Author Archives: adi pamungkas
Segmentasi Citra Kepala MRI Menggunakan Metode Active Contour
Pengolahan citra medis telah menjadi bidang yang semakin penting dalam dunia kedokteran modern. Salah satu teknik yang digunakan dalam pengolahan citra medis adalah segmentasi, yaitu proses pemisahan objek atau struktur yang ingin diidentifikasi dari latar belakang citra. Dalam kasus citra kepala MRI (Magnetic Resonance Imaging), segmentasi dapat membantu dokter dalam mendiagnosis dan memahami kondisi pasien dengan lebih baik. Salah satu metode yang digunakan dalam segmentasi citra kepala MRI adalah metode Active Contour.
Citra kepala MRI menyediakan informasi rinci tentang struktur otak, jaringan lunak, dan abnormalitas potensial lainnya dalam area kepala. Namun, citra-citra ini sering kali penuh dengan noise dan memiliki kontras yang bervariasi, membuat tugas segmentasi menjadi tantangan yang kompleks. Metode Active Contour, juga dikenal sebagai “Snake” atau “Level Set”, adalah salah satu metode yang membantu mengatasi tantangan ini.
-read more->Memahami Algoritma Naive Bayes: Konsep dan Penerapan
Algoritma Naive Bayes adalah pendekatan klasifikasi yang populer dalam dunia kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami. Artikel ini akan menjelaskan konsep dasar algoritma Naive Bayes, mengapa algoritma ini penting, serta bagaimana mengimplementasikannya dalam berbagai aplikasi.
Algoritma Naive Bayes didasarkan pada teorema probabilitas Bayes dan digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang sesuai. Meskipun memiliki asumsi “naif” (sederhana) tentang independensi fitur, algoritma ini sering memberikan hasil yang memuaskan dalam berbagai konteks. Naive Bayes telah sukses diterapkan dalam spam filtering, analisis sentimen, klasifikasi dokumen, dan banyak aplikasi lainnya.
-read more->Penerapan Algoritma Self-Organizing Maps (SOM) Menggunakan MATLAB
Self-Organizing Maps (SOM), juga dikenal sebagai Kohonen maps, adalah salah satu algoritma dalam bidang jaringan saraf tiruan yang mampu melakukan pemetaan dan pengelompokan data kompleks dalam ruang multidimensional. Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan konsep dasar algoritma SOM dan bagaimana mengimplementasikannya menggunakan perangkat lunak MATLAB.
Mengenal Watermarking Citra dan Implementasinya Menggunakan MATLAB
Watermarking citra adalah sebuah teknik yang digunakan untuk menyisipkan informasi rahasia atau tanda pengenal ke dalam citra digital tanpa mengganggu kualitas visual citra tersebut. Tujuan dari watermarking citra adalah untuk memberikan perlindungan terhadap pemalsuan dan penggunaan ilegal serta untuk memberikan tanda pengenal kepada pemilik asli citra. Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan konsep dasar watermarking citra dan bagaimana mengimplementasikannya menggunakan perangkat lunak MATLAB.
Memahami Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ)
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) telah menjadi salah satu pilar utama dalam dunia kecerdasan buatan, memungkinkan kita untuk memodelkan dan memahami pola-pola dalam data. Learning Vector Quantization (LVQ) adalah salah satu algoritma JST yang memiliki aplikasi khusus dalam tugas-tugas klasifikasi dan pengenalan pola. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari konsep dasar LVQ, cara kerjanya, dan penerapannya dalam pengenalan pola.
Mengenal Arsitektur AlexNet dalam Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Neural Network (CNN) telah mengubah lanskap pengolahan citra dan tugas-tugas pengenalan pola dengan kemampuan yang luar biasa dalam memahami fitur-fitur visual kompleks. Salah satu tonggak penting dalam perkembangan CNN adalah arsitektur AlexNet. Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang arsitektur AlexNet, bagaimana ia bekerja, dan dampaknya terhadap perkembangan dunia deep learning.
AlexNet, yang dinamai berdasarkan peneliti Alex Krizhevsky, bersama dengan Geoffrey Hinton dan Ilya Sutskever, memenangkan kompetisi ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) tahun 2012 dengan perbedaan yang mencolok. Ini merupakan momen penting dalam sejarah deep learning karena menunjukkan bahwa arsitektur CNN yang dalam bisa digunakan untuk tugas-tugas pengenalan citra kompleks.
Memahami Algoritma You Only Look Once (YOLO) dan Penerapannya Menggunakan MATLAB
Dalam dunia komputer vision, deteksi objek merupakan salah satu tantangan utama. Algoritma You Only Look Once (YOLO) telah memperkenalkan pendekatan yang revolusioner dalam melakukan deteksi objek secara cepat dan akurat. Artikel ini akan membahas tentang algoritma YOLO, prinsip kerjanya, dan bagaimana kita dapat menerapkannya menggunakan MATLAB.
Pengenalan Algoritma YOLO
Algoritma You Only Look Once (YOLO) adalah pendekatan deteksi objek real-time yang memungkinkan kita untuk mendeteksi objek dalam satu kali pengamatan sekaligus, tanpa perlu proses komputasi yang berulang-ulang. YOLO memahami tampilan gambar sebagai masalah regresi dan menerapkan deep learning untuk menghasilkan bounding box (kotak batas) yang mengelilingi objek-objek yang ada dalam gambar, berserta dengan label dan tingkat keyakinan (confidence score).
-read more->Pemrograman Algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) Menggunakan MATLAB
Algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) adalah metode yang menggabungkan kecerdasan buatan (artificial intelligence) dan logika fuzzy untuk memodelkan hubungan antara input dan output data yang kompleks. ANFIS mengadopsi karakteristik adaptif dari jaringan saraf tiruan (neural network) dan keunggulan interpretasi logika fuzzy untuk membuat model prediksi yang akurat dan dapat diinterpretasikan. Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang pengertian, prinsip kerja, dan langkah-langkah pemrograman ANFIS menggunakan MATLAB.
Penerapan Algoritma Support Vector Machine dalam Klasifikasi Citra menggunakan MATLAB
Klasifikasi citra adalah salah satu aplikasi penting dalam bidang pengolahan citra yang bertujuan untuk mengenali dan membedakan objek atau pola tertentu dalam citra. Algoritma Support Vector Machine (SVM) adalah metode pembelajaran mesin yang efektif untuk melakukan klasifikasi dengan membangun model yang dapat memisahkan data dengan jelas ke dalam beberapa kategori. Artikel ini akan membahas penerapan algoritma Support Vector Machine dalam klasifikasi citra menggunakan perangkat lunak MATLAB.
Analisis Tekstur pada Citra Digital menggunakan Metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
Analisis tekstur pada citra digital adalah salah satu aspek penting dalam pengolahan citra untuk memahami karakteristik dan pola yang terdapat pada citra. Salah satu metode yang sering digunakan dalam analisis tekstur adalah Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). GLCM adalah representasi matematis yang mampu mengekstrak informasi tekstur dari citra dengan menggambarkan hubungan spasial antara pasangan piksel dengan intensitas level tertentu. Artikel ini akan membahas konsep dasar GLCM dan penerapannya dalam analisis tekstur pada citra digital.
Pemrograman Matlab 