Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPATCHY-SAN adalah sebuah framework untuk sembarang graf yang diajukan oleh Niepert pada tahun 2016. Pada penelitian ini diajukan modifikasi arsitektur dari convolutional neural network CNNs pada PATCHY-SAN menggunakan beberapa representasi dari graf seperti B^i,L^i,N^i dengan B,L,N, berturut-turut adalah matriks betweeness, matriks Laplacian and matriks normalisasi Laplacian dengan i=1,2,3,4,5. Dilakukan beberapa percobaan dari model CNNs dengan 3 layer dan 2 layer. Penelitian ini menggunakan dropout atau batch normalization untuk mengurangi permasalahan internal covariate shift sebagai regularisasi. Berdasarkan percobaan tersebut disimpulkan, penambahan layer, penggunaan dropout dan batch normalization dapat meningkatkan dan juga menurunkan prediksi akurasi, hal ini tergantung dari dataset dan arsitektur CNNs. Representasi graf yang digunakan dalam penelitian ini masih belum bagus untuk membuat PATCHY-SAN learning, karena peningkatan akurasi hanya sebesar - 9 dari benchmark 50 .

---

ABSTRACTPATCHY SAN is a framework for learning Convolutional Neural Network CNNs for arbitrary graph proposed by Niepert in 2016. In this paper we propose to modified architecture of Convolutional Neural Network in PATCHY SAN by using some representation of graph such as B i,L i,N i, with B, L, N, is betweeness matrix, Laplacian matrix and normalize Laplacian matrix with i 1,2,3,4,5. We do some experiment of model with 3 convolutional layer and 2 convolutional layer. This research use dropout and batch normalization to reduce internal covariate shift problem as regularizer. In conclusion adding more convolution layer, and use dropout and batch normalization can increase and reduce accuracy, it depend on the architecture of CNNs. Graph representation used in this research still not good to make PATCHY SAN learning, because the accuration increase by 9 from benchmark 50 ."

"Leptomeningeal metastatis merupakan indikasi keganasan yang terjadi pada pasien leukemia. Meskipun hanya memiliki porsi 30-40% yang menyebabkan kekambuhan keganasan pada pasien leukemia, hal tersebut yang dijadikan dasar dalam menentukan pengobatan terbaik yang diberikan kepada mereka. Leptomeningeal metastasis lebih baik dideteksi dengan menggunakan Magnetic Resonance Imaging (MRI) karena sensitivitasnya yang tinggi dalam citra neuraxis. Kemampuan expert yang tinggi untuk melihat dan menganalisis sangat diperlukan dalam membaca hasil Brain MRI pasien leukemia dengan suspek leptomeningeal metastasis. Oleh karena itu, klasifikasi akan memakan waktu yang lama dan memungkinkan kesalahan pembacaan hasil. Berbagai metode telah banyak diusulkan dan dikembangkan dalam klasifikasi Brain MRI untuk mendapatkan hasil terbaik namun tantangan dalam penelitian ini adalah leptomeningeal metastasis yang karakteristiknya lebih sudah dikenali dibandingkan tumor pada otak. Oleh karena itu peneliti mengusulkan pengklasifikasian leptomeningeal metastasis dengan menggunakan metode CNN via transfer learning. Dengan berbagai skenario yang dilakukan, hasil akurasi terbaik adalah implementasi metode CNN (ResNet50) via transfer learning mencapai 82,22%.

---

Leptomeningeal metastasis is an indication of malignancy that occurs in leukemia patients. Although it only has a 30-40% portion, which causes recurrence of malignancy in leukemia patients, it is the basis for determining the best treatment given to them. Leptomeningeal metastases are better detected by using Magnetic Resonance Imaging (MRI) because of their high sensitivity in neuroaxis images. A high expert ability to see and analyze is needed in reading the brain MRI results of leukemia patients with suspected leptomeningeal metastasis. Therefore, the classification will take a long time and may an incorrect reading of the results. Various methods have been proposed and developed in the brain MRI classification to get the best results, but the challenge in this research is leptomeningeal metastasis, whose characteristics are more not recognizable than tumors in the brain. Therefore, we propose the classification of leptomeningeal metastasis using the CNN method via transfer learning. With various scenarios done, we obtained the best accuracy result is the implementation of the CNN (ResNet50) method via transfer learning, up to 82.22%."

"Kemajuan teknologi memicu pertumbuhan industri teknologi dan mendorong masyarakat untuk menggunakan smartphone, terutama untuk berkomunikasi di media sosial. Media sosial merupakan tempat yang efektif untuk mencari berbagai informasi. Oleh karena itu, media sosial menyimpan banyak data, terutama data tekstual. Data tersebut muncul dari para pengguna yang jumlahnya meningkat pesat. Data tekstual bisa digunakan untuk analisis sentimen. Skripsi ini membahas analisis sentimen untuk melihat kecenderungan suatu informasi dari penulisnya. Analisis sentimen mengklasifikasikan data tekstual menjadi kelas sentimen positif dan negatif. CNN merupakan salah satu algoritma deep learning yang dapat mengklasifikasi data tekstual. Model dari algoritma CNN menunjukkan hasil yang cukup baik dalam mengkalsifikasi permasalahan analisis sentimen dengan bantuan lifelong learning. Lifelong learning merupakan machine learning yang menyerupai proses belajar pada otak manusia. Proses yang dijalankan yaitu dengan memanfaatkan hasil pembelajaran dari masa lalu untuk membantu pembelajaran pada masa depan. 4 dataset dengan domain yang berbeda, dijalankan menggunakan model CNN pada proses Lifelong learning dan menghasilkan akurasi yang meningkat, seiring dengan penambahan dataset pada proses training.

---

Technological advances are fueling the growth of the technology industry and encouraging people to use smartphones, especially for surfing on social media. Social media is an effective tool to find information. Therefore, social media stores a lot of data, especially textual data. The data came from users whose numbers had increased rapidly. Textual data can be used for sentiment analysis. Sentiment analysis is conducted in this study to obtain the tendency of the authors about an article. Sentiment analysis classifies textual data into a class of positive and negative sentiments. CNN is one of the deep learning algorithms that can classify textual data into positive, negative and natural classes. The model of the CNN algorithm shows good results in classifying the problem of sentiment analysis with the help of lifelong learning. Lifelong learning is a machine learning that resembles the learning process in the human brain. The process that is carried out is by utilizing learning outcomes from the past to help learning in the future. 4 datasets with different domains had ran using the CNN model in the Lifelong learning process, and produced increased accuracy along with the addition of datasets in the training process."

"Analisis sentimen merupakan permasalahan klasifikasi data mining dengan proses memahami, mengekstrak dan mengolah data teks secara otomatis untuk mendapatkan informasi. Dalam menganalisis pendapat di media sosial digunakan machine learning untuk mendapatkan hasil klasifikasi. Banyak metode machine learning untuk melakukan klasifikasi, dalam penelitian ini akan digunakan convolutional neural network. Dalam machine learning, data dibagi menjadi data training dan data test dengan domain data yang sama. Permasalahan utama skripsi ini adalah data yang digunakan memiliki dua domain berbeda, sehingga metode machine learning tradisional tidak dapat diterapkan. Sehingga agar dapat menerapkan convolutional neural network untuk dua data berbeda diperkenalkan suatu cara yaitu transfer learning. Transfer learning merupakan suatu proses pembelajaran model yang didapatkan dari training data A oleh data B dengan domain berbeda. Simulasi dalam penelitian ini menghasilkan suatu akurasi transfer learning dengan metode convolutional neural network.

---

Sentiment analysis is classification problem in data mining with process of understanding, extracting and processing text data to obtain information. Machine learning is needed in analyzing sentiment of the people to get the result of classification. There are many methods in machine learning to do classification, this research will use convolutional neural network. In machine learning, data is divided into train and test data with the same domain.

The main problem of this research is the data has a different domain, so the traditional machine learning method can not be applied. In order to apply convolutional neural network into data with different domain, it will be introduced transfer learning method. Transfer learning is learning model process obtained from training data A then tested by data B. In this research, the simulations result is accuracy of transfer learning with convolutional neural network."

"Diagnosa dan pengobatan kanker pada tahap jinak adalah hal yang sangat penting. Akhir akhir ini, ahli patologi menggunakan bantuan komputer dengan teknologi machine learning untuk membantu mendiagnosis pasien menggunakan citra medis. Namun, jumlah data yang dibutuhkan machine learning besar dan biasanya jumlah citra medis yang tersedia terbatas. Transfer learning adalah teknik machine learning yang dapat mengatasi terbatasnya jumlah data. Transfer learning adalah teknik yang mentransfer pengetahuan yang didapat saat model mempelajari untuk menyelesaikan suatu masalah dan digunakan untuk menyelesaikan masalah lain. Pada machine learning, pemilihan arsitektur model dan hyperparameter lainnya sangat berpengaruh pada performa model. Penelitian ini melakukan hyperparameter optimization terhadap CNN yang mengklasifikasi citra histopatologi berisi jaringan sehat dan jaringan kanker. Penelitian ini menemukan CNN dengan arsitektur DenseNet121, freeze rate 75%, 0 lapis classifier, learning rate 0.001, dan optimizer RMSProp mempunyai performa keakuratan terbaik pada 98% dengan waktu latih selama 19.5 detik.

---

Diagnosis and treatment of cancer at the benign stage is very important. Recently, pathologists are using computer-aided diagnostics with machine learning techniques to diagnose patients from medical images. However, the amount of data required for machine learning is large and the number of medical images available is usually limited. Transfer learning is a machine learning technique that can handle limited amounts of data. Transfer learning is a technique that transfers knowledge gained when learning to solve a problem, to use it to solve a different problem. In machine learning, choosing an optimum architecture and hyperparameters is very important because it affects the performance of the network. In this research, we did a hyperparameter optimization of a CNN that classifies images that contain healthy tissue and cancer tissue. The research concludes that CNN with architecture DenseNet121, freeze rate 75%, zero hidden layer on classifier, learning rate 0.001, and optimizer RMSProp have the best performance with 98% accuracy and 19.5 seconds training time."

"Demensia adalah suatu istilah umum yang menggambarkan penurunan kemampuan mengingat yang cukup parah. Demensia paling umum disebabkan oleh alzheimer yang mana diagnosisnya seringkali sulit dan telat dilakukan. Padahal, pada tahap demensia sangat ringan merupakan tahap yang paling efektif dilakukan. Oleh karena itu, akan menjadi suatu keuntungan yang sangat besar apabila berhasil mendiagnosis pada tahap awal. Pendekatan paling populer untuk melakukan diagnosis pada demensia adalah dengan machine learning yang kemudian diperdalam kembali dengan deep learning. Sudah banyak arsitektur pada deep learning, di mana yang paling terkenal digunakan untuk klasifikasi berbentuk gambar adalah Convolutional Neural Network (CNN). Salah satu contoh turunan dari CNN adalah VGG di mana pertama kali diusulkan oleh tim dari Universitas Oxford. Pendekatan dengan arsitektur VGG dilakukan dalam skripsi ini, di mana menggunakan VGG-16 dan VGG-19. Hasil dari skripsi ini berhasil mendeteksi 4 kelas (sangat ringan, ringan, cukup, dan orang normal) dengan capaian akurasi di atas 89% untuk seluruh skenario, bahkan beberapa sampai 99%. Nilai akurasi tertinggi tercatat mencapai 99.68% untuk training dan 99.36% untuk validasi. Tidak hanya akurasi, pada skripsi ini juga akan menganalisis berdasar confusion matrix, presisi, recall, dan F1 Score sehingga bisa lebih mendalam analisis pendeteksiannya untuk tiap kelasnya.

---

Dementia is a general term that describes a severe impairment of memory. Dementia is most commonly caused by Alzheimer's and diagnosis is often difficult and late. In fact, the very mild stage of dementia is the most effective stage to do. Therefore, it will be a huge advantage if the diagnosis is successful at an early stage. The most popular approach to diagnosing dementia is machine learning which is then deepened by deep learning. There have been many architectures in deep learning, where the most well-known being used for image classification is the Convolutional Neural Network (CNN). One example of a derivative from CNN is VGG which was first proposed by a team from the University of Oxford. Approach to the VGG architecture is carried out in this thesis, which uses VGG-16 and VGG-19. The results of this thesis have successfully detected 4 classes (very light, light, moderate, and normal people) with accuracy above 89% for all scenarios, even some up to 99%. The highest accuracy value was recorded at 99.68% for training and 99.36% for validation. Not only accuracy, but this thesis will also analyze based on confusion matrix, precision, recall, and F1 Score so that the detection analysis can be more in-depth for each class."

"Pesatnya perkembangan teknologi saat ini menjadi salah satu faktor berkembangnya media sosial. Pengguna media sosial khususnya di Indonesia sudah tidak diragukan lagi jumlahnya. Dari tingginya tingkat penggunaan media sosial, penelitian terkait data pada media sosial kerap dilakukan. Penelitian yang populer dilakukan adalah analisis sentimen. Analisis sentimen adalah kegiatan untuk mengklasifikasikan sentimen data tekstual ke dalam kelas positif atau negatif. Metode yang kerap digunakan adalah metode berbasis machine learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dan Long-short Term Memory (LSTM). Metode CNN sudah terbukti baik digunakan untuk data tekstual. Adapun model gabungan yaitu LSTM-CNN yang sudah terbukti memberikan hasil lebih baik dibanding model CNN. Selanjutnya akan dilakukan analisis sentimen menggunakan model LSTM-CNN. Namun, metode berbasis machine learning hanya efektif digunakan pada satu domain saja. Berdasarkan hal tersebut, dikembangkanlah lifelong learning. Lifelong learning adalah metode dalam machine learning yang menerapkan pembelajaran berkelanjutan terhadap lebih dari satu domain. Lifelong learning pada machine learning meniru bagaimana manusia mempelajari sesuatu berdasarkan apa yang sudah dipelajari selanjutnya. Pada skripsi ini, akan dilakukan penelitian model LSTM-CNN untuk permasalahan lifelong learning analisis sentimen terhadap lima data berbahasa Indonesia. Lima data set tersebut akan digunakan sebagai data pembelajaran secara berkelanjutan terhadap suatu model LSTM-CNN. Evaluasi model akan dilakukan pada setiap proses pembelajaran yang dilakukan. Hasil yang diperoleh adalah perkembangan akurasi pada setiap proses pembelajaran terhadap suatu data set.

---

The rapid development of technology is currently one of the factors in the development of social media. There are no doubt about the number of social media users, especially in Indonesia. From the high level of use of social media, research related to data on social media is often done. Popular research is sentiment analysis. Sentiment analysis is an activity to classify textual data sentiments into positive or negative classes. The method often used is machine learning-based methods, namely Convolutional Neural Network (CNN) and Long-short Term Memory (LSTM). The CNN method has been proven good for textual data. The combined model is LSTM-CNN which has been proven to provide better results than the CNN model. Then sentiment analysis will be performed using the LSTM-CNN model. However, machine learning based methods are only effective in one domain. Based on this, lifelong learning was developed. Lifelong learning is a method in machine learning that applies continuous learning to more than one domain. Lifelong learning in machine learning mimics how humans learn something based on what has been learned next. In this thesis, LSTM-CNN model research will be conducted for the problem of lifelong learning sentiment analysis of five Indonesian-language data. The five data sets will be used as continuous learning data on an LSTM-CNN model. Evaluation of the model will be carried out in each learning process that is carried out. The results obtained are the development of accuracy in each learning process of a data set."

"Tanaman karet merupakan salah satu komoditas utama ekspor Indonesia. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, produksi karet di Indonesia mengalami penurunan. Hal tersebut disebabkan karena adanya penyakit gugur daun yang disebabkan oleh jamur Pestalotiopsis sp.. Berkembangnya teknologi artificial intelligence dengan pendekatan deep learning mampu melakukan pendeteksian pada penyakit ini dengan menggunakan data citra. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan algoritma deep learning yang diterapkan pada data berbentuk visual atau citra. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur Residual Network 50 (ResNet-50). Pada penelitian ini juga digunakan Transfer Learning yang merupakan sebuah model yang dapat diajarkan dan disempurnakan untuk suatu kegiatan dan kemudian bisa diterapkan pada kegiatan lain. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah data daun karet yang berjumlah 1629 data yang dibagi dalam 5 kelas yaitu level 0 atau sehat merupakan daun yang sehat, level 1 merupakan daun yang telah terbentuk bercak coklat yang merupakan gejala dari penyakit namun belum memiliki tanda-tanda perubahan warna, level 2 merupakan daun yang telah terbentuk banyak bercak cokelat disertai dengan adanya perubahan warna pada daun, level 3 merupakan daun yang mengalami kerusakan jaringan, perubahan warna menjadi cokelat atau kuning namun masih memiliki sedikit bagian daun yang berwarna hijau, level 4 merupakan daun yang mengalami kerusakan jaringan cukup parah, dipenuhi bercak cokelat dan telah berwarna cokelat menyeluruh. Dari hasil simulasi yang dilakukan, diperoleh hasil terbaik dengan rata-rata accuracy 96,01%, recall 95,888%, dan precision 96,184% dengan running time rata-rata running time 69,759 detik.

---

Rubber plants are one of Indonesia's main export commodities. However, in recent years, rubber production in Indonesia has experienced a decline. This is due to the presence of the leaf fall disease caused by the Pestalotiopsis sp. fungus. The advancement of artificial intelligence technology using deep learning approaches enables the detection of this disease using image data. The Convolutional Neural Network (CNN) is a deep learning algorithm applied to visual or image data. In this study, researchers utilized the Convolutional Neural Network (CNN) method with the Residual Network 50 (ResNet50) architecture. Transfer Learning was also employed in this research, which involves training and refining a model for one task and then applying it to another task. The dataset used in this study consists of 1629 rubber leaf samples divided into 5 classes: level 0, representing the healthy leaves; level 1, indicating leaves with brown spots, a symptom of the disease, but without major visible color changes; level 2, comprising of leaves with numerous brown spots accompanied by slight color changes; level 3, representing leaves with tissue damage, a color change from green to brown or yellow, but still retaining some green parts; and level 4, depicting leaves with severe tissue damage, extensively covered in brown spots and having turned completely brown. The simulation results showed the best outcome with an average accuracy of 96.01%, recall of 95.888%, and precision of 96.184%, with an average running time of 69.759 seconds."

"Analisis sentimen merupakan suatu proses untuk menentukan sikap atau sentimen dari penulis mengenai hal tertentu. Proses pengelompokan sentimen secara manual membutuhkan waktu cukup lama, sehingga diusulkan untuk menggunakan machine learning. Pada penelitian ini, model machine learning yang digunakan merupakan model CNN-BiLSTM (Convolutional Neural Network - Bidirectional Long Short-Term Memory) dan BiLSTM-CNN (Bidirectional Long Short-Term Memory - Convolutional Neural Network) yang menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan model CNN dan BiLSTM pada permasalahan analisis sentimen. Supaya model dapat belajar secara berkelanjutan dari beberapa domain data, model tersebut juga diimplementasikan lifelong learning. Hasilnya, model CNN-BiLSTM menunjukkan kinerja transfer of knowledge yang lebih baik dibandingkan oleh model BiLSTM-CNN maupun model dasarnya. Di sisi lain, model BiLSTM-CNN menunjukkan kinerja yang lebih buruk dibandingkan model dasarnya. Sedangkan, hasil loss of knowledge menunjukkan bahwa kinerja model CNN- BiLSTM lebih buruk dari BiLSTM-CNN. Selain itu, kedua model gabungan tersebut menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan model CNN, tetapi lebih buruk dibandingkan model BiLSTM. Untuk pengembangan lebih lanjut, diimplementasikan pula lifelong learning dengan pembaruan vocabulary. Dengan implementasi tersebut, model mampu mempelajari vocabulary dari domain data 2, 3, 4, dan 5. Pembaruan vocabulary ternyata meningkatkan kinerja model pada transfer of knowledge dan loss of knowledge.

---

Sentiment analysis is a process to determine the attitude or sentiment of the author regarding certain matters. The process of classifying sentiments manually takes a long time, so it is proposed to use machine learning. In this study, the machine learning model used is the CNN-BiLSTM (Convolutional Neural Network - Bidirectional Long Short-Term Memory) and BiLSTM-CNN (Bidirectional Long Short-Term Memory - Convolutional Neural Network) models which produce better performance than the CNN and BiLSTM models on the problem of sentiment analysis. In order for the model to learn continuously from several data domains, the model is also implemented lifelong learning. As a result, the CNN-BiLSTM model shows better transfer of knowledge performance compared to the BiLSTM-CNN model and its base model. On the other hand, the BiLSTM-CNN model shows a worse performance than its base model. Meanwhile, the results of loss of knowledge show that the performance of the CNN-BiLSTM model is worse than the BiLSTM-CNN model. In addition, the two combined models show better performance than the CNN model, but worse than the BiLSTM model. For further development, lifelong learning is also implemented with an update to vocabulary. With this implementation, the model is able to learn vocabulary from data domain 2, 3, 4, and 5. In fact, the vocabulary update has an effect in increasing the performances of transfer of knowledge and loss of knowledge.

"

"Analisis sentimen dilakukan untuk menganalisis pendapat atau pandangan seseorang terhadap suatu masalah tertentu. Analisis sentimen dapat dilakukan secara manual, tetapi jika menggunakan data berskala besar akan lebih mudah dilakukan secara otomatis yaitu dengan menggunakan machine learning. Namun, machine learning hanya efektif digunakan pada satu domain saja sehingga dikembangkanlah lifelong learning. Lifelong learning merupakan machine learning yang dapat melakukan pembelajaran secara berkelanjutan. Pada penelitian ini, model yang digunakan adalah model CNN-LSTM dan LSTM-CNN. Pada kinerja transfer of knowledge, model CNN-LSTM dan LSTM-CNN menunjukkan hasil lebih baik dibanding model LSTM, tetapi kedua model gabungan tersebut kinerjanya lebih buruk dibanding model CNN. Sedangkan, pada kinerja loss of knowledge, model model CNN-LSTM dan LSTM-CNN menunjukkan hasil lebih baik dibanding model CNN, tetapi lebih buruk dibanding model LSTM. Pada penelitian ini, diimplementasikan juga lifelong learning dengan pembaruan vocabulary. Penambahan pembaruan vocabulary pada lifelong learning meningkatkan kinerja model CNN, LSTM, CNN-LSTM, dan LSTM-CNN pada transfer of knowledge dan loss of knowledge

---

Sentiment analysis is done to analyze a person's opinion or views on a particular problem. Sentiment analysis can be done manually, but if you use large-scale data it will be easier to do it automatically by using machine learning. However, machine learning is only effective in one domain, so lifelong learning is developed. Lifelong learning is machine learning that can carry out continuous learning. In this study, the models used are the CNN-LSTM and LSTM-CNN models. In the transfer of knowledge performance, the CNN-LSTM and LSTM-CNN models showed better results than the LSTM model, but the two combined models performed worse than the CNN model. Meanwhile, for the loss of knowledge performance, the CNN-LSTM and LSTM-CNN models showed better results than the CNN model, but worse than the LSTM model. In this study, lifelong learning with vocabulary updates was also implemented. The addition of vocabulary updates to lifelong learning improves the performance of the CNN, LSTM, CNN-LSTM, and LSTM-CNN models on transfer of knowledge and loss of knowledge"