Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kecelakaan lalu lintas merupakan masalah yang harus dihadapi dengan serius. Salah satu faktor yang menjadi penyebab terjadinya kecelakaan lalu lintas adalah kondisi kantuk dan kelelahan yang dialami oleh pengemudi. Seringkali pengemudi mengabaikan kondisi kantuk tersebut, namun hal itulah yang menyebabkan terjadinya kecelakaan akibat kelelahan. Salah satu indikator yang dapat diamati untuk mengetahui kondisi pengemudi adalah dengan melihat kondisi mata pengemudi. Dalam kondisi lelah, mata pengemudi akan berkedip dengan frekuensi yang lebih cepat dan sesekali akan memejamkan mata dengan rentang waktu yang lebih lama. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem yang dapat mengidentifikasi kondisi mata pengemudi, apakah mata pengemudi tersebut terbuka atau terpejam. Sistem yang dikembangkan dalam penelitian ini akan menggunakan teknologi deep learning dengan arsitektur MobileNet. Sistem akan diaplikasikan menggunakan divais yang kecil, yaitu Raspberry Pi, sehingga dapat digunakan dalam mobil.Penelitian ini menggunakan dataset “MRL Eye Dataset” yang terdiri atas ribuan gambar mata dari puluhan subjek, dengan keadaan mata tertutup dan terbuka. Dataset tersebut kemudian digunakan untuk melatih model deep learning yang akan digunakan untuk melakukan klasifikasi kondisi mata pengemudi.Hasil dari pengujian pada penelitian ini menunjukkan bahwa arsitektur Deep Learning MobileNetV1 dapat diaplikasikan dengan divais yang memiliki spesifikasi rendah seperti Raspberry Pi dan memiliki performa yang baik. Hasil penelitian ini juga menunjukkan adanya pengaruh intensitas cahaya serta penggunaan kacamata terhadap klasifikasi kondisi mata pengemudi oleh algoritma deep learning.Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam perkembangan penggunaan deep learning untuk meningkatkan keselamatan dalam berlalulintas, serta membuka ruang bagi penelitian yang akan datang terkait deep learning.

---

Traffic accidents are a serious issue that must be addressed with great concern. One of the factors contributing to traffic accidents is the condition of fatigue and drowsiness experienced by drivers. Often, drivers tend to overlook their drowsy state, but this is a leading cause of accidents due to fatigue. One observable indicator of a driver's condition is the state of their eyes. In a fatigued state, a driver's eyes tend to blink at a faster rate, and occasionally, they may close their eyes for a longer duration. This research aims to develop a system capable of identifying the condition of a driver's eyes, whether they are open or closed.

The system developed in this research utilizes deep learning technology with the MobileNet architecture. The research implements the system on a small device, specifically the Raspberry Pi, making it applicable for use in vehicles. The study utilizes the "MRL Eye Dataset," consisting of thousands of images of open and closed eyes from multiple subjects, to train the deep learning model for classifying the driver's eye conditions.

The results of the research indicate that the Deep Learning MobileNetV1 architecture can be applied successfully on low-spec devices such as the Raspberry Pi, demonstrating good performance. The study also reveals the influence of light intensity and the use of glasses on the classification of driver eye conditions by the deep learning algorithm.

This research is expected to contribute to the advancement of utilizing deep learning to enhance traffic safety and pave the way for future research in the field of deep learning. "

"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."

"Rancang campur beton merupakan proses bertahap dan kompleks untuk mencoba menemukan komposisi bahan terbaik guna menghasilkan beton dengan performa terbaik. Kuat tekan beton merupakan sifat terpenting dalam kualitas beton dibandingkan sifat-sifat lain. Dalam proses pembuatannya, banyak variabel terutama jumlah komposisi material penyusun yang dapat memengaruhi kuat tekan beton. Terdapat beberapa metode konvensional dalam memprediksi beton yang terkadang memberikan hasil prediksi lebih atau kurang dari kuat tekan yang ditargetkan. Diperlukan metode yang akurat dalam memprediksi kuat tekan beton agar dapat memberikan keuntungan secara signifikan terhadap penggunaan bahan. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan Deep Neural Network (DNN) sebagai subbidang dari Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI), untuk memprediksi kuat tekan beton berdasarkan komposisi campuran dan properti materialnya. Penelitian ini menghasilkan formula matematika berupa persamaan yang dihasilkan dari model DNN terbaik dengan melihat aspek error model dan grafik model loss. Terdapat total 2048 model yang dianalisis dengan variasi jumlah variabel input (feature) yang berbeda-beda. Model 280 pada kasus 1 dan model 23 pada kasus 5 merupakan model terbaik yang dihasilkan penelitian ini, dengan masing-masing nilai error model 43,8028 dan 5778,5850 untuk Mean Squared Error (MSE) serta 5,0073 dan 59,8225 Maen Absolute Error (MAE).

---

Concrete mix design is a gradual and complex process of trying to find the best ingredient composition to produce the best performing concrete. The compressive strength of concrete is the most important property in concrete quality compared to other properties. In the manufacturing process, many variables, especially the amount of material composition, can affect the compressive strength of concrete. There are several conventional methods of predicting concrete that sometimes give predictive results more or less than the targeted compressive strength. An accurate method of predicting the compressive strength of concrete is needed in order to significantly benefit the use of materials. Therefore, this research utilizes Deep Neural Network (DNN), a subfield of Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI), to predict the compressive strength of concrete based on its mix composition and material properties. This research produces mathematical formulas in the form of equations generated from the best DNN model by looking at the aspects of model error and model loss graphs. There are a total of 2048 models analyzed with different variations in the number of input variables (features). Model 280 in case 1 and model 23 in case 5 are the best models produced by this study, with model error values of 43.8028 and 5778.5850 for Mean Squared Error (MSE) and 5.0073 and 59.8225 Maen Absolute Error (MAE), respectively."

"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."

"COVID-19 merupakan penyakit pernapasan seperti pneumonia yang mengakibatkan kematian pada jutaan orang setiap harinya. Januari 2020, "Organisasi Kesehatan Dunia" WHO menyatakan COVID-19 sebagai wabah penyakit virus yang menjadi perhatian internasional sebagai darurat kesehatan masyarakat yang menjadi perhatian internasional, dikenal sebagai pandemi dunia. Dilaporkan dari 205 negara di seluruh dunia, pada 1 April 2020, penularan virus COVID-19 sekitar ada lebih dari 900000 kasus COVID-19 yang dikonfirmasi dan hampir 50000 kematian. Berdasarkan laporan WHO, angka kematian 2-3% orang karena virus. Sangat penting untuk melakukan tes diagnostik sejak dini stadium berdasarkan kriteria sebagai gejala klinis, "Reverse-Transcription Polymerase Chain Reaction" (RT-PCR), sehingga dapat segera mengisolasi orang yang terinfeksi. Mendiagnosis penyakit virus COVID-19 dengan pencitraan yang lebih efektif menggunakan citra CT dada. Model DenseNet201, MobileNet, Xception, InceptionV3, ResNet152V2, dan VGG19 untuk memeriksa keakuratannya dalam pengenalan gambar. Untuk menganalisis kinerja model, 1888 sampel dari gambar CT paru-paru dikumpulkan dari situs resmi Kaggle. Model penggabungan (concatenate) pada arsitektur CNN yang telah terlatih seperti penggabungan (concatenate) antara ResNet152V2 dengan VGG19 memiliki accuracy sebesar 99,65%, sensitivity sebesar 99,66%, precision sebesar 99,66%, recall sebesar 99,66%, specificity sebesar 99,64%, dan skor F-measure sebesar 99,66%; gabungan DenseNet201 dan MobileNet diperoleh saat batchsize 32 dan 64 dengan learning rate 0,0001 diperoleh accuracy sebesar 99,65%, sensitivity sebesar 99,64%, precision sebesar 99,64%, recall sebesar 99,64%, specificity sebesar 99,66%, dan F-measure sebesar 99,64%; serta gabungan DenseNet201 dan MobileNet diperoleh saat batchsize 32 dan 64 dengan learning rate 0,001 maupun gabungan InceptionV3 dan Xception saat batchsize 32 dan learning rate 0,0001 diperoleh accuracy sebesar 99,65%, sensitivity sebesar 100%, precision sebesar 99,28%, recall sebesar 100%, specificity sebesar 99,31%, dan F-measure sebesar 99,64%.

---

COVID-19 is a respiratory disease like pneumonia that kills millions of people every day. January 2020, the WHO "World Health Organization" declared COVID-19 as a viral outbreak of international concern as a public health emergency of international concern, known as a world pandemic. Reported from 205 countries around the world, as of April 1, 2020, the transmission of the COVID-19 virus was around more than 900000 confirmed cases of COVID-19 and nearly 50000 deaths. Based on the WHO report, the death rate of 2-3% of people is due to the virus. To isolate the infected person immediately, it is very important to carry out a diagnostic test early based on the criteria as a clinical symptom, "Reverse-Transcription Polymerase Chain Reaction" (RT-PCR). Diagnosing COVID-19 viral disease with more effective imaging using chest CT images. DenseNet201, MobileNet, Xception, InceptionV3, ResNet152V2, and VGG19 models for accuracy in image recognition. To analyze the model's performance, 1888 samples of CT images of the lungs were collected from the official Kaggle website. The concatenate model on the CNN architecture that has occurred, such as the concatenate between ResNet152V2 and VGG19, has an accuracy of 99.65%, sensitivity of 99.66%, the precision of 99.66%, recall of 99.66%, specificity by 99.64%, and the F-measure score of 99.66%; the combination of DenseNet201 and MobileNet was obtained when batch size 32 and 64 with a learning rate of 0.0001 obtained an accuracy of 99.65%, the sensitivity of 99.64%, the precision of 99.64%, recall of 99.64%, specificity of 99.66 %, and F-measure of 99.64%; and the combination of DenseNet201 and MobileNet obtained at batch size 32 and 64 with a learning rate of 0.001 or a combination of InceptionV3 and Xception at batch size 32 and a learning rate of 0.0001 obtained an accuracy of 99.65%, the sensitivity of 100%, precision of 99.28%, recall of 100%, specificity of 99.31%, and F-measure of 99.64%."

"Katarak merupakan salah satu jenis kelainan mata yang menyebabkan lensa mata menjadi berselaput dengan pandangan berawan, sehingga memungkinkan untuk mengalami kebutaan total. Penderita katarak dapat disembuhkan dengan operasi setelah sebelumnya dilakukan computed tomography (CT) scan dan magnetic resonance imaging (MRI) sebagai metode untuk mendapatkan citra digital mata. Namun, penggunaan metode ini tidak selalu memungkinkan, terutama untuk fasilitas kesehatan di negara berkembang, karena kurangnya rumah sakit atau klinik mata yang menyediakan fasilitas berteknologi lengkap. Penelitian ini bertujuan untuk membantu proses analisis citra mata agar lebih cepat dan akurat dengan menggunakan model deep learning untuk memprediksi mata katarak menggunakan arsitektur CNN dengan terlebih dahulu menganalisis performa model dan membandingkan akurasi/loss model dengan penelitian sebelumnya. Metode perancangan model deep learning ini dilakukan dimulai dari preprocessing, membangun arsitektur model, proses training, dan diakhiri dnegan evaluasi hasil model dengan mengguakan confusion matrix dan classification report. Dari perancangan ini, didapatkan hasil validasi akurasi model sebesar 92.97% dan hasil validasi loss 0.1539. Dari model yang penulis buat dihasilkan model deep learning dengan nilai evaluasi pendeteksian mata katarak dengan presisi 94.30%, recall 97.47%, dan f-1 score 95.85%. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model yang penulis rancang telah dapat memprediksi gambar penyakit katarak dengan akurasi diatas 80 % dengan loss dibawah 30 % dengan hasil presisi, recall, dan f-1 score >90% dan menunjukkan tingkat overfitting yang minimal.

---

Cataract is an eye condition in which the lens of the eye becomes webbed and cloudy, resulting in total blindness. Cataract patients can be cured through surgery after undergoing computed tomography (CT) scans and magnetic resonance imaging (MRI) to obtain digital images of the eyes. However, due to a lack of hospitals or eye clinics that provide complete technology facilities, this method is not always feasible, particularly for health facilities in developing countries, particularly in Indonesia. By first examining the model's performance and comparing the model's accuracy/loss with prior research, this study intends to make the eye image analysis process faster and more accurate by employing a deep learning model to predict cataracts using the CNN architecture. Starting with preprocessing, designing the model architecture, training, and finally evaluating the model outcomes using a confusion matrix and classification report, this deep learning model design technique is followed. The model accuracy validation results from this design are 92.97 % and the loss validation results are 0.1539. A deep learning model with an evaluation value of cataract eye detection with a precision of 94.30 %, recall of 97.47 %, and an f-1 score of 95.85 % was produced from the author's model. According to the findings of this study, the author's model can predict cataract images with an accuracy of more than 80%, a loss of less than 30%, precision, recall, and f-1 score greater than 90%, and minimal overfitting.

"

"Sumber informasi di jejaring berita daring adalah instrumen yang memungkinkan individu membaca berita, menerbitkan berita, dan berkomunikasi. Hal ini sudah menjadi tren dalam masyarakat yang sangat mobile. Oleh karena itu, proses verifikasi fakta suatu pemberitaan menjadi sangat penting. Dengan pertimbangan tersebut, sebuah tools berbasis web service untuk verifikasi fakta menggunakan metode deep learning dengan teknik ensemble dibangun. Penggunaan teknik ensemble pada model deep learning adalah proses beberapa model pembelajaran mesin digabungkan secara strategis untuk menyelesaikan masalah menggunakan lebih dari satu model. Untuk melatih model, dibangun sebuah dataset. Dataset berisi pasangan klaim dan label. Klaim dibangun dengan data crawling di kanal berita berbahasa Indonesia. Tiga model deep learning dibangun dan dilatih menggunakan dataset yang dibuat, dengan arsitektur jaringan dan hyperparameter yang berbeda. Setelah model dilatih menggunakan dataset, ketiga model diagregasikan untuk membentuk sebuah model baru. Untuk memastikan bahwa model agregat berfungsi lebih baik daripada model tunggal, performa model deep learning ensemble dibandingkan dengan model deep learning dasar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ensemble memiliki akurasi 85,18% sedangkan model tunggal memiliki akurasi 83,9%, 83,19%, dan 81,94%. Hasil ini menunjukkan bahwa model ensemble yang dibangun meningkatkan kinerja verifikasi fakta dari tiga model tunggal. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa metode deep learning mengungguli performa metode machine learning lain seperti naive bayes dan random forest. Untuk memvalidasi kinerja tools yang dibangun, response time dari web service diukur. Hasil pengukuran menunjukkan rata-rata response time 6.447,9 milidetik.

---

Information sources on social networks are instruments that allow individuals to read news, publish news, and communicate. This is a trend in a highly mobile society. Therefore, the process of verifying facts is very important. With these considerations, we built a web service-based tool for fact verification using deep learning methods with ensemble technique. The use of ensemble techniques in deep learning models is a process in which several machine learning models are combined to solve problems. To train the model, we created a dataset. Our dataset of Indonesian news contains pairs of claims along with labels. Claims are built by crawling data on Indonesian news channels. Three deep learning models have been built and trained using the previously created dataset with different network architectures and hyperparameters. After the model is trained, three models are aggregated to form a new model. To ensure that the aggregated model performs better than the single model, the deep learning ensemble model is compared to the single models. The results showed that the ensemble model has an accuracy of 85.18% while the single models have an accuracy of 83.9%, 83.19%, and 81.94% consecutively. These results indicate that the ensemble model built improves the fact-verification performance of the three single models. The results also show that by using the same dataset, deep learning methods outperform other machine learning methods such as naive bayes and random forest. To validate the performance of the tools we created, the response time of the web service is measured. The measurement result shows an average response time of 6447.9 milliseconds."

"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."

"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."

"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.

"