Mengidentifikasi Komponen yang Ada Dalam Sebuah Paper Penelitian

Mengidentifikasi Komponen yang Ada Dalam Sebuah Paper Penelitian

Pada awal perkuliahan, tepat pada tanggal 21 agustus 2017 adalah dimana dimulainya aktivitas perkuliahan di Telkom University. Di awal perkuliahan tentunya setiap mahasiswa dan dosen kembali ke rutinitasnya yaitu menjalani proses belajar mengajar. Termasuk saya, saya adalah mahasiswa tingkat akhir program studi D3 Manajemen Informatika di Universitas Telkom. Di awal perkuliahan, saya bertemu dengan dosen yang mengajar mata kuliah metode penelitian. Beliau adalah bapak Agus Pratondo. Pada saat perkuliahan kami membahas terkait persiapan kami di semester 5, mulai dari pembahasan mengenai metodologi penelitian hingga membahas mengenai PA (Proyek Akhir) .

Di akhir jam perkuliahan kami diberikan tugas yaitu mengidentifikasi sebuah kalimat dalam suatu paragraf yang menentukan latar belakang/ pengantar, tujuan penelitian, metode yang digunakan , dan hasil/ kesimpulan dalam suatu paper penelitian yaitu dibagian abstract . Berikut adalah paragraf yang akan di identifikasi :

Abstract :

Edge-based active contour models are effective in segmenting images with intensity inhomogeneity but often fail when applied to images containing poorly defined boundaries, such as in medical images. Traditional edge-stop functions (ESFs) utilize only gradient information, which fails to stop contour evolution at such boundaries because of the small gradient magnitudes. To address this problem, we propose a framework to construct a group of ESFs for edge-based active contour models to segment objects with poorly defined boundaries. In our framework, which incorporates gradient information as well as probability scores from a standard classifier, the ESF can be constructed from any classification algorithm and applied to any edge-based model using a level set method. Experiments on medical images using the distance regularized level set for edge-based active contour models as well as the k-nearest neighbours and the support vector machine confirm the effectiveness of the proposed approach.

Abstrak :

Model kontur aktif berbasis sisi efektif dalam segmentasi gambar dengan intensitas inhomogeneity namun sering gagal bila diterapkan pada gambar yang mengandung batasan yang tidak tepat, seperti pada citra medis. Fungsi tepi-ujung tradisional (ESFs) memanfaatkan hanya dengan informasi gradien, yang gagal menghentikan evolusi kontur pada batas-batas tersebut karena besarnya gradien kecil. Untuk mengatasi masalah ini, kami mengusulkan kerangka kerja untuk membangun sebuah kelompok ESF untuk model kontur aktif berbasis tepi untuk menyegmentasikan objek dengan batas yang tidak ditentukan dengan baik. Dalam kerangka kerja kami, yang menggabungkan informasi gradien serta nilai probabilitas dari pengklasifikasi standar, ESF dapat dibangun dari algoritma klasifikasi dan diterapkan pada model berbasis tepi dengan menggunakan metode set tingkat. Percobaan pada citra medis dengan menggunakan tingkat jarak yang diatur untuk model kontur aktif berbasis tepi serta k-nearest neighbours dan mesin vektor pendukung mengkonfirmasi keefektifan pendekatan yang diajukan.

Berikut adalah hasil identifikasi dari kalimat diatas :

1. Pengantar/ Latar belakang

Edge-based active contour models are effective in segmenting images with intensity inhomogeneity but often fail when applied to images containing poorly defined boundaries, such as in medical images. Traditional edge-stop functions (ESFs) utilize only gradient information, which fails to stop contour evolution at such boundaries because of the small gradient magnitudes.

Pada kata pengantar atau introduction pada umumnya berisi tentang deskripsi singkat permasalahan yang akan di ulas seperti kalimat di atas .

2. Tujuan penelitian

To address this problem, we propose a framework to construct a group of ESFs for edge-based active contour models to segment objects with poorly defined boundaries.

 Pada tujuan penelitian berisi tentang usulan untuk menghadapi masalah yang telah di identifikasi. Biasanya berisi tentang beberapa ide menarik atau gagasan pada sebuah permasalahan tujuannya untuk mencari solusi atas permasalahaan yang telah di identifikasi.

3. Metode yang digunakan

 In our framework, which incorporates gradient information as well as probability scores from a standard classifier, the ESF can be constructed from any classification algorithm and applied to any edge-based model using a level set method.

Pada paragraf diatas menyebutkan tentang metode yang digunakan untuk mewujudkan solusi atas permasalahan yang telah di identifikasi.

      4. Hasil/ Kesimpulan

        Experiments on medical images using the distance regularized level set for edge-based active contour models as well as the k-nearest neighbours and the support vector machine confirm the effectiveness of the proposed approach.

Tentunya pada kesimpulan mendiskripsikan secara singkat dalam suatu pembahasan, baik itu di dalam suatu paragraf ataupun dalam suatu tulisan penuh seperti kalimat di atas.      

Sekian hasil pengamatan saya terhadap paragraf di atas.  Semoga bermanfaat. Mohon maaf atas kesalahan dalam penulisan kata ataupun kesalahan dalam pemahaman. Terimakasih ....