Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Angka penularan COVID-19 yang terus meningkat mendorong berbagai inovasi diciptakan untuk memutus rantai penyebarannya. Salah satu inovasi tersebut dapat diciptakan dengan menggabungkan pengetahuan dari Algoritma Haar Cascade sebagai pendeteksi wajah forntal dan jaringan saraf konvolusional (CNN) sebagai klasifikator. Konsep ini digunakan untuk membuat computer vision sebagai media pendeteksi penggunaan masker di lingkungan masyarakat. Media yang dapat digunakan untuk membuat pendeteksi ini adalah kamera. Hasil deteksi ini dapat menghasilkan suatu data baru yang dapat bermanfaat untuk kepentingan bersama seperti perhitungan jumlah pengguna masker, bukan pengguna masker, dan total orang yang terdeteksi oleh kamera. Pengujian dilakukan untuk meneliti kemampuan inovasi untuk diimplementasikan. Dilakukan dua jenis pengujian yaitu pengujian berbasis scenario penambahan jumlah objek dan pengujian langsung. Pengujian berbasis scenario ditujukkan untuk melakukan pengujian performansi minimum hasil tuning model dengan menambahkan jumlah objek ataupun variasi dari objek. Sedangkan pengujian langsung ditujukkan untuk menguji performansi maksimal dari model yang diujikan secara langsung. Hasil yang difokuskan dari seluruh pengujian adalah nilai akurasi dan hasil perhitungan setiap jenis objek. Didapatkan beberapa factor yang mempengaruhi hasil seperti resolusi kamera, kecepatan gerak objek dan sudut hadap wajah, jumlah dan variasi dataset yang digunakan untuk membuat model, dan sumber pencahayaan. Rata-rata nilai akurasi dari masing-masing pengujian adalah 95% untuk pengujian scenario dan 68,9% untuk pengujian langsung.

---

The increasing number of COVID-19 transmission has encouraged various innovations to be created to break the chain of its spread. One such innovation can be found by combining knowledge from the Haar Cascade Algorithm as a forntal face detection and convolutional neural network (CNN) as a classifier. This concept is used to make computer vision a medium for detecting the use of masks in the community. The media that can be used to make this detector is a camera. The results of this detection can generate new data that can be of mutual benefit, such as the calculation of the number of mask users, not mask users, and the total number of people detected by the camera. Tests are carried out to examine the ability of innovation to be implemented. Two types of examiners were carried out, namely scenario-based testing of increasing the number of objects and direct testing. Scenario-based testing is intended to perform tests to test the minimum result model by adding the number of objects or variations of the objects. Meanwhile, the direct tester is aimed at testing the maximum performance of the model being tested directly. The focused results of the test are accurate values and the calculation results of each type of object. There are several factors that affect the results such as camera resolution, object speed and face angle, number and variation of datasets used to create models, and lighting sources. The average accuracy value of each test is 95% for the test scenario and 68,9% for the direct test."

"COVID-19 adalah penyakit infeksi menular yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 dan dapat menyebabkan gangguan pada sistem pernapasan. Pencitraan X-Ray dapat menjadi alternatif dalam mendeteksi COVID-19 karena mampu menggambarkan kondisi paru-paru pasien. Deep learning dapat digunakan untuk menganalisis pola pada citra medis secara otomatis. Untuk itu, digunakan Convolutional Neural Network dengan teknik transfer learning menggunakan arsitektur Xception, EfficientNetB3, dan ensemble dari kedua model secara paralel untuk deteksi COVID-19 dan tingkat keparahannya dari citra X-Ray dada secara otomatis. Klasifikasi COVID-19 dilakukan untuk empat jenis kelas, yaitu: positif COVID-19, normal, pneumonia bakteri dan pneumonia virus. Pada klasifikasi COVID-19, ketiga model classifier yang diusulkan mencapai akurasi keseluruhan untuk semua kelas sebesar 94,44% untuk classifier Xception, 95,28% untuk classifier EfficientNetB3, dan 94,44% untuk classifier paralel. Nilai akurasi tersebut lebih tinggi dari nilai akurasi classifier lain. Klasifikasi tingkat keparahan COVID-19 dilakukan untuk tiga jenis kelas yaitu: ringan, sedang, dan parah. Pada klasifikasi tingkat keparahan COVID-19, ketiga model classifier yang diusulkan mencapai akurasi keseluruhan untuk semua kelas sebesar 70,00% untuk classifier Xception, 67,50% untuk classifier EfficientNetB3 dan paralel. Nilai akurasi tersebut lebih tinggi dari nilai akurasi classifier lain. Secara keseluruhan, ketiga classifier yang diusulkan dapat direkomendasikan sebagai alat yang dapat membantu ahli radiologi dan praktisi klinis dalam diagnosis dan tindak lanjut kasus COVID-19.

---

COVID-19 is a contagious infectious disease caused by the SARS-CoV-2 virus and can cause disorders of the respiratory system. X-Ray imaging can be an alternative in detecting COVID-19 because it is able to describe the condition of the patient's lungs. Deep learning can be used to analyze patterns in medical images automatically. For this reason, Convolutional Neural Network is used with transfer learning techniques using Xception, EfficientNetB3 architecture, and an ensemble of both models in parallel for the detection of COVID-19 and its severity level from Chest X-Ray images automatically. The classification of COVID-19 is carried out for four types of classes, namely: positive COVID-19, normal, bacterial pneumonia, and viral pneumonia. In the COVID-19 classification, the three proposed classifier models achieve overall accuracy for all classes of 94.44% for the Xception classifier, 95.28% for the EfficientNetB3 classifier, and 94.44% for the parallel classifier. The accuracy value is higher than the other classifier accuracy values. The classification of the severity level of COVID-19 is carried out for three types of classes, namely: mild, moderate, and severe. In the classification of the severity level of COVID-19, the three proposed classifier models achieve overall accuracy for all classes of 70.00% for the Xception classifier, 67.50% for the EfficientNetB3 classifier and parallel. The accuracy value is higher than the other classifier accuracy values. Overall, the three proposed classifiers can be recommended as tools that can assist radiologists and clinical practitioners in the diagnosis and follow-up of COVID-19 cases."

"Diagnosa dan pengobatan kanker pada tahap jinak adalah hal yang sangat penting. Akhir akhir ini, ahli patologi menggunakan bantuan komputer dengan teknologi machine learning untuk membantu mendiagnosis pasien menggunakan citra medis. Namun, jumlah data yang dibutuhkan machine learning besar dan biasanya jumlah citra medis yang tersedia terbatas. Transfer learning adalah teknik machine learning yang dapat mengatasi terbatasnya jumlah data. Transfer learning adalah teknik yang mentransfer pengetahuan yang didapat saat model mempelajari untuk menyelesaikan suatu masalah dan digunakan untuk menyelesaikan masalah lain. Pada machine learning, pemilihan arsitektur model dan hyperparameter lainnya sangat berpengaruh pada performa model. Penelitian ini melakukan hyperparameter optimization terhadap CNN yang mengklasifikasi citra histopatologi berisi jaringan sehat dan jaringan kanker. Penelitian ini menemukan CNN dengan arsitektur DenseNet121, freeze rate 75%, 0 lapis classifier, learning rate 0.001, dan optimizer RMSProp mempunyai performa keakuratan terbaik pada 98% dengan waktu latih selama 19.5 detik.

---

Diagnosis and treatment of cancer at the benign stage is very important. Recently, pathologists are using computer-aided diagnostics with machine learning techniques to diagnose patients from medical images. However, the amount of data required for machine learning is large and the number of medical images available is usually limited. Transfer learning is a machine learning technique that can handle limited amounts of data. Transfer learning is a technique that transfers knowledge gained when learning to solve a problem, to use it to solve a different problem. In machine learning, choosing an optimum architecture and hyperparameters is very important because it affects the performance of the network. In this research, we did a hyperparameter optimization of a CNN that classifies images that contain healthy tissue and cancer tissue. The research concludes that CNN with architecture DenseNet121, freeze rate 75%, zero hidden layer on classifier, learning rate 0.001, and optimizer RMSProp have the best performance with 98% accuracy and 19.5 seconds training time."

"Leptomeningeal metastatis merupakan indikasi keganasan yang terjadi pada pasien leukemia. Meskipun hanya memiliki porsi 30-40% yang menyebabkan kekambuhan keganasan pada pasien leukemia, hal tersebut yang dijadikan dasar dalam menentukan pengobatan terbaik yang diberikan kepada mereka. Leptomeningeal metastasis lebih baik dideteksi dengan menggunakan Magnetic Resonance Imaging (MRI) karena sensitivitasnya yang tinggi dalam citra neuraxis. Kemampuan expert yang tinggi untuk melihat dan menganalisis sangat diperlukan dalam membaca hasil Brain MRI pasien leukemia dengan suspek leptomeningeal metastasis. Oleh karena itu, klasifikasi akan memakan waktu yang lama dan memungkinkan kesalahan pembacaan hasil. Berbagai metode telah banyak diusulkan dan dikembangkan dalam klasifikasi Brain MRI untuk mendapatkan hasil terbaik namun tantangan dalam penelitian ini adalah leptomeningeal metastasis yang karakteristiknya lebih sudah dikenali dibandingkan tumor pada otak. Oleh karena itu peneliti mengusulkan pengklasifikasian leptomeningeal metastasis dengan menggunakan metode CNN via transfer learning. Dengan berbagai skenario yang dilakukan, hasil akurasi terbaik adalah implementasi metode CNN (ResNet50) via transfer learning mencapai 82,22%.

---

Leptomeningeal metastasis is an indication of malignancy that occurs in leukemia patients. Although it only has a 30-40% portion, which causes recurrence of malignancy in leukemia patients, it is the basis for determining the best treatment given to them. Leptomeningeal metastases are better detected by using Magnetic Resonance Imaging (MRI) because of their high sensitivity in neuroaxis images. A high expert ability to see and analyze is needed in reading the brain MRI results of leukemia patients with suspected leptomeningeal metastasis. Therefore, the classification will take a long time and may an incorrect reading of the results. Various methods have been proposed and developed in the brain MRI classification to get the best results, but the challenge in this research is leptomeningeal metastasis, whose characteristics are more not recognizable than tumors in the brain. Therefore, we propose the classification of leptomeningeal metastasis using the CNN method via transfer learning. With various scenarios done, we obtained the best accuracy result is the implementation of the CNN (ResNet50) method via transfer learning, up to 82.22%."

"Kemajuan di bidang teknologi dan kecerdasan buatan memungkinkan inspeksi otomatis dapat dilakukan. Sebuah drone dilengkapi kamera yang dapat mengidentifikasi permasalahan struktur kapal seperti korosi akan membuat proses inspeksi kapal menjadi lebih efisien dari segi waktu dan biaya yang dibutuhkan sekarang. Pada studi ini dibuat model yang dilatih untuk dapat mengidentifikasi korosi secara otomatis dengan algoritma Convolutional Neural Network memanfaatkan metode transfer learning. MobileNetV2 dipilih sebagai artsitektur model klasifikasi yang memanfaatkan transfer learning dari ImageNet ke dalam dataset yang digunakan. Berdasarkan model yang telah dibuat model mencapai nilai akurasi training sebesar 92,86% dengan loss sebesar 0.0578 dan akurasi validasi sebesar 90,66% dengan loss sebesar 0.0091. Secara keseluruhan, model mempunyai performa yang baik dalam proses training maupun validasi dataset. Tidak ada indikasi overfitting berdasarkan kurva akurasi dan loss.

---

Advancements in technology and artificial intelligence make automated inspections become possible to do. A drone which is mounted with a camera identifying ship structural issues such as corrosion will make ship inspections become more efficient for a fraction of time and cost that is currently needed. In this study, a trained model is made in order to automatically identify corrosion using Convolutional Neural Network employing transfer learning method. MobileNetV2 is chosen as a classification model architecture which leverages transfer learning from ImageNet to the dataset. According to the data, the model achieved a training accuracy of 92,86% with loss 0.0578 and a validation accuracy of 90,66 with loss 0.0091. Overall, the model performs well on both the training and validation datasets. There is not any indication of overfitting based on their accuracy and loss curves."

"ABSTRAKPerkembangan teknologi robotika saat ini telah mampu membuat beberapa robot untuk secara kooperatif melakukan suatu tugas tertentu. Untuk aplikasi ini, setiap robot harus mampu mengetahui posisinya sendiri maupun posisi robot yang lain agar mampu mencapai tujuannya dan tidak saling bersinggungan. Keterbatasan sensor posisi yang ada saat ini, hanya mampu memberikan posisi dari satu robot saja dan jika digunakan satu jenis sensor saja seringkali menimbulkan error yang cukup besar. Maka pada skripsi akan dibahas implementasi computer vision yang mampu mendeteksi dan memberikan data posisi dari beberapa objek berupa mobile robot. Perancangan dimulai dengan membuat pattern pola untuk mobile robot yang akan dideteksi. Pattern objek yang akan ditelaah yaitu berupa empat lingkaran putih diatas persegi berwarna hitam. Dimana satu lingkaran berukuran jauh lebih besar dan digunakan sebagai pusat objek. Selain itu, ditambah juga dengan persegi panjang dengan jumlah yang bervariasi untuk membedakan masing-masing robot.Hasil dari pengujian yang dilakukan, algoritma pendeteksian mampu membedakan pattern mobile robot dengan objek lain dan membedakan mobile robot yang satu dengan mobile robot yang lain, algoritma efektif bekerja pada jarak pengambilan gambar 1 meter dan 2 meter dengan sudut pengambilan gambar 0o, 15o dan 30o. Tingkat keberhasilan pendeteksian pada kondisi tanpa getaran sebesar 99.18 dan pada kondisi getaran sebesar 82.76 . Waktu pemrosesan yang dibutuhkan untuk menjalankan algoritma pada Raspberry Pi 3 sebesar 123.2 ms.

---

ABSTRACTThe development of robotics technology has reach point where multiple robots are able to perform a task cooperatively. This application require each robot to know of its own position and the others position to reach its destination without crashing on each other. Currently, the position sensors has a drawback from its estimation error. Therefore, implementation of computer vision for detecting multi mobile robot is proposed. First the pattern design of mobile robots are specifically determined as the focus of object detection using four white circles in black background. The pattern design include a big circle as the mobile robot center of gravity and rectangles to differentiate beetwen each mobile robot.The results show that detection algorithm is able to differentiate each mobile robots. The proposed algorithm is effective for distance 1 and 2 meters with angle 0o, 15o and 30o. Success detection rate with no vibrate condition is 99.18 and at vibrate condition is 82.76 . The processing time required to run the algorithm on Raspberry Pi 3 is 123.2 ms."

"Kanker paru merupakan kanker yang paling banyak ditemukan dan paling mematikan di dunia. Penentuan stadium kanker paru umumnya dilakukan oleh dokter radiologi dengan melihat pembesaran kelenjar getah bening (KGB) mediastinal. KGB mediastinal cukup sulit dideteksi secara visual dikarenakan memiliki kontras yang rendah  terhadap jaringan di sekitarnya, ukuran dan bentuknya yang bervariasi, serta tersebar di berbagai lokasi. Oleh karena itu, akhir – akhir ini dikembangkan sistem computer-aided detection (CADe) sebagai alat bantu bagi dokter radiologi untuk mendeteksi KGB mediastinal secara otomatis. Metode terbaik saat ini dalam sistem CADe KGB mediastinal tersebut menggunakan 2D convolutional neural network (CNN) yang diterapkan dari 3 sudut pandang (axial, coronal, sagittal). Namun, sifat 3D dari KGB mediastinal dihipotesakan akan lebih terwakili jika menggunakan 3D CNN. Oleh karena itu, dalam penelitian ini digunakan 3D CNN yang kemudian diubah menjadi 3D fully convolutional network (FCN)  untuk mendeteksi kandidat KGB mediastinal di dalam suatu tumpukkan citra CT. Kandidat KGB mediastinal tersebut kemudian dianalisa untuk mengurangi false positive (FP) menggunakan 3 metode, yaitu perhitungan mean HU, deteksi kontur menyerupai lingkaran, dan klasifikasi menggunakan 3D CNN. Performa terbaik dari sistem CADe KGB mediastinal ini diperoleh ketika menggunakan 3D CNN dalam tahap pengurangan FP dengan sensitivitas 77% dan 12 FP/pasien.

---

Lung cancer is the most common and the deadliest cancer in the world. Lung cancer staging usually was done by radiologist by detecting mediastinal lymph node (LN) enlargement. Mediastinal LN is difficult to be detected visually due to its low contrast to the surrounding tissues, various size and shape, and sparse location. Therefore, computer-aided detection (CADe) system has been developed as a tool for radiologist to detect medistinal LN automatically. The state of the art mediastinal LN CADe system used 2D convolutional neural network (CNN) from 3 planar views (axial, coronal, sagittal). However, the 3D features of mediastinal LN are hypothesized to be more reprenseted if 3D CNN is used. Therefore, in this experiment we used 3D CNN which is converted to 3D fully convolutional network (FCN) to detect mediastinal LN candidate in a stack of CT images. Then, the mediastinal LN candidates were analyzed using 3 methods to reduce the false positive (FP), which are the calculation of the mean HU, the blob detection, and the classification using 3D CNN. The best performance of this CADe system was achieved when the 3D CNN was used in the FP reduction stage which has 77% of sensitivity and 12 FP/ patient."

"Tanaman karet merupakan salah satu komoditas utama ekspor Indonesia. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, produksi karet di Indonesia mengalami penurunan. Hal tersebut disebabkan karena adanya penyakit gugur daun yang disebabkan oleh jamur Pestalotiopsis sp.. Berkembangnya teknologi artificial intelligence dengan pendekatan deep learning mampu melakukan pendeteksian pada penyakit ini dengan menggunakan data citra. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan algoritma deep learning yang diterapkan pada data berbentuk visual atau citra. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur Residual Network 50 (ResNet-50). Pada penelitian ini juga digunakan Transfer Learning yang merupakan sebuah model yang dapat diajarkan dan disempurnakan untuk suatu kegiatan dan kemudian bisa diterapkan pada kegiatan lain. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah data daun karet yang berjumlah 1629 data yang dibagi dalam 5 kelas yaitu level 0 atau sehat merupakan daun yang sehat, level 1 merupakan daun yang telah terbentuk bercak coklat yang merupakan gejala dari penyakit namun belum memiliki tanda-tanda perubahan warna, level 2 merupakan daun yang telah terbentuk banyak bercak cokelat disertai dengan adanya perubahan warna pada daun, level 3 merupakan daun yang mengalami kerusakan jaringan, perubahan warna menjadi cokelat atau kuning namun masih memiliki sedikit bagian daun yang berwarna hijau, level 4 merupakan daun yang mengalami kerusakan jaringan cukup parah, dipenuhi bercak cokelat dan telah berwarna cokelat menyeluruh. Dari hasil simulasi yang dilakukan, diperoleh hasil terbaik dengan rata-rata accuracy 96,01%, recall 95,888%, dan precision 96,184% dengan running time rata-rata running time 69,759 detik.

---

Rubber plants are one of Indonesia's main export commodities. However, in recent years, rubber production in Indonesia has experienced a decline. This is due to the presence of the leaf fall disease caused by the Pestalotiopsis sp. fungus. The advancement of artificial intelligence technology using deep learning approaches enables the detection of this disease using image data. The Convolutional Neural Network (CNN) is a deep learning algorithm applied to visual or image data. In this study, researchers utilized the Convolutional Neural Network (CNN) method with the Residual Network 50 (ResNet50) architecture. Transfer Learning was also employed in this research, which involves training and refining a model for one task and then applying it to another task. The dataset used in this study consists of 1629 rubber leaf samples divided into 5 classes: level 0, representing the healthy leaves; level 1, indicating leaves with brown spots, a symptom of the disease, but without major visible color changes; level 2, comprising of leaves with numerous brown spots accompanied by slight color changes; level 3, representing leaves with tissue damage, a color change from green to brown or yellow, but still retaining some green parts; and level 4, depicting leaves with severe tissue damage, extensively covered in brown spots and having turned completely brown. The simulation results showed the best outcome with an average accuracy of 96.01%, recall of 95.888%, and precision of 96.184%, with an average running time of 69.759 seconds."

"Analisis sentimen merupakan bagian dari data mining text mining , yaitu proses memahami, mengekstrak, dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi. Pada penelitian ini, analisis sentimen diterapkan pada salah satu media sosial, yaitu Twitter. Analisis sentimen tergolong sebagai masalah klasifikasi yang dapat diselesaikan menggunakan salah satu metode machine learning, yaitu Neural Network. Pada machine learning, data dibagi menjadi data pelatihan dan data pengujian yang berasal dari domain yang sama. Permasalahan utama pada penelitian ini adalah data pelatihan dan data pengujian berasal dari dua domain yang berbeda, sehingga perlu diterapkan pembelajaran lain selain machine learning. Masalah tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan transfer learning. Transfer learning merupakan suatu pembelajaran model yang dibangun oleh suatu data pelatihan dari suatu domain dan diuji oleh suatu data pengujian dari domain yang berbeda dari domain data pelatihan. Simulasi dalam penelitian ini menghasilkan suatu akurasi transfer learning dengan metode Neural Network yang nantinya akan diuji dengan fitur n-gram bi-gram dan tri-gram serta satu metode seleksi fitur, yaitu Extra-Trees Classifier. Dalam penelitian ini, nilai akurasi transfer learning tertinggi didapat saat hidden layer berjumlah satu. Sebagian besar nilai akurasi tertinggi didapat saat penggunaan 250 neuron pada hidden layer. Fungsi aktivasi ReLU dan tanh menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan fungsi aktivasi logistic sigmoid. Penggunakan metode seleksi fitur dapat meningkatkan kinerja transfer learning sehingga nilai akurasinya lebih tinggi dibandingkan simulasi tanpa penggunaan metode seleksi fitur.

---

Sentiment analysis is a part of data mining text mining , which is the process of understanding, extracting, and processing textual data automatically to obtain information. In this research, sentiment analysis is applied to one social media called Twitter. Sentiment analysis is categorized as a classification problem that can be solved using one of machine learning methods, namely Neural Network. In machine learning, data is divided into training data and test data from the same domain.

The main problem in this research is training data and test data come from two different domains, so it is necessary to apply other learning beside machine learning. The problem can be solved by using transfer learning. Transfer learning is a model learning constructed by a training data from a domain and tested by a test data from a different domain from the training data domain. The simulation in this research resulted in an accuracy of learning transfer with Neural Network method which will be tested using n grams bi grams and tri grams and one feature selection method called Extra Trees Classifier.

In this research, the highest value of transfer learning accuracy is obtained when one hidden layer is used. Most of the highest accuracy values are obtained from the use of 250 neurons on the hidden layer. The activation function of ReLU and tanh yield a higher accuracy value than the logical activation function sigmoid . The use of feature selection method can improve the transfer learning performance so that the accuracy value is higher than simulation without the use of feature selection method."

"Kanker payudara adalah salah satu kanker paling umum terjadi di kalangan wanita dan tingkat kelangsungan hidupnya cenderung rendah ketika stadiumnya ditemukan sudah tinggi. Untuk meningkatkan kelangsungan hidup kanker payudara, deteksi dini sangat penting. Ada dua cara untuk mendeteksi kanker payudara: diagnosis dini dan skrining. Untuk membuat diagnosa yang akurat pada stadium awal kanker payudara, munculnya massa dan mikro-kalsifikasi pada citra mamografi merupakan dua indikator penting. Beberapa Computer-Aided Detection (CADe) telah dikembangkan untuk mendukung ahli radiologi karena pendeteksian mikro-kalsifikasi penting dalam menegakkan diagnosis dan perawatan yang direkomendasikan berikutnya. Sebagian besar sistem CADe yang ada saat ini mulai menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengimplementasikan deteksi mikro-kalsifikasi pada mammogram dan hasil kuantitatifnya sangat memuaskan, rata-rata tingkat akurasinya lebih dari 90%. Penelitian ini melakukan pendekatan otomatis untuk mendeteksi lokasi setiap mikro-kalsifikasi pada citra mammogram yang lengkap dan secara sederhana. Total lebih dari 350 gambar dari dataset INbreast digunakan dalam studi penelitian ini serta implementasi menggunakan data lokal Rumah Sakit (RS) sebanyak 23 citra. Proses ini dapat membantu ahli radiologi untuk melakukan diagnosis dini dan meningkatkan akurasi deteksi wilayah mikro-kalsifikasi. Performa sistem yang diusulkan diukur berdasarkan nilai error Mean Squared Logarithmic Error (MSLE) sebagai teknik untuk mengetahui perbedaan antara nilai yang diprediksi oleh model yang diusulkan dan nilai sebenarnya, didapat nilai loss terbaik yang diperoleh adalah 0,05. Hasil validasi daring mendapatkan nilai sensitivitas sebesar 88.14%, presisi 91.6% dan akurasi sebesar 90.3%. Hasil implementasi pada data lokal RS menunjukkan model CADe dapat mendeteksi mikro-kalsifikasi dengan cukup baik.

---

Breast cancer is one of the most common cancer among women and the survival rate tends to be low when its stage found high when treated. To improve breast cancer survival, early detection is critical. There are two ways of detection for breast cancer: early diagnosis and screening. To make an accurate diagnosis in the early stage of breast cancer, the appearance of masses and micro-calcifications on the mammography image are two important indicators. Several Computer-Aided Detection (CADe) have been developed to support radiologists because the automatic detection of micro-calcification is important for diagnosis and the next recommended treatment. Most of the current CADe systems at this time started using Convolutional Neural Network (CNN) to implement the micro-calcification detection in mammograms and their quantitative results are very satisfying, the average level of accuracy is more than 90%. This research conducts an automated approach to detect the location of any micro-calcification in the mammogram images with the complete image and in a simple way. A total more than 350 images from INbreast dataset were used in this research study and for implementation used 23 images from local hospital data. This process can help as an assistant to the radiologist for early diagnosis and increase the detection accuracy of the microcalcification regions. The proposed system performance is measured according to the error values of Mean Squared Logarithmic Error (MSLE) as the technique to find out the difference between the values predicted by the proposed model and the actual values, the best loss value obtained by the training model was achieved in 0.05. The results for data online validation for sensitivity is 88.14%, precision is 91.6% and accuracy is 90.3%. The CADe model can detect micro-calcification quite well using local hospital data."