Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengelasan TIG adalah salah satu metode pengelasan yang dapat diterapkan pada logam non-ferrous. Otomatisasi proses pengelasan TIG harus memberikan hasil las yang lebih hemat biaya dan kualitas yang lebih tinggi di lingkungan produksi divisi manufaktur. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode deep learning pada optimalisasi TIG Welding dengan mengolah hasil pengelasan dengan Convolutional Neural Networks (CNN). Dengan menggunakan dua jaringan saraf YOLOv5 dan ResNet50 yang berbeda, penulis akan memiliki empat metode klasifikasi citra yang berbeda dengan ResNet50, deteksi dan klasifikasi objek YOLOv5, kombinasi deteksi objek YOLOv5 dan ResNet50, dan klasifikasi ResNet50 menggunakan preprocessing center-crop. Penelitian ini akan mengidentifikasi hasil pengelasan dengan memberi label pada gambar sebagai “Weld Bagus” atau “Weld Buruk”, kelas las yang baik tidak memiliki cacat, sedangkan kelas las yang buruk memiliki cacat retak, terbakar, porositas, dll. Berdasarkan penelitian ini metode terbaik adalah kombinasi antara YOLOv5 dan ResNet50 neural network dengan akurasi 96%, loss 4%, presisi 93,1%. Metode dengan menggunakan ResNet50 klasifikasi memiliki akurasi 46%, loss 54%, dan presisi 0%. Metode YOLOv5 objek deteksi dan klasifikasi memiliki akurasi 94,34%, loss 5,66%, dan presisi 100%. Metode ResNet50 klasifikasi dengan center-crop pre-processing memiliki akurasi 82%, loss 18%, dan presisi 87,5%. Variasi dan jumlah data mempengaruhi pelatihan dan pengujian data.

---

TIG welding is one of the welding methods that can be applied to non-ferrous metals. TIG welding process automation should deliver more cost-effective, higher-quality welds in a manufacturing division's production environment. This study aims to apply deep learning methods to optimize TIG Welding by processing welding results with Convolutional Neural Networks (CNN). By using two different YOLOv5 and ResNet50 neural networks, the author will have four different image classification methods with ResNet50, YOLOv5 object detection and classification, a combination of YOLOv5 and ResNet50 object detection, and ResNet50 classification using center-crop preprocessing. This study will identify the results of welding by labeling the image as “Good Weld” or “Bad Weld”, a good welding class has no defects, while a bad welding class has cracking, burning, porosity defects, etc. Based on this research, the best method is a combination of YOLOv5 and ResNet50 neural network with 96% accuracy, 4% loss, 93.1% precision. The method using ResNet50 classification has 46% accuracy, 54% loss, and 0% precision. The YOLOv5 object detection and classification method has an accuracy of 94.34%, loss of 5.66% and precision of 100%. The ResNet50 method of classification with center-crop pre-processing has an accuracy of 82%, loss of 18% and precision of 87.5%. Variation and amount of data affect the training and testing of data."

"

Dalam kehidupan kita sehari-hari umumnya banyak barang yang kita butuhkan dan gunakan dalam rumah tangga kita. Mulai dari bahan pangan, minuman, barang untuk membersihkan rumah, barang untuk mencuci pakaian, kudapan, dan lain sebagainya, Pada masyarakat kini banyak barang keperluan sehari-hari tersebut kita beli dan jumpai di berbagai tempat mulai dari warung di dekat rumah, supermarket, toko sembako, dan lain sebagainya. Akhir-akhir ini jumlah supermarket dan minimarket mulai menjamur. Pada tahun 2021 jumlah minimarket di Indonesia mencapai 38.323 gerai yang merupakan peningkatan sebanyak 21,7% dibandingkan pada tahun 2017 yakni hanya sebanyak 31.488 gerai saja. Dengan jumlah gerai yang semakin banyak, banyak masyarakat yang semakin banyak menggunakan jasanya untuk mendapatkan barang-barang kebutuhan sehari-hari mereka. Apalagi bila barang yang dibeli juga cukup banyak sehingga akan sulit untuk mendata barang-barang apa saja yang telah dibeli. Untuk memudahkan hal tersebut, penulis mengajukan sebuah solusi untuk membuat sebuah rancangan sistem yang akan memanfaatkan teknologi Deep Learning untuk mendeteksi tulisan pada struk belanja dari hasil pembelian barang pada minimarket. Hasilnya dari pengujian yang sudah dilakukan pada penelitian ini, masing-masing model Deep Learning memiliki tingkat akurasi mAP50 99,4% dan mAP50:95 72,9% untuk YOLOv5, tingkat akurasi mAP50 99,61% dan mAP50:95 65,19% untuk Faster R-CNN, dan tingkat akurasi mAP50 61,77% dan mAP50:95 98,09% untuk RetinaNet. Dimana YOLOv5 memiliki tingkat akurasi mAP50:95 tertinggi yakni 72,9% dan Faster R-CNN memiliki tingkat akurasi mAP50 tertinggi yakni 99,61%. Dimana pada proses implementasi sistem YOLOv5 dan Faster R-CNN berhasil melakukan proses pengenalan sedangkan RetinaNet gagal untuk melakukannya.

---

In our daily lives, we generally need and use many items in our households. Starting from food ingredients, drinks, household cleaning items, laundry items, snacks, and so on. Nowadays, many of these daily necessities are bought and found in various places such as small shops near our homes, supermarkets, grocery stores, and so on. Recently, the number of supermarkets and minimarkets has increased. In 2021, the number of minimarkets in Indonesia reached 38,323 branches which is an increase of 21.7% compared to 2017 which was only 31,488 branches. With the increasing number of branches, many people are using their services to obtain their daily necessities. Especially when the purchased items are quite a lot so it will be difficult to record what items have been purchased. To facilitate this matter, the author proposes a solution to create a system design that will utilize Deep Learning technology to detect writing on receipts from purchasing items at minimarkets. The results of testing that have been carried out in this study show that each Deep Learning model has an mAP50 accuracy level of 99.4% and mAP50:95 72.9% for YOLOv5, an mAP50 accuracy level of 99.61% and mAP50:95 65.19% for Faster R-CNN, and an mAP50 accuracy level of 61.77% and mAP50:95 98.09% for RetinaNet. YOLOv5 has the highest mAP50:95 accuracy rate at 72.9%, while Faster R-CNN has the highest mAP50 accuracy rate at 99.61%. Where in the implementation process, YOLOv5 and Faster R-CNN systems were able to perform recognition processes while RetinaNet failed to do so."

"Hampir separuh dunia bergantung pada makanan yang berasal dari laut sebagai sumber protein utama. Di Pasifik Barat dan Tengah 60% dari ikan tuna ditangkap secara illegal, tidak dilaporkan, dan tidak diatur dengan regulasi dapat mengancam ekosistem laut, pasokan ikan global, dan mata pencaharian lokal. Salah satu solusi yang dapat dilakukan adalah dengan menggunakan kamera keamanan untuk menangkap gambar aktivitas kapal. Pada penelitian ini akan dibuat sistem untuk mengklasifikasi jenis ikan yang ditangkap dari gambar kamera keamanan kapal tersebut. Sistem ini menggunakan model transfer learning yang sudah dilakukan fine tuning dan dilatih menggunakan dataset yang disediakan oleh The Nature Conservancy. Dari penelitian ini didapatkan performa terbaik dengan akurasi 98.19% menggunakan model EfficientNetV2L dan optimizer Stochastic Gradient Descent (SGD) dengan learning rate 1e-4, momentum 0.9, weight decay 1e-6, dan split ratio training testing 80/20. Dengan sistem ini pengolahan data untuk menghitung jumlah penangkapan ikan berdasarkan spesies akan lebih efisien.

---

Almost half of the world depends on food that comes from the sea as the main source of protein. In the West and Central Pacific 60% of tuna fish are caught illegally, unreported and unregulated, threatening marine ecosystems, global fish supplies and local livelihoods. One possible solution is to use a security camera to capture images of ship activity. In this study a system will be created to classify the types of fish caught from the ship's security camera images. This system uses a transfer learning model that has been fine tuned and trained using the dataset provided by The Nature Conservancy. From this study, the best performance was obtained with an accuracy of 98.19% using the EfficientNetV2L model and the Stochastic Gradient Descent (SGD) optimizer with a learning rate of 1e-4, momentum of 0.9, weight decay of 1e-6, and split ratio training testing of 80/20. With this system, data processing to calculate the amount of fish caught by species will be more efficient.

"

"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%."

"Banyak sekali variabel nonlinear didalam sistem kendali untuk quadcopter sehingga cukup rumit untuk mengendalikan dinamika penerbangan dari wahana ini. Salah satu metode yang digunakan untuk membangun model dinamik quadcopter adalah Deep Learning berbasis Long Short-Term Memory. Metode pembelajaran yang umum digunakan dalam melatih model adalah offline learning, dimana pelatihan dilakukan secara akumulatif berdasarkan dataset yang telah dimiliki. Walaupun offline learning memungkinkan model belajar lebih cepat, metode ini menghasilkan model yang kurang baik untuk wahana yang membutuhkan feedback dengan kompleksitas tinggi. Untuk menangani masalah tersebut akan dikembangkan metode online learning, dimana data diperoleh secara sekuensial dan digunakan untuk memperbarui model di setiap timestep. Akan ditunjukkan bahwa metode online learning dapat memperbaiki model yang diperoleh dari metode offline learning berdasarkan Mean Square Error dari setiap jenis data quadcopter. ..... There are so many nonlinear variables in the control system for the quadcopter so it is quite complicated to control the flight dynamics of this vehicle. One of the methods used to build a dynamic quadcopter model is Deep Learning based on Long Short-Term Memory. The learning method commonly used in training the model is offline learning, where training is carried out accumulatively based on the existing dataset. Although offline learning allows for faster learning models, this method results in poor models for vehicles that require high complexity feedback. To deal with this problem, an online learning method will be developed, where data is obtained sequentially and used to update the model at each time step. It will be shown that the online learning method can improve the model obtained from the offline learning method based on the Mean Square Error of each quadcopter data type."

"Dalam suatu penelitian, dibutuhkan data yang dikumpulkan dan diolah untuk memecahkan permasalahan dan membuktikan hipotesis dalam penelitian. Namun, seringkali data yang diperoleh tidak menyimpan nilai untuk suatu variabel pada observasi yang diharapkan. Data yang tidak tersimpan menyebabkan data penelitian kosong dan berdampak pada penelitian. Jika peristiwa ini terjadi, maka penelitian terindikasi memiliki missing data atau missing values. Salah satu cara untuk mengatasi missing values yaitu dengan imputasi. Imputasi bekerja dengan mengisi nilai pada missing values dengan suatu nilai estimasi yang telah dianalisis dan diputuskan untuk membuat suatu dataset lengkap. Dalam proses imputasi, seringkali ditemukan bahwa data yang digunakan untuk imputasi terkadang memiliki karakteristik yang tidak jelas atau tidak konsisten, maka salah satu solusinya adalah dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM). Estimasi nilai-nilai missing values menggunakan model FCM menghasilkan model prediksi dengan variasi parameter yang beragam sehingga dibutuhkan pendekatan lain untuk menghasilkan model terbaik dengan parameter yang optimal. Hal inilah yang mendasari diperlukannya suatu pendekatan hybrid, yaitu dengan menggabungkan beberapa model machine learning untuk memperoleh hasil estimasi missing values terbaik. Pada penelitian ini, dilakukan implementasi Hybrid Fuzzy C-Means dan Majority Vote (Hybrid FCMMV) pada data Penyakit Paru Obstruktif Kronik (PPOK) tahun 2012-2017 yang diperoleh dari Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo (RSCM) untuk memberikan performa imputasi yang lebih baik berdasarkan akurasi, presisi, recall, dan F-Score melalui klasifikasi metode ensemble Random Forest.

---

In a research study, collected and processed data are needed to solve problems and prove hypotheses. However, the obtained data often do not store the value for a variable in the expected observation. Data that are not stored contribute to the emptying of research data which has an impact on the research itself. If the phenomenon occurs, it indicates that the research has missing data or missing values. One way to overcome missing values ​​is using imputation techniques. The technique works by filling in the missing values with an estimated value that has been analyzed and decided to create a complete dataset. In the process, it is often found that the data being used for imputation have unclear or inconsistent characteristics, which can be solved by implementing Fuzzy C-Means (FCM) method. The estimation of missing values ​​using the FCM model produces predictive models with a variety of parameters, hence another approach to produce the best model with optimal parameters is needed. This underlies the need for a hybrid approach, which is acquired through combining or integrating different machine learning models to earn the best estimation result of missing values. In this study, the implementation of Hybrid Fuzzy C-Means and Majority Vote (Hybrid FCMMV) was conducted on Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) data in 2012-2017 from Cipto Mangunkusumo Hospital (RSCM) ) to provide better imputation performance based on accuracy, precision, recall, and F-Score through the classification of the Random Forest ensemble method."

"Legal reasoning merupakan metode yang digunakan untuk menerapkan aturan atau Undang-Undang terhadap fakta yang dimiliki dengan tujuan untuk memperoleh argumentasi hukum. Salah satu metode legal reasoning adalah dengan penalaran induktif, yaitu didasarkan pada kasus-kasus terdahulu. Mahkamah Agung di Indonesia melalui situs Direktori Putusan Pengadilan, yang menyediakan dokumen hasil proses pengadilan yang saat ini menampung jumlah dokumen yang sangat besar. Kumpulan dokumen tersebut dapat dimanfaatkan untuk melakukan aktivitas legal reasoning, seperti klasifikasi jenis tindak pidana (criminal offense). Pada penelitian ini, penulis mengusulkan metode deep learning untuk mengklasifikasikan jenis tindak pidana. Hal ini dapat berguna untuk memberikan efisiensi dan referensi kepada praktisi hukum maupun memudahkan masyarakat untuk memahami dasar hukum dari suatu kasus. Secara spesifik, salah satu rancangan model yang diusulkan adalah dengan penerapan model LEAM (Label Embedding Attentive Model) dengan penambahan sejumlah keyword pada label embedding. Model ini secara konsisten memberikan performa yang baik dalam eksperimen, termasuk pada imbalanced dataset dengan perolehan f1-score 68%.

---

Legal reasoning is a sequence of activities to identify law rules and obtain legal arguments. One of the method in legal reasoning is by using inductive reasoning, which analyzes previous decided cases. Indonesia’s Supreme Court stores the court decision documents online in a large sum. These collections can be utilized to perform legal reasoning, where in this research we focus on the classification of criminal offense. We performed pre-processing tasks including conversion of document to text and cleaning text. We then compared deep learning models, such as LSTM, BiLSTM, CNN+LSTM, and LEAM (Label Embedding Attentive Model). Instead of using only the label name in LEAM, we also carried out experiments by adding related keywords for each label. The LEAM model with additional keywords obtained the best result in an imbalanced dataset with 68% macro average f1-score."

"Ujaran kebencian dapat menyebabkan terjadinya konflik dan pembantaian di masyarakat sehingga harus segera ditangani. Indonesia memiliki lebih dari 700 bahasa daerah dengan karakteristik masing-masing. Ujaran kebencian yang ada di Indonesia juga pernah dilakukan menggunakan bahasa daerah. Media sosial Twitter paling sering digunakan dalam menyebarkan ujaran kebencian. Identifikasi target, kategori, serta level ujaran kebencian dapat membantu Polri dan Kemenkominfo dalam menentukan prioritas penanganan ujaran kebencian sehingga dapat meminimalisir dampaknya. Penelitian ini melakukan identifikasi ujaran kasar dan ujaran kebencian beserta target, kategori, dan level ujaran kebencian pada data Twitter berbahasa daerah menggunakan algoritma classical machine learning dan deep learning. Penelitian ini menggunakan data lima bahasa daerah di Indonesia dengan penutur terbanyak yaitu Jawa, Sunda, Madura, Minang, dan Musi. Pada data Bahasa Jawa performa terbaik diperoleh menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan transformasi data Classifier Chains (CC) serta kombinasi fitur word unigram, bigram, dan trigram dengan F1-score 70,43%. Algoritma SVM dengan transformasi data CC serta kombinasi fitur word unigram dan bigram memberikan performa terbaik pada data Bahasa Sunda dan Madura dengan masing-masing F1-score 68,79% dan 78,81%. Sementara itu, pada data Bahasa Minang dan Musi hasil terbaik diperoleh menggunakan algoritma SVM dengan transformasi data CC serta fitur word unigram dengan F1-score 83,57% dan 80,72%. Penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai masukan bagi Polri dan Kemenkominfo dalam pembangunan sistem identifikasi ujaran kasar, ujaran kebencian serta target, kategori, dan level ujaran kebencian pada media sosial.

---

Hate speech can lead to conflict and massacres in society so it must be dealt immediately. Indonesia has more than 700 regional languages with their own characteristics. Hate speech in Indonesia has also been carried out using regional languages. Twitter is the most frequently used social media to spread hate speech. Identification of targets, categories, and levels of hate speech can help the National Police and the Ministry of Communication and Information to determine priorities for handling hate speech to minimize its impact. This study identifies abusive speech and hate speech along with the target, category, and level of hate speech on regional language Twitter data using classical machine learning and deep learning algorithms. This study uses data from five regional languages in Indonesia with the most speakers, namely Javanese, Sundanese, Madurese, Minang, and Musi. In Java language data, the best performance is obtained using the Support Vector Machine (SVM) algorithm with Classifier Chains (CC) data transformation and a combination of unigram, bigram, and trigram word features with an F1-score of 70.43%. The SVM algorithm with CC data transformation and the combination of unigram and bigram word features provides the best performance on Sundanese and Madurese data with F1-scores of 68.79% and 78.81%, respectively. Meanwhile, in Minang and Musi language data, the best results were obtained using the SVM algorithm with CC data transformation and word unigram features with F1-scores of 83.57% and 80.72%, respectively. This research is expected to be used as input for the National Police and the Ministry of Communication and Information in developing a system for identifying harsh speech, hate speech and the target, category, and level of hate speech on social media."

"Pengembangan inhibitor Dipeptidyl Peptidae-4 (DPP-4) sangat diperlukan dalam pengobatan Diabetes Mellitus tipe 2 dengan efek samping yang rendah. Pemodelan hubungan kuantitatif struktur aktivitas (QSAR) merupakan pendekatan analisis hubungan struktur kimia dengan aktivitasnya yang banyak digunakan dalam desain obat penyakit Diabetes. Pada tesis ini, model QSAR klasifikasi dibangun untuk memprediksi struktur aktivitas senyawa pada inhibitor DPP-4 yang dapat memblokir kerja enzim DPP-4. Dalam representasi molekul digunakan circular fingerprint ECFP dan FCFP yang menyajikan notasi SMILES dalam format vektor biner. Fingerprint ECFP dan FCFP yang berdiameter 4 dan 6 sebagai input data dalam membangun model QSAR klasifikasi. Pada QSAR klasifikasi dengan pendekatan deep learning memberikan waktu yang cepat dalam proses virtual screening senyawa aktif atau tidak aktif dalam inhibitor DPP-4. Penelitian ini menggunakan model Hybrid Deep Learning 1D CNN-LSTM untuk memprediksi aktivitas senyawa inhibitor dalam kelas aktif atau tidak aktif berdasarkan nilai aktivitas biologis dengan proporsi data latih dan data uji yang berbeda. Dalam arsitektur 1D CNN-LSTM terdiri dari model 1D CNN sebagai tahap ektraksi fitur dan output dari lapisan konvolusi 1D CNN digunakan dalam lapisan LSTM. Selain itu, pemilihan fitur dengan metode Random Forest-Recursive Feature Elimination (RF-RFE) digunakan untuk memperoleh fitur yang optimal dari dataset ECFP dan FCFP. Selanjutnya, penelitian ini membandingkan performa model dengan menerapkan pemilihan fitur RF-RFE dan tanpa pemilihan fitur RF-RFE. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model QSAR klasifikasi menggunakan Hybrid Deep Learning yaitu 1D CNN-LSTM dengan pemilihan fitur RF-RFE memperoleh performa model yang lebih baik dibandingkan model tanpa pemilihan fitur optimal. Performa model 1D CNN-LSTM dengan pemilihan fitur RF-RFE menggunakan data ECFP_4 dengan proporsi data latih 80% memiliki akurasi sebesar 0.9075, sensitivitas 0.9008, spesifisitas 0.9142, dan nilai MCC 0.8151.

---

The development of Dipeptidyl Peptidase-4 (DPP-4) inhibitors is urgently needed in the treatment of Type 2 Diabetes Mellitus with low side effects. Activity structure quantitative relationship modeling (QSAR) is an analytical approach to the relationship between chemical structure and activity which is widely used in diabetes drug design. In this thesis, a classification QSAR model was built to predict the structure of the activity of the DPP-4 inhibitor compound that can block the action of the DPP-4 enzyme. In molecular representation, ECFP and FCFP circular fingerprints are used which present SMILES notation in binary vector format. ECFP and FCFP fingerprints with diameters of 4 and 6 as input data in building a classification QSAR model. The QSAR classification with a deep learning approach provides fast time in the virtual screening process for active or inactive compounds in DPP-4 inhibitors. This study uses the Hybrid Deep Learning 1D CNN-LSTM model to predict the activity of inhibitor compounds inactive or inactive classes based on the value of biological activity with different proportions of training data and test data. The 1D CNN-LSTM architecture consists of a 1D CNN model as the feature extraction stage and output of 1D CNN convolution layer is used in the LSTM layer. In addition, feature selection using the Random Forest-Recursive Feature Elimination (RF-RFE) method was used to obtain optimal features from the ECFP and FCFP datasets. Furthermore, this study compares the performance of the model by applying the RF-RFE feature selection and without the RF-RFE feature selection. The results of this study indicate that the classification QSAR model using Hybrid Deep Learning, namely 1D CNN-LSTM with RF-RFE feature selection, obtains better model performance than the model without optimal feature selection. The performance of the CNN-LSTM 1D model with RF-RFE feature selection using ECFP_4 data with a proportion of 80% training data has an accuracy of 0.9075, sensitivity of 0.9008, specificity of 0.9142, and an MCC value of 0.8151.

"

"Diabetik retinopati adalah komplikasi dari penyakit diabetes yang dapat mengakibatkan gangguan penglihatan bahkan kebutaan. Penyakit ini menjadi tidak dapat disembuhkan jika telah melewati fase tertentu, sehingga diagnosa sedini mungkin menjadi sangat penting. Namun, diagnosa oleh dokter mata memerlukan biaya dan waktu yang cukup besar. Oleh karena itu, telah dilakukan upaya untuk meningkatkan efisiensi kerja dokter mata dengan bantuan komputer. Deep learning merupakan sebuah metode yang banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah ini. Salah satu arsitektur deep learning yang memiliki performa terbaik adalah residual network. Metode ini memiliki kelebihan dalam menghindari masalah degradasi akurasi, sehingga memungkinkan penggunaan jaringan yang dalam. Di sisi lain, metode persistent homology juga telah banyak berkembang dan diaplikasikan pada berbagai masalah. Metode ini berfokus pada informasi topologi yang terdapat pada data. Informasi topologi ini berbeda dengan representasi data yang didapatkan dari model residual network. Penelitian ini melakukan analisis terhadap penerapan persistent homology pada kerangka kerja residual network dalam permasalahan klasifikasi diabetik retinopati. Dalam studi ini, dilakukan eksperimen berkaitan dengan informasi topologi dan proses pengolahannya. Informasi topologi ini direpresentasikan dengan betti curve atau persistence image. Sementara itu, pada proses pengolahannya dilakukan ujicoba pada kanal citra, metode normalisasi, dan layer tambahan. Hasil eksperimen yang telah dilakukan adalah penerapan persistent homology pada kerangka kerja residual network dapat meningkatkan hasil klasifikasi penyakit diabetik retinopati. Selain itu, penggunaan betti curve dari kanal merah sebuah citra sebagai representasi informasi topologi memberikan hasil terbaik dengan skor kappa 0.829 pada data test.

---

Diabetic retinopathy is a complication of diabetes which can result in visual disturbance and even blindness. This disease becomes incurable after reaching certain phases, thus immidiate diagnosis is highly important. However, diagnosis by a professional ophthalmologist requires a great amount of time and cost. Therefore, efforts to increase the work efficiency of ophthalmologists using computer system has been done. Deep learning is a method that widely used to solve this particular problem. Residual network is one of deep learning architecture which has the best performance. The main advantage of residual network is its ability to prevent accuracy degradation, thus enabling the model to go deeper. On the other hand, persistent homology is also rapidly developing and applied in various fields. This method focus on the topological information of the data. This information are different with the data representation that extracted by neural network model. This study analyze the incorporation of persistent homology to residual networks framework for diabetic retinopati classification. In this study, experiments regarding about topological information and its process were carried out. The topological information is represented as betti curve or persistence image. Meanwhile, the experiments are analyzing the impact of image colour channel, normalization method, and additional layer. According to the experiments, application of persistent homology on residual network framework could improve the outcome of diabetic retinopathy classification. Moreover, the application of betti curve from the red channel as a representation of topological information has the best outcome with kappa score of 0.829."