Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Emosi adalah perasaan yang muncul dalam diri seseorang sebagai respon dari situasi tertentu. Perasan ini dapat memengaruhi pikiran, perilaku, dan persepsi seseorang terhadap suatu peristiwa. Klasifikasi emosi adalah bagian dari analisis sentimen yang bertujuan untuk menganalisis dan memperoleh emosi dari suatu data. Penelitian klasifikasi emosi berbasis teks perlu dilakukan karena dapat diimplementasikan pada berbagai bidang, seperti kesehatan dan pendidikan. Bahasa Indonesia menduduki peringkat 11 bahasa dengan penutur terbanyak di dunia dengan 200 juta penutur. Namun, penelitian klasifikasi emosi berbasis teks bahasa Indonesia masih sedikit dilakukan. Algoritma machine learning dapat digunakan untuk mengatasi berbagai tantangan dalam penelitian klasifikasi emosi seperti memahami emosi dan menganalisis emosi dari data yang tidak terstruktur. Penelitian ini berfokus pada pengembangan model machine learning dengan teknik convolutional neural network (CNN), long short-term memory (LSTM), dan bidirectional encoder representation from transformer (BERT). Berdasarkan pengujian yang dilakukan, metode convolutional neural network (CNN) mendapatkan F1 score sebesar 84,2%, metode long short term memory mendapatkan F1 score sebesar 82%, metode BERT en uncased mendapatkan F1 score sebesar 22%, dan metode BERT multi cased mendapatkan F1 score sebesar 32%. Hasil pengujian ini menandakan metode CNN merupakan metode dengan hasil pengujian terbaik dan BERT en uncased merupakan metode dengan hasil pengujian terburuk dibanding ketiga metode lainnya.

---

Emotions are feelings that arise within a person in response to a particular situation. These feelings can affect a person's thoughts, behavior, and perception of an event. Emotion classification is a part of sentiment analysis that aims to analyze and derive emotions from data. Text-based emotion classification research needs to be done because it can be implemented in various fields, such as health and education. Indonesian is ranked the 11th most spoken language in the world with 200 million speakers. However, there is still little research on Indonesian text-based emotion classification. Machine learning algorithms can be used to overcome various challenges in emotion classification research such as understanding emotions and analyzing emotions from unstructured data. This research focuses on developing machine learning models with convolutional neural network (CNN), long short-term memory (LSTM), and bidirectional encoder representation from transformer (BERT) techniques. Based on the tests conducted, the convolutional neural network (CNN) method gets an F1 score of 84,2%, the long short term memroy method gets an F1 score of 82%, the BERT en uncased method gets an F1 score of 22%, and the BERT multi cased method gets an F1 score of 32%. These results indicate that the CNN is the bets method while the BERT en uncased is the worst method compared to the three other methods."

"Survei Kesehatan Indonesia (SKI) tahun 2023 yang dilakukan oleh Kementerian Kesehatan (Kemenkes) ada sekitar 70 juta perokok aktif di Indonesia. Apabila dihitung dari populasi penduduk Indonesia ada 28,62% penduduk yang merokok di tahun 2023 dan persentase ini meningkat dari tahun sebelumnya sebanyak 0,36%. Perilaku merokok ini menyebabkan berbagai penyakit seperti penyakit paru-paru kronis, kerusakan gigi, penyakit mulut, stroke, serangan jantung, kanker rahim, gangguan mata, dan kerusakan pada rambut. Untuk menekan jumlah perokok di Indonesia, diperlukan sistem untuk deteksi perokok. Deteksi perokok saat ini memakan biaya yang mahal, bantuan ahli, dan sistem yang kompleks. Oleh karena itu, deep learning dengan algoritma Convolutional Neural Network hadir sebagai solusi untuk mengatasi masalah tersebut. Skripsi ini membahas bagaimana merancang sistem deep learning dengan Convolutional Neural Network (CNN) untuk keperluan deteksi wajah perokok. Skripsi ini juga membahas bagaimana pengaruh berbagai skenario jumlah data pelatihan dan data pengujian serta penambahan ekstraksi fitur wajah terhadap metrik evaluasi . Hasil dari rancangan dievaluasi dengan metrik evaluasi kalkulasi loss function, akurasi, dan F1 score. Hasil simulasi menunjukan skenario data pelatihan 70% dan data pengujian 30% adalah skenario terbaik dengan nilai metrik evaluasi pengujian pada skenario ini sebesar 2.236 untuk loss, 54.5% untuk akurasi, dan 34.9% untuk F1 score. Skenario ini diimprovisasi dengan adanya penambahan ekstraksi fitur perokok pada awal preprocessing yang ditandai dari penurunan loss sebesar 65.65%, peningkatan akurasi sebesar 19%, dan peningkatan F1 score sebesar 24.08%.

---

The 2023 Indonesian Health Survey (SKI) conducted by the Ministry of Health (Kemenkes) reported that there are approximately 70 million active smokers in Indonesia. This accounts for 28.62% of the Indonesian population in 2023, representing a 0.36% increase from the previous year. Smoking behavior leads to various diseases such as chronic lung disease, tooth damage, oral diseases, stroke, heart attacks, uterine cancer, eye disorders, and hair damage. To reduce the number of smokers in Indonesia, a smoker detection system is necessary. Current smoker detection methods are expensive, require expert assistance, and involve complex systems. Therefore, deep learning with Convolutional Neural Network (CNN) algorithms presents a solution to address these issues. This thesis discusses how to design a deep learning system using Convolutional Neural Networks (CNN) for smoker face detection. It also examines the impact of different training and testing data scenarios and the addition of facial feature extraction on evaluation metrics. The designed system is evaluated using metrics such as loss function calculation, accuracy, and F1 score. The simulation results show that a scenario with 70% training data and 30% testing data is the best scenario, yielding evaluation metric values of 2.236 for loss, 54.5% for accuracy, and 34.9% for F1 score. This scenario was improved with the addition of smoker feature extraction in the preprocessing stage, resulting in a 65.65% reduction in loss, a 19% increase in accuracy, and a 24.08% increase in F1 score."

"Salah satu aspek pertahanan negara yang cukup penting adalah pertahanan udara negara. Sayangnya, Industri Pertahanan Indonesia masih cukup kurang mendukung. Salah satu isu yang diakibatkan oleh masalah ini adalah kurang berkembangnya teknologi pertahanan udara di Indonesia dibanding dengan negara-negara lain, seperti teknologi pengendalian pesawat, seperti Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Oleh karena ini, diperlukan pengembangan teknologi pengendalian pesawat yang mandiri dan bersetara dengan pihak luar negeri. Dinamika penerbangan merupakan masalah yang bersifat non-linear, time-varying, memiliki coupling, dan terefek oleh gangguan eksternal. Untuk memecahkan masalah ini, diperlukan pengendali pesawat berbasis metode Direct Inverse Control. Direct Inverse Control memerlukan sistem identifikasi dari sistem yang ingin dikendalikan agar dapat mengembangkan neural network inverse. Pada penelitian ini, diajukan sistem identifikasi pesawat Cessna-172P berbasis Deep Neural Network dan Recurrent Neural Network. Kinerja kedua sistem identifikasi sudah cukup dalam mereplikasikan dinamika penerbangan pesawat Cessna-172P. Dari analisis kinerja kedua sistem identifikasi, sistem identifikasi berbasis recurrent neural network menghasilkan kesahalan prediksi yang lebih rendah, tetapi menggunakan daya dan waktu komputasi yang lebih banyak.

---

One important aspect of national defense is the country's air defense. Unfortunately, the Indonesian Defense Industry still lacks sufficient support. One issue resulting from this problem is the underdevelopment of air defense technology in Indonesia compared to other countries, such as aircraft control technology like Unmanned Aerial Vehicles (UAV). Therefore, the development of independent aircraft control technology that is on par with foreign counterparts is needed. Flight dynamics pose nonlinear, time-varying challenges with coupling and are affected by external disturbances. To address this problem, an aircraft controller based on the Direct Inverse Control method is required. Direct Inverse Control necessitates system identification of the desired controlled system to develop an inverse neural network. In this study, a Deep Neural Network and Recurrent Neural Network-based identification system for the Cessna-172P aircraft is proposed. Both identification systems perform well in replicating the flight dynamics of the Cessna-172P aircraft. From the performance analysis of both identification systems, the recurrent neural network-based identification system produces lower prediction errors but requires more computational power and time."

"Salah satu analisis yang dapat dilakukan untuk mendeteksi adanya gangguan perkembangan anak adalah dengan membandingkan umur skeletal dengan umur nyata dari anak. Umur skeletal dapat dicari dengan melihat umur tulang tangan. Metode penilaian umur tulang dapat dilakukan dengan pendekatan artificial intellgence. Dengan adanya AI diharapkan dapat mengotomatisasi perhitungan umur tulang berdasarkan citra X-Ray tulang tangan anak. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi umur tulang adalah deep learning menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Model CNN dapat melakukan berbagai hal, seperti segmentasi semantik, key point detection dan regresi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan menggunakan preprocessing berupa segmentasi semantik, key point detection dan transformasi z-score terhadap umur tulang berhasil mendapatkan nilai RMSE 10.076 bulan dan MAE 7.735 bulan, lebih kecil jika dibandingkan dengan human-level performance yang memiliki MAE 8.76 bulan

---

One method of analysis that can be done to detect growth hormone deficiency is to compare the skeletal age to the real age of the child. The skeletal age of a subject can be found by estimating the hand bone age. The estimation of hand bone age can be done using artificial intelligence approach. With the presence of AI, we can automate the estimation of bone age using X-Ray images of a child’s hand. One method that we can use to estimate bone age is deep learning using Convolutional Neural Network (CNN) architecture. CNN can do many things, such as semantic segmentation, key point detection, and regression. We found that using preprocessing such as semantic segmentation, key point detection and z-score transformation of the bone age can achieve 10.076 months RMSE and 7.735 months MAE, that is lower than the human-level performance which has 8.76 months MAE."

"Peralatan Perangkat Pelepas Tekanan (PRD) dioperasikan dengan tujuan untuk melindungi kehidupan dan keselamatan dalam suatu sistem bertekanan. Peralatan akan mengalami penurunan kondisi seiring berjalannya waktu pemakaian. Ketidakmampuan PRD untuk melakukan fungsinya perlu diidentifikasi sebagai mode kegagalan. Untuk mengurangi risiko apabila terjadi kegagalan, suatu pendekatan seperti Risk Based Inspection (RBI) dapat dilakukan. Metode RBI yang umum digunakan masih menggunakan pendekatan kualitatif, sehingga menghasilkan variasi yang cukup besar. Penelitian ini mengusulkan metode analisa risiko dengan menggunakan pembelajaran mesin berbasis deep learning untuk mengembangkan suatu model penilaian risiko pada PRD akibat mode kegagalan fail on demand (POFOD) yang diharapakan dapat mempersingkat waktu, meningkatkan akurasi, efisiensi dalam pengolahan data hasil inspeksi, serta biaya; dengan menawarkan hasil akurasi perhitungan yang tinggi. Penelitian ini menghasilkan program prediksi risiko dengan menggunakan metode klasifikasi pembelajaran mesin berbasis deep learning akibat mode kegagalan fail on demand pada peralatan perangkat pelepas tekanan. Pembuatan dataset yang digunakan pada model bersumber dari 160 data yang diolah dengan menggunakan standar API 581. Penelitian ini menggunakan beberapa parameter model seperti test size sebesar 20%, random state bernilai 0, penggunaan jumlah epoch sebesar 150, learning rate sebesar 0.001, dan layer berjumlah 3 dengan dense 64,64,8; yang menghasilkan akurasi model sebesar 91%, dari validasi confusion matrix.

---

Pressure Relief Device (PRD) equipment is operated with the aim of protecting the lives and safety within a pressurized system. An equipment experiences deterioration over time. The inability of PRD equipment to perform its design function needs to be identified as a failure mode. To reduce the risk in case of failure, an approach such as Risk Based Inspection (RBI) can be implemented. The commonly used RBI methods still rely on qualitative approaches, leading to significant variations. This research proposes a method using deep learning to develop a risk assessment model for PRD due to the failure on demand. This is expected to shorten the assessment time, improve accuracy, efficiency, and reduce costs by offering highly accurate calculation results. This research produces a risk prediction program using a deep learning classification method for POFOD in pressure relief device equipment. The dataset used in the model consists of 160 data processed according to API 581 standards. This research utilizes several model parameters, including a test size of 20%, 0 value of random state, 150 epochs, a learning rate of 0.001, and 3 layers with dense of 64, 64, 8. The model achieves an accuracy of 91% from the validation confusion matrix."

"Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) merupakan teknologi deep learning yang dikembangkan oleh Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Indonesia. SIMPLE-O dikembangkan untuk menilai ujian esai Bahasa Indonesia menggunakan gabungan algoritma CNN dengan Bidirectional LSTM. Dokumen yang menjadi input untuk sistem berupa jawaban mahasiswa dan kunci jawaban dosen. Keduanya akan melalui proses pre-processing yang dilanjut menuju proses embedding dan masuk ke dalam model deep learning. Selanjutnya akan dilakukan perhitungan dengan metrik penilaian yaitu Manhattan Distance dan Cosine Similarity. Pengujian dilakukan dengan mencari hyperparameter terbaik dari enam skenario yang dijalankan. Hasil pengujian skenario akhir fase training dan testing pengukuran Manhattan Distance mendapatkan nilai rata-rata selisih sebesar 0,72 dan 15,19. Untuk pengujian akhir pengukuran Cosine Similarity didapatkan nilai sebesar 1,07 dan 15,43.

---

The Automated Essay Assessment System (SIMPLE-O) is a deep learning technology developed by the Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Indonesia. SIMPLE-O was developed to assess Indonesian essay exams using the CNN algorithm and the Bidirectional LSTM. Documents that become input for the system are student answers and lecturer answer keys. Both of them will go through a pre-processing process, leading to the embedding process and entering the deep learning model. Next, calculations will be done with assessment metrics: Manhattan Distance and Cosine Similarity. Testing is done by looking for the best hyperparameters from the six-run scenarios. The results of testing the scenario at the end of the training and testing phase of the Manhattan Distance measurement obtained an average difference of 0.72 and 15.19. For the final test of the Cosine Similarity measurement, values were obtained of 1.07 and 15.43."

"Serangan MitM ini memiliki dampak yang cukup besar dan dapat membuka jalan untuk serangan selanjutnya, seperti Phishing. Penelitian ini membahas tentang pendekatan metode hybrid deep learning yang dapat membantu pendeteksian serangan MitM secara efektif. Metode hybrid deep learning yang digunakan dalam penelitian ini adalah CNN-MLP dan CNN-LSTM, yaitu merupakan gabungan dari CNN, MLP, dan LSTM. Selain itu, dalam skenario eksperimennya menggunakan berbagai metode feature scaling (StandardScaler, MinMaxScaler, dan MaxAbsScaler) dan tanpa menggunakan metode feature scaling sebelum melakukan pemodelan, yang kemudian akan ditentukan metode hybrid deep learning yang terbaik untuk mendeteksi serangan MitM dengan baik. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Kitsune Network Attack Dataset (ARP MitM Ettercap). Hasil dari penelitian ini yaitu metode CNN-MLP dengan 10 epoch menggunakan MaxAbsScaler memiliki nilai accuracy tertinggi, yaitu 99.93%. Pada urutan kedua, CNN-MLP dengan 10 epoch menggunakan StandardScaler memiliki nilai accuracy sebesar 99.89%.

---

Man in the Middle (MitM) has a sizeable impact because it could make the attackers will do another attacks, such as Phishing. This research is discussing about hybrid deep learning methods-approach on detecting MitM attacks effectively. We were used 2 (two) combinations of the Deep Learning methods (CNN, MLP, and LSTM), which are CNN-MLP and CNN-LSTM. Besides that, in the experiment scenarios, we also used various Feature Scaling methods (StandardScaler, MinMaxScaler, and MaxAbsScaler) and without using any Feature Scaling methods before building the models and will determine the better hybrid Deep Learning methods for detecting MitM attack. Kitsune Network Attack Dataset (ARP MitM Ettercap) is the dataset used in this study. The results of this research proves that CNN-MLP that with 10 epoch using MaxAbsScaler has the highest accuracy rate of 99.93%. In second place, CNN-MLP with 10 epoch using StandardScaler has the accuracy rate of 99.89%."

"Machine Learning (ML) dan Deep Learning merupakan bidang yang populer pada masa kini. Salah satu ranah tersebut yang menantang untuk diteliti adalah tentang mendeteksi emosi pada teks. Interaksi antara komputer dan manusia dapat menjadi lebih baik apabila komputer dapat mendeteksi emosi, menginterpretasikan emosi tersebut, dan memberikan umpan balik yang sesuai dengan apa yang manusia inginkan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pendeteksi emosi pada teks Bahasa Indonesia. Pada penelitian ini, terdapat 2 macam algoritma Deep Learning yang digunakan, yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM). Convolutional Neural Network merupakan salah satu algoritma Deep Learning dimana karakteristik utamanya menggunakan operasi matriks konvolusi. Long ShortTerm Memory merupakan salah satu algoritma Deep Learning dimana merupakan perkembangan dari algoritma Recurrent Neural Network (RNN). Kedua algoritma tersebut akan didukung dengan Word Embedding Bahasa Indonesia dari fastText dan Polyglot. Package text2emotion akan digunakan sebagai data tambahan untuk evaluasi. Input dataset yang digunakan untuk Deep Learning adalah dataset cerita dongeng yang memiliki emosi "Senang", "Sedih", "Marah", "Takut", "Terkejut", dan "Jijik". Input dataset tersebut akan melalui tahap preprocessing berupa Case Normalization, Stopword Removal, Stemming, Tokenizer, dan Padding. Setelah itu, proses training dijalankan dengan menggunakan RandomizedSearchCV sebagai hyperparameter tuning. Hasil akan dibandingkan dan dianalisis berdasarkan nilai Evaluation Metrics Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score. Sistem berhasil dirancang dengan mencapai hasil Accuracy sebesar 91,60%, Precision sebesar 92,48%, Recall sebesar 91,60%, dan F1- Score sebesar 91,68%.

---

Machine Learning (ML) and Deep Learning is a popular region to be used right now. One of the scopes that challenging to research is about emotion recognition on text. Interaction between computer and human can be better if the computer can recognize the emotion, interpret it, and giving a suitable feedback with the human’s need. Therefore, this research has goal to make an emotion recognition on Indonesian text language. On this research, there’s 2 kind of Deep Learning algorithm that used, that is Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM). Convolutional Neural Network is one of Deep Learning algorithm that its main characteristic is using convolution matrix operation. Long Short-Term Memory is one of Deep Learning algorithm which is an improvement from Recurrent Neural Network (RNN) algorithm. Both algorithms will be supported with Indonesian Word Embedding from fastText and Polyglot. Text2emotion package is used for additional data for evaluation. The input dataset that will be used on this Deep Learning is a fairy tale dataset which have “Happy”, “Sad”, “Anger”, “Fear”, “Surprised”, and “Disgust” emotion. That input dataset will be passed to preprocessing stage that consist of Case Normalization, Stop-word Removal, Stemming, Tokenizer, and Padding. After that, training process started with using RandomizedSearchCV as hyperparameter tuning. The result will be compared and analyzed based on Accuracy, Precision, Recall, and F1- Score Evaluation Metrics. System is made with reaching 91.60% Accuracy, 92,48% Precision, 91,60% Recall, and 91,68% F1-Score."

"Penggunaan analisis sentimen semakin umum digunakan. Dalam pengembangan analisis sentimen ini banyak tantangan yang perlu dihadapi. Karena analisis ini termasuk Natural Language Processing NLP, hal yang perlu dimengerti adalah kompleksitas bahasa. Dengan berkembangnya teknologi Artificial Neural Network, ANN semakin banyak permasalahan yang bisa diselesaikan. Ada banyak contoh struktur ANN dan untuk penelitian ini yang digunakan adalah Convolutional Neural Network CNN dan Recurrent Neural Network RNN. Kedua jenis ANN tersebut sudah menunjukkan performa yang baik untuk beberapa tugas NLP. Maka akan dilakukan analisis sentimen dengan menggunakan kedua jenis ANN tersebut dan dibandingkan kedua performa ANN tersebut. Untuk data yang akan digunakan diambil dari publikasi stanford dan untuk mengubah data tersebut bisa digunakan pada ANN digunakan word2vec. Hasil dari analisis menunjukkan bahwa RNN menunjukkan hasil yang lebih baik dari CNN. Walaupun akurasi tidak terlalu terlihat perbedaan yaitu pada RNN yang mencapai 88.35 0.07 dan CNN 87.11 0.50, tetapi waktu pelatihan RNN hanya membutuhkan waktu 8.256 detik sedangkan CNN membutuhkan waktu 544.366 detik.

---

Term of sentiment analysis become popular lately. There are many challenges developing sentiment analysis that need to be addressed. Because this kind analysis is including Natural Language Processing, the thing need to understand is the complexity of the language. With the current development of Artificial Neural Network ANN, more problems can be solved.

There are many type of ANN and for this research Convolutional Neural Network CNN and Recurrent Neural Network will be used. Both already showing great result for several NLP tasks. Data taken from stanford publication and transform it with word2vec so could be used for ANN.

The result shows that RNN is better than CNN. Even the difference of accuracy is not significant with 88.35 0.07 for RNN and 87.11 0.50 for CNN, the training time for RNN only need 8.256 secods while CNN need 544.366 seconds."

"Ilmu Data adalah irisan dari matematika dan statistika, komputer, serta keahlian domain. Dalam beberapa tahun terakhir inovasi pada bidang ilmu data berkembang sangat pesat, seperti Artificial Intelligence (AI) yang telah banyak membantu kehidupan manusia. Deep Learning (DL) sebagai bagian dari AI merupakan pengembangan dari salah satu model machine learning yaitu neural network. Dengan banyaknya jumlah lapisan neural network, model deep learning mampu melakukan proses ekstrasi fitur dan klasifikasi dalam satu arsitektur. Model ini telah terbukti mengungguli teknik state-of-the-art machine learning di beberapa bidang seperti pengenalan pola, suara, citra, dan klasifikasi teks. Model deep learning telah melampaui pendekatan berbasis AI dalam berbagai tugas klasifikasi teks, termasuk analisis sentimen. Data teks dapat berasal dari berbagai sumber, seperti sumber dari media sosial. Analisis sentimen atau opinion mining merupakan salah satu studi komputasi yang menganalisis opini dan emosi yang diekspresikan pada teks. Pada penelitian ini analisis peforma machine learning dilakukan pada metode deep learning berbasis representasi data BERT dengan metode CNN dan LSTM serta metode hybrid deep learning CNN-LSTM dan LSTM-CNN. Implementasi model menggunakan data komentar youtube pada video politik dengan topik terkait Pilpres 2024, kemudian evaluasi peforma dilakukan menggunakan confusion metric berupa akurasi, presisi, dan recall.

---

Data Science is the intersection of mathematics and statistics, computing, and a domain of expertise. In recent years innovation in the field of data science has developed very rapidly, such as Artificial Intelligence (AI) which helped a lot in human life. Deep Learning (DL) as part of AI is the development of one of the machine learning models, namely neural network. With the large number of neural network layers, deep learning models are capable of performing feature extraction and classification processes in a single architecture. This model has proven to outperform state-of-the-art machine learning techniques in areas such as pattern recognition, speech, imagery, and text classification. Deep learning models have gone beyond AI-based approaches in a variety of text classification task, including sentiment analysis. Text data can come from various sources, such as source from social media. Sentiment analysis or opinion mining is a computational study that analyze opinions and emotions expressed in text. In this research, machine learning performance analysis is carried out on a deep learning method based on BERT data representation with the CNN and LSTM and hybrid deep learning CNN-LSTM and LSTM-CNN method. The implementation of the model uses YouTube commentary data on political videos related to the 2024 Indonesia presidential election, then performance analysis is carried out using confusion metrics in the form of accuracy, precision, and recall."