Abstract:Abstract: In the manufacturing industry, production scheduling become an important aspect that affects operational efficiency and customer satisfaction. The main challenge in scheduling is optimizing the use of resources…
to meet demand by minimizing production costs and time. Suboptimal scheduling can lead to problems such as delays in stocking, stock buildup, and increased operational costs. Thus, a method can to handle the complexity and uncertainty in the production process is needed. The Fuzzy Tahani Model is an approach in decision support systems. this can be used to help companies achieve more efficient and adaptive production scheduling, to consider various variables such as demand, production capacity, and inventory levels. This research aims to develop and implement the model in the context of production scheduling, with the hope of improving operational performance and customer satisfaction. At this time, the proposed Fuzzy Model Tahani technology is in TKT 4, which is the validation stage of technology components in a laboratory environment. The system creates an optimal production schedule based on fuzzy rules and defuzzification results, making it a useful tool for production decisions.
Keywords: fuzzy model tahini; decision support system; production optimization; production scheduling.
Abstrak: Dalam industri manufaktur, penjadwalan produksi adalah aspek penting yang mempengaruhi efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Tantangan utama dalam penjadwalan adalah mengoptimalkan penggunaan sumber daya untuk memenuhi permintaan dengan meminimalkan biaya dan waktu produksi. Penjadwalan yang tidak optimal dapat menyebabkan masalah seperti keterlambatan pengiriman, penumpukan stok, dan peningkatan biaya operasional. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang mampu menangani kompleksitas dan ketidakpastian dalam proses produksi. Fuzzy Model Tahani adalah salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk membantu perusahaan mencapai penjadwalan produksi yang lebih efisien dan adaptif, dengan mempertimbangkan berbagai variabel seperti permintaan, kapasitas produksi, dan tingkat persediaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan model tersebut dalam konteks penjadwalan produksi, dengan harapan dapat meningkatkan performa operasional dan kepuasan pelanggan. Pada saat ini, teknologi Fuzzy Model Tahani yang diusulkan berada pada TKT 4, yaitu tahap validasi komponen teknologi dalam lingkungan laboratorium. Sistem ini menciptakan jadwal produksi yang optimal berdasarkan aturan fuzzy dan hasil defuzzifikasi, menjadikannya alat yang berguna untuk pengambilan keputusan produksi.
Kata kunci: fuzzy model tahani; optimasi produksi; penjadwalan produksi; sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: One of the main health problems in children is stunting which is one of the concerns in the Sustainable Development Goals (SDGs). Specifically in Indonesia, the prevalence of stunting in 2024 is 21.6%. This figure…
ure is still relatively high, because the target prevalence of stunting is 14%. This study aims to implement machine learning knowledge through the Classification And Regression Trees (CART) algorithm based on Ant Be Colony (ABC) feature selection which aims to determine the increase in accuracy in analyzing stunting datasets. The data used comes from Kaggle which consists of 16500 datasets. The dataset consists of gender, age, birth length, birth weight, body length, body weight, breastfeeding and stunting status. The research methods used are data collection, data preprocessing, classification, and evaluation using K-fold cross validation. The results obtained in this research are the implementation of the CART algorithm obtained a value of 89.86% and the results of CART with Ant Be Colony (ABC) feature selection, which obtained an accuracy value of 93.65%. This shows that there is an increase in the accuracy value in the use of CART algorithm optimization and Ant Be Colony (ABC) feature selection by 3.76%. With the research results that have been obtained, it can be categorized as excellent accuracy value excellent. It is hoped that further research can be carried out by adding other classification algorithms or adding feature selection.
Keywords: classification; feature selection; optimazation; stunting
Abstrak: Salah satu masalah kesehatan utama pada anak adalah stunting yang menjadi salah satu perhatian dalam Sustainable Development Goals (SDGs). Khusus di Indonesia angka Pravelensi stunting pada tahun 2024 di angka 21.6%. Angka ini masih tergolong tinggi, karena target angka pravelensi stunting ialah 14%. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan pengetahuan machine learning melalui algoritma Classification And Regression Trees (CART) berbasis seleksi fitur Ant Be Colony (ABC) yang bertujuan untuk mengetahui peningkatan akurasi dalam menganalisis dataset stunting. Data yang digunakan bersumber dari Kaggle yang terdiri dari 16500 dataset. Dataset terdiri dari jenis kelamin, usia, panjang lahir, berat lahir, panjangg badan, berat badan, menyusui dan status stunting. Metode penelitian yang digunakan adalah pengumpulan data, preprocessing data, klasifikasi, dan evaluasi menggunakan K-fold cross validation. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah Implementasi algoritma CART memperoleh nilai sebesar 89,86% dan hasil seleksi fitur CART dengan Ant Be Colony (ABC) memperoleh nilai akurasi sebesar 93,65%. Hal ini menunjukkan adanya peningkatan nilai akurasi pada penggunaan optimasi algoritma CART dan pemilihan fitur Ant Be Colony (ABC) sebesar 3,76%. Dengan hasil penelitian yang telah diperoleh dapat dikategorikan nilai akurasi yang diperoleh sangat baik. Diharapkan dapat dilakukan penelitian selanjutnya dengan menambahkan algoritma klasifikasi lain atau menambahkan seleksi fitur.
Kata kunci: klasifikasi; optimalisasi; seleksi fitur; stunting
Abstract:Abstract: The PPKS task force at Universitas Amikom Purwokerto has been established and is actively implementing various programs. However, complaints regarding cases of sexual violence are currently managed through WhatsApp,…
sApp, with limited guidance on the complaint procedures. As a result, many students are unaware of the PPKS task force or how to report incidents, creating obstacles for both the task force in identifying cases and for students seeking to file complaints. This study aims to provide students with an effective and accessible way to report incidents of sexual violence on campus. To develop the complaint information system, the Scrum methodology was used, involving team collaboration to easily adapt to changes throughout the development process. The resulting complaint information system for the prevention and handling of sexual violence has been successfully implemented and tested with students at Universitas Amikom Purwokerto. This system enables students to submit complaints seamlessly online. Testing results indicate that the system functions as intended and meets the expected outcomes.
Keywords: information system; PPKS; complaint; student; scrum
Abstrak: Satuan tugas PPKS Universitas Amikom Purwokerto sudah berjalan dan membuat program kerja, namun dalam proses pengaduan kasus kekerasaan seksual saat ini hanya menggunakan whatsapp dan kurangnya penjelasan tentang prosedur pengaduan yang ada. Banyak mahasiswa yang belum mengetahui adanya satgas PPKS di kampus dan cara pengaduan kasus. Hal tersebut menjadi kendala bagi satuan tugas PPKS dalam mengetahui kasus yang ada dan mahasiswa saat ingin melakukan pengaduan kasus. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sarana yang efektif dan mudah diakses bagi mahasiswa untuk melakukan pengaduan kasus apabila mahasiswa mengetahui tentang adanya kekerasaan seksual di lingkungan kampus. Tujuan Penelitian adalah untuk membantu memudahkan mahasiswa dalam melakukan aduan tentang adanya kasus kekerasaan seksual di lingkungan Universitas Amikom Purwokerto. Metode dalam pengembangan sistem adalah metode Scrum. Metode Scrum melibatkan keseluruhan tim yang ada di organisasi. Dengan adanya keterlibatan ini maka mudah dalam mengantisipasi perubahan yang terjadi selama pengembangan sistem. Sistem informasi pengaduan pencegahan dan penanganan tindak kekerasan seksual berhasil di terapkan dan diujikan kepada Mahasiswa Universitas Amikom Purwokerto. Dengan adanya sistem informasi pengaduan ini mahasiswa dapat dengan mudah dalam membuat aduan berbasis sistem. berdasarkan daftar uji yang dilakukan terhadap sistem yang dibuat maka dapat disimpulkan bahwa skenario yang diujikan sesuai dengan hasil yang diharapan.
Kata kunci: sistem informasi; PPKS; pengaduan; mahasiswa; scrum
Abstract:Abstract: This study maps the vulnerability of landslides in Jayapura Regency, Indonesia, using a parameter weighting method within the framework of the Geographic Information System (GIS). The study identified key factors…
rs that contribute to landslide risk, including slope, soil type, rainfall, geology, and land use. The analysis revealed significant areas prone to landslides, with substantial portions classified as moderate to high risk. Comparison with the BNPB Inarisk method shows variations in the percentage of risk areas, highlighting the importance of the double assessment technique. The study underscores the need for an integrated, multidisciplinary approach to landslide risk management, emphasizing accurate data collection, land-use planning, and targeted mitigation strategies. These findings provide valuable insights for policymakers and disaster management agencies to minimize the impact of future landslides and promote sustainable development, especially in light of the 2019 landslide disaster in Sentani.
.
Keywords: landslide; jayapura regency; parameter weighting method; inarisk BNPB methods; disaster mitigation.
Abstrak: Penelitian ini memetakan kerentanan tanah longsor di Kabupaten Jayapura, Indonesia, menggunakan metode pembobotan parameter dalam kerangka Sistem Informasi Geografis (GIS). Studi ini mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang berkontribusi terhadap risiko tanah longsor, termasuk kemiringan, jenis tanah, curah hujan, geologi, dan penggunaan lahan. Analisis mengungkapkan area signifikan yang rentan terhadap tanah longsor, dengan porsi substansial diklasifikasikan sebagai risiko sedang hingga tinggi. Perbandingan dengan metode BNPB Inarisk menunjukkan variasi persentase area risiko, menyoroti pentingnya teknik penilaian ganda. Studi ini menggarisbawahi perlunya pendekatan multidisiplin yang terintegrasi untuk manajemen risiko tanah longsor, menekankan pengumpulan data yang akurat, perencanaan penggunaan lahan, dan strategi mitigasi yang ditargetkan. Temuan ini memberikan wawasan berharga bagi pembuat kebijakan dan lembaga penanggulangan bencana untuk meminimalkan dampak tanah longsor di masa depan dan mempromosikan pembangunan berkelanjutan, terutama mengingat bencana tanah longsor tahun 2019 di Sentani.
.
Kata kunci: tanah longsor; kabupaten jayapura; metode pembobotan parameter; metode BNPB Inarisk; mitigasi bencana.
Abstract:Abstract: Bekasi Regency, being one of the key cities in Indonesia, offers a suitable setting to study the intricacies of marriage decision-making during a quarter-life crisis. This study focuses on the application of clustering…
ustering algorithms to categorize individuals based on their marriage choices. Data was collected from a questionnaire completed by 110 respondents from Bekasi Regency, specifically individuals aged 18 to 30 who are single, including 80 women and 30 men. Data analysis was conducted using the RapidMiner software to evaluate the effectiveness of three clustering algorithms K-Means, X-Means, and K-Medoids in categorizing marriage decision patterns among young people experiencing a Quarter Life Crisis in Bekasi Regency. Results indicate that each algorithm has its own strengths and limitations in handling Quarter Life Crisis data.The results of the analysis show that the K-medoids algorithm provides the best clustering results with the lowest DBI value of 0.195, followed by the X-Means algorithm with a value of 0.199 and K-Means with a value of 0.207. These results can help understand the pattern of marriage decisions in the Quarter Life Crisis phase and help provide insights for policymakers in Bekasi Regency to make more effective intervention programs.
Keywords: K-Means; K-Medoids; X-Means
Abstrak: Sebagai salah satu kota besar di Indonesia, Kabupaten Bekasi memberikan konteks yang tepat untuk mempelajari kompleksitas pengambilan keputusan pernikahan di tengah krisis seperempat usia. Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan algoritma clustering untuk mengelompokkan individu berdasarkan pilihan pernikahan mereka. Data diambil dari kuesioner yang diisi oleh 110 responden di Kabupaten Bekasi, yang terdiri dari individu lajang berusia 18 hingga 30 tahun, yaitu 80 perempuan dan 30 laki-laki. Analisis data dilakukan dengan perangkat lunak RapidMiner untuk mengevaluasi efektivitas tiga algoritma pengelompokan—K-Means, X-Means, dan K-Medoids—dalam mengelompokkan pola keputusan pernikahan di kalangan pemuda yang menghadapi Quarter Life Crisis di Kabupaten Bekasi. Hasilnya menunjukkan bahwa setiap algoritma memiliki keunggulan dan kelemahannya masing-masing dalam memproses data Quarter Life Crisis. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma K-medoids memberikan hasil clustering terbaik dengan nilai DBI terendah yaitu 0.195, diikuti oleh algoritma X-Means dengan nilai 0.199 dan K-Means dengan nilai 0.207. Hasil ini dapat membantu memahami pola keputusan menikah pada fase Quarter Life Crisis dan membantu memberikan wawasan bagi pembuat kebijakan di Kabupaten Bekasi membuat program intervensi yang lebih efektif.
Kata kunci: K-Means; K-Medoids; X-Means
Abstract:Abstract: Clustering methods such as K-Means and K-Medoids are often used to analyze data, including student data, due to their efficiency. However, this method has weaknesses, such as sensitivity to selecting cluster centers…
nters (centroids) and cluster results that depend on medoid data. Clustering, an essential technique in data analysis, aims to reveal the natural structure of the data, even in the absence of labeled information. The study, conducted with complete objectivity, compared the performance of two popular clustering methods, K-Means, and K-Medoids, on student data. Three evaluation metrics, namely the Davies-Bouldin Index (DBI), silhouette score, and elbow method, were used to compare clustering and determine the ideal number of clusters for the two algorithms. The data taken in this study are in the form of names, attendance, assignments, formative, midterm exams, final exams, and quality numbers. Based on the existing optimization results, it can be concluded that the K-Means method excels in grouping Student Data. The best results were obtained from the K-Means Algorithm with the Silhouette Coefficient Method with a value of 0.7509 in cluster 2, and the Elbow Method with a value of 1428076.08 in cluster 2, DBI K-Medoids with a value of 0.7413 in cluster 3. So, the best cluster lies in 3 clusters.
Keywords: clustering; davies-bouldin indek; elbow method; k-means; k-medoids; silhouette score;
Abstrak : Metode clustering seperti K-Means dan K-Medoids sering digunakan untuk menganalisis data, termasuk data siswa, karena efisiensinya. Namun, metode ini memiliki kelemahan, seperti sensitivitas terhadap pemilihan pusat klaster (centroids) dan hasil klaster yang bergantung pada data medoid. Clustering, sebuah teknik penting dalam analisis data, bertujuan untuk mengungkapkan struktur alami dari data, bahkan tanpa adanya informasi berlabel. Penelitian ini, yang dilakukan dengan objektivitas penuh, membandingkan kinerja dua metode clustering populer, yaitu K-Means dan K-Medoids, pada data mahasiswa. Tiga metrik evaluasi, yaitu Davies-Bouldin Index (D.B.I.), silhouette score, dan metode elbow, digunakan untuk membandingkan clustering dan menentukan jumlah cluster yang ideal untuk kedua algoritma tersebut. data yang diambil dalam penelitian ini berupa nama, kehadiran, tugas, formatif, ujian tengah semester, ujian akhir semester, angka mutu. Berdasarkan hasil optimasi yang ada, dapat disimpulkan bahwasannya metode K-Means unggul dalam pengelompokkan Data Mahasiswa. Sehingga di peroleh hasil terbaik dari Algoritma K-Means dengan Metode Silhouette Coefficient dengan nilai 0,7509 di cluster 2, dan Elbow Method dengan nilai 1428076,08 di cluster 2, DBI K-Medoids dengan nilai 0,7413 di cluster 3. Sehingga cluster terbaik terletak pada 3 cluster.
Kata kunci: klasterisasi; davies-bouldin indek; elbow method; k-means; k-medoids; silhouette score;
Abstract:Abstract: CV. Ria Kencana Ungu (RKU), as a research partner in the field of computer service, needs to improve the quality of customer service and efficiency in the process of troubleshooting computer damage. To meet these…
se needs, an expert system based on the forward chaining method was developed that is able to diagnose damage automatically. This system was developed using the waterfall method, with systematic stages from analysis to implementation. The implementation results show that the system can identify the type of damage with an accuracy rate of 89% based on validation tests on 100 real troubleshooting cases. The evaluation metric uses a comparison between the results of the system diagnosis and the results of the technician's analysis. Although the system is able to increase service efficiency by up to 40% compared to conventional methods, several obstacles were found, such as the limited initial knowledge base that impacts the accuracy of the diagnosis and the difficulty of users in understanding the system interface. Therefore, further development is needed to expand the knowledge base and improve the user experience. This study aims to develop a forward chaining-based expert system to improve efficiency, accuracy, and speed of problem solving at CV. Ria Kencana Ungu (RKU) and to increase customer satisfaction through more responsive and precise services..
Keywords: expert system; computer troubleshooting; forward chaining method
Abstrak: CV. Ria Kencana Ungu (RKU), sebagai mitra penelitian di bidang layanan servis komputer, membutuhkan peningkatan kualitas layanan pelanggan dan efisiensi dalam proses troubleshooting kerusakan komputer. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, dikembangkan sistem pakar berbasis metode forward chaining yang mampu mendiagnosis kerusakan secara otomatis. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode waterfall, dengan tahapan yang sistematis dari analisis hingga implementasi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat mengidentifikasi jenis kerusakan dengan tingkat akurasi sebesar 89% berdasarkan uji validasi terhadap 100 kasus troubleshooting nyata. Metrik evaluasi menggunakan perbandingan antara hasil diagnosis sistem dan hasil analisis teknisi. Meskipun sistem mampu meningkatkan efisiensi layanan hingga 40% dibandingkan metode konvensional, beberapa kendala ditemukan, seperti keterbatasan basis pengetahuan awal yang berdampak pada akurasi diagnosis dan kesulitan pengguna dalam memahami antarmuka sistem. Oleh karena itu, pengembangan lebih lanjut diperlukan untuk memperluas basis pengetahuan dan meningkatkan pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis forward chaining untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan troubleshooting di CV. Ria Kencana Ungu (RKU) serta meningkatkan kepuasan pelanggan melalui layanan yang lebih responsif dan presisi.
Kata kunci: sistem pakar; troubleshooting komputer; metode forward chaining
Abstract:Abstract: Heart disease is one of the leading causes of death worldwide, making early detection and accurate diagnosis crucial for reducing mortality rates and improving patient outcomes. This study aims to evaluate the…
effectiveness of four machine learning algorithms—Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and K-Nearest Neighbors (KNN)—in predicting heart disease, with a focus on enhancing model performance using Linear Discriminant Analysis (LDA) for feature reduction. Among the models, SVM achieved the highest accuracy at 84.24%, followed by Logistic Regression at 83.70%. Although Random Forest and KNN showed lower accuracies, all models benefited from LDA's dimensionality reduction. This study suggests that SVM, combined with LDA, offers an optimal solution for early and accurate heart disease prediction in the healthcare industry.
Keywords: feature reduction; heart disease; linear discriminant analysis (LDA); machine learning; SVM
Abstrak: Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia, sehingga deteksi dini dan diagnosis yang akurat sangat penting untuk menurunkan angka kematian dan meningkatkan hasil pengobatan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas empat algoritma pembelajaran mesin—Regresi Logistik, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbors (KNN)—dalam memprediksi penyakit jantung, dengan fokus pada peningkatan kinerja model menggunakan Analisis Diskriminan Linear (LDA) untuk reduksi fitur. Di antara model yang diuji, SVM mencapai akurasi tertinggi sebesar 84,24%, diikuti oleh Regresi Logistik dengan 83,70%. Meskipun Random Forest dan KNN menunjukkan akurasi yang lebih rendah, semua model memperoleh manfaat dari reduksi dimensi yang diberikan oleh LDA. Studi ini menunjukkan bahwa SVM yang dikombinasikan dengan LDA merupakan solusi optimal untuk prediksi penyakit jantung secara dini dan akurat dalam industri kesehatan.
Kata kunci: linear discriminant analysis (LDA); machine learning; penyakit jantung; reduksi fitur; SVM.
Abstract:Abstract: Due to the successful conversion from LPG stoves to electric stoves, which are unsupported by the village’s electricity supply—averaging 450 watts—while government-provided stoves have a power rating of 900…
wer rating of 900 watts, making them unsuitable for use in Tomuanhollbung Village. To address this issue, the research team designed a stove that uses waste oil (35,000 kJ/kg) and incorporated embedded system technology, utilizing the French design research method. The research results indicated that by using a DC motor with specifications of 12VDC/3A, 3800 rpm, and a valve diameter of 9.7 x 9.5 x 3.3 cm, a power output of 36W was achieved, with a pressure of 288.7 Pa or 0.00289 bar and an angular velocity of 398.1 rad/s. When the burner stove was first ignited, the flame appeared yellow. With a voltage of 3.7VDC/3A, it produced a rotation of 3795 rpm, a yellow flame, a flame height of 8 cm from the stove, and a flame width diameter of approximately 18 cm. At a voltage of 3.7VDC, the pressure measured 0.000964 bar, with a flame temperature of 275°C (as measured by an infrared sensor). A voltage of 7.4VDC resulted in a pressure of 0.0192 bar and a flame temperature of 350°C, while a voltage of 11.8VDC produced a pressure of 0.0289 bar with a maximum flame temperature of 420°C. For fuel consumption over 10 minutes at 3.7VDC/3A, the flame height reached 7-10 cm, with a wind pressure of 0.000964 bar and a fuel consumption of 0.237 grams.
Keywords : embedded system burner stove; microcontroller; snail dc motor.
Abstrak: Dilatar belakangi masalah kelangkaan elpiji didesa tomuanhollbung, serta tidak berhasilnya konversi kompor elpiji menuju kompor listrik karena daya listrik rumah masyarakat berdaya 450wat, daya kompor pemerintah 900watt, sehingga tidak bisa digunakan. Dari masalah tersebut, tujuan utama penelitian ini merancang kompor berbahan bakar oli bekas, yang mampu mengatasi masalah kelangkaan gas elpiji dan tidak terpakainya kompor dari pemerintah psat. Metode penelitian ini menggnakan metode prototype sehingga menghasilkan satu produk kompor burner dengan mengatur kecepatan motor DC. Hasil penelitian mendapati data pengujian mendapati bahwa dengan menggunakan motor DC Keong spesifikasi tegangan 12VDC/3A, 3800 rpm, dengan diameter katup 9,7 x 9.5 x 3.3cm menghasilkan daya 36W, dengan tekanan 288.7Pa atau 0.00289bar kecepatan sudut 398.1 rad/s. Ketika kompor burner pertama kali dinyalakan, warna api berwarna kunig. Jika tegangan 3.7VDC/3A akan menghasilkan putaran 3795rpm nyala api kuning, tinggi api 8cm dari tunggku kompor, dan diameter lebar keluarnya api dari tungku berkisar 18cm. Tegangan 3,7VDC maka menghasilkan tekanan 0.000964bar, nyala api 275 0C (pembacaan sensor infrared). Tegangan 7.4VDC menghasilkan tekanan 0.0192 bar, nyala api 350 0C, dan Tegangan 11.8 VDC tekanan 0.0289 bar, nyala api maksimal 420 0C. Untuk konsumsi bahan bakar selama 10 menit, dengan tegangan 3.7VDC/3A mendapati nyala api setinggi 7-10 cm, tekanan angin senilai 000964 bar dan konsumsi bahan bakar 0.237 gram. Kesimpulan penelitian ini mendapati bahwa nyala api kompor burner bisa di atur seperti nyala api kompor elpiji pada umum nya.
Kata kunci: kompor burner embedded system, microcontroller, motor dc keong.
Abstract:Abstract: Brain cancer is a serious medical condition that requires intensive and meticulous care. One of the critical steps in identifying brain cancer is the accurate measurement of tumor volume. Magnetic Resonance Imaging…
ging (MRI) is one of the most important diagnostic tools used in the medical field for brain visualization. In this discussion, we will explain how the Active Contour method can be used to calculate brain tumor volume in MRI images and how 3D visualization can assist doctors in making better diagnoses and treatment decisions. The Active Contour method, also known as the “Snake,†is an image processing technique used to identify the contours or edges of objects in images. This method works by defining an initial curve around the desired object and then iteratively shifting the curve to match the actual contour of the object in the image. In this study, the Active Contour method will be applied to brain MRI images to identify tumor edges. This research represents an important step in improving the care of brain cancer patients, enabling more accurate diagnoses and more effective treatments
Keywords: active contour; brain cancer diagnosis; 3D visualization; tumor volume
Abstrak: Kanker otak merupakan kondisi medis yang bersifat serius dimana memerlukan perawatan yang intensif dan teliti. Salah satu langkah penting dalam mengidentifikasi kanker otak adalah dengan mengukur volume tumor secara akurat. Citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah salah satu alat diagnostik yang paling penting dalam bidang medis yang digunakan untuk visualisasi otak. Dalam pembahasan ini, akan dijelaskan bagaimana metode Active Contour dapat digunakan untuk menghitung volume tumor otak pada citra MRI dan bagaimana visualisasi 3D dapat membantu dokter dalam diagnosis dan perawatan yang lebih baik. Metode Active Contour, juga dikenal sebagai “Snake,†yaitu teknik pengolahan citra yang digunakan untuk mengidentifikasi kontur atau tepi objek dalam citra. Metode ini bekerja dengan mendefinisikan suatu kurva awal di sekitar objek yang diinginkan dan kemudian menggeser kurva tersebut secara iteratif untuk menyesuaikan dengan kontur objek yang sesungguhnya dalam citra. Dalam penelitian ini, metode Active Contour akan diterapkan pada citra MRI otak untuk mengidentifikasi tepi tumor. Penelitian ini merupakan langkah penting dalam meningkatkan perawatan pasien yang terkena kanker otak dan memungkinkan diagnosis yang lebih tepat dan perawatan yang lebih efektif.
Kata kunci: active contour; diagnosis tumor otak; visualisasi 3D; volume tumor