Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"

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."

"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."

"Penelitian ini berfokus pada pengaplikasian teknologi deep learning, secara khusus menggunakan Residual Network (ResNet101) dalam prediksi perencanaan dosis untuk pasien kanker paru-paru. Tiga variasi input data diproses untuk dilatih dan diuji menggunakan ResNet, dan kemudian dievaluasi untuk menentukan variasi input yang paling akurat. Tujuan utama penelitian ini adalah memahami mekanisme kerja deep learning dalam prediksi perencanaan dosis, mengevaluasi akurasi prediksi menggunakan ResNet, dan menganalisis kinerja model pada masing-masing variasi input data. Metodologi yang digunakan melibatkan penggunaan model input dan output untuk menghasilkan kurva distribusi-volume dosis (DVH) prediksi dan aktual. DVH merupakan kurva yang digunakan untuk mengukur seberapa besar dosis yang diterima dalam persentase volume pada organ tertentu. Evaluasi dilakukan menggunakan metode Mean Absolute Error (MAE) dari persentase volume prediksi dan referensi masing-masing pasien pada rentang dosis yang ditentukan yaitu 0-60 Gy dengan lebar bin sebesar 0,25 Gy. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa variasi data input A memberikan nilai MAE sebesar 11,24% ± 10,58%, variasi data input B memberikan MAE sebesar 12,79% ± 11,27%, dan variasi data input C memberikan MAE sebesar 12,22% ± 12,13%. Hasil tersebut memperlihatkan bahwa variasi data input A memiliki tingkat akurasi terbaik dengan nilai error dan standar deviasi terendah. Evaluasi juga melibatkan penggunaan train-val loss untuk masing-masing model yang dilatih. Temuan ini menunjukkan bahwa penggunaan citra CT sebagai channel 1, gabungan ROI tanpa ROI target sebagai channel 2, dan ROI target sebagai channel 3 memberikan prediksi perencanaan dosis yang paling akurat untuk pasien kanker paru-paru.

---

This study focuses on the application of deep learning technology, specifically using Residual Network (ResNet101), to predict dosage planning for lung cancer patients. Three variations of input data were processed for training and testing using ResNet, and then evaluated to determine the most accurate input variation. The primary objectives of this research are to understand the mechanism of deep learning in dosage planning prediction, evaluate prediction accuracy using ResNet, and analyze model performance for each input data variation. The methodology involved using input and output models to generate predicted and actual dose-volume histogram (DVH) curves. DVH is a curve used to measure the dose received as a volume percentage in a specific organ. Evaluation was conducted using the Mean Absolute Error (MAE) method from the volume percentage prediction and reference for each patient within a dose range of 0-60 Gy with a bin width of 0,25 Gy. The evaluation results showed that input data variation A yielded an MAE of 11,24% ± 10,58%, input data variation B yielded an MAE of 12,79% ± 11,27%, and input data variation C yielded an MAE of 12,22% ± 12,13%. These results indicate that input data variation A had the best accuracy with the lowest error and standard deviation. Evaluation also included using train-val loss for each trained model. These findings suggest that using CT images as channel 1, a combination of ROIs excluding the target ROI as channel 2, and the target ROI as channel 3 provides the most accurate dosage planning prediction for lung cancer patients."

"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."

"Peningkatan jumlah kendaraan beserta pelanggaran lalu lintas setiap tahunnya membuat semakin sulit bagi pihak berwenang untuk mendeteksi dan menindak pelanggaran tersebut. Salah satu pelanggaran yang menantang untuk dideteksi adalah penggunaan plat palsu pada mobil. Implementasi Intelligent Transportation System (ITS) dalam sistem lalu lintas dapat memberikan kontribusi signifikan dalam mendeteksi jenis pelanggaran ini. Beberapa studi sebelumnya telah sukses menerapkan ITS untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan kendaraan menggunakan deep learning, memberikan solusi dalam penanganan pelanggaran lalu lintas. Penerapan teknologi ini dapat memberikan dukungan yang efektif bagi pihak berwenang dalam mengambil tindakan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi tipe mobil dan plat nomornya. Dalam pendekatan ini, model deep learning YOLO-NAS dan EfficientNet digunakan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan jenis mobil serta plat nomornya. Sebagai pendukung, model SRGAN digunakan untuk meningkatkan resolusi citra plat mobil. Untuk tujuan mendeteksi penggunaan plat palsu pada kendaraan, maka selanjutnya hasil dari sistem ini dapat diintegrasikan dengan database plat dan jenis kendaraan untuk mendeteksi plat yang palsu. Performa terbaik pada masing-masing model adalah 92% untuk akurasi validasi model EfficientNet dengan menggunakan layer dense sebesar 1024 dan dropout sebesar 0.2, 93% pada nilai mAP dan 1.24 pada nilai validasi loss untuk model YOLO-NAS dengan melakukan training sebanyak 30 epoch, serta nilai PSNR sebesar 19.5 dan nilai validasi loss sebesar 2.8 untuk model SRGAN dengan learning rate generator sebesar 0.001 dan learning rate discriminator sebesar 0.0001. Dibutuhkan pengembangan lebih lanjut pada model ini agar dapat dipakai secara real-time.

---

The increasing number of vehicles and traffic violations each year makes it increasingly challenging for authorities to detect and address these violations. One of the challenging offenses to detect is the use of fake license plates on cars. The implementation of Intelligent Transportation Systems (ITS) in traffic can significantly contribute to detecting such violations. Several studies have successfully applied ITS for vehicle detection and classification using deep learning, providing a solution for handling traffic violations. The adoption of this technology can effectively support authorities in taking appropriate actions. Based on existing literature, this research aims to develop a system for detecting the type and license plates of vehicles. In this approach, deep learning models, YOLO-NAS, and EfficientNet are used to detect and classify the type of vehicles and their license plates. As a supportive model, SRGAN is utilized to enhance the resolution of license plate images. This research is expected to contribute to improving the effectiveness of traffic violation detection, particularly concerning the use of fake plates on vehicles. Furthermore, the results from this system can be integrated with license plate and vehicle type databases to detect fake plates. The best performance of each model is 92% for the validation accuracy of the EfficientNet model using a dense layer of 1024 and a dropout of 0.2, 93% for the mAP value and 1.24 for the validation loss value for the YOLO-NAS model after training for 30 epochs, and a PSNR value of 19.5 and a validation loss value of 2.8 for the SRGAN model with a generator learning rate of 0.001 and a discriminator learning rate of 0.0001. Further development of this model is needed for real-time application."

"Dalam rangka melakukan pengendalian alih fungsi lahan pertanian diperlukan kuantifikasi luas dan sebaran lahan sawah, dimana salah satu metode yang efisien dalam pemetaan lahan baku sawah di wilayah tropis adalah dengan melakukan proses klasifikasi lahan baku sawah menggunakan data multitemporal dari citra Synthetic Aperture Radar (SAR). Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk melakukan kajian spasiotemporal perubahan lahan sawah di Kabupaten Indramayu berdasarkan lahan baku sawah tahunan yang diperoleh dari hasil pemanfaatan algoritma Deep Learning, yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) untuk melakukan klasifikasi biner sawah dan non-sawah pada data SAR multitemporal dari satelit Sentinel-1. Akurasi hasil dari klasifikasi LSTM dievaluasi terhadap hasil observasi lapangan tahun 2021 sebagai tolok ukurnya, dengan metode klasifikasi tersupervisi lainnya, yaitu Support Vector Machine dan Random Forest, sebagai pembanding. Model LSTM yang didapatkan dalam penelitian ini selanjutnya dipakai untuk melakukan proses klasifikasi data lahan baku sawah tahunan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma LSTM memberikan akurasi klasifikasi tertinggi dibandingkan algoritma SVM dan RF. Kajian spasiotemporal tutupan lahan sawah pada kurun waktu tahun 2017 hingga 2021 menunjukkan bahwa terjadi fluktuasi luasan dan sebaran lahan sawah tiap tahun, dengan tingkat perubahan terbesar pada Kecamatan Tukdana dan Kecamatan Kandanghaur. Berdasarkan kajian literatur sekunder, penambahan lahan sawah yang terkonsentrasi di Kecamatan Tukdana diperkirakan merupakan akibat dari penjarahan lahan perkebunan tebu oleh warga, sedangkan pengurangan lahan sawah yang terkonsentrasi di Kecamatan Kandanghaur diperkirakan merupakan akibat banjir rob yang berkepanjangan.

---

In order to manage the conversion of agricultural land, it is necessary to quantify the area and distribution of rice fields, where one of the efficient methods in mapping raw rice fields in the tropics is to carry out the process of classifying raw rice fields using multitemporal data from Synthetic Aperture Radar (SAR) images. The main objective of this research is to conduct a spatiotemporal study of changes in paddy fields in Indramayu Regency based on annual rice field map obtained from the use of the Deep Learning algorithm, namely Long Short-Term Memory (LSTM) to perform a binary classification of rice fields and non-rice fields on the data. Multitemporal SAR from the Sentinel-1 satellite. The accuracy of the results of the LSTM classification is evaluated against the results of field observations in 2021 as a benchmark, with other supervised classification methods, namely Support Vector Machine and Random Forest, for comparison. The LSTM model obtained in this study is then used to carry out the process of classifying the annual raw land data for rice fields. The results showed that the LSTM algorithm gave the highest classification accuracy compared to the SVM and RF algorithms. The spatiotemporal study of paddy field cover in the period 2017 to 2021 shows that there are fluctuations in the area and distribution of paddy fields every year, with the largest changes in Tukdana and Kandanghaur sub-districts. Based on a secondary literature review, the addition of rice fields concentrated in Tukdana District is estimated to be the result of looting of sugarcane plantations by residents, while the reduction of rice fields concentrated in Kandanghaur District is estimated to be the result of prolonged tidal flooding."

"Penggunaan kecerdasan buatan berbasis Deep Learning untuk mendukung prediksi dan pengambilan keputusan sangat populer di banyak bidang. Salah satu bidang tersebut adalah di sektor kesehatan, terutama dalam pengobatan kanker. Banyak ahli onkologi radiasi dan fisikawan medis sedang melakukan penelitian yang menjanjikan dalam histologi dan stadium kanker, prediksi hasil, segmentasi otomatis, perencanaan perawatan, dan jaminan kualitas. Penelitian ini merupakan studi pendahuluan pengembangan dan perbandingan model deep learning yang berfungsi sebagai alat konversi dari nilai piksel citra Electronic Portal Imaging Device (EPID) ke dosis. Data diambil dari dua bidang radioterapi dengan teknik yang berbeda, yang pertama dosimetri transit pada Varian Unique 6MV foton dan dosimetri non-transit pada Varian Halcyon. Selanjutnya karena data yang tersedia hanya sedikit, data tersebut direproduksi dengan teknik augmentasi sehingga data tersebut cukup untuk menjadi data latih pada berbagai model deep learning, hasilnya divalidasi menggunakan indeks gamma 3%/3mm terhadap citra dosis hasil perencanaan dari TPS. Beberapa model deep learning telah berhasil dibuat yang dapat mengubah nilai piksel EPID menjadi distribusi dosis. Pada dosimetri transit telah berhasil dibuat model Convolutional Neural Network (CNN) dengan 6 layer dengan hasil validasi terbaik mencapai 92,40% ± 28,14%. sedangkan pada dosimetri non-transit, model terbaik mencapai tingkat kelulusan gamma indeks rata-rata 90,07 ± 4,96%. Validasi lebih lanjut dalam banyak kasus dan perbaikan perlu dilakukan untuk meningkatkan akurasi kemiripan dengan citra acuan dengan mempertimbangkan karakteristik yang terkandung dalam gambar EPID dan jumlah dataset.

---

The use of deep learning to support prediction and decision making is very popular in many areas. Many radiations oncologist and medical physicists are conducting promising research in cancer histology and staging, outcome prediction, automated segmentation, treatment planning, and quality assurance. This research is a preliminary study of the development and comparison of deep learning model that work as a conversion tool from the pixel value of Electronic Portal Imaging Device (EPID) images to dose. Data were taken from two radiotherapy plane with different techniques, the first was transit dosimetry on the Varian Unique 6MV Photon and the second non-transit dosimetry on the Varian Halcyon. Furthermore, due to limited of data source, the data was reproduced by augmentation techniques so that the data was sufficient to become training data on various deep learning models, the results were validated using a gamma index of 3%/3mm compared to the planned dose image from TPS. Several deep learning models has been successfully created that can convert the EPID pixel value into a dose distribution. In transit dosimetry, a Convolutional Neural Network (CNN) model with 6 layers has been successfully created with the best results from the validation reaching 92.40% ± 28.14%. while in non-transit dosimetry, the best model achieves an average gamma passing rate of 90.07 ± 4.96%. Further validation in many cases and improvements need to be made to increase the accuracy of similarity by considering the characteristics contained in the EPID image and the number of datasets."