Page 36 - Warta USK Agustus 2022
P. 36
FAKULTAS FAKULTAS
Presentasikan Karya Ilmiah akurasi pendeteksian melalui teknik
kecerdasan buatan. Artikel ilmiahnya
di Ajang Internasional diterima di CyberneticsCom dengan
judul Pemanfaatan Fitur Tekstur
Local Binary Pattern pada Klasifikasi
Penyakit Malaria Berbasis Deep
Learning.
Alasan yang melatarbelakangi
iga mahasiswa Program Koordinator Prodi Teknik Komputer, fakta di lapangan yang menunjukkan Nona melakukan penelitian ini
Studi Teknik Komputer USK. perbedaan persepsi di kalangan ahli karena panjangnya proses diagnose
Universitas Syiah Menurut Kahlil, penelitian yang radiologi dalam menentukan tingkat penyakit malaria. Umumnya tenaga
Kuala (USK) berhasil mereka lakukan sangat layak untuk keparahan osteoarthritis lutut. medis melakukannya secara visual
Tmempresentasikan dipresentasikan di konferensi Selain itu juga membutuhkan waktu melalui alat mikroskopis yang
hasil penelitian tugas akhir (skripsi) berskala internasional. Contohnya yang relatif lama dan ketelitian tinggi tingkat keakuratannya tergantung
di Konferensi Internasional The penelitian yang dilakukan Yusuf dari ahli radiologi untuk menganalisa pengalaman dan keahlian dari
8th International Conference on yang berupaya mendeteksi penyakit gambar hasil sinar-X lutut pasien. tenaga medis itu sendiri. Menurut
Wireless and Telematics (ICWT) osteoarthritis lutut melalui “Penelitian ini mengusulkan Nona, hal itu memerlukan proses
dan International Conference on teknik kecerdasan buatan. Artikel ini sebuah CAD (Computer Aided yang panjang dan dapat berujung
Cybernetics and Computational diterima di ICWT bersama puluhan Design) sebagai sistem pendukung pada diagnosis yang salah. Di
Intelligence (CyberneticsCom) artikel lainnya dari berbagai dunia untuk mendeteksi osteoarthritis penelitiannya ia pun mengusulkan pula dengan negara penghasil kopi biji kopi rusak, peaberry, longberry,
2022. Ketiga Mahasiswa tersebut seperti Malaysia, Libya, India, Korea lutut berdasarkan gambar sinar-X sebuah sistem berbasis komputer lainnya,” beber Alifya. dan premium. Model ini diharapkan
adalah Muhammad Yusuf Kardawi, Selatan, dan Sri Lanka. melalui teknik deep learning yang yang memanfaatkan fitur tekstur Hal ini menyebabkan proses menjadi langkah awal bagi peneliti
Alifya Febriana, dan Nona Zarima. Yusuf mengatakan, penelitian dijalankan pada ponsel pintar,” kata untuk mengklasifikasikan penyakit sortir membutuhkan waktu lebih lain dalam pengembangan teknologi
Penelitian tersebut dibimbing oleh ini ia lakukan karena melihat banyak Yusuf kepada Warta USK. malaria melalui pembelajaran lama, membutuhkan banyak sortasi biji kopi dan membantu para
dosen Jurusan Teknik Elektro dan Berbeda dengan Yusuf, Nona mendalam (deep learning). pekerja dalam melakukan sortasi, petani kopi dalam menyortir biji kopi.
Komputer USK, Dr. Kahlil Muchtar, Zarima melakukan analisis dampak Sementara itu dalam konferensi membutuhkan tingkat fokus yang Alifya juga memperkenalkan
S.T., M.Eng yang juga merupakan modifikasi gambar malaria terhadap CyberneticsCom, Alifya Febriana tinggi, dan berpotensi menyebabkan dataset biji kopi arabika yang
mempresentasikan penelitian stres dan kelelahan para pekerja. dinamakan USK-Coffee Dataset.
tentang USK-Coffee Dataset: A Walau mesin teknologi penyortir Dataset ini berisi 8.000 gambar kopi
Multi-Class Green Arabica Coffee biji kopi telah banyak dijual di dari 4 kelas yang ada dan akan terus
Bean Dataset for Deep Learning E-commerce, tetapi menurutnya bertambah. Dataset tersebut dapat
(Klasifikasi Multi-Kelas Biji Kopi mesin tersebut hanya bisa diakses secara publik melalui http://
Arabica Green Bean dengan menyortir biji kopi bagus dan rusak comvis.unsyiah.ac.id/usk-coffee/.
Menggunakan Deep Learning). dengan harga yang sulit dijangkau. Prosiding ICWT dan CyberneticsCom
“Penelitian ini dilatarbelakangi Dampaknya para pekerja kopi setiap tahunnya telah dipublikasikan
meningkatnya permintaan ekspor masih harus menyortir biji kopi di IEEE Xplore dan terindeks scopus.
biji kopi di Indonesia ke berbagai berdasarkan varietasnya secara Wakil Rektor III USK, Prof. Dr.
negara. Namun, setelah dilakukan manual. Mustanir, M.Sc., mengucapkan
survei ke KNT Coffee di Banda Aceh, Oleh karena itu, Alifya selamat atas capaian yang diraih
ternyata teknik dalam menyortir mengusulkan untuk membuat tiga mahasiswa USK. Menurutnya,
biji kopi masih dilakukan secara sebuah model komputer yang dapat mahasiswa USK mampu menghasilkan
manual menggunakan tangan, tanpa melakukan deteksi dan klasifikasi karya ilmiah yang unggul dan
menggunakan teknologi, begitu biji kopi arabika berdasarkan tipe berstandar internasional. []
36 Warta USK Agustus 2022 Warta USK Agustus 2022 37
