Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"While a sharp debate is emerging about whether conventional biometric technology offers society any significant advantages over other forms of identification, and whether it constitutes a threat to privacy, technology is rapidly progressing. Politicians and the public are still discussing fingerprinting and iris scan, while scientists and engineers are already testing futuristic solutions. Second generation biometrics, which include multimodal biometrics, behavioural biometrics, dynamic face recognition, EEG and ECG biometrics, remote iris recognition, and other, still more astonishing, applications, is a reality which promises to overturn any current ethical standard about human identification. Robots which recognise their masters, CCTV which detects intentions, voice responders which analyse emotions: these are only a few applications in progress to be developed."

"ABSTRAK Kiorofil diketahui mempunyai rantai samping fitil yang akan membentuk fitol dan feofitin apabila dihidrolisis dengan HCJ. Untuk isolasi feofitin digunakan fasa diam sukrosa:bedak talk, 6:1, dan fasa gerak petroleum eter:benzena, 14:1, kemudian dianalisis dengan spektroskopi cahaya tampak. Sedangkan pada isolasi fitol digunakan pelarut n-heksana:etil asetat, 17:3, dan dianalisis dengan FT-IF. Proses reduksi digunakan reduktor NaBH4 yang dilarutkan dengan air bidestilat, dehidrasi digunakan H3PO4 untuk mengetahui adanya ikatan rangkap digunakan uji air brom. Senyawa fitana (2,6,10,14-tetrametil heksadekana) yang diperoleh dianalisis dengan GC-MS. Aplikasi biomarker fitana diuji pada sampel minyak bumi Sumatra NSB-1, CSB- 1 dan SSB-2 yang telah diketahui karakteristikiya. Kelimpahan pristana relative terhadap fitana (rasio Pr/Ph) untuk ketiga minyak burni NSB-1, CSB-1, SSB-2 berturut-turut adalah 0,2; 2,7 dan 7,5. Kelimpahall mi konsisten dengan lingkungan pengendapan batuan induk (source rock) untuk ketiga minyak burni."

"This book spans current progress in biometric systems including face recognition, fingerprint recognition, iris recognition and image search systems, connecting them to each other and to progress in color and pattern analysis, mathematics and computer science. "

"Metode Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) adalah metode yang paling populer dan memiliki kinerja yang baik sebagai metode feature extraction (pengekstraksi ciri) hingga saat ini. Namun berdasarkan hasil simulasi, diketahui bahwa speaker recognition system yang menggunakan MFCC sebagai metode feature extraction memiliki akurasi yang rendah ketika diterapkan pada sinyal suara yang mengandung noise. Dalam penelitian ini, penulis mengusulkan metode Discrete Wavelet Transform - Mel Frequency Cepstral Coefficient (DWT-MFCC) untuk mengatasi masalah tersebut. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode DWT-MFCC memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan metode MFCC konvensional apabila diterapkan sebagai metode feature extraction dalam sistem speaker recognition dengan tingkat SNR dari 15 hingga 40 dB.

---

The Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC) method is the most popular method and has good performance as a feature extraction to date. But based on the simulation results, it is known that the speaker recognition system that uses MFCC as a feature extraction has low accuracy when applied to voice containing noise.

In this study, we propose the Discrete Wavelet Transform - Mel Frequency Cepstral Coefficient (DWT-MFCC) method to overcome this problem. The simulation results show that the DWT-MFCC method has higher accuracy compare with conventinal MFCC method when applied as feature extraction in the speaker recognition system with SNR from 15 to 40 dB."

"Suatu sistem biometrik sangat penting untuk identifikasi dan verifikasi suatu individu dengan berbagai tujuan. Biometrik iris merupakan salah satu tipe biometrik dengan tingkat akurasi yang tinggi tetapi banyak pemakaian memori. Tahap pencocokan merupakan salah satu bagian dari sistem biometik iris yang memakai banyak memori sehingga berpengaruh pada waktu proses.Dalam skripsi ini, akan disimulasikan algoritma Incremental Dissimilarity Approximation (IDA) yang akan dibandinkan dengan algoritma vector quantization (VQ). IDA merupakan algoritma pencocokan cepat berdasarkan ketidaksamaan fungsi norm Lp dimana akan menjadi syarat untuk batas pencarian pencocokan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa IDA tidak cocok untuk diaplikasikan pada sistem biometrik iris.Performa yang ditunjukkan sama dengan VQ karena variasi vektor pada citra iris masih memenuhi batas pada algoritma IDA. Namun, secara eksperimental telah didapat nilai batas yang optimal untuk sistem biometrik iris sehingga mempersingkat waktu proses. Kode untuk algoritma VQ dan IDA dikembangkan dengan program MATLAB.

---

A biometric system is really important for identification and verification of a person for a lot of purposes. Biometric iris is one of biometric types that has high accuracy but use lot of memory. The pattern matching is part of iris biometric system that required a lot of memory that affect to the time process.In this paper, Incremental Dissimilarity Approximation (IDA) algorithm will be simulated and compared with vector quantization (VQ) algorithm. IDA is a fast pattern matching based on dissimilarity functions derived from Lp norm for becoming the bounding criterion of pattern matching. The simulation result show that IDA is not suitable to implement for iris biometric system. It has the same performance as VQ because the variety of the vector still satisfy the bounding criterion. However, the experiment has determined the optimal bound for pattern matching in iris biometric system that decrease the time process. The code for VQ and IDA are developed with MATLAB."

"ABSTRAKMiopia adalah suatu kelainan refraksi dimana sinar sejajar garis pandang akan dibias dan terpusat di depan retina pada keadaan mata tidak berakomodasi. Tidak penuhnya koreksi tajam penglihatan pada penderita miopia tinggi setelah dilakukan koleksi dengan pemeriksaan subjektif dan objektif, merupakan keluhan yang banyak dijumpai pada penderita dengan miopia tinggi dalam praktek sehari-hari. Penelitian ini akan melakukan pengukuran panjang aksis bola mata pada penderita miopoa tinggi dengan koreksi tajam penglihatan penuh dan tidak penuh, dan akan diuji secarastatistik apakah ada perbedaan dalam dua kelompok ini."

"Biometrik adalah proses identifikasi dan autentikasi berdasarkan atribut unik yang dimiliki oleh manusia. Salah satu atribut manusia yang dapat digunakan untuk biometrik adalah iris. Iris adalah bagian dari mata yang mengatur banyaknya cahaya yang masuk mengenai retina. Iris berbentuk lingkaran dan memiliki karakteristik yang unik pada setiap orang. Penelitian ini adalah tentang pengenalan iris untuk biometrik.Dalam penelitian ini pembuatan vektor masukan untuk pengenalan dilakukan dengan cara yang berbeda dari biasanya yaitu dengan melingkar, sesuai bentuk iris. Untuk pengenalannya digunakan metode pattern matching dan jaringan syaraf tiruan. Dengan pembuatan vektor masukan secara melingkar, tingkat pengenalan yang dihasilkan cukup tinggi terutama jika metode pengenalan yang digunakan adalah dengan pattern matching.

---

Biometric is the process of identification and authentication based on many unique attributes of human. One of the usable human attributes for biometric is iris. Iris is a part of the human eye which controls the amount of light going to the retina. Iris is circular and each person has a different iris characteristics. This research is about iris recognition for biometrics.

In this research, the input vector for recognition is created with a different way from the usual. The input vector is created by following iris shape which is circular. The recognition process is done by using pattern matching and artificial neural network. The creation of input vector by circling yields a high recognition rate, especially when pattern matching is used for the recognition process."

"Pendahuluan: Volume hati sangat penting diketahui untuk menentukan kesesuaian graft pada Living Donor Liver Transplant (LDLT) dan untuk menentukan resektabilitas organ. Salah satu kunci kesuksesan dari LDLT adalah dengan diketahuinya volume parenkim hati yang adekuat baik untuk donor maupun resipien. CT Volumetri merupakan gold standard dalam menghitung volume hati non invasif. Namun pada pelaksanannya terdapat keterbatasan fasilitas, terbatasnya ketersediaan piranti lunak, dan membutuhkan waktu yang lama. Sampai saat ini belum disepakati formula biometrik yang sesuai dalam memprediksi volume hati pasien donor hati di Indonesia.Metode: Desain penelitian ini cross sectional untuk mengetahui formula yang mendekati prediksi volume hati pada pasien donor transplantasi dewasa di Indonesia. Penelitian dilakukan di Rumah Sakit dr. Cipto Mangunkusumo berdasarkan data pasien dari 1 Januari 2010 – 3 Oktober 2019.Hasil: Perbedaan antara ELV dengan CLV didapatkan paling kecil pada formula Poovatumkadavil dkk dengan perbedaan -24.484cm3, kemudian Vauthey dkk dengan nilai perbedaan -27.153 dan disusul Yoshizumi dkk dengan hasil beda -44.253. Pada grafik Bland-Altman dapat dilihat bahwa perbedaan terkecil ada pada formula yang diusulkan oleh Poovatumkadavil disertai dengan limit of agreement paling kecil dibandingkan formula lainnya.Kesimpulan: Formula biometrik yang diajukan oleh Poovatumkadavil dkk didapatkan paling akurat dalam memprediksi volume hati dewasa di RSCM berdasarkan prediksi volume hati dengan CT volumetrik.

---

Liver volume calculation is very important in living donor liver transplant (LDLT) in assessing the compatibility and resectability of the graft. Accurate liver volume calculation to estimate adequate liver volume is one of the predictors of successful LDLT. CT volumetry is the gold standart for liver volume estimation, although there are some limitation in the software and facility availability and time. There are still no biometric formula agreed to predict liver volume in Indonesia. This study is conducted to acquire the best biometric formula for liver volume estimation in Indonesian population. The design of this study is cross-sectional study conducted in dr. Cipto Mangunkusumo General Hospital on 1st January 2010 – 3rd October 2019. The result of this study shows formuls by Poovatumkadavil has the least difference between estimated liver volume (ELV) and CT liver volume (CLV) with -24.4 cm3 difference. Formula by Vauthey and Yoshizumi also shows minute volume difference with -27.14cm3 and -44.25cm3 respectively. Bland-Altman graph shows the narrowest limit of agreement in Poovatumkadavil formula compared to the others. In conclusion, biometric formula by Poovatumkadavil is shown to be the most accurate in estimating liver volume in Indonesian population compared with CT volumetry.

"