Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Seiring dengan berjalannya waktu, jumlah populasi di dunia terus bertambah. Dengan demikian, lebih banyak upaya dan inovasi yang dibutuhkan dalam meningkatkan produksi pertanian secara berkelanjutan. Hal ini bertujuan untuk mengurangi kehilangan dan pemborosan pangan, serta memastikan bahwa tidak ada yang menderita kelaparan dan kekurangan gizi. Dengan berdasarkan kepada Kebijakan RPJMN 2020-2024 dan mengingat bahwa Indonesia merupakan negara agraris, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan mengevaluasi suatu sistem yang mampu mengklasifikasikan tanaman sehat dan gulma berbasis Machine Learning (ML) dengan metode Local Binary Pattern (LBP) sebagai feature extraction dan Extra-Trees sebagai classifier utama. Penelitian ini membuktikan bahwa sistem klasifikasi dengan LBP lebih optimal jika dibandingkan dengan sistem klasifikasi tanpa LBP serta membuktikan bahwa Extra-Trees merupakan classifier yang paling optimal untuk dikombinasikan dengan LBP jika dibandingkan dengan classifier lainnya. Hasilnya, tingkat akurasi dari sistem klasifikasi yang mengimplementasikan LBP sebagai ekstraksi fitur, yakni 99.65%, lebih tinggi daripada sistem klasifikasi yang tidak mengimplementasikan LBP, yakni 98%. Sistem klasifikasi yang mengimplementasikan LBP memperoleh nilai TPR / Sensitivity sebesar 99.3915, FPR sebesar 0.0986, TNR / Specificity sebesar 99.9014, dan FNR sebesar 0.6085. Selain itu, Extra-Trees menjadi classifier dengan tingkat akurasi tertinggi ketika dikombinasikan dengan LBP, jika dibandingkan dengan classifier lainnya. Urutan classifier yang dikombinasikan dengan LBP mulai dari tingkat akurasi tertinggi hingga tingkat akurasi terendah adalah Extra-Trees (99.65%), Stacking (99.55%), Bagging (99.4%), Random Forest (99.4%), Ada Boost (99.35%), Extra Tree (99.25%), Linear SVC (99.25%), MLP (99.2%), Decision Tree (99%), dan NuSVC (98.8%). Dengan demikian, sistem klasifikasi dengan LBP lebih optimal jika dibandingkan dengan sistem klasifikasi tanpa LBP serta Extra-Trees menjadi classifier yang paling optimal untuk dikombinasikan dengan LBP jika dibandingkan dengan classifier lainnya.

---

Over time, the world's population continues to grow. Thus, more efforts and innovations are needed to increase agricultural production in a sustainable manner. This aims to reduce food loss and waste, as well as ensure that no one suffers from hunger and malnutrition. Based on Kebijakan RPJMN 2020-2024 and remembering that Indonesia is an agricultural country, the author decided to implement and evaluate a system that capable to classifying healthy plants and weeds based on Machine Learning (ML) using the Local Binary Pattern (LBP) method as feature extraction and Extra-Trees as main classifier. This study proves that the classification system with LBP is more optimal than the classification system without LBP and proves that Extra-Trees is the most optimal classifier to be combined with LBP when compared to other classifiers. As a result, the level of accuracy of the classification system that implements LBP as feature extraction, which is 99.65%, is higher than the classification system that does not implement LBP, which is 98%. The classification system that implements LBP has a TPR / Sensitivity value of 99.3915, an FPR of 0.0986, a TNR / Specificity of 99.9014, and an FNR of 0.6085. In addition, Extra-Trees is a classifier with the highest level of accuracy when combined with LBP, if compared to other classifiers. The order of classifiers combined with LBP starting from the highest level of accuracy to the lowest level of accuracy is Extra-Trees (99.65%), Stacking (99.55%), Bagging (99.4%), Random Forest (99.4%), Ada Boost (99.35%), Extra Tree (99.25%), Linear SVC (99.25%), MLP (99.2%), Decision Tree (99%), and NuSVC (98.8%). Thus, the classification system with LBP is more optimal than the classification system without LBP and Extra-Trees is the most optimal classifier to be combined with LBP if compared to other classifiers."

"Dengan bertambahnya populasi di Bumi ini, meningkat juga kebutuhan pangan dalam kehidupan. Karena itu, dunia agrikultur diharuskan dapat berjalan dengan efektif dan aman dari ancaman. Meski begitu, pengawasan perkebunan tidak dapat dilakukan oleh manusia terus-menerus, sehingga lahan tersebut dapat diserang oleh gulma, yaitu hama tanaman yang tumbuh dan mengambil nutrisi tanah yang membantu pertumbuhan tanaman agrikultur. Dengan adanya pertimbangan ini, dirancang sistem deteksi objek yang menggunakan ekstraksi objek yang dapat mengambil fitur dari dedaunan tanaman dan membandingkannya dengan fitur dedaunan gulma. Fitur yang diambil berupa bentuk dari daun, dilihat melalui ekstraksi fitur titik ujung suatu objek melalui Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB), dan ekstraksi fitur tekstur objek melalui Local Binary Pattern (LBP). Kedua ekstraksi fitur ini digabungkan melalui metode normalisasi dan z-score, dan akan dijalankan dalam bahasa Python. Evaluasi dilakukan dengan membandingkannya dengan bila sistem dijalankan dengan ORB sendiri dan LBP sendiri, melalui akurasinya. Selain itu, dilakukan evaluasi terhadap SVM untuk klasifikasi citra, dengan menentukan akurasi mana yang lebih tinggi di antara SVC dengan tiga kernel linear, RBF, dan polynomial, atau LinearSVC. Hasil penelitian menunjukan bahwa model deteksi objek menggunakan ORB saja memiliki akurasi lebih tinggi dengan nilai akurasi 0.912 dibanding dengan model deteksi objek dengan LBP yang memiliki akurasi 0.808. Untuk evaluasi model klasifikasi SVM yang sudah menggunakan ekstraksi fitur LBP, SVC dengan kernel linear dan RBF memiliki akurasi yang tinggi, di mana SVC dengan kernel linear memiliki nilai 0.77, dan dengan RBF 0.79. Namun, peningkatan dari akurasi SVC dengan RBF tidak dapat menandingi waktu eksekusi SVC dengan kernel linear yang memiliki nilai 2.62 ms, bila dibanding dengan kernel RBF yang mencapai 3.76 ms.

---

, With the increase in Earth’s population, the daily need for food also rises. Due to this, the world of agriculture must run effectively and safe from any threats. However, constant observations of plantations by humans are not possible, leading to the fields to be overgrown by weeds, a pest in the form of plants that grow and take the nutrients of planted crops. With this in consideration, a detection system utilizing feature extraction algorithms designed that is capable of extracting the features, which are shapes and textures, of leaves and weeds. Shapes are taken into account by edge-based feature extraction model, Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB), while textures are analyzed by binary-based Locab Binary Pattern (LBP). These two features are joined using normalization and z-score method, and is run using Python. Evaluation is done by comparing the system with two others using only ORB and LBP, through its accuracy in the system. Other than that, Evaluation will be done on SVM-based image classification, by deciding which of the SVM with three different kernels, linear, RBF and polynomial, and LinearSVC, has the highest accuracy. After evaluation, it is found that ORB is a better feature extraction algorithm within the system, with an accuracy of 0.912, followed by LBP with accuracy of 0.808. For evaluation on SVM with LBP as feature extraction algorithm, SVC with linear and RBF kernels are two of the highest classification models in term of accuracy, with SVC with linear kernel having 0.77 in value, while SVC with RBF kernel having 0.79. However, the 0.02 increase in SVC with RBF kernel’s accuracy is negligible, due to having a longer execution time of 3.76 ms, while SVC with linear kernel has 2.62 ms, making SVC with linear kernel a better choise due to efficiency."

"Tenaga kerja kesehatan pada masa pandemi bekerja sebagai garda terdepan yang memiliki resiko tertinggi tertular virus corona. Sampai pada hari ini, perawatan dan pemeriksaan kondisi vital pasien COVID-19 masih banyak dilakukan dengan kontak langsung minimal sebanyak empat kali dalam sehari. Hal ini berisiko meningkatkan penyebaran virus hingga menurunkan jumlah tenaga kerja kesehatan. Sampai pada saat ini, hampir seluruh rumah sakit masih menggunakan sphygmomanometer tradisional dengan cuff yang membutuhkan bantuan tenaga medis ataupun tanpa bantuan, namun pengukuran dilakukan secara invasif. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu alat yang dapat memonitor kondisi vital pasien tanpa kontak langsung terutama dalam mengukur tekanan darah dan bersifat noninvasif. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu algoritma pengolahan sinyal plethysmography berbasis ekstraksi fitur dan machine learning untuk prediksi tekanan darah. Dengan menggunakan sensor MAX30102 dan ESP32, sinyal PPG yang didapat dari jari akan dilakukan pre-processing dengan menenerapkan baseline fitting, kemudian deteksi puncak, hingga empat fitur utama sinyal PPG, yaitu systolic peak, diastolic peak, dicrotic notch, dan foot dapat diekstrak. Data ekstraksi fitur sinyal PPG secara ­real-time ini digabungkan menjadi satu dataset dan dimasukkan ke dalam machine learning untuk diprediksi nilai tekanan darahnya. Evaluasi hasil prediksi tekanan darah menunjukkan nilai Mean Absolute Error yang kecil, yaitu 1,56/2,35 yang masih diterima oleh standar ISO 81060-2:2013 sehingga dapat dijadikan fundamental untuk sistem pengukuran tekanan darah noninvasif.

---

Health workers during the pandemic act as the frontliner who have the highest risk of contracting the coronavirus. Most of the treatment and examination of the vital condition of COVID-19 patients is carried out with direct contact at least four times a day. This increases the risk of virus spreading, moreover reducing the number of health workers. To date, almost all hospitals still require medical assistance to measure blood pressure using the traditional cuff sphygmomanometer or without assistance however, the measurements are carried out invasively. Therefore, a device that can monitor the patient's vital condition without direct contact, especially in measuring blood pressure and non-invasive is needed. This thesis aims to develop a plethysmography signal processing algorithm based on feature extraction and machine learning for blood pressure prediction. By using the MAX30102 and ESP32 sensors, the PPG signal obtained from the finger will be preprocessed by applying a baseline fitting and peak detection, thus the four main features of the PPG signal, namely systolic peak, diastolic peak, dicrotic notch, and foot can be extracted. This real-time PPG signal feature extraction data is then combined into a single dataset and by using machine learning, blood pressure values are predicted. Evaluation of the blood pressure predictions shows a small Mean Absolute Error value, 1.56/2.35 which meets the ISO 81060-2:2013 standard. Hence, the results demonstrate the applicability of the proposed algorithm in predicting blood pressure and can be developed as a noninvasive real-time blood pressure measurement system in the future."

"Dalam beberapa tahun terakhir, keamanan data pada sistem informasi organisasi telah menjadi perhatian serius. Banyak serangan menjadi kurang terdeteksi oleh firewall dan perangkat lunak antivirus. Untuk meningkatkan keamanan, intrusion detection systems (IDS) digunakan untuk mendeteksi serangan dalam lalu lintas jaringan. Saat ini, teknologi IDS memiliki masalah kinerja mengenai akurasi deteksi, waktu deteksi, pemberitahuan alarm palsu, dan deteksi jenis serangan baru atau belum diketahui. Beberapa studi telah menerapkan pendekatan pembelajaran mesin (machine learning) sebagai solusi, dan mendapat beberapa peningkatan. Penelitian ini menggunakan pendekatan pembelajaran ensemble (ensemble learning) yang dapat mengintegrasikan manfaat dari setiap algoritma pengklasifikasi tunggal. Pada penelitian ini, dibandingkan tujuh pengklasifikasi tunggal untuk mengidentifikasi pengklasifikasi dasar yang digunakan untuk model ensemble learning. Kemudian dataset IDS terbaru dari Canadian Institute for Cybersecurity yaitu CSE-CIC-IDS2018 digunakan untuk mengevaluasi model ensemble learning. Hasil percobaan menujukan bahwa implementasi metode ensemble learning khususnya majority voting dengan tiga algoritma dasar (gradient boosting, decision tree dan logistic regression) dapat meningkatkan nilai akurasi lebih baik dibandingkan implementasi algoritma klasifikasi tunggal, yaitu 0,988. Selanjutnya, implementasi teknik pemilihan fitur spearman-rank order correlation pada dataset CSE-CIC-IDS2018 menghasilkan 23 dari 80 fitur, dan dapat meningkatkan waktu pelatihan model, yaitu menjadi 11 menit 4 detik dibanding sebelumnya 34 menit 2 detik.

---

In recent years, data security in organizational information systems has become a serious concern. Many attacks are becoming less detectable by firewall and antivirus software. To improve security, intrusion detection systems (IDSs) are used to detect anomalies in network traffic. Currently, IDS technology has performance issues regarding detection accuracy, detection times, false alarm notifications, and unknown attack detection. Several studies have applied machine learning approaches as solutions. This study used an ensemble learning approach that integrates the benefits of each single classifier algorithms. We made comparisons with seven single classifiers to identify the most appropriate basic classifiers for ensemble learning. Then the latest IDS dataset from the Canadian Institute for Cybersecurity, CSE-CIC-IDS2018, was used to evaluate the ensemble learning model. The experimental results show that the implementation of the ensemble learning method, especially majority voting with three basic algorithms (gradient boosting, decision tree and logistic regression) can increase the accuracy rate better than the implementation of a single classification algorithm, which is 0.988. Furthermore, the implementation of the spearman-rank order correlation feature selection technique in the CSE-CIC-IDS2018 dataset produced 23 of the 80 features, and could increase the model training time, which was 11 minutes 4 seconds compared to 34 minutes 2 seconds before."

"Jakarta sebagai kota besar yang memiliki tingkat kepadatan yang tinggi pada saat jam-jam dan hari-hari kerja memiliki peraturan guna mengurangi kemacetan di jalan. Salah satu peraturannya adalah pemberlakukan plat nomor kendaraan ganjil genap sesuai dengan tanggal. Peraturan ini cukup efektif dalam mengurangi tingkat kemacetan di jalan-jalan protokol. Namun masih saja ada oknum-oknum yang melanggar peraturan ini dikarenakan kemampuan manusia yang terbatas sehingga tidak dapat selalu mengawasi plat nomor kendaraan secara maksimal. Dengan berkembangnya teknologi terutama di bidang computer vision masalah ini dapat dikurangi. Dengan menggunakan bantuan machine learning yaitu computer vision menggabungkan alat fisik yaitu kamera dengan komputer sehingga dapat mendeteksi dan membaca plat nomor pada kendaraan. Perkembangan teknologi membuat machine learning semakin berkembang sehingga proses melakukan deteksi dapat dilakukan dengan lebih cepat dan akurat. Untuk melakukan hal ini algoritma YOLOv7 dilatih untuk melakukan deteksi pada plat nomor kendaraan serta membacanya sehingga dapat diklasifikasian termasuk ganjil / genap sesuai dengan tanggal pendeteksian. Pada penelitian ini dilakukan pembangunan prototype sistem pendeteksi dan klasifikasi ini menggunakan machine learning dan computer vision untuk melakukan deteksi plat nomor pada kendaraan yang lewat di jalan-jalan protokol. Hasil dari penelitan ini adalah dengan menggunakan algoritma YOLOv7, model yang dihasilkan memiliki akurasi sebesar 86%, melakukan pembacaan plat nomor hasil deteksi dengan EeasyOCR memiliki tingkat kesalahan pembacaan per karakter 3.81% dan kesalahan pembacaan per kata sebesar 11.90%, sistem dapat melakukan deteksi dan pembacaan plat nomor secara real time dengan baik, melakukan identifikasi pada jenis tanggal (ganjil  genap) dan memberikan alert ketika ada plat nomor yang tidak sesuai ketentuan tanggal.

---

Jakarta as the big city and the capital of Indonesia that have high density rate in the work hours and days have a special rule to decrease the congestion rate in the road. One of the rules is the enforcement of odd even license plate rules that connect to the real time date. This rule is effective in decreasing the congestion rate in the major arterial roads. but there's still a loophole that makes people violate this rule, the human limited ability makes them can't always observe all the license plate. With the help of technology development in computer vision, can help to reduce the problem. Computer vision combines the video camera and computer to work side by side so it can read and detect the license plate number. Technology development also develops the computer vision ability so detection and recognition can be done with more accuracy and less time. To do this thing YOLOv7 algorithm trains a model to detect the license plate in a car and read the license plate so it can classify the license plate type (odd/even) and compare it with the research date type. This research build the prototype of detection and classifier system with machine learning and computer vision, to do the automatic odd /even license plate detection and recognition at the car in artery road. As the result of the research , the detection model made by YOLOv7 algorithm have a 86 % accuracy, and the character recognition with EasyOCR have a character error rate 3.81 %  and word error rate 11.90 % , the system prototype can run the detection and OCR in real time, the prototype can get the real time date and classified it as odd or even number, and give an alert when the detected license plate number violated the odd even rule."

"

Pemanfaatan Intrusion Detection System (IDS) untuk mengamankan infrastruktur jaringan internet masih memiliki masalah yang belum terselesaikan, yaitu kurangnya akurasi deteksi serangan sehingga mengakibatkan terjadinya permasalahan false positif dan banyaknya alarm palsu. Salah satu pendekatan yang banyak digunakan untuk mengatasi permasalahan yang terjadi dalam implementasi IDS adalah dengan menggunakan pendekatan machine learning. Pada penelitian ini, penulis mengusulkan sistem yang menggunakan pendekatan machine learning untuk mendeteksi serangan jaringan dan mengirim peringatan serangan. Dataset CSE-CICIDS2018 dan Model-Based Feature Selection digunakan untuk mengevaluasi kinerja delapan algoritma klasifikasi dalam mengidentifikasi serangan jaringan guna menentukan algoritma terbaik. Hasilnya, Model XGBoost dipilih sebagai model yang memberikan hasil kinerja algoritma terbaik dalam perbandingan model machine learning ini, dengan tingkat akurasi untuk klasifikasi two-class sebesar 99%, dan multi-class sebesar 98,4%.

---

Utilization of the Intrusion Detection System (IDS) to secure internet network infrastructure still has unresolved problems, namely the lack of attack detection accuracy, resulting in false positives and many false alarms. One approach that is widely used to overcome the problems that occur in the implementation of IDS is to use a machine learning approach. In this study, the authors propose a system that uses a machine learning approach to detect network attacks and send attack warnings. The CSE-CICIDS2018 dataset and Model-Based Feature Selection were used to evaluate the performance of eight classifier algorithms in identifying network attacks to determine the best algorithm. As a result, the XGBoost model was chosen as the model that gives the best algorithm performance results in this machine learning model comparison, with an accuracy rate of 99% for two-class classification and 98.4% for multi-class.

"

"Di dunia kesehatan, tenaga medis dituntut untuk mengatasi berbagai jenis penyakit dengan gejala yang beragam. Oleh karena itu, diperlukan suatu teknologi untuk membantu mereka menyelesaikannya dengan baik. Penelitian ini mendukung mereka dengan menggunakan machine learning sebagai pemecah masalah. Metode machine learning yang digunakan pada penelitian ini adalah metode klasifikasi. Penulis membahas tentang stroke yang merupakan salah satu penyakit dengan angka kematian tertinggi di dunia. Penelitian ini mengamati perubahan densitas pada otak penderita stroke iskemik. Stroke iskemik merupakan salah satu jenis stroke yang terjadi ketika pembuluh darah tersumbat oleh trombus atau emboli. Penelitian ini menggunakan data CT scan dari Departemen Radiologi, Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo, Jakarta, Indonesia. Data yang berupa citra CT scan diubah menjadi data numerik dengan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Local Binary Pattern yang dibandingkan performanya pada saat melakukan proses klasifikasi. Penelitian ini menerapkan Support Vector Machines sebagai metode klasifikasi. Didapatkan hasil bahwa Support Vector Machines dengan Local Binary Pattern menghasilkan performa yang lebih baik dibandingkan Support Vector Machines dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix.

---

In the health sector, the medical staffs are challenged to overcome many types of diseases with various symptoms. Therefore, a technology is needed to help them solving it well. This study is supporting them by using a machine learning as the problem solver. The machine learning method that is used in this study is classification method. The author discusses about stroke which is one of the diseases with the highest mortality rate in the world. This study observed the density changes in the brain of ischemic stroke sufferers. Ischemic stroke is one of the stroke types that occurs when the arteries are blocked by thrombus or embolism. This study used data of CT scan from Department of Radiology, Cipto Mangunkusumo Hospital, Jakarta, Indonesia. The image data of the CT scan is changed into a numerical data by using the Gray Level Co-Occurrence Matrix method and the Local Binary Pattern which is being compared when processing the classification. This study applies Support Vector Machines as the classification method. The results showed that Support Vector Machines with Local Binary Pattern has a better performance than Support Vector Machines with Gray Level Co-Occurrence Matrix."

"Dalam era digital yang terus berkembang, aktivitas sosial dan bisnis semakin banyak beralih ke media sosial dan digitalisasi melalui e-commerce. Tidak hanya pada sektor jual beli masyarakat, terjadi digitalisasi di bidang pengadaan barang/jasa pemerintah dengan dibangunnya sistem e-katalog. Sistem e-katalog memungkinkan pemerintah dan masyarakat untuk mengawasi dan memastikan bahwa pengadaan barang dan jasa pemerintah dilakukan secara adil dan transparan. Namun, sistem e-katalog mengalami keterbatasan dalam hal jumlah dan jenis produk, sehingga upaya terus dilakukan untuk menambah vendor dan memperluas kesepakatan dengan penjual lokal. Meskipun begitu, masih terdapat banyak produk impor yang tercatat pada daftar produk di e-katalog. Dengan memanfaatkan teknologi Machine Learning, klasifikasi produk ke lokal dan pemetaannya ke kategori di e-katalog dapat membantu menyelesaikan permasalahan yang dihadapi oleh sistem e-katalog ini.Desain penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah Experimental research, dimana klasifikasi produk dan pemetaan kategori yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode Machine Learning. Pemetaan kategori dilakukan dengan 2 pendekatan, produk ke kategori dan kategori ke kategori. Klasifikasi produk dibagi menjadi 2 kelas yaitu lokal dan impor. Data yang diolah adalah produk dari e-commerce dari rentang November 2022 hingga April 2023.Metode yang digunakan pada penelitian ini untuk klasifikasi produk lokal dan kategori adalah Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Neural Network (NN), dan Transformers. Dari eksperimen klasifikasi produk lokal dan kategori, keduanya mendapatkan hasil evaluasi terbaik dari model transformers, yang digunakan sebagai model ekstraksi fitur hingga klasifikasi. Performa model klasifikasi produk lokal mendapat f1-score 97,24% dan akurasi 97,25%. Sedangkan model klasifikasi kategori, performa model f1-score 63,74% dan akurasi 64,14%.

---

In the ever-evolving digital era, social and business activities are increasingly turning to social media and digitalization through e-commerce. Not only in the public buying and selling sector, digitization happen in the field of government goods/services procurement with the construction of an e-catalog system. The e-catalog system enables the government and the public to monitor and ensure that government procurement of goods and services is carried out in a fair and transparent manner. However, the e-catalog system suffers from limitations in terms of the number and types of products, so efforts are being made to add more vendors and expand agreements with local sellers. Even so, there are still many imported products listed on the product list in the e-catalog. By utilizing Machine Learning technology, classifying products to local and mapping them to categories in the e-catalog can help solve the problems faced by this e-catalog system.

The research design used in this study is Experimental research, where product classification and category mapping are carried out in this study using Machine Learning methods. Category mapping is done with 2 approaches, product to category and category to category. Product classification is divided into 2 classes, namely local and imported. The processed data are products from e-commerce from November 2022 to April 2023.

The methods used in this study for local product classification and categories are Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Neural Network (NN), and Transformers. From the local and category product classification experiments, both obtained the best evaluation results from the Transformers model, which was used as a feature extraction model for classification. The performance of the local product classification model gets an f1-score of 97,24% and accuracy 97,25%. While the category classification model, the performance of the f1-score model is 63,74% and accuracy 64,14%.

"

"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."