Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Bencana banjir merupakan salah satu peristiwa alam yang sering terjadi di dunia, termasuk Indonesia, dan terjadi ketika aliran air yang berlebihan menggenangi daratan dalam jangka waktu tertentu. Perubahan iklim, cuaca ekstrem, urbanisasi yang tidak terkendali, dan kondisi geografis yang kompleks telah berkontribusi terhadap peningkatan frekuensi dan intensitas banjir, terutama di daerah perkotaan. Analisis banjir otomatis dan deteksi citra dapat memberikan panduan dan informasi yang berguna dalam membuat keputusan untuk mengurangi dampak destruktif seperti korban jiwa dan ekonomi, salah satunya dengan melakukan segmentasi untuk membantu proses pembuatan peta kerawanan banjir. Namun, sejumlah kecil data beresolusi tinggi dan berlabel yang tersedia membuat proses segmentasi sulit untuk dilakukan. Oleh karena itu, penulis mengusulkan pendekatan semi-supervised yaitu mean teacher dengan memanfaatkan teknik deep learning. Adapun dataset yang digunakan adalah citra SAR Sentinel-1 C-band yang telah diolah sebelumnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model usulan memberikan kenaikan performa yang cukup signifikan pada metrik IoU sebesar 5% terhadap baseline yang mengimplementasikan teknik pseudo-labeling.

---

Floods are one of the natural disaster events that occur in the world. Floods happen when excessive water flows and submerges land for a certain period of time. Climate change, extreme weather, uncontrolled urbanization, and complex geographical conditions have contributed to the increase in the frequency and intensity of floods, especially in urban areas. Automatic flood analysis and detection of imagery can provide useful guidance and information in making decisions to reduce destructive impacts such as loss of life and economy. However, the small amount of high-resolution and labeled data available makes the segmentation process difficult for flood detection. Therefore, the author proposes a semi-supervised approach, namely mean teacher by utilizing the deep learning architecture. The dataset used is the SAR image of Sentinel-1 C-band which has been processed. The results show that the proposed model provides a significant increase in performance on the IoU metric by 5% against the baseline that implements the pseudo-labeling technique."

"Fatik menjadi salah satu indikator utama yang menjadi perhatian pada penggunaan paduan alumunium sebagai aplikasi struktural pesawat terbang, dimana sebanyak lebih dari 50% kecelakaan dirgantara disebabkan oleh kegagalan fatik material. Metode eksperimental trial and error untuk mendesain material memerlukan waktu panjang, biaya tinggi, serta efisiensi penelitian yang dipengaruhi oleh intuisi dan keberuntungan dari peneliti menimbulkan urgensi pendekatan lain dalam penelitian mekanika material. Penelitian mekanika material berbasis Pembelajaran Mesin (PM) dapat memanfaatkan data-data eksperimen dan penelitian terdahulu, sehingga dapat memangkas biaya dan waktu penelitian. Pada penelitian ini telah berhasil dikembangkan dua model deep learning yang mampu memetakan dengan baik hubungan antara data paduan alumunium dengan sifat fatik yang dihasilkan. Model dibuat dengan arsitektur Deep Neural Network menggunakan TensorFlow. Model S2P (Structure to Performance) dapat memprediksi performa fatik suatu paduan alumunium dari data komposisi, perlakuan panas, sifat mekanis, dan pembebanan fatik yang diterima. Model P2S (Performance to Structure) dapat memprediksi komposisi paduan alumunium yang dapat memenuhi performa fatik yang diharapkan. Kedua model menghasilkan performa baik berdasarkan pada metrik penilaian R2, yaitu senilai 0,92 untuk model S2P dan 0,96 untuk model P2S. Formula matematika sifat mekanis dan sifat fatik paduan alumunium dibuat sebagai fungsi dari variabel unsur paduan dan perlakuan panas. Pengembangan model deep learning prediksi sifat paduan alumunium berbasis fitur atomik menunjukkan bahwa total elektronegatifitas berpengaruh besar terhadap sifat mekanis dan sifat fatik.

---

Fatigue is one of the main concern of the utilization of aluminum alloys as aircraft structural applications, since more than 50% of aerospace accidents are caused by material fatigue failure. The experimental trial and error method for designing materials requires long time and high costs. Research efficiency is also influenced by intuition and luck of the researcher. These condition raises the urgency of other approaches in material mechanics research. Machine Learning (ML) based material mechanics research can take advantage of experimental data and previous research, which ables reduce research costs and time. In this research, two deep learning models have been successfully developed. The models are able to map the relationship between aluminum alloy data and the resulting fatigue properties. The model is built on a fully connected Deep Neural Network architecture using TensorFlow. The S2P (Structure to Performance) model can predict the fatigue performance of an aluminum alloy from the data of composition, heat treatment, mechanical properties, and fatigue loading condition. The P2S (Performance to Structure) model can predict the composition of aluminum alloys that can meet the expected fatigue performance. Both models produce good performance based on the R2 scoring metric, which is 0.92 for the S2P model and 0.96 for the P2S model. Mathematical formulas for mechanical properties and fatigue properties of alloys are made as a function of alloying and heat treatment variables. The development of atomic feature based deep learning model shows that the total electronegativity has a large impact on the mechanical properties and fatigue properties."

"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."

"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."

"Kemajuan umat manusia dalam penerbangan modern sangat bergantung pada kemampuan untuk melakukan pemodelan sistem idenifikasi penerbangan dari suatu wahana pernerbangan. Pemodelan suatu sistem identifikasi penerbangan bergantung dengan tingkat kualitas dan kuantitas dari data simulasi yang digunakan untuk mendapatkan pendekatan situasi dan kondisi penerbangan aktual yang seakurat mungkin. Akurasi dan presisi dari data simulasi yang digunakan dalam pemodelan sistem penerbangan akan mempengaruhi hasil algoritma yang digunakan dalam sistem identifikasi. Dalam pencapaian kualitas data tersebut, digunakanlah perangkat lunak X-Plane yang berfungsi sebagai simulator penerbangan ultra-realistis yang menyuplai set data yang memungkinkan pembelajaran mesin dari algoritma berbasis komputer. Data pembelajaran pesawat terbang terdiri dari attitude orientasi pesawat. Data yang diperoleh dari simulator tersebut akan diproseskan menggunakan metode preprocessing, sehingga layak digunakan untuk pelatihan sistem identifikasi. Suatu algoritma artificial neural network diterapkan untuk mengidentifikasi sistem pesawat dengan mempelajari dataset yang disebutkan di atas, yang kemudian akan digunakan dalam pengembangan perancangan sistem kontrol. Algoritma artificial neural network yang dirancang dalam penelitian ini telah menunjukkan keberhasilan dalam sistem identifikasi untuk sistem penerbangan pesawat, dan siap digunakan dalam percobaan dan pengujian sistem kontrol pada pesawat.

---

Humanitys progress in modern aviation is very dependent on the ability to model the flight identification system of a flight vehicle. Modeling a flight identification system depends on the quality and quantity of simulation data used to get the most accurate representation of the actual flight situation and condition. The accuracy and precision of the simulation data used in the flight system modeling will affect the results of the algorithm used in the identification system. In achieving this data quality, X-Plane software is used which functions as an ultra realistic flight simulator that supplies data sets that enable machine learning from computer based algorithms. Airplane learning data consists of airplane orientation attitude. Data obtained from the simulator will be processed using the preprocessing method, so it is feasible to use for identification system training. An artificial neural network algorithm is applied to identify aircraft systems by studying the dataset mentioned above, which will then be used in the development of control system design. The artificial neural network algorithm designed in this study has shown success in the identification system for aircraft flight systems, and is ready to be used in the testing and testing of control systems on aircraft."

"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."

"Arsitektur model deep learning kini sudah semakin kompleks setiap harinya. Namun semakin besar model maka dibutuhkan kekuatan komputasi yang cukup besar juga dalam menjalankan model. Sehingga tidak semua perangkat Internet of Things (IoT) dapat menjalankan model yang begitu besar secara efisien. Untuk itu teknik model optimization sangat diperlukan. Pada penelitian kali ini penulis menggunakan metode optimasi menggunakan layer weight regularization, serta penyederhanaan arsitektur model pada hybrid deep learning model. Dataset yang digunakan pada penelitian kali ini adalah N-BaIoT. Sementara evaluasi performa model yang digunakan adalah accuracy, confussion matrix, dan detection time. Dengan tingkat accuracy yang sama, model yang diusulkan berhasil meningkatkan waktu deteksi model lebih cepat 0,8 ms dibandingkan dengan model acuan.

---

The deep learning model architecture is getting more complex every day. However, the larger the model, the greater the computational power is needed to run the model. So not all Internet of Things (IoT) devices can run such a large model efficiently. For this reason, model optimization techniques are needed. In this study, the author uses an optimization method using layer weight regularization, as well as simplification of the model architecture on the hybrid deep learning model. The dataset used in this research is N-BaIoT. While the evaluation of the performance of the model used is accuracy, confusion matrix, and detection time. With the same level of accuracy, the proposed model succeeded in increasing the detection time of the model by 0.8 ms faster than the reference method."

"Pengukuran viskositas zat cair merupakan aspek penting dalam berbagai industri. Dalam mengukur viskositas suatu cairan umumnya menggunakan viskometer bola jatuh. Namun penggunaan viskometer bola jatuh memiliki kekurangan dalam ketelitian dalam menentukan kecepatan terminal bola ketika mencapai kedalaman tertentu. Dalam penelitian ini, penulis merancang pendekatan baru yang menggabungkan teknologi pengolahan video dengan metode deep learning, khususnya algoritma You Only Look Once (YOLO), untuk mengukur viskositas zat cair secara efisien dan akurat. Pendekatan ini memungkinkan pengukuran viskositas dilakukan dengan menggunakan kamera sederhana, yang secara otomatis menganalisis pergerakan jatuhnya kelereng dalam suatu fluida. Penulis melatih model deep learning menggunakan dataset video jatuhnya bola pada suatu cairan yang diambil secara langsung menggunakan kamera smartphone, dan menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu menghasilkan pengukuran viskositas yang akurat dengan waktu perhitungan yang lebih cepat dibandingkan menggunakan viskometer bola jatuh. Hasil percobaan menunjukkan bahwa model YOLO mampu mendeteksi 11 objek dari total 25 gambar dengan presisi 0,99 dan konsistensi tinggi (mAP50-95 sebesar 0,86). Model ini efektif dalam mendeteksi jatuhnya kelereng, dengan waktu pemrosesan per gambar yang cepat. Meskipun beberapa frame tidak terdeteksi, model menunjukkan akurasi tinggi dalam memprediksi viskositas dengan MAE sebesar 0,13, menjadikannya andal dan efisien untuk pengukuran viskositas dalam aplikasi industri dan laboratorium.

---

Viscosity measurement of liquid substances is an important aspect in various industries. The traditional method of measuring viscosity is by using a falling ball viscometer. However, this method has limitations in accurately determining the terminal velocity of the ball at a certain depth. In this research, the author designed a new approach that combines video processing technology with deep learning methods, specifically the You Only Look Once (YOLO) algorithm, to measure the viscosity of liquid substances efficiently and accurately. This approach allows viscosity measurement to be done using a simple camera, which automatically analyzes the movement of a marble falling in a fluid. The author trained a deep learning model using video datasets of the falling ball in a liquid captured directly using a smartphone camera, and demonstrated that this approach can produce accurate viscosity measurements with faster calculation time compared to using a falling ball viscometer. The experimental results demonstrated that the YOLO model accurately detected 11 objects out of 25 images with a precision of 0,99 and a consistent mAP50-95 score of 0,86. Applied to 7 video frames, it processed images quickly with times of 1,9 ms for preprocessing, 45,7 ms for inference, and 0,6 ms for post-processing. Despite some frames missing detections, the model achieved a high accuracy in predicting viscosity with a Mean Absolute Error (MAE) of 0,13, making it reliable for various industrial and laboratory applications."

"Pengukuran viskositas zat cair merupakan aspek penting dalam berbagai industri. Dalam mengukur viskositas suatu cairan umumnya menggunakan viskometer bola jatuh. Namun penggunaan viskometer bola jatuh memiliki kekurangan dalam ketelitian dalam menentukan kecepatan terminal bola ketika mencapai kedalaman tertentu. Dalam penelitian ini, penulis merancang pendekatan baru yang menggabungkan teknologi pengolahan video dengan metode deep learning, khususnya algoritma You Only Look Once (YOLO), untuk mengukur viskositas zat cair secara efisien dan akurat. Pendekatan ini memungkinkan pengukuran viskositas dilakukan dengan menggunakan kamera sederhana, yang secara otomatis menganalisis pergerakan jatuhnya kelereng dalam suatu fluida. Penulis melatih model deep learning menggunakan dataset video jatuhnya bola pada suatu cairan yang diambil secara langsung menggunakan kamera smartphone, dan menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu menghasilkan pengukuran viskositas yang akurat dengan waktu perhitungan yang lebih cepat dibandingkan menggunakan viskometer bola jatuh. Hasil percobaan menunjukkan bahwa model YOLO mampu mendeteksi 11 objek dari total 25 gambar dengan presisi 0,99 dan konsistensi tinggi (mAP50-95 sebesar 0,86). Model ini efektif dalam mendeteksi jatuhnya kelereng, dengan waktu pemrosesan per gambar yang cepat. Meskipun beberapa frame tidak terdeteksi, model menunjukkan akurasi tinggi dalam memprediksi viskositas dengan MAE sebesar 0,13, menjadikannya andal dan efisien untuk pengukuran viskositas dalam aplikasi industri dan laboratorium.

---

Viscosity measurement of liquid substances is an important aspect in various industries. The traditional method of measuring viscosity is by using a falling ball viscometer. However, this method has limitations in accurately determining the terminal velocity of the ball at a certain depth. In this research, the author designed a new approach that combines video processing technology with deep learning methods, specifically the You Only Look Once (YOLO) algorithm, to measure the viscosity of liquid substances efficiently and accurately. This approach allows viscosity measurement to be done using a simple camera, which automatically analyzes the movement of a marble falling in a fluid. The author trained a deep learning model using video datasets of the falling ball in a liquid captured directly using a smartphone camera, and demonstrated that this approach can produce accurate viscosity measurements with faster calculation time compared to using a falling ball viscometer. The experimental results demonstrated that the YOLO model accurately detected 11 objects out of 25 images with a precision of 0,99 and a consistent mAP50-95 score of 0,86. Applied to 7 video frames, it processed images quickly with times of 1,9 ms for preprocessing, 45,7 ms for inference, and 0,6 ms for post-processing. Despite some frames missing detections, the model achieved a high accuracy in predicting viscosity with a Mean Absolute Error (MAE) of 0,13, making it reliable for various industrial and laboratory applications."

"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%."