitung skor kerusakan hati. Dengan teknik citra digital diharapkan akan ditemukan pola dan ciri khusus sehingga akan terbentuk sitem yang dapat menghitung skor kerusakan hati secara otomatis. Metode pengolahan citra yang di gunakan adalah segmentai citra, sedangkan untuk membandingkan hasil dari sistem dan perhitungan manual ahli digunakan uji kappa. Dari uji kappa yang dilakukan di ketahui rata-rata bernilai 0,61-0,80 sehingga keeratan kesepakatan kappa dikatakan kuat (good).]]>
<![CDATA[Pemanfaatan QR-Code Pada Pengelolaan Kantung Darah. Studi Kasus: PMI Sleman ]]>
<![CDATA[Nugraha, Giri]]>;
<![CDATA[Setiani, Novi]]>;
<![CDATA[Setiaji, Hari]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Untuk memenuhi standar World Health Organization (WHO), kebutuhan darah minimal di Indonesia adalah 5,1 juta kantong pertahun (2% jumlah penduduk Indonesia). Sedangkan produksi darah dan komponennya saat ini sebanyak 4,6 juta kantong. Dari 3,05 juta donasi, 86,2% diantaranya berasal dari donor darah sukarela. Artinya kita masih kekurangan jumlah produksi darah secara nasional sekitar 500 ribu kantong. Namun setiap pendonor hanya bisa melakukan donor darah setiap 3 bulan sekali darah tanpa tahu bahwa darahnya telah digunakan apa tidak. Oleh karena itu, untuk menjalin hubungan atau relasi yang baik dengan pendonor agar terus melakukan donor darah secara rutin, maka pendonor perlu diberi apresiasi. Apresiasi di sini berupa sebuah notifikasi yang akan diterima pendonor darah saat darahnya telah digunakan untuk menyelamatkan kehidupan seseorang. Hal ini akan membuat pendonor merasa senang dan lebih termotivasi lagi untuk mendonorkan darahnya secara rutin karena darah yang telah didonorkan benar - benar berguna untuk orang lain. Dalam makalah ini diuraikan mengenai proses perancangan dan pembuatan aplikasi blood bag scanner berbasis Android dengan menggunakan metode pengembangan perangkat lunak secara Waterfall. Dari penelitian yang telah dilakukan menunjukan bahwa data dan informasi dapat diubah ke dalam bentuk QR Code dan dapat dimanfaatkan untuk reporting sebagai apresiasi. Sehingga akan menumbuhkan rasa kepedulian sosial untuk menolong sesama dengan mendonorkan darahnya secara rutin.]]>
<![CDATA[Pembacaan Waktu sebagai ekstraksi EKG pada Diagnosis Penyakit Jantung ]]>
<![CDATA[Franz, Annafi’]]>;
<![CDATA[Muhimmah, Izzati]]>;
<![CDATA[Yuwono, Tito]]>;
<![CDATA[Marfianti, Erlina]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Secara global penyakit jantung merupakan penyakit tidak menular penyebab kematian terbesar. Salah satu cara mengenali penyakit jantung adalah dengan mendiagnosis berdasarkan hasil dari elektrokardiogram (EKG) yang kemudian dianalisis oleh ahlinya. EKG merupakan gambaran dari aktivitas listrik jantung yang terdiri dari beberapa komponen. Pada penelitian ini diusulkan algoritma pembacaan waktu pada komponen EKG yang berupa durasi interval dan segmen waktu untuk mendapatkan nilainya. Nilai interval dan segmen yang didapat kemudian di proses oleh mesin inferensi Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) untuk mendapatkan hasil diagnosis penyakit jantung.  Nilai akurasi yang didapat dari menggunakan algoritma pembacaan waktu sebagai ekstraksinya dan MKNN sebagai mesin inferensinya adalah 90.22%.]]>
<![CDATA[Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Autisme ]]>
<![CDATA[Aldrin, Muhammad]]>;
<![CDATA[Zukhri, Zainudin]]>;
<![CDATA[Cahyono, Andhik Budi]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Autism Spectrum Disorder (ASD) atau yang lebih sering kita kenal sebagai autisme, adalah sebuah kelainan pada sistem saraf yang dapat mempengaruhi perkembangan anak. Seringkali orangtua terlambat menyadari bahwa anaknya menderita autis. Hal ini biasa disebabkan karena sedikitnya pengetahuan dan informasi tentang autisme. Faktor lain yang menjadi penyebab terlambatnya diagnosis gejala-gejala autisme adalah kurangnya tenaga ahli seperti psikolog. Untuk membantu menyelesaikan masalah tersebut pada makalah ini dipaparkan salah satu solusinya yaitu dengan pembuatan sistem pakar diagnosis autisme. Sistem pakar merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang dirancang dengan cara menanamkan pengetahuan dari pakar ke dalam sistem. Sistem dibuat dengan menggunakan dua metode, yaitu rule-based dan certainty factor untuk menambah keakuratan hasil diagnosis. Sistem pakar yang dibuat telah berhasil membantu dalam mendiagnosis gejala autisme dan memberikan akurasi yang sangat baik berdasarkan data pembanding dari pakar sebenarnya.]]>
<![CDATA[Pembelajaran Anak Autis Dengan Metode Picture Exchange Communication System (PECS) Berbasis Multimedia Augmented Reality ]]>
<![CDATA[Taryadi, Taryadi]]>;
<![CDATA[Kurniawan, Ichwan]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Autisme merupakan kelainan perkembangan pervasive yang menyebabkan gangguan pada pemikiran, perasaan, pendengaran, ucapan dan interaksi sosial. Untuk alasan ini, anak autis membutuhkan pelatihan khusus untuk meningkatkan kemampuan dalam mempelajari keterampilan dan pengetahuan baru. Penelitian ini bertujuan untuk mengusulkan sebuah alternatif model pembelajaran dengan menggunakan augmented reality dengan menerapkan teknik pelatihan Picture Exchange Communication System (PECS). Sistem ini membantu mengajari anak-anak dengan bantuan gambar atau benda bersamaan dengan kata kunci atau frasa terkait yang sesuai dengan interaksi yang cepat. Pembuatan sistem ini menggunakan metode pengembangan sistem dengan alat bantu unified modelling language (UML) untuk merancang sistem. Pengujian dilakukan dengan menggunakan uji alfa dan beta untuk melihat kesesuaian sistem dengan kebutuhan user. Hasil dari alpha test dengan menggunakan metode black-box mengindikasikan bahwa semua fungsi yang ada didalam sistem berjalan dengan baik, sesuai dengan desain aplikasi. Hasil dari beta testing dapat disimpulkan sebagai berikut: (1) multimedia AR yang dikembangkan memiliki tampilan yang baik dan mudah untuk digunakan; (2) user dan dengan mudah mengikuti instruksi yang disediakan; (3) sistem mampu menyediakan informasi yang dibutuhkan oleh user. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kemampuan rata-rata dalam komunikasi pada awal sebelum perlakukan sebesar 47% sedangkan pada saat perlakukan mendapatkan tingkat rata-rata 65%. Sedangkan pada fase setelah dilakukan intervensi ada peningkatan rata-rata menjadi 70%.]]>
<![CDATA[Penerapan Ontologi Bidang Medis dalam Sistem Pelayanan Kesehatan ]]>
<![CDATA[Fudholi, Dhomas Hatta]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Ontologi merepresentasikan pengetahuan dengan mendeskripsikan dengan tepat, formal, dan kaya, konsep-konsep dalam sebuah bidang beserta relasi-relasinya. Tujuan dari memodelkan pengetahuan dalam bentuk ontologi adalah untuk mendapatkan pengetahuan umum yang dapat dibagikan dan dimengerti oleh manusia dan mesin. Di dalam dunia medis, kamus istilah-istilah khusus medis dibangun untuk menyimpan dan mengkomunikasikan pengetahuan medis serta informasi pasien. Sistem informasi medis harus dapat mengkomunikasikan data medis yang kompleks dan mendetail secara efisien. Oleh karena itu, ontologi hadir untuk merepresentasikan terminologi dalam dunia medis. Makalah ini bertujuan untuk memberikan pembahasan akan gambaran pendekatan penerapan ontologi dalam sistem layanan kesehatan yang berupa model informasi cerdas untuk manajemen pengetahuan medis, dan ontologi sebagai basis pengetahuan dalam sistem pengayaan pengetahuan, rekomendasi, dan pendukung keputusan. Hal ini diharapkan mampu mengakselerasi pertumbuhan sistem layanan kesehatan dengan kecerdasan dan kepakaran serta meningkatkan kemandirian masyarakat dalam penjagaan kesehatan.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Sistem Rekam Medis Gigi ]]>
<![CDATA[Saputra, Adysta Galang Iman Anugrah]]>;
<![CDATA[Hamidah, Nelly Nur]]>;
<![CDATA[Setiaji, Hari]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Rekam medis gigi merupakan catatan demografi pasien yang mencakup bagian dari administrasi pemeriksaan gigi, data diri pasien di rekam medis, data pemeriksaan awal pasien, data odontogram pasien, dan data hasil diagnosa pasien oleh dokter. Rekam medis gigi merupakan hak pasien yang mendapatkan layanan kesehatan gigi. Rekam medis gigi yang lengkap dapat digunakan untuk kebutuhan khusus seperti identifikasi jenazah dan alat bukti akurat yang menunjukan ada tidaknya malpraktek. Penelitian ini mengembangan purwarupa sistem rekam medis gigi dengan metode Rapid Application Development dengan bentuk rekam medis gigi yang mengacu pada Panduan Rekam Medik Kedokteran Gigi Direktorat Bina Upaya Kesehatan Dasar Kementrian Kesehatan RI 2014. Purwarupa sistem rekam medis gigi ini dapat mempermudah dan mempercepat pembuatan rekam medis gigi oleh dokter dan perawat. Purwarupa sistem rekam medis gigi yang dihasilkan juga memberikan kemudahan akses terhadap rekam medis gigi bagi pasien serta untuk kebutuhan khusus seperti identifikasi jenazah dan alat bukti akurat yang menunjukan ada tidaknya malpraktek.]]>
<![CDATA[Aplikasi untuk Mendiagnosis Penyakit Kelamin dengan Metode Decision Tree dan Certainty Factor ]]>
<![CDATA[Wahyuni, Elyza Gustri]]>;
<![CDATA[Kurniawan, Ricky]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Berdasarkan data yang dikumpulkan oleh WHO (World Health Organization), setiap tahun diseluruh dunia terdapat sekitar 250 juta penderita baru yang terindentifikasi terserang penyakit IMS (Infeksi Menular Seksual). Dan jumlah tersebut menurut hasil analisis WHO cenderung meningkat dari waktu ke waktu, dikarenakan banyak penderita yang masih belum sadar untuk melakukan pengobatan secara dini. Bahaya yang ditimbulkan dari penyakit kelamin, yaitu kemandulan bahkan dapat mengakibatkan kematian. Namun apabila penyakit dapat dideteksi sedini mungkin, maka dengan melakukan pengobatan yang intens penyakit ini dapat lebih bisa dikendalikan bahkan disembuhkan. Salah satu cara untuk mendeteksi dini penyakit IMS, yaitu dengan membuat sebuah sistem pakar yang bisa diimplementasikan untuk diagnosis dini penyakit kelamin dengan menggabungkan dua metode yaitu Decision Tree dan Certainty Factor yang relatif cepat dalam pencarian solusi dan hasil bisa menampilkan nilai kepercayaan untuk setiap hasil diagnosis. Hasil pengujian sistem, dapat disimpulkan bahwa sistem ini dapat diimplementasikan untuk mendeteksi penyakit kelamin pada pasien, dan mendapatkan hasil hitung yang sama antara perhitungan sistem dengan menggunakan teori mesin inferensi Decision tree dan Certainty Factor, sehingga bisa menjadi media referensi dokter/pakar untuk diagnosis penyakit kelamin]]>
<![CDATA[Rancangan Obat Berbantukan Komputer: Inovasi Alat untuk Permodelan ]]>
<![CDATA[Hariono, Maywan]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Rancangan Obat Berbantukan Komputer (ROBK) merupakan disiplin dari berbagai ragam ilmu yang saat ini sedang menarik untuk diaplikasikan baik pada penelitian dasar maupun penelitian tingkat lanjut. Pada awal era penemuan obat, peneliti mengalami kesulitan mendapatkan informasi mengenai hubungan antara struktur molekul obat dengan aktivitas farmakologinya. Penemuan memerlukan proses yang cukup panjang (± 20 tahun), dana yang besar dan kerjasama dari berbagai disiplin ilmu seperti biologi, kimia, komputasi, farmasi dan sebagainya. Dengan berkembangnya teknologi komputer disertai informasi molekul biologi (bioinformatika) beserta molekul kimia (kemoinformatika), suatu obat dapat dimodelkan terlebih dahulu dan disimulasi untuk memprediksi aktivitas obatnya sebelum diujicobakan ke binatang dan manusia. Hal ini bisa mengurangi panjangnya proses penemuan obat (trial and error) dan menghemat biaya penelitian karena hanya model obat yang diprediksi aktif yang akan diteliti lebih lanjut. Penggunaan perangkat lunak untuk permodelan obat yang saat ini banyak yang tidak berbayar meningkatkan animo berbagai disiplin ilmu untuk memanfatkan teknologi komputasi untuk merancang obat secara rasional.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Berbasis Algoritma C4.5 untuk Deteksi Kenaikan Case Fatality Rate Demam Berdarah ]]>
<![CDATA[Andriani, Anik]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Extraordinary Events Dengue often occurs in Indonesia which causes patients died that affects the percentage deaths due to Dengue increased. It’s called Case Fatality Rate (CFR) Dengue. The government’s target on CFR Dengue is less than 1%. But CFR Dengue in some provinces in Indonesia is over 1%. Application of classification technique with C4.5 algorithm in this cases to know data pattern from CFR Dengue dataset in all province in Indonesia. Analysis process from historical data used for classification process applies stages of Knowledge Discovery in Databases consist of nine stages. The Classification result is Classification rule. It can describe data pattern extracted from CFR Dengue dataset. One of utilization to knowing the most influence factors to increase of CFR Dengue in a province. Classification result are evaluated by Confusion Matrix and ROC (Receiver Operating Characteristic) curve to know classification result performance’s. Evaluation result is known performance of classification rule generated into Excellent category.]]>
