Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 170931 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Muhammad Habil Amardias
Analisis Perfoma Model Conditional Positional Encoding Vision Transformer dengan Convolution Stem dalam Mengklasifikasi Penyakit Tuberkulosis pada Citra Chest X-Ray = Performance Analysis of Conditional Positional Encoding Vision Transformer Model with Convolution Stem in Classifying Tuberculosis Disease on Chest X-Ray Image
"Tuberkulosis merupakan salah satu penyakit yang menjadi penyebab kematian tertinggi di dunia. Penyakit tuberkulosis perlu pendeteksian dan diagnosis yang tepat. Salah satu media yang umum digunakan untuk mendeteksi penyakit tuberkulosis adalah chest x-ray. Penelitian ini menggunakan model Conditional Positional Encoding Vision Transformer dengan Convolution Stem untuk mengklasifikasi penyakit tuberkulosis pada chest x-ray. Conditional Positional Encoding Vision Transformer adalah salah satu varian dari model vision transformer yang menggunakan skema Conditional Positional Encoding. Convolution Stem untuk vision transformer adalah convolution block yang diterapkan pada vision transformer untuk meningkatkan stabilitas performa model. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari chest x-ray database yang terdiri dari data citra chest x-ray dengan label normal dan label tuberkulosis. Sebelum proses pelatihan, diterapkan enam metode preprocessing pada data citra chest x-ray untuk menyiapkan data citra sebagai input model, mulai dari Red Green Blue (RGB) to gray, contrast limited adaptive histogram equalization, gaussian blur, resize, gray to RGB, dan normalisasi. Model dilatih untuk meminimalkan loss function menggunakan metode optimasi AdamW dan stochastic gradient descent. Loss function yang digunakan dalam penelitian ini adalah fungsi binary crossentropy loss. Hasil percobaan menunjukkan model Conditional Positional Encoding Vision Transformer dengan Convolution Stem dapat mengklasifikasi penyakit tuberkulosis pada citra chest x-ray dengan baik, dengan rata-rata skor akurasi terbaik sebesar 0,990488, rata-rata skor recall terbaik sebesar 0,95757, dan rata-rata skor F1 sebesar 0,97338.
Tuberculosis is one of the diseases that cause the highest number of deaths in the world. Tuberculosis disease need proper detection and diagnosis. One of common methods used to detect tuberculosis is chest x-ray. This research uses the Conditional Positional Encoding Vision Transformer with Convolution Stem to classify tuberculosis in chest x-ray. Conditional Positional Encoding Vision Transformer is a variant of vision transformer model that uses conditional positional encoding. Convolution Stem is a convolution block applied to vision transformer model to enhance the model’s performance stability. The data used in this research is taken from a chest x-ray database consisting of chest x-ray images with normal and tuberculosis labels. Before the training process, six preprocessing methods were applied to the chest x-ray images, including Red Green Blue (RGB) to gray, contrast limited adaptive histogram equalization, gaussian blur, resize, gray to RGB and normalization, to prepare the image data as model input. The model is trained to minimize the loss function using AdamW and stochastic gradient descent. The loss function used in this research is binary crossentropy loss function. The experimental results show that Conditonal Positional Encoding Vision Transformer with Convolution Stem can classify tuberculosis in chest x-ray images effectively, with an average best accuracy score of 0,990488, an average best recall score of 0,95757, and an average F1 score of 0,97338."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Endang Tri Hastuti
Analisis akurasi metode Convolutional Neural Network (CNN) pada klasifikasi COVID-19 Pneumonia dengan pendekatan Pseudo-coloring Red Green Blue (RGB) menggunakan data Citra Chest X-Ray = Accuracy analysis of Convolutional Neural Network (CNN) methods on classification of COVID-19 Pneumonia with Pseudo-coloring Red Green Blue (RGB) approach using Chest X-Ray image
"Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pertama kali diidentifikasi di Wuhan, Thiongkok pada akhir Desember 2019. COVID-19 disebabkan oleh coronavirus baru yaitu The Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Sejak 11 Maret 2020, WHO secara resmi menyatakan pandemi COVID-19. COVID-19 ini menginfeksi saluran pernapasan manusia yaitu sel epitel alveolus paru-paru yang menyebabkan pneumonia. Dengan bantuan metode dari Deep learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dapat digunakan dalam mendeteksi kasus COVID-19 melalui tanda-tanda pneumonia pada data citra Chest X-ray. Deteksi dini kasus COVID-19 sangat diperlukan sebagai langkah meminimalkan penularan dan mengurangi resiko kematian pasien. Oleh karena itu, penelitian ini membangun metode CNN transfer learning model DenseNet121, MobileNet dan ResNet50 dengan pendekatan pseudo-colouring (RGB) dalam mengklasifikasi kasus COVID-19 ke dalam tiga kelas yaitu: COVID-19 pneumonia, sehat dan viral pneumonia. Pendekatan pseudo-colouring (RGB) dilakukan pada tahap praproses dengan memanipulasi warna pada data citra Chest X-ray sebagai sarana untuk membantu meningkatkan hasil akurasi, presisi dan sensitivitas. Hasil evaluasi pada terbaik terdapat pada model DenseNet121 menunjukkan peningkatan akurasi total 99%, presisi total 99% dan sensitivitas total 99%. Pada model MobileNet menunjukkan peningkatan pada akurasi total 97%, presisi total 97% dan sensitivitas total 95% dan pada model ResNet50 menunjukkan peningkatan pada akurasi total 97%, presisi total 98% dan sensitivitas total 94%.
Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) was first identified in Wuhan, China at the end of December 2019. COVID-19 is caused by a new coronavirus, namely The Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Since March 11, 2020, WHO has officially declared a COVID-19 pandemic. This COVID-19 infects the human respiratory tract, namely the alveolar epithelial cells of the lungs which causes pneumonia. With the help of methods from Deep learning, the Convolutional Neural Network (CNN) can be used to detect cases of COVID-19 through signs of pneumonia in Chest X-ray image data. Early detection of COVID-19 cases is important to minimize transmission and reduce the risk of patient death. Therefore, this study builds the CNN transfer learning model DenseNet121, MobileNet and ResNet50 with a pseudo-coloring (RGB) approach in classifying COVID-19 cases into three classes, namely: COVID-19 pneumonia, healthy and viral pneumonia. The pseudo-coloring (RGB) approach at the preprocessing stage by manipulating the colors in the Chest X-ray image data as a means to help improve accuracy, precision and sensitivity results. The evaluation results on the DenseNet121 model showed an increase in total accuracy of 99%, total precision of 99% and total sensitivity of 99%. The MobileNet model showed an increase in total accuracy of 97% , total precision of 97% and total sensitivity of 95% and the ResNet50 model showed an increase in total accuracy of 97%, total precision of 98% and total sensitivity of 94%."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fakhry Arief Fabian
Klasifikasi Multikelas Penyakit Tanaman Karet akibat Pestalotiopsis sp. Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Arsitektur DenseNet121 pada Data Citra Daun = Multiclass Classification of Rubber Tree Disease Caused by Pestalotiopsis sp. using Convolutional Neural Network with DenseNet121 Architecture based on Leaf Image Data
"Tanaman karet berperan sebagai komoditas penting di Indonesia karena menghasilkan karet alami yang memiliki banyak manfaat dan mampu bersaing di pasar internasional. Namun, sejak tahun 2017, produksi karet mengalami hambatan karena timbul serangan penyakit gugur daun baru yang berbeda dari penyakit terdahulu. Penyakit tersebut dapat menyebabkan gugur daun hingga 90% dan penurunan produksi lateks hingga 45%. Setelah ditelusuri, penyakit gugur daun baru ini disebabkan oleh patogen Pestalotiopsis sp. dan diberi nama penyakit gugur daun Pestalotiopsis. Sebagai penyakit baru, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk memonitor laju pertumbuhan penyakit ini. Salah satu penelitian ini adalah melakukan klasifikasi indeks atau level keparahan penyakit gugur daun Pestalotiopsis. Keparahan penyakit ini dapat dikelompokkan berdasarkan perubahan warna daun dan lesi khas yang timbul pada permukaan daun tanaman karet. Pada penelitian sebelumnya, pengukuran intensitas keparahan dilakukan dengan observasi secara langsung bercak gejala yang muncul pada daun atau pohon dalam jangka waktu tertentu. Pengamatan secara konvensional ini memerlukan tenaga yang banyak dan waktu yang cukup lama. Diperlukan suatu metode yang mampu melakukan klasifikasi level keparahan ini secara tepat dan cepat terhadap sampel daun yang berjumlah banyak. Saat ini, implementasi Artificial Intelligence (AI) melalui algoritma machine learning dapat menjadi solusi untuk menyelesaikan suatu permasalahan seperti klasifikasi multikelas secara otomatis dan efisien. Penelitian ini memanfaatkan salah satu teknik machine learning, yaitu artificial neural network berupa deep learning dengan arsitektur convolutional neural network (CNN). Dengan mempertimbangkan penelitian sebelumnya, maka penelitian ini mengajukan sebuah pengembangan dari CNN, yaitu arsitektur DenseNet121 sebagai metode untuk melakukan klasifikasi level keparahan penyakit gugur daun Pestalotiopsis menggunakan data citra daun karet. Klasifikasi level keparahan dibagi menjadi lima kelas, yaitu Level 0 (daun sehat atau tidak terinfeksi penyakit gugur daun Pestalotiopsis) dan Level 1-4 (menunjukkan tingkat keparahan penyakit gugur daun Pestalotiopsis). Pada Penelitian ini, digunakan 257 data citra daun karet yang dikumpulkan mahasiswa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia ketika berkunjung ke Pusat Penelitian Karet Sembawa, Palembang pada tahun 2022. Data citra tersebut melalui preprocessing berupa crop dan resize agar dapat menjadi input yang diterima arsitektur.  Data dipisahkan menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Model dilatih dengan pendekatan 5-fold cross validation sehingga pengujian dilakukan terhadap lima model berbeda. Berdasarkan simulasi, diperoleh rata-rata lima model berupa ccuracy sebesar 56,16% , precision sebesar 54,2% , recall sebesar 55,6%, skor F1 sebesar 51% , dan running time 3,110 detik.
Rubber plant is an essential commodity in Indonesia since natural rubbers from this plant are very beneficial and have high international market potential. Unfortunately, since 2017, a new leaf fall disease has caused massive decline of the rubber production. This disease leads to at most 90% leaf fall percentage and production decline as high as 45%. Subsequently, researchers found that this new leaf fall disease is caused by Pestalotiopsis sp., thus, the name of this disease is Pestalotiopsis leaf fall disease. Studies must be conducted to further investigate the growth and pattern of this new leaf fall disesase. One of these studies is to classify the intensity of the Pestalotiopsis leaf fall disease.The intensity can be measure by observing distinct symptoms and lesion frequency that would appear on the rubber plant’s leave surface. In earlier works, intensity are measured by conventionally taking notes of the symptomps that appear on the leaves or trees and these methods was done on timely basis. These traditional approaches takes a lot of time and requires a handful of people. Hence, there must be new methods to classify this disease’s intensity with less time and resource when the amount of leaf samples increase. Recent studies implement Artificial Intelligence (AI) by using machine learning to solve classification problems efficiently. This study takes a technique of machine learning, that is, deep learning convolutional neural network (CNN) architectures. By comparing previous researches, we propose the architecture DenseNet121 to implement CNN in multiclass classification problem by using leaf image data. The classification consists of five classes, which are the intensity of the Pestalotiopsis leaf fall disease from level 0 to level 4. Level 0 corresponds to healthy leaves or leaves with other diseases whereas Level 1-4 refer to leaves with the intensity of lesion and discoloration caused by Pestalotiopsis leaf fall disease. This study uses 257 image data that was taken by students of the Math and Science Faculty from Universitas Indonesia when they visited Rubber Research Center, Sembawa in 2022. The data is split into train and test data with 80:20 ratio. Models are trained with 5-fold cross validation approach so the that each model will be trained and tested towards 5 folds of data. Then, five different models are tested by evaluating their predictions to the test data. The result of this simulation shows the average performance from five models, they are an accuracy of 56,16%, a precision of 54,2%, a recall of 55,6%, an F1-score of 51% , and an average running time of 3,110 seconds."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Dimas Jabbar Rosul
Segmentasi Kelenjar Meibom Pada Mata dengan Metode Fully Convolutional Network (FCN) = Meibomian Gland Segmentation on Eyes Using Fully Convolutional Network (FCN)
"Kelenjar Meibom atau Meibomian Gland (MG) adalah salah satu elemen dari mata, letaknya berada pada kelopak mata. Kelenjar meibom berperan untuk mensekresikan komponen minyak sehingga mencegah sindrom mata kering. Kelainan dan perubahan ukuran dari kelenjar meibom menyebabkan kerusakan MG yang disebut dengan meibomian gland dysfunction (MGD). Kerusakan pada kelenjar meibom dapat dideteksi dengan citra yang dinamakan meibography. Kerusakan pada kelenjar meibom memiliki beberapa tingkatan yang disebut dengan meiboscore. Namun pada kenyataanya di dunia kedokteran masih subjektif untuk menentukan meiboscore tingkat keparahan disfungsi kelenjar meibom. Dalam menjawab permasalahan tersebut, metode segmentasi citra meibography dengan AI (Artificial intelligence) dapat menjadi metode klinis yang efektif untuk mengevaluasi kerusakan bentuk kelenjar meibom untuk tindakan dan diagnosa medis lebih lanjut. Penelitian ini menggunakan pendekatan machine learning khususnya deep learning yaitu metode Fully Convolutional Network (FCN) dengan menggunakan transfer learning VGG16, dengan variasi upsampling FCN-8. Data yang digunakan pada penelitian kali ini merupakan data sekunder citra meibography yang berasal dari pasien Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo departemen RSCM-KIRANA. Pertama-tama untuk mendapatkan ground truth, maka dilakukan anotasi pada data citra dengan supervisi dari dokter. Sebelum dilakukan percobaan pada model, citra meibography akan dilakukan tahap pre-processing dengan menggunakan resize dan augmentasi data, serta one-hot encoding untuk ground truth. Eksperimen dilakukan dengan 5 kali percobaan running model pada data training dan data testing. Untuk hasil kinerja training model, dari eksperimen menunjukan bahwa training loss rata-rata yang didapat adalah 11,37% dan memperoleh rata-rata pixel accuracy sebesar 95,19%. Sementara untuk evaluasi kinerja model pada data validasi dapat diperoleh bahwa validation loss rata-rata adalah 31,776% dan memperoleh rata-rata validation pixel accuracy sebesar 91,404%. Selanjutnya untuk hasil kinerja pada data testing, diperoleh rata-rata testing loss adalah 20,88%, dan rata-rata testing pixel accuracy sebesar 92,91%. Disamping itu, diperoleh pula untuk rata-rata mean-IoU dari 5 kali percobaan adalah 71.966%.
Meibomian gland dysfunction (MGD) is a chronic disorder of the meibomian glands, usually with morphological changes in the secretory glands. Meibography images can detect meibomian gland dysfunction. However, in the medical world, it is still subjective to determine the severity of meibomian gland dysfunction. In answering these problems, the meibography image segmentation method with AI (Artificial intelligence) can be an effective clinical method to evaluate the morphology of the meibomian glands for further medical treatment and diagnosis. This research uses a machine learning approach, especially deep learning, namely the Fully Convolutional Network (FCN) method using transfer learning VGG16, with upsampling variations of FCN-8. The data used in this study is secondary meibography image from patients at one of the hospitals in Indonesia. The meibography image is first annotated by an ophthalmologist to get the ground truth. Subsequently, data augmentation techniques, including rotation and flipping, are applied to expand the dataset. Images are then preprocessed by resizing to 224 x 224 pixels. Moreover, the annotated data is also pre-processed using one-hot encoding. The dataset was divided into three cases, with five trials of the model training conducted for each case. A 10% data validation split from the training data was allocated for the first case, a 20% data validation split from the training data for the second case, and a 30% data validation split from the training data for the third case. Based on the testing evaluation results, the experiment reveals that Case 1 outperformed Cases 2 and 3, achieving an average pixel accuracy of 92.42%, a mean-IoU of 68.50%, and mean Dice coefficient of 81.30%."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Oki Saputra Jaya
Analisis convolution neural network untuk transfer learning pada analisis sentimen tweet berbahasa Indonesia = Analysis of convolution neural network for the transfer learning of sentiment analysis in Indonesian tweets
"ABSTRAK
Analisis sentimen adalah kegiatan untuk mengklasifikasikan opini publik tentang entitas dalam data tekstual menjadi positif atau negatif. Salah satu metode otomatis untuk analisis sentimen adalah convolution neural network CNN. CNN terdiri dari banyak lapisan dengan banyak parameter yang dapat disesuaikan sesuai kebutuhan untuk membentuk arsitektur tertentu. CNN terbukti efektif untuk penggunaan satu domain data. Namun, CNN kurang akurat jika digunakan dalam domain yang berbeda. Oleh karena itu, digunakan transfer learning untuk mentransfer pengetahuan dari source domain ke target domain yang berbeda namun terkait. Dalam penelitian ini, diuji sensitivitas parameter dan akurasi CNN untuk transfer learning pada analisis sentimen tweet berbahasa Indonesia. Simulasi pada penelitian ini menunjukkan bahwa parameter CNN sangat sensitif dan akurasi transfer learning mendapatkan hasil yang berbeda tergantung pada skenario transfer learning yang digunakan.
ABSTRACT
Sentiment analysis is an activity to classify public opinion about entities in textual data into positive or negative. One of the automatic methods for sentiment analysis is convolution neural network CNN. CNN consists of many layers with many parameters that can be adjusted as needed to form a specific architecture. CNN works well for the use of a single data domain. However, CNN is less accurate if used in different domains. Therefore, transfer learning is used to transfers knowledge from source domains to different but related target domains. In this reserach, examined parameter sensitivity and accuracy of CNN for transfer learning of sentiment analysis in Indonesian tweets. Simulations in this paper show that CNN parameters are very sensitive and the accuracy of learning transfer gets different results depending on the scenario of transfer learning. "
2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Amin Nur Ambarwati
Analisis performa metode convolutional neural network (CNN) pada fungsi aktivasi ReLU dan mish dalam mendeteksi penyakit katarak pada data citra fundus = Performance analysis of convolutional neural network (CNN) methods with ReLU and mish activation functions in detecting cataract disease in fundus image.
"Katarak merupakan keadaan di mana lensa mata yang biasanya terlihat jernih dan bening menjadi keruh yang disebabkan oleh sebuah kumpulan protein yang terletak di depan retina. Hal ini menyebabkan jaringan lensa mata mulai rusak dan menggumpal, sehingga berkurangnya cahaya yang masuk ke retina dan pandangan akan terlihat buram, kurang berwarna, serta dapat menyebabkan kebutaan yang permanen. Mendiagnosis penyakit katarak pada seseorang dapat menggunakan proses pemeriksaan citra fundus, hasil dari citra fundus kemudian dideteksi menggunakan salah satu pendekatan deep learning. Dalam penelitian ini, digunakan pendekatan deep learning yaitu metode Convolutional Neural Networks (CNN) classic dan CNN LeNet-5 pada fungsi aktivasi ReLU dan Mish dalam mendeteksi katarak. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data ODR yang merupakan online database yang berisi citra fundus dengan bervariasi ukuran citra. Dataset kemudian memasuki tahap preprocessing dalam meningkatkan performa model seperti mengkonversikan citra RGB menjadi grayscale dari intensitas green channel, kemudian menerapkan proses binerisasi citra menggunakan thresholding untuk menyesuaikan target atau label berdasarkan diagnosis dokter dan mengetahui tingkat kerusakan bagian mata dalam mendeteksi mata mengalami katarak atau tidak. Hasil performa pada penelitian ini menunjukkan bahwa model CNN LeNet-5 dengan fungsi aktivasi Mish lebih baik dibandingkan model CNN clasic dengan fungsi aktivasi Mish dalam mendeteksi penyakit katarak. Hasil performa keseluruhan yang optimal pada penelitian ini berdasarkan nilai accuracy, precision, recall, dan F1- score secara berturutturut yaitu 87%, 87,5%, 89,3%, 86,7%, dengan running time yang dibutuhkan pada training 95,67 detik dan testing 0,1859 detik.
Cataract is a condition in which the normally clear lens of the eye becomes cloudy due to a collection of proteins located in front of the retina. This causes the tissue of the eye's lens to begin to break down and clot, resulting in less light entering the retina and blurred vision, lack of color, and can lead to permanent blindness. Diagnosing cataracts in a person can use the process of examining the fundus image, the results of the fundus image are then detected using one of the deep learning approaches. In this study, a deep learning approach was used, namely Convolutional Neural Networks (CNN) classic and CNN LeNet-5 method on the ReLU and Mish activation functions in detecting cataracts. The data used in this study is ODR data which is an online database containing fundus images with varying image sizes. The dataset then enters the preprocessing stage to improve model performance, such as converting the RGB image to grayscale from the intensity of the green channel, then applying a binary image process using thresholding to adjust the target or label based on the doctor's diagnosis and determine the level of eye damage to detect cataracts or not. The performance results in this study indicate that the CNN LeNet- 5 model with Mish activation function is better than the CNN classic model with Mish activation function in detecting cataract disease. Optimal overall performance results in this study are based on the values of accuracy, precision, recall, and F1-score, respectively, namely 87%, 87,5%, 89,3%, 86,7%, with the running time required for training 95,67 seconds and testing 0,1859 seconds."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Amin Nur Ambarwati
Analisis performa metode Convolutional Neural Network (CNN) pada fungsi aktivasi ReLU dan Mish dalam mendeteksi penyakit katarak pada data Citra Fundus = Performance analysis of Convolutional Neural Network (CNN) methods with ReLU and Mish activation functions in detecting cataract disease in Fundus Image
"Katarak merupakan keadaan di mana lensa mata yang biasanya terlihat jernih dan bening menjadi keruh yang disebabkan oleh sebuah kumpulan protein yang terletak di depan retina. Hal ini menyebabkan jaringan lensa mata mulai rusak dan menggumpal, sehingga berkurangnya cahaya yang masuk ke retina dan pandangan akan terlihat buram, kurang berwarna, serta dapat menyebabkan kebutaan yang permanen. Mendiagnosis penyakit katarak pada seseorang dapat menggunakan proses pemeriksaan citra fundus, hasil dari citra fundus kemudian dideteksi menggunakan salah satu pendekatan deep learning. Dalam penelitian ini, digunakan pendekatan deep learning yaitu metode Convolutional Neural Networks (CNN) classic dan CNN LeNet-5 pada fungsi aktivasi ReLU dan Mish dalam mendeteksi katarak. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data ODR yang merupakan online database yang berisi citra fundus dengan bervariasi ukuran citra. Dataset kemudian memasuki tahap preprocessing dalam meningkatkan performa model seperti mengkonversikan citra RGB menjadi grayscale dari intensitas green channel, kemudian menerapkan proses binerisasi citra menggunakan thresholding untuk menyesuaikan target atau label berdasarkan diagnosis dokter dan mengetahui tingkat kerusakan bagian mata dalam mendeteksi mata mengalami katarak atau tidak. Hasil performa pada penelitian ini menunjukkan bahwa model CNN LeNet-5 dengan fungsi aktivasi Mish lebih baik dibandingkan model CNN clasic dengan fungsi aktivasi Mish dalam mendeteksi penyakit katarak. Hasil performa keseluruhan yang optimal pada penelitian ini berdasarkan nilai accuracy, precision, recall, dan F1- score secara berturut- turut yaitu 87%, 87,5%, 89,3%, 86,7%, dengan running time yang dibutuhkan pada training 95,67 detik dan testing 0,1859 detik.
Cataract is a condition in which the normally clear lens of the eye becomes cloudy due to a collection of proteins located in front of the retina. This causes the tissue of the eye's lens to begin to break down and clot, resulting in less light entering the retina and blurred vision, lack of color, and can lead to permanent blindness. Diagnosing cataracts in a person can use the process of examining the fundus image, the results of the fundus image are then detected using one of the deep learning approaches. In this study, a deep learning approach was used, namely Convolutional Neural Networks (CNN) classic and CNN LeNet-5 method on the ReLU and Mish activation functions in detecting cataracts. The data used in this study is ODR data which is an online database containing fundus images with varying image sizes. The dataset then enters the preprocessing stage to improve model performance, such as converting the RGB image to grayscale from the intensity of the green channel, then applying a binary image process using thresholding to adjust the target or label based on the doctor's diagnosis and determine the level of eye damage to detect cataracts or not. The performance results in this study indicate that the CNN LeNet- 5 model with Mish activation function is better than the CNN classic model with Mish activation function in detecting cataract disease. Optimal overall performance results in this study are based on the values of accuracy, precision, recall, and F1-score, respectively, namely 87%, 87,5%, 89,3%, 86,7%, with the running time required for training 95,67 seconds and testing 0,1859 seconds."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Dewi Wulandari
Membandingkan kinerja fungsi optimasi adam dan diffgrad dalam mendeteksi penyakit mata pada data fundus image = Comparing the performance of adam and diffgrad optimization functions in detecting eye diseases on fundus image data.
"Mata merupakan salah satu indera terpenting bagi kehidupan manusia. Umumnya, banyak manusia yang mengabaikan gangguan fungsi penglihatan, dimana gangguan fungsi penglihatan ini mengindikasikan awal mula penyakit mata. Penyakit mata adalah gangguan fungsi penglihatan berkisar dari gangguan fungsi penglihatan ringan hingga gangguan fungsi penglihatan berat yang dapat menyebabkan kebutaan. Dalam melakukan diagnosa terhadap pasien gangguan fungsi penglihatan memiliki jenis penyakit mata yang diderita, diperlukan tahapan pemeriksaan retina dengan ophthalmoscopy atau fotografi fundus. Setelah itu, seorang dokter spesialis mata menganalisis jenis penyakit mata yang diderita pasien tersebut. Namun, karena terbatasnya sarana fasilitas kesehatan dan dokter spesialis mata yang memeriksa dan mengoperasi. Oleh karena itu, dibutuhkan alat deteksi dini dengan menggunakan data citra agar pasien gangguan penglihatan dapat ditangani sebelum pasien menderita gangguan fungsi penglihatan berat atau dapat mengalami kebutaan. Pada penelitian ini, diusulkan oleh peneliti model klasifikasi citra fundus ke dalam kelas normal, katarak, glaukoma, dan retina disease menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur AlexNet. Data citra yang digunakan merupakan data fundus image retina yang berasal dari website kaggle. Sebelum data citra fundus image masuk ke dalam proses training model, dilakukan tahapan preprocessing pada data citra fundus image. Pada tahapan proses training dalam CNN digunakan fungsi optimasi untuk meminimalkan fungsi loss. Adapun fungsi optimasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Adam dan diffGrad. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kedua fungsi optimasi tersebut memiliki hasil evaluasi training yang tidak jauh berbeda pada kedua fungsi optimasi. Keunggulan menggunakan kedua fungsi optimasi ini adalah mudah diterapkan. Pada penelitian ini didapatkan training loss terkecil sebesar 0,4838, validation loss terkecil sebesar 0,6658, dan training accuracy terbaik sebesar 0,8570 yang dimiliki oleh fungsi optimasi Adam. Sedangkan untuk validation accuracy terbaik sebesar 0,7189 yang dimiliki oleh fungsi optimasi diffGrad. Sedangkan running time tercepat pada proses training model sebesar 2840,9 detik yang dimiliki oleh fungsi optimasi diffGrad. Setelah tahapan proses training, dilakukan evaluasi dengan data testing. Secara keseluruhan, apabila dilihat dari hasil testing yang terbaik dimiliki oleh fungsi optimasi Adam dengan nilai accuracy sebesar 63%, recall sebesar 63%, dan precision sebesar 63%. Sedangkan running time tercepat pada proses testing model adalah 5,4 detik yang dimiliki oleh fungsi diffGrad. Dapat disimpulkan bahwa metode CNN menggunakan Arsitektur AlexNet dan fungsi optimasi Adam memberikan performa terbaik dalam mendeteksi penyakit mata pada data fundus image.
The eyes are one of the most important senses for human life. Generally, many people ignore visual impairment, where this visual impairment indicates the onset of eye disease. Eye disease is a visual impairment ranging from mild visual impairment to severe visual impairment which can lead to blindness. In diagnosing patients with visual impairment who have the type of eye disease they suffer, it is necessary to carry out a retinal examination with ophthalmoscopy or fundus photography. After that, an ophthalmologist analyzes the type of eye disease the patient is suffering from. However, due to limited medical facilities and ophthalmologists who examine and operate. Therefore, an early detection tool is needed using image data so that visually impaired patients can be treated before the patient suffers from severe visual impairment or can go blind. In this study, researchers proposed a model for classifying fundus images into normal, cataract, glaucoma, and retinal disease classes using Convolutional Neural Network (CNN) with AlexNet architecture. The image data used is retinal fundus image data from the Kaggle website. Before the fundus image data enters the training model process, a preprocessing stage is carried out on the fundus image data. At this stage of the training process in CNN, an optimization function is used to minimize the loss function. The optimization functions used in this study are Adam and differed. The results of this study indicate that the two optimization functions have training evaluation results that are not much different from the two optimization functions. The advantage of using these two optimization functions is that they are easy to implement. In this research, the smallest training loss is 0.4838, the smallest validation loss is 0.6658, and the best training accuracy is 0.8570 which is owned by the Adam optimization function. As for the best validation accuracy of 0.7189 which is owned by the diffGrad optimization function. Meanwhile, the fastest running time in the model training process is 2840.9 seconds, which is owned by the diffGrad optimization function. After the stages of the training process, evaluation is carried out with data testing. Overall, when viewed from the testing results, Adam's optimization function is the best with an accuracy value of 63%, recall of 63%, and precision of 63%. Meanwhile, the fastest running time in the model testing process is 5.4 seconds, which is owned by the diffGrad function. It can be concluded that the CNN method using AlexNet Architecture and Adam's optimization function provides the best performance in detecting eye diseases in fundus image data."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Afifah Rofi Laeli
Komparasi Model Convolutional Neural Network-Random Forest dan Convolutional Neural Network-XGBoost untuk mendeteksi tuberkulosis paru berdasarkan data radiografi toraks = Comparison of Convolutional Neural Network-Random Forest and Convolutional Neural Network-XGBoost Models for detecting pulmonary tuberculosis based on thorax radiography data
"Tuberkulosis (TB) merupakan suatu penyakit menular yang sebagian besar menyerang paru-paru manusia. Penularan penyakit ini terjadi ketika pasien tuberkulosis paru mengeluarkan percikan dahak yang mengandung kuman tuberkulosis ke udara. Penularannya yang mudah menjadikan tuberkulosis sebagai masalah kesehatan masyarakat, baik di Indonesia maupun internasional. Deteksi dini tuberkulosis paru dapat mencegah penularan serta menyembuhkan pasien. Namun, adanya pandemi COVID-19 saat ini dapat menurunkan angka kasus tuberkulosis yang berhasil terdeteksi. Hal ini menunjukkan perlu adanya kemajuan dalam metode pendeteksian penyakit tuberkulosis paru. Kini, perkembangan teknologi dapat dimanfaatkan untuk membantu bidang kesehatan, salah satunya dengan machine learning. Machine learning dapat digunakan untuk mendeteksi adanya suatu penyakit berdasarkan data citra. Dalam penelitian ini, model machine learning, Convolutional Neural Network–Random Forest (CNN– Random Forest) dan Convolutional Neural Network–XGBoost (CNN–XGBoost), diimplementasikan untuk mendeteksi tuberkulosis paru berdasarkan citra radiografi toraks. Selanjutnya, kedua model tersebut dievaluasi dan dibandingkan kinerjanya berdasarkan nilai akurasi dan nilai luas wilayah di bawah kurva ROC, atau biasa disebut dengan area under the curve (AUC). Data yang digunakan sebanyak 6000 yang terdiri dari 3000 citra radiografi toraks tuberkulosis paru dan 3000 citra radiografi toraks normal. Berdasarkan hasil yang diperoleh, model CNN-Random Forest dan CNN-XGBoost memberikan kinerja yang baik dan dapat diterapkan untuk mendeteksi tuberkulosis paru, dimana CNN digunakan untuk mengekstraksi fitur pada citra, kemudian hasil ekstraksi fitur tersebut menjadi input bagi pengklasifikasi Random Forest dan XGBoost. Evaluasi kinerja berdasarkan rata-rata nilai akurasi dan rata-rata nilai AUC pada model CNN- Random Forest memberikan hasil terbaik masing-masing sebesar 98.667% dan 99.933%, sementara pada model CNN-XGBoost memberikan hasil terbaik masing-masing sebesar 98.367% dan 99.866%. Kemudian berdasarkan perbandingan kinerja yang dilakukan, model CNN-Random Forest memberikan kinerja yang lebih baik dalam mendeteksi tuberkulosis paru dibandingkan dengan model CNN-XGBoost.
Tuberculosis (TB) is an infectious disease that in most cases attacks the human lungs. Transmission of this disease occurs when a patient with pulmonary tuberculosis expels phlegm containing tuberculosis germs into the air. Its easy transmission makes tuberculosis a public health problem, both in Indonesia and internationally. Early detection of pulmonary tuberculosis can prevent transmission and cure patients. However, the current COVID-19 pandemic can reduce the number of successfully detected tuberculosis cases. This shows the need for progress in the detection method of pulmonary tuberculosis. Now, technological developments can be used to help the health sector, one of which is machine learning. Machine learning can be used to detect the presence of a disease based on image data. In this study, machine learning models, Convolutional Neural Network–Random Forest (CNN–Random Forest) and Convolutional Neural Network–XGBoost (CNN–XGBoost), were implemented to detect pulmonary tuberculosis based on thorax radiography images. Furthermore, the performances of the two models were evaluated and compared based on the values of accuracy and area under the ROC curve, or commonly called the area under the curve (AUC). The data used were 6000 consisting of 3000 thorax radiography images of pulmonary tuberculosis and 3000 normal thorax radiography images. Based on the results obtained, the CNN-Random Forest and CNN-XGBoost models provided good performances and can be applied to detect pulmonary tuberculosis, where CNN was used to extract features in the image, then the results of the feature extraction became input for the Random Forest and XGBoost classifiers. Performance evaluation based on the average values of accuracy and AUC in the CNN-Random Forest model gave the best results of 98.667% and 99.933%, respectively, while the CNN-XGBoost model gave the best results of 98.367% and 99.866, respectively. Then based on the performance comparison, the CNN-Random Forest model provided a better performance in detecting pulmonary tuberculosis compared to the CNN-XGBoost model."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Syamsul Erisandy Arief
Implementasi dan Analisis Sistem Pendeteksi Keaslian Suara Manusia Berbasis Convolutional Neural Networks (CNN) = Implementation and Analysis of Human Voice Authenticity Detection Based on Convolutional Neural Networks (CNN)
"Hadirnya beragam layanan penyintesis suara manusia di Internet memungkinkan siapa pun untuk melakukan sintesis suara manusia dengan memanfaatkan layanan ini. Di tangan yang salah, teknologi ini dapat merugikan masyarakat awam dan meningkatkan peluang keberhasilan penipuan. Maraknya layanan penyintesis suara manusia yang sudah hampir tidak dapat dibedakan oleh telinga manusia memberikan keluangan untuk menghadirkan sebuah sistem yang dapat membedakan suara manusia dengan suara manusia sintetis. Penelitian ini memanfaatkan teknologi pembelajaran mesin yang berupa Convolutional Neural Networks pada spektogram suara manusia dari himpunan data pelatihan dengan 16 suara manusia yang berisikan 4 suara pria asli, 4 suara pria sintetis, 4 suara wanita asli, dan 4 suara wanita sintetis dengan jumlah 1.008 berkas rekaman suara manusia berformat WAV yang telah dirancang dan dibuat khusus untuk penelitian ini dengan pembagian pelatihan dan validasi sebesar 80% dan 20% secara berurut. Hasil akhir dari penelitian ini memberikan sebuah model CNN dengan bobotnya yang memberikan nilai data loss sekecil 0,00022 dan sebuah sistem yang dapat melakukan deteksi keaslian suara manusia berdasarkan berkas rekaman suara manusia dan model CNN serta bobot yang diberikan.
The presence of human voice synthesis services on the Internet allows everyone to create synthetic human voices by leveraging these services. In the wrong hands, this technology could harm unsuspecting citizens and promote chances of scams. The abundance of human voice synthesis service that is almost indistinguishable by human ears gave presence to a system that could distinguish between real and synthetic human voices. This study leverages machine learning technology in the form of Convolutional Neural Networks on a spectrogram from a training dataset with 16 different human voices consisting 4 authentic men voices, 4 synthetic men voices, 4 authentic women voices, and 4 synthetic women voices with the total of 1,008 WAV formatted human voice recording files that was designed and made specifically for this study with the splitting ratio for training and validation set to 80% and 20% respectively. The end result of this study produces a CNN model and its weights with a data loss score of 0.00022, as well as a system that can perform authenticity detection on a human voice based on the given human voice recording file and the CNN model with its weights."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>