Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"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."

"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."

"Pengawasan distribusi bahan radioaktif atau radionuklida merupakan hal yang penting. Hal ini mengingat bagaimana serangan dan terorisme berbasis radioaktif merupakan ancaman yang nyata. Untuk itu, diperlukan suatu algoritma yang dapat digunakan untuk mendeteksi keberadaan dan jenis dari radionuklida. Algoritma identifikasi radioaktif atau RIID (Radioisotope Identification) telah disusun secara klasik menggunakan metode seperti peak-matching atau ROI (Region of Interest). Akan tetapi, performa dari algoritma tersebut sudah didahului dengan munculnya machine learning. Salah satu subdisiplin dari machine learning, yakni deep learning, melahirkan apa yang dinamakan dengan CNN atau Convolutional Neural Network. Jenis algoritma machine learning ini sudah jamak digunakan untuk permasalahan identifikasi dan pengenalan obyek. Di dalam kerangka RIID sendiri, studi yang membahas mengenai penggunaan CNN sebagai algoritma identifikasi radionuklida sudah tidak dapat dihitung menggunakan jari. Teknik baru seperti transformasi spektrum gamma dari radionuklida menjadi data 2-D seperti suatu citra mulai diperkenalkan beberapa tahun terakhir. Penelitian ini menggabungkan teknik tersebut dengan proses colormapping, yakni ‘pewarnaan’ dari data skalar yang bergantung pada nilai data tersebut. Melalui penggabungan teknik tersebut, model CNN yang disusun pada penelitian ini mampu untuk melakukan identifikasi multikelas radionuklida dengan akurasi di atas 95%.

---

Monitoring the distribution of radioactive materials or radionuclides is important. This is because radioactive attacks and terrorism are a real threat. To solve this problem, it is imperative to build an algorithm that can be used to detect and identify the presence of radionuclides. Radionuclide identification or (RIID) algorithm has been made classically using methods such as peak-matching or ROI (Region of Interest). However, the performance of these algorithms has been superseded by the emergence of machine learning. One of the sub-disciplines of machine learning, that is deep learning, has given birth to what is called CNN or Convolutional Neural Network. This machine learning algorithm has been used far and wide to solve object detection and identification problems. Within the RIID framework itself, studies discussing the use of CNN as a radionuclide are already plentiful. New techniques such as transforming the gamma spectrum of radionuclides into 2-D data have been introduced in recent years. This study attempts to combine this technique with color mapping, which is the pseudo-coloring of scalar data which depends on the value of the data. Through this combined technique, CNN models that are devised in this study can perform multiclass radionuclide identification with an accuracy higher than 95%."

"Kerusakan pada pipa di dalam sistem transportasi fluida kapal sangat mungkin terjadi dan dapat menyebabkan dampak kerapuhan pada pipa yang dapat menyebabkan failure dan kebocoran pada pipa. Oleh karena itu inspeksi korosi pipa dilakukan untuk meminimalisir kerusakan yang dapat terjadi. Saat ini, untuk melakukan inspeksi pipa dapat dilakukan dengan memanfaatkan sinar infra merah, pigging dengan metode Magnetic Flux Leakage dan banyak metode lainnya termasuk inspeksi dengan mata telanjang. Keseluruhan metode tersebut dilakukan secara manual sehingga menimbulkan beberapa kerugian, diantaranya waktu inspeksi yang lama karena masih melibatkan tenaga manusia dalam proses menginspeksi dan keakuratan yang rendah terutama apabila inspeksi masih dilakukan dengan mata telanjang. Oleh karena itu dibutuhkan metode analisa yang lebih akurat yang dapat melakukan inspeksi secara cepat. Algoritma Deep Learning yakni Regional Convolutional Neural Network (R-CNN) diaplikasikan dalam tulisan ini dengan dibantu teknologi pengelihatan komputer (computer vision) menghasilkan metode analisa yang lebih cepat dan akurat. Tidak hanya analisa, R-CNN juga dapat mengklasifikasi jenis korosi dan kerusakan yang terjadi dalam pipa sehingga dapat sekaligus memberikan rekomendasi yang akurat dalam prosesnya, dengan akurasi yang didapat dari fungsi binary entropy didapati akurasi validation sebesar 96% dan akurasi testing sebesar 93%. R-CNN dengan pengembangan rekomendasi perbaikan kerusakan ini dapat menggantikan proses inspeksi perpipaan yang lama dan sulit menjadi cepat dan mudah.

---

Damage to pipes in the ship's fluid transportation system is highly likely and can cause fragility impacts on pipes that can cause failure and leakage of pipes. Therefore, pipe corrosion inspection is carried out to minimize the damage that can occur. Currently, to conduct pipe inspection can be done by utilizing infrared rays, pigging with magnetic flux leakage method and many other methods including inspection with the naked eye. The whole method is done manually so that it causes some losses, including a long inspection time because it still involves human energy in the process of inspecting and low accuracy, especially if the inspection is still carried out with the naked eye. Therefore, a more accurate analysis method is needed that can conduct inspections quickly. Deep Learning algorithm, Regional Convolutional Neural Network (R-CNN) is applied in this paper with the help of computer vision technology to produce faster and more accurate analytical methods. Not only the analysis, R-

CNN can also classify the type of corrosion and damage that occurs in the pipe so that it can simultaneously provide accurate recommendations in the process, with the accuracy obtained from the binary entropy function found training accuracy of 96% and validation accuracy of 95%. R-CNN with the development of these damage repair recommendations can replace the long and difficult piping inspection process to be quick and easy."

"Terkait klasifikasi detak elektrokardiogram (EKG), telah dikembangkan banyak algoritma, baik yang terkait dengan biomedik, maupun biometrik. Karena sifat non-stasioner dari sinyal EKG, agak sulit untuk menggunakan metode tradisional yang dioptimasi secara manual, misalnya ekstraksi fitur dan klasifikasi yang berbasis waktu. Hal ini membuka peluang untuk implementasi mesin cerdas. Penelitian ini menyajikan metode baru, yaitu Residual Depthwise Separable Convolutional Neural Network (RDS-CNN) untuk klasifikasi detak elektrokardiogram, baik yang terkait dengan biomedik, maupun biometrik. Dengan menggunakan metode ini, hanya diperlukan dua tahap proses saja, yaitu deteksi detak dan klasifikasi. Pemrosesan awal dilakukan bersamaan dengan deteksi detak, sedangkan ekstraksi fitur dilakukan sekaligus dengan klasifikasi. Selain itu, untuk meminimalkan beban komputasi dan tetap menjaga kualitas klasifikasi, beberapa teknik telah diterapkan, antara lain Residual Network, All Convolutional Network (ACN), Depthwise Separable Convolution (DSC), dan Batch Normalization (BN). Kinerja RDS-CNN ini telah dievaluasi menggunakan database aritmia Massachusetts Institute of Technology - Beth Israel Hospital (MIT-BIH) dan database ECG-ID. Untuk implementasi biomedik, dalam fase pelatihan model Depthwise Separable CNN ini, digunakan sekitar 22% dari 110.057 detak yang diekstraksi dari 48 file dalam database MIT-BIH. Dengan hanya menggunakan 22% data latih ini, algoritma yang kami usulkan dapat mengklasifikasi 78% detak lainnya menjadi 16 kelas. Adapun, sensitifitas, spesifisitas, prediksi positif dan akurasi masing-masing adalah 99,03%, 99,94%, 99,03%, dan 99,88%. Hasil klasifikasi biomedik ini menunjukkan bahwa metode yang disajikan ini mengungguli metode terdepan lainnya. Sedangkan untuk implementasi biometrik, model RDS-CNN telah terbukti dapat digunakan untuk otentifikasi identitas EKG (ID) 90 orang sehat dan 48 pasien dengan akurasi hingga 100%, melalui klasifikasi 8 detak otentifikasi untuk ID 90 orang sehat, dan 6 detak otentifikasi untuk ID 48 pasien. Hasil otentifikasi biometrik ini juga mengungguli metode terdepan lainnya yang menggunakan database yang sama.

---

Regarding the classification of electrocardiogram (ECG) beats, many algorithms have been developed, both related to biomedical, and biometrics. Due to the non-stationary nature of ECG signals, it is complicated to use traditional methods that are manually optimized, for example, time-based feature extraction and classification. This computation problem opens up opportunities for machine learning implementation.

This research proposes a new method, namely Residual Depthwise Separable Convolutional Neural Network (RDS-CNN) for the classification of ECG beats, both related to biomedical, and biometrics. By using this method, only two stages of the process are needed, namely beat detection and classification. Preprocessing is done simultaneously within beat detection, while feature extraction is done simultaneously within the classification stage. Also, to minimize computational cost and to maintain classification quality, several techniques have been applied, including Residual Networks, All Convolutional Networks (ACN), Depthwise Separable Convolution (DSC), and Batch Normalization (BN). The performance of the RDS-CNN has been evaluated using the Massachusetts Institute of Technology - Beth Israel Hospital (MIT-BIH) arrhythmia database and the ECG-ID database.

For biomedical implementation, 110,057 beats were extracted from 48 files in the MIT-BIH database. And approximately 22% of them used for latih the Depthwise Separable CNN model. With only 22% of this latih data, our algorithm can classify 78% of the rest ECG beats into 16 classes. Meanwhile, sensitivity, specificity, positive prediction, and accuracy are 99.03%, 99.94%, 99.03%, and 99.88%, respectively. The results of this biomedical classification show that this proposed method outperforms the other state-of-the-art methods.

As for the biometric implementation, the RDS-CNN model has been proven to be able to authenticate ECG ID of 90 healthy people and 48 patients with up to 100% accuracy, through the classification of eight authentication beats for ID 90 healthy people, and six authentication beats for ID 48 patient. The results of this biometric authentication also outperform other state-of-the-art methods that use the same database."

"Inspeksi adalah salah satu faktor yang sangat penting dalam operasi sebuah Plant dan juga banyak menghaniskan sumber daya. Pemilihan metode inspeksi yang tepat sangatlah penting dengan tujuan untuk meminimalkan sumber daya inspeksi dengan t anpa mengurangi kehandalan sebuah Plant. Risk Based Inspection (RBI) adalah sebuah metode yang menggunakan resiko sebagai dasar untuk mengatur program inspeksi. Skripsi ini bertujuan untuk mendapatkan informasi tentang keuntungan menerapkan metode inspeksi RBI dibandingkan dengan metode yang diterapkan dalam peraturan pemerintah Indonesia yaitu Time Based Inspection. Metodologi RBI dijelaskan. Skripsi ini diharapkan dapat memberikan masukan bagi perkembangan peraturan pemerintah didalam industri MIGAS.

---

Inspection is one of main important factor in Plant operation which also consume large amount of resources, selection of inspection system shall be determined carefully in order to minimize inspection resource without elimination of plant reliability. Risk Based Inspection (RBI) is a method for using risk as a basis for managing an inspection program. Risk Based Inspection provides the ability to target inspection resources at the areas of plant where inspection will provide the most benefit in reducing risk. Risk is defined as the combination of the probability of failure and the consequences of failure. This Study was intended primary to capture the cost benefit of RBI implementation comparing with Statutory inspection in Indonesia which implementing Time Based Inspection. Indonesia Statutory requirement and Methodology of RBI implementation are explained. This study is expected to give input for development of Indonesia Oil & Gas Statutory requirements."

"ABSTRAKPada era modern ini, semakin banyak jenis penyakit yang baru dengan gejala yang berbeda beda juga. Teknologi dituntut bisa memainkan peran untuk membantu penelitian pada bidang kesehatan. Stroke merupakan salah satu penyakit yang memiliki angka kematian tertinggi di dunia. Stroke terjadi karena terganggunya pasokan darah menuju otak sehingga otak mengalami kekurangan oksigen dan nutrisi. Stroke bisa dibagi menjadi berdasarkan bagaimana stroke terjadi, stroke hemoragik dan stroke iskemik. Stroke hemoragik terjadi karena pecahnya pembuluh darah yang menuju otak, sedangkan stroke iskemik terjadi karena terjadinya penyumbatan yang mengganggu pasokan darah ke otak. Jika penyumbatan terjadi pada daerah otak, maka disebut infark serebri. Dalam studi ini digunakan metode Convolutional Neural Network untuk mengklasifikasikan data gambar infark serebri yang nantinya akan dibandingkan dengan metode Neural Network. Didapatkan dari hasil performa metode Convolutional Neural Network lebih baik jika dibandingkan dengan metode Neural Network untuk pengklasifikasian data gambar infark serebri."

"Pada beberapa orang difabel mengalami kesulitan pada saat bergerak dalam aktivitas sehari-harinya. Penggunaan prostetik dapat mengurangi keterbatasan tersebut. Pada penggunaan prostetik dapat dimodifikasi dengan alat bantu gerak (aktuator) yang dikendalikan oleh brain computer interface (BCI) guna mengontrol prostetik dengan gelombang otak. Aktivitas membayangkan melakukan gerak motorik yang disebut motor imagery (MI) apabila dapat di-recognition dapat memudahkan pada difabel untuk mengendalikan prostetik miliknya. Tulisan ini bertujuan untuk menjelaskan bagaimana me-recognition sinyal elektroensefalografi (EEG) dengan mencoba mengklasifikasikan sinyal MI EEG. Simulasi dilakukan pada bahasa Python pada framework Tensorflow, Keras. Jenis machine learning yang dipilih adalah Convolutional Neural Network (CNN). Dataset diperoleh dari PhysioNet.org, diolah dengan metode Continuous Wavelet Transformation (CWT) dengan library MNE.

---

Some people with disabilities have trouble doing their daily activities. Prosthetics could reduce the difficulties to some degree. The use of a prosthetic can be modified by the addition of an actuator (generate of motion) driven by BCI (brain computer interface) to control prosthetic by brain waves. If we could make the recognition of the brain wave in imaginary activities of motoric movement called motor imagery (MI), it would help people with disabilities to better control their prosthetics. This article’s aim to describe how to do the recognition of EEG signals (electroencephalography) by trying to classify the MI EEG signals. The simulation was run in Phyton on a Tensorflow framework, with a keras wrapper. Convolutional Neutral Network (CNN) was chosen in this research as the machine learning. The datasets gathered from PhysioNet.org were transformed using the library MNE with the Continuous Wavelet Transformation (CWT) method."

"Untuk memenuhi tantangan dalam hal meningkatnya jenis penyakit di era modern ini, teknologi memainkan peran yang sangat penting dalam penelitian kesehatan. Kesehatan wanita telah menjadi perhatian utama karena meningkatnya angka kanker serviks yang  dapat menjadi penyakit mematikan. Dalam studi ini, kami akan menggunakan Deep Convolutional Neural Network untuk menemukan akurasi dalam mengklasifikasikan data kanker serviks pada empat jenis metode. Data kanker serviks diwakili oleh 32 faktor risiko dan empat variabel target: Hinselmann, Schiller, Cytology, dan Biopsy. Presentase akurasi metode Deep Convolutional Neural Network cukup baik jika dibandingkan dengan Neural Network dalam hal pengklasifikasian data faktor risiko kanker serviks, kita dapat melihat bahwa setiap data diklasifikasikan dengan benar dengan total akurasi mencapai hampir 90% untuk setiap target.

---

To meet the challenge of the increasing types of disease in this modern era, technology plays a very important role in health research. Womens health has become a major concern because of the increasing rates of cervical cancer because it can be a deadly disease. In this study, we will use deep Convolutional Neural Networks to find the accuracy in classifying cervical cancer data on four different types of methods. The cervical cancer data are represented by 32 risk factors and four target variables: Hinselmann, Schiller, Cytology, and Biopsy. The result with deep learning method is quite encouraging compare to the original neural network in classyfying cervical risk dataset, we can see that each data were correctly classified with the total accuracy reach almost 90% for each target."