Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tanaman padi (Oryza Sativa) telah menjadi sumber pangan pokok bagi masyarakat Indonesia selama ribuan tahun. Dengan seiring bertambahnya jumlah masyarakat di Indonesia setiap tahunnya, tentunya kebutuhan akan tanaman padi semakin meningkat. Oleh karena itu, perlu adanya pemanfaatan teknologi untuk meningkatkan produksi serta mempertahankan kualitas padi untuk mempertahankan kualitas padi untuk memenu kebutuhan pangan masyarakat Indonesia. Penyakit yang umum menyerang tanaman padi di Indonesia adalah penyakit blas (blast), hawar daun (blight) dan tungro. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan transfer learning dengan model DenseNet201 dan ResNet-50 untuk mengklasifikasi penyakit tanaman padi pada citra daun secara akurat. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari online database yang berisi 240 citra daun tanaman padi dengan 3 penyakit yang berupa penyakit blas (blast), hawar daun (blight) dan tungro. Selanjutnya, penulis menggunakan teknik preprocessing seperti resizing dan normalization serta berbagai macam teknik augmentasi seperti rotasi, zoom dan lain-lain untuk meningkatkan kinerja model dalam mengklasifikasi penyakit tanaman padi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model DenseNet201 memiliki kinerja yang jauh lebih baik dibandingkan dengan model ResNet-50 dalam mengklasifikasi penyakit tanaman padi. Evaluasi dari kinerja model dilihat dari nilai akurasi serta running time dimana model DenseNet201 memiliki akurasi testing sebesar 93,34% dan running time pada tahap training selama 74,7083 detik.

---

Rice (Oryza sativa) has been a staple food source for Indonesian people for thousands of years. With the increasing number of people in Indonesia every year, of course the need for rice plants is increasing. Therefore, it is necessary to use technology to increase production and maintain the quality of rice to maintain the quality of rice to meet the food needs of the Indonesian people. Diseases that commonly attack rice plants in Indonesia are blast, leaf blight and tungro disease. In this study, the authors used transfer learning with DenseNet201 and ResNet-50 models to classify rice plant diseases on leaf images accurately. The data used in this study were taken from an online database containing 240 images of rice leaves with 3 diseases, namely blast, blight and tungro. Furthermore, the authors use preprocessing techniques such as resizing and normalization as well as various kinds of augmentation techniques such as rotation, zoom and others to improve the performance of the model in classifying rice plant diseases. The results of this study indicate that the DenseNet201 model has a much better performance than the ResNet-50 model in classifying rice plant diseases. Evaluation of the model's performance is seen from the accuracy value and running time where the DenseNet201 model has a testing accuracy of 93.34% and the running time at the training stage is 74.7083 seconds."

"Salah satu organ tubuh yang paling penting adalah jantung. Darah dapat didistribusikan dengan baik ke seluruh tubuh jika terdapat jantung. Organ lain akan berhenti bekerja dan orang tersebut akan meninggal jika jantung di dalam tubuh tidak berfungsi dengan baik. Salah satu jenis penyakit jantung adalah terjadinya gejala arrhythmia, yaitu suatu bentuk kondisi jantung yang ditandai dengan laju atau irama detak jantung. Detak jantung bisa lebih cepat dari biasanya, atau terlalu lambat, atau bahkan memiliki pola yang tidak teratur. Metode yang paling umum dan banyak digunakan oleh ahli jantung dan praktisi medis untuk memantau dan mendeteksi penyakit atau kelainan pada jantung adalah dengan menggunakan elektrokardiogram (EKG) yang dianalisis secara manual, sehingga dapat memakan waktu yang lama dan rentan terhadap kesalahan. Penerapan Artificial Intelligence diharapkan mampu memberikan peranan penting dalam mempercepat kinerja kardiologi. Dalam penelitian ini digunakan Model CNN dengan Arsitektur ResNet-50 untuk mengklasifikasikan detak jantung normal dan detak jantung beberapa jenis arrhythmia yang akan divisualisasikan dengan algoritma Grad-CAM. Dari hasil eksperimen pengklasifikasian, didapatkan tingkat akurasi rata-rata sebesar 94% dan meningkat menjadi 99% untuk setiap kelas setelah dilakukan visualisasi dengan menggunakan algoritma Grad-CAM.

---

One of the most important organs of the body is the heart. Blood can be well distributed throughout the body if there is a heart. Other organs will stop working and the person will die if the heart in the body is not functioning properly. One type of heart disease is the occurrence of symptoms of arrhythmia, which is a condition in which the heartbeat rate is too fast, to slow, or irregular. Currently, the most common and widely used method by cardiologists and other medical practitioners to monitor and detect diseases or abnormalities in the heart is to use an electrocardiogram (ECG), which is analyzed manually. where the task can take a long time and is prone to errors. The application of Artificial Intelligence is expected to play an important role in accelerating the performance of cardiologists. In this study, a CNN model with ResNet-50 architecture was used to classify normal heart rates and heart rates of several types of arrhythmia that would be visualized with the Grad-CAM algorithm. From the results of the classification experiment, an average accuracy rate of 94% was obtained and increased to 99% for each class after visualization using the Grad-CAM algorithm."

"Glaukoma adalah salah satu penyebab kebutaan terbanyak kedua di dunia yang disebabkan oleh tekanan yang meninggi pada bola mata. Dalam proses mendiagnosa glaukoma, dibutuhkan waktu yang lama dikarenakan tidak ada perubahan secara signifikan pada citra fundus. Pada penelitian ini, penulis menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengekstraksi fitur dan metode klasifikasi Deep Belief Network (DBN) dalam mengklasifikasi glaukoma pada data citra fundus. Hasil pada model CNN-DBN dibandingkan dengan metode ekstraksi fitur CNN dan klasifikasi Support Vector Machine (SVM) yang dinamakan model CNN-SVM. Arsitektur CNN yang digunakan pada penelitian ini adalah ResNet-50. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari 2 online database, yaitu cvblab dan kroy1809. Pada proses ekstraksi fitur, model dilatih dari fully connected layer pada ResNet-50. Kemudian, vektor fitur dari fully connected layer diklasifikasi menggunakan metode klasifikasi DBN dan SVM. Berdasarkan hasil simulasi, CNN-DBN memiliki hasil akurasi, precision, dan recall terbaik dibandingkan dengan metode CNN-SVM dan CNN dengan akurasi 96.46%, precision 95.86%, dan recall 98.05% pada pembagian dataset training dan testing 70:30.

---

Glaucoma is the second most common factor of blindness in the world caused by the increasing pressure on the eyeball. It takes a long time to diagnose glaucoma due no significant change in the fundus image. In this study, the author used the Convolutional Neural Network (CNN) to extract the features and the Deep Belief Network (DBN) classification method to classify glaucoma in fundus images. The results on the CNN-DBN model will be compared with to the CNN feature extaction method and the Support Vector Machine (SVM) classification method, named the CNN-SVM model. The CNN architecture used in this study is ResNet-50. The dataset used in this study are from 2 online database, cvblab and kroy1809. In the feature extraction process, the model is trained using the CNN method with the ResNet-50 architecture. Afterward, the feature vectors of the fully connected layer are classified using the DBN and SVM classification methods. Based on the simulation results, CNN-DBN has the best results than CNN-SVM and CNN method with the accuracy of 90%, precision of 95%, and recall of 92% with splitting data training and testing of 70:30."

"ABSTRAKDiabetic Retinopathy (DR) merupakan komplikasi jangka panjang dari Diabetes Mellitus (DM) yang mempengaruhi penglihatan karena adanya mikrovaskular pada retina. Hal ini dapat mengakibatkan gangguan penglihatan dan kebutaan jika ditangani terlambat. DR dapat dideteksi melalui pemeriksaan citra fundus. Salah satu pendekatan dalam mendeteksi DR pada citra fundus yaitu dengan pendekatan deep learning yang merupakan salah satu metode implementasi dari machine learning.  Dalam penelitian ini, digunakan metode Convolutional Neural Networks (CNN) dengan arsitektur ResNet-50 dan DenseNet-121. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari DIARETDB1 yang merupakan online database yang berisi gambar fundus. Selanjutnya, dilakukan tahap preprocessing pada citra untuk meningkatkan kinerja model seperti mengambil green channel dan menerapkan inverted green channel, mengubah citra warna menjadi grayscale, dan menerapkan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) untuk penyeragaman kontras pada citra. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model ResNet-50 lebih baik dibandingkan DenseNet-121 dalam mendeteksi DR. Hasil terbaik dari beberapa kasus testing model ResNet-50 yaitu accuracy, precision, dan recall masing-masing sebesar 92,2%, 93,6%, dan 92,6% dengan running time untuk training selama 6 menit 21,296 detik dan testing selama 1,174 detik.

---

ABSTRACTDiabetic Retinopathy (DR) is a long-term complication of Diabetes Mellitus (DM) that affects vision because of the presence of microvascular retinal. This can result in visual impairment and blindness if treated late. DR can be detected by examining fundus images. One approach to detecting DR in fundus images is the deep learning approach which is one of the methods of implementing machine learning. In this study, the Convolutional Neural Networks (CNN) method is used with the ResNet-50 and DenseNet-121 architectures. The data used in this study were taken from DIARETDB1, which is an online database that contains fundus images. Then, pre-processing stage is carried out on the fundus image to improve model performance such as selected the green channel from the images and inverted it, converted the images into grayscale images, and applied Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) for uniform contrast in the images. The results of this study indicate that the ResNet-50 model is better than DenseNet-121 in detecting DR. The best results from several cases testing the ResNet-50 model are accuracy, precision, and recall of 92.2%, 93.6%, and 92.6% respectively with running time for training for 6 minutes 21.296 seconds and testing for 1.174 seconds."

"Sistem pengenalan wajah (face recognition system) merupakan salah satu sistem yang dibangun berdasarkan pre-trained model. Sistem ini memanfaatkan teknik biometrik yang menggunakan wajah sebagai pengenalan atau identifikasi seseorang. Implementasi sistem pengenalan wajah dapat diaplikasikan dalam berbagai macam aplikasi seperti sistem absensi untuk mengecek kehadiran, sistem monitoring pengunjung di tempat wisata ataupun tempat-tempat publik, hingga dapat digunakan untuk mengenali tingkah laku seseorang untuk analisis-analisis yang dibutuhkan di berbagai bidang. Dalam penelitian ini, akan diimplementasikan sistem pengenalan wajah untuk sistem absensi menggunakan metode pembelajaran deep learning. Proses training data dan validasi hasil pengenalan wajah akan dibandingkan antara model CNN (Convolutional Neural Network) berarsitektur ResNet-50 dengan VGG16 yang telah dilatih sebelumnya menggunakan dataset Open Data Science (ODSC) untuk mendapatkan model perancangan sistem wajah terbaik. Simulasi real-time dilakukan dengan menggunakan model latih dengan validasi akurasi tertinggi sebesar 98.2%. Model latih yang digunakan dalam simulasi adalah ResNet-50 dengan dataset B sebagai data training serta learning rate sebesar 0.01. Hasil analisis menunjukkan bahwa proses training menggunakan model ResNet-50 jauh lebih ringan dan memberikan hasil model pelatihan dengan validasi akurasi yang lebih tinggi dibanding dengan model VGG16 yang membutuhkan banyak resource selama proses training berlangsung. Pengujian real-time yang dilakukan menunjukkan bahwa model ResNet-50 akan akurat jika memperhatikan beberapa kondisi yang diperlukan seperti jarak deteksi harus 50 hingga 100 cm dari kamera deteksi dan posisi wajah harus lurus menghadap kamera deteksi.

---

The face recognition system is a system that is built based on a pre-trained model. This system utilizes biometric techniques that use the face as an identification or authentication of a person. The facial recognition system can be applied in various applications such as attendance systems to check attendance, visitor monitoring systems at tourist attractions or public places, and to identify a person's behavior for the analyzes needed in various fields. In this study, a facial recognition system will be implemented for the attendance system using deep learning methods. To obtain the best system design, training, and validation of facial recognition results will be compared between the CNN (Convolutional Neural Network) model with the ResNet-50 and VGG16, which has been previously trained using the Open Data Science (ODSC) dataset. Real-time simulations were carried out using a training model with the highest validation accuracy of 98.2%. The training model used in the simulation is ResNet-50 with dataset B as training data and a learning rate of 0.01. The analysis results show that the training process using the ResNet-50 model is much lighter and provides results with higher accuracy validation than the VGG16 model, which requires a lot of resources during the training process. Real-time testing has shown that the ResNet-50 model will be accurate if it considers several conditions, such as the detection distance must be 50 to 100 cm from the detection camera, and the face position must be in a straight facing towards the detection camera."