Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Sumber informasi di jejaring berita daring adalah instrumen yang memungkinkan individu membaca berita, menerbitkan berita, dan berkomunikasi. Hal ini sudah menjadi tren dalam masyarakat yang sangat mobile. Oleh karena itu, proses verifikasi fakta suatu pemberitaan menjadi sangat penting. Dengan pertimbangan tersebut, sebuah tools berbasis web service untuk verifikasi fakta menggunakan metode deep learning dengan teknik ensemble dibangun. Penggunaan teknik ensemble pada model deep learning adalah proses beberapa model pembelajaran mesin digabungkan secara strategis untuk menyelesaikan masalah menggunakan lebih dari satu model. Untuk melatih model, dibangun sebuah dataset. Dataset berisi pasangan klaim dan label. Klaim dibangun dengan data crawling di kanal berita berbahasa Indonesia. Tiga model deep learning dibangun dan dilatih menggunakan dataset yang dibuat, dengan arsitektur jaringan dan hyperparameter yang berbeda. Setelah model dilatih menggunakan dataset, ketiga model diagregasikan untuk membentuk sebuah model baru. Untuk memastikan bahwa model agregat berfungsi lebih baik daripada model tunggal, performa model deep learning ensemble dibandingkan dengan model deep learning dasar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ensemble memiliki akurasi 85,18% sedangkan model tunggal memiliki akurasi 83,9%, 83,19%, dan 81,94%. Hasil ini menunjukkan bahwa model ensemble yang dibangun meningkatkan kinerja verifikasi fakta dari tiga model tunggal. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa metode deep learning mengungguli performa metode machine learning lain seperti naive bayes dan random forest. Untuk memvalidasi kinerja tools yang dibangun, response time dari web service diukur. Hasil pengukuran menunjukkan rata-rata response time 6.447,9 milidetik. ......Information sources on social networks are instruments that allow individuals to read news, publish news, and communicate. This is a trend in a highly mobile society. Therefore, the process of verifying facts is very important. With these considerations, we built a web service-based tool for fact verification using deep learning methods with ensemble technique. The use of ensemble techniques in deep learning models is a process in which several machine learning models are combined to solve problems. To train the model, we created a dataset. Our dataset of Indonesian news contains pairs of claims along with labels. Claims are built by crawling data on Indonesian news channels. Three deep learning models have been built and trained using the previously created dataset with different network architectures and hyperparameters. After the model is trained, three models are aggregated to form a new model. To ensure that the aggregated model performs better than the single model, the deep learning ensemble model is compared to the single models. The results showed that the ensemble model has an accuracy of 85.18% while the single models have an accuracy of 83.9%, 83.19%, and 81.94% consecutively. These results indicate that the ensemble model built improves the fact-verification performance of the three single models. The results also show that by using the same dataset, deep learning methods outperform other machine learning methods such as naive bayes and random forest. To validate the performance of the tools we created, the response time of the web service is measured. The measurement result shows an average response time of 6447.9 milliseconds.

Abstrak :
Analisis sentimen adalah studi komputasi yang bertugas mengelompokkan sentimen atau opini dari teks yang ada dalam dokumen, kalimat, atau pendapat ke kelas sentimen positif, negatif, atau netral. Terdapat banyak model deep learning yang terkenal untuk analisis sentimen, dua di antaranya adalah Convolutional Neural Network (CNN) dan Gated Recurrent Unit (GRU), yang termasuk dalam Recurrent Neural Network (RNN). Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU) merupakan bagian dari Bidirectional Recurrent Neural Network (BiRNN) yang dapat bekerja secara dua arah dan memungkinkan untuk menangkap pola yang mungkin diabaikan oleh GRU. Untuk meningkatkan kinerja model menjadi lebih baik, beberapa peneliti mencoba menerapkan model hybrid dengan menggabungkan dua atau lebih model deep learning dasar. CNN memiliki keunggulan dalam mendapatkan fitur terpenting, sedangkan BiGRU dapat merepresentasikan kata dengan memperhatikan urutan dengan dua arah. Kedua model tersebut dapat digabungkan menjadi model CNN-BiGRU dan BiGRU-CNN. Implementasi kedua model dilakukan untuk data opini yang diambil dari Twitter mengenai tiga dompet digital, yaitu Gopay, OVO, dan ShopeePay. Hasil penelitian didapat bahwa kedua model memiliki kinerja yang berbeda untuk setiap dataset. Kemudian, didapat bahwa kedua model tersebut memiliki nilai akurasi dan f1 score yang tidak lebih tinggi dibandingkan model dasarnya. ...... Sentiment analysis is a computational study that is used to classify sentiments or opinions from texts in documents, sentences, or opinions into positive, negative, or neutral sentiment classes. There are many well-known deep learning models for sentiment analysis, two of which are the Convolutional Neural Network (CNN) and the Gated Recurrent Unit (GRU), which are included in the Recurrent Neural Network (RNN). The Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU) is part of the Bidirectional Recurrent Neural Network (BiRNN) which can work in both directions and allows for capturing patterns that the GRU might ignore. To improve model performance, some researchers are trying to implement a hybrid model by combining two or more basic deep learning models. CNN has the advantage of getting the most important features, while BiGRU can represent words by paying attention to the order in two directions. The two models can be combined into CNNBiGRU and BiGRU-CNN models. The implementation of the two models is used for opinion data taken from Twitter regarding three digital wallets, namely Gopay, OVO, and ShopeePay. The results showed that the two models have different performances for each dataset. Then, it was found that both models have an accuracy value and an f1 score that is not higher than the basic model.

Abstrak :
Meningkatnya standar keamanan dan ketatnya persaingan antar perusahaan meningkatkan kebutuhan bagi suatu perusahan untuk mengendalikan kegagalan pada peralatan. Inspeksi secara teratur dilakukan sebagai bagian dari rangkaian pemeliharaan dan manajemen integritas peralatan. Dalam merencanakan dan melakukan inspeksi, diperlukan strategi yang tepat agar inspeksi yang dilakukan tepat sasaran dan sesuai dengan kebutuhan. Risk-based inspection merupakan teknik pengambilan keputusan dalam perencanaan pemeliharaan yang berdasar pada risiko. Pada saat ini, penggunaan metode-metode kecerdasan buatan untuk kegiatan penilaian risiko, pemodelan konsekuensi, dan perencanaan pemeliharaan telah dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu program yang memanfaatkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk melakukan penilaian salah satu komponen risiko yaitu probabilitas kegagalan (Probability of Failure, PoF) pada bagian cangkang dalam alat penukar panas menggunakan deep learning. Model ini dapat membantu operator yang bekerja di bidang minyak dan gas untuk menentukan tingkatan risiko sehingga inspeksi dapat dilakukan dengan lebih efisien dan terarah. Penelitian ini menghasilkan sebuah program dan disain program pembelajaran mesin berbasis deep learning yang digunakan untuk memprediksi risiko kegagalan akibat korosi seragam pada peralatan sisi dalam cangkang penukar panas cangkang dan buluh (shell-and-tube heat exchanger) berdasarkan standar API 581 dengan akurasi sebesar 89% yang didapatkan dengan parameter-parameter diantaranya learning rate sebesar 0.001, epoch sebesar 150, random state sebesar 60, tiga hidden layer, dan test size sebesar 0.2. ...... Increasing regulations and safety standards along with competition among companies increase the need for a company to control and predict failure on equipments. Planned inspections are carried out as a part of equipments’ maintenance and integrity management. Appropriate strategies are needed in planning and performing inspections so that the inspections are performed in an efficient manner according to the equipments’ needs. Risk-based inspection is a decision-making technique in maintenance planning which is based on the risk of each equipment. In recent years, incorporation of artificial intelligence methods for risk assessment, consequence modelling, and maintenance planning has been carried out. This research aims to develop a program which utilizes machine learning and artificial intelligence to perform assessment on one of the components of risk, namely the Probability of Failure (PoF), of a shell-and-tube heat exchanger’s inner shell component by using deep learning methods. This model may help operators working in oil and gas field to determine risk levels so that inspections can be done efficiently. This research produced a deep learning-based machine learning program and program design used to predict the risk of failure caused by uniform corrosion on the inner shell component in shell-and-tube heat exchangers based on API RBI 581 standards, yielding accuracy of 89% which is obtained using the following parameters; a learning rate of 0.001, an epoch of 150, random state of 60, three hidden layers, and a test size of 0.2.

Keywords: Inspection, Risk-Based Inspection, deep learning, heat exchanger, uniform corrosion.

Abstrak :
Kanker kulit berasal dari lesi kulit yang memiliki penampilan atau pertumbuhan jaringan kulit yang tidak biasa. Melanoma adalah kanker kulit paling berbahaya dan menyebabkan banyak kematian jika tidak terdeteksi sedini mungkin. Pendeteksian sedini mungkin mendesak untuk dilakukan mengingat dapat meningkatkan angka survival rate sebesar 95%. Cara pendeteksiaan saat ini yang menggunakan metode manual masih kurang handal dan memakan banyak waktu. Teknologi deep learning dapat menjadi solusi yang dapat dimanfaatkan untuk melakukan segmentasi lesi kulit. Untuk penelitian ini, penulis mengusulkan penggunaan teknik Residual U-Net berbasis deep-convolutional neural network untuk segmentasi lesi kulit. Teknik Residual U-Net yang diusulkan menggunakan Residual Block, Group Normalization, dan Tversky Loss ke dalam arsitektur berbasis U-Net. Penggunaan Residual Block dapat mengatasi permasalahan error jaringan yang tinggi akibat adanya vanishing gradient serta meningkatkan ekstraksi representasi fitur gambar. Model dilatih dan dievaluasi menggunakan dataset yang berasal dari International Skin Imaging Collaboration (ISIC) 2018. Penelitian ini berhasil meningkatkan kinerja model dalam melakukan segmentasi lesi kulit dengan nilai dice similarity coefficient, jaccard index, accuracy, sensitivity, specificity, dan precision masing-masing, sebesar 0.86, 0.76, 0.93, 0.88, 0.96, dan 0.85. ...... Skin cancer originates from skin lesions that have an unusual appearance or growth of skin tissue. Melanoma is the most dangerous skin cancer and causes many deaths if not detected early. Early detection is urgent to do considering it can increase the survival rate by 95%. The current detection method using the manual method is still less reliable and takes a lot of time. Deep learning technology can be a solution that can be used to segment skin lesions. For this study, the authors propose the use of a Residual U-Net technique based on a deep-convolutional neural network for segmenting skin lesions. The proposed Residual U-Net technique uses Residual Block, Group Normalization, and Tversky Loss into a U-Net-based architecture. The use of Residual Block can overcome the problem of high network error due to the vanishing gradient and improve the extraction of image feature representation. The model was trained and evaluated using a dataset from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC) 2018. This study succeeded in improving the model's performance in segmenting skin lesions with values ​​of dice similarity coefficient, jaccard index, accuracy, sensitivity, specificity, and precision of 0.86, 0.76 , 0.93, 0.88, 0.96, and 0.85.

Abstrak :
Bejana tekan  merupakan peralatan yang sebagai penampung fluida cair maupun gas dengan temperatur yang memiliki perbedaan dengan lingkungan yang ada di sekitarnya yang memiliki kemungkinan kegagalan yang tinggi yang dapat berpengaruh pada banyak faktor. Kegagalan bejana tekan dapat disebabkan karena adanya fenomena korosi seragam yang menyebabkan keluarnya fluida berbahaya dari peralatan yang memiliki tekanan karena adanya penipisan pada dinding bejana tekan. Hal ini dapat dihindari dengan melakukan inspeksi menggunakan risk-based inspection (RBI) yang mampu meningkatkan keamanan bejana tekan berbasis risiko yang dilakukan pada suatu peralatan berdasarkan prioritas risiko yang mempermudah dalam melakukan inspeksi dengan memperhatikan Probability of Failure dan Consequence of Failure. Salah satu metode untuk menganalisis risiko pada bejana tekan adalah dengan menggunakan metode pembelajaran mesin berbasis deep learning yang akan mengembangkan model penilaian risiko kegagalan bejana tekan minyak dan gas akibat korosi seragam yang dapat mempersingkat waktu, meningkatkan akurasi, efisien dalam melakukan pengolahan data, serta lebih lebih hemat biaya dengan menawarkan akurasi perhitungan yang tinggi. Penelitian menghasilkan program prediksi risiko bejana tekan dengan menggunakan klasifikasi pembelajaran mesin berbasis deep learning untuk memprediksi kegagalan pada peralatan bejana tekan akibat korosi seragam dengan menggunakan metode Risk Based Inspection dengan beberapa parameter model seperti random state senilai 25, learning rate sebesar 0.001, dengan layer berjumlah 3 dan dense 64,32,16, test size sebesar 20% dan batch size sebesar 32, dan epoch dengan nilai 150 menghasilkan akurasi model sebesar 93% yang didapatkan dari validasi confusion matrix. Nilai akurasi 93% bersumber dari 300 data yang didapatkan dari pembuatan dataset dengan berlandaskan standard API RBI 581. ...... A pressure vessel is an equipment that acts as a container for a liquid or gas with a different temperature from the surrounding environment, a high probability of failure, which can affect many factors. Pressure vessel failure can be caused by uniform corrosion, causing the dangerous liquid to be discharged from the pressure vessel due to thinning the pressure vessel wall. Pressure vessel failure can prevent failure by performing Risk Based Inspection (RBI), improving the safety and reliability of pressure vessels based on the risk performed on the equipment are based on risk priority. RBI facilitates the execution of tests that consider the probability of failure and the consequences of failure. One risk analysis method in pressure vessels is to use deep learning based machine learning to develop a failure risk assessment of pressure vessels due to uniform corrosion. This method can shorten the time, increase accuracy, be efficient in data processing, and be more cost-effective by offering high calculation accuracy. In this study, a risk prediction program of a pressure vessel is completed using a deep learning based machine learning classification to predict failure of pressure vessel using the Risk based Inspection method. This program which obtained the following model parameters such as random state of 25, a learning rate of 0.001, with three layers and dense 64,32,16, test size of 20% and batch size of 32, and an epoch with a value of 150, resulted in a model accuracy of 93% obtained from the validation of the confusion matrix. Program with accuracy of 93% comes from 300 dataset based on the RBI 581 API standard.

Abstrak :
Automatic Modulation Classification (AMC) secara otomatis mengidentifikasi jenis modulasi apa yang digunakan pada pemancar berdasarkan pengamatan terhadap sinyal yang diterima. Seiring dengan perkembangan pada topik ini, Deep Learning (DL) dapat diterapkan pada AMC dan memiliki kinerja yang menjanjikan. Namun, sebagian besar model DL yang dibuat hanya berfokus pada akurasi, mengabaikan ukuran model dan kompleksitas komputasi yang dapat menjadi masalah bagi perangkat dengan ukuran memori dan daya komputasi yang terbatas. Dalam penelitian ini, model Convolutional Long short-term memory Deep Neural Network (CLDNN) ringan diusulkan untuk mengklasifikasi modulasi. Model yang diusulkan dilatih dan diuji dengan dataset RML2016.10b. Model yang diusulkan memiliki ukuran model dan jumlah parameter yang lebih kecil, serta waktu pelatihan dan klasifikasi yang lebih cepat, relatif terhadap model pembanding, dengan tetap menjaga kualitas akurasinya. ...... Automatic Modulation Classification (AMC) automatically identifies what type of modulation is used on the transmitter based on observations of the received signal. Along with the development on this topic, Deep Learning (DL) can be applied to AMC and has promising performance. However, most of the DL models created only focus on accuracy, ignoring the model size and computational complexity which can be a problem for devices with limited memory size and computing power. In this study, a lightweight Convolutional Long short-term memory Deep Neural Network (CLDNN) model was proposed to classify modulation. The proposed model was trained and tested with the RML2016.10b dataset. The proposed model has a small model size and parameters, as well as fast training and classification time, relative to the comparison models, while maintaining the quality of its accuracy.

Abstrak :
Pada beberapa tahun kebelakang perkembangan bidang machine learning telah mengalami kemajuan yang pesan dari berbagai domain dimana dibutuhkan sistem otomasi. Hal ini membuat model yang advanced seperti Deep Convolutional Neural Network dapat mencapai performa yang baik dalam melakukan klasifikasi, identifikasi objek hingga bahkan melebihi kemampuan manusia dalam beberapa domain. Salah satu aplikasi dari perkembangan ini adalah klasifikasi gambar terutama pada bidang medis misalnya pada klasifikasi paru-paru. Belakangan ini pandemi COVID-19 menjadi peristiwa yang cukup berdampak kepada dunia medis. Machine learning dapat membantu proses penanganan pandemi COVID-19 terutama dalam klasifikasi jenis penyakit pada paru-paru. Pada penelitian ini digunakan dataset hasil x-ray paru-paru COVID-19 radiography yang dibuat oleh kelompok riset dari Qatar. Pada dataset ini terdapat 4 kelas label yaitu paru-paru normal, Covid, Lung Opacity dan Viral Pneumonia yang akan diklasifikasi menggunakan model CNN berbasis transfer learning. Model yang digunakan pada penelitian ini adalah MobileNetV2 dan EfficientNetB6. Kemudian dilakukan penanganan imbalanced data dengan menggunakan metode upweighting, downsampling dan class weighting untuk mengangani dataset yang tidak rata. Didapatkan hasil klasifikasi terbaik dari model EfficientNetB6 dengan skema training 60: validasi 40 dengan akurasi 96.74%. Sedangkan untuk  model MobileNetV2 didapat hasil klasifikasi terbaik dengan skema training 60: validasi 40 dengan akurasi 94.28 %.   ...... Messages from various domains where automation systems are required have been incorporated into the machine learning field's development over the last few years. This enables sophisticated models, like Deep Convolutional Neural Networks, to perform well in classifying and object identification—even outperforming human capabilities in some cases. One use for this technology is image classification, particularly in the medical industry where the classification of the lungs is one example. A significant impact on the medical community has recently been caused by the COVID-19 pandemic. Machine learning can aid in the management of the COVID-19 pandemic, particularly in the classification of different lung disease types. Four label classes—normal lungs, Covid, lung opacity, and viral pneumonia—are present in this dataset and will be identified using a transfer learning-based CNN model. MobileNetV2 and EfficientNetB6 are the models that were used in this study. The EfficientNetB6 model, which had a training scheme of 60: 40 validation and an accuracy of 96.74 percent, produced the best classification results. The best classification outcomes for the MobileNetV2 model, meanwhile, were achieved with a training scheme of 60: 40 validation and an accuracy of 94.28 percent.

Abstrak :
Ilmu Data adalah irisan dari matematika dan statistika, komputer, serta keahlian domain. Dalam beberapa tahun terakhir inovasi pada bidang ilmu data berkembang sangat pesat, seperti Artificial Intelligence (AI) yang telah banyak membantu kehidupan manusia. Deep Learning (DL) sebagai bagian dari AI merupakan pengembangan dari salah satu model machine learning yaitu neural network. Dengan banyaknya jumlah lapisan neural network, model deep learning mampu melakukan proses ekstrasi fitur dan klasifikasi dalam satu arsitektur. Model ini telah terbukti mengungguli teknik state-of-the-art machine learning di beberapa bidang seperti pengenalan pola, suara, citra, dan klasifikasi teks. Model deep learning telah melampaui pendekatan berbasis AI dalam berbagai tugas klasifikasi teks, termasuk analisis sentimen. Data teks dapat berasal dari berbagai sumber, seperti sumber dari media sosial. Analisis sentimen atau opinion mining merupakan salah satu studi komputasi yang menganalisis opini dan emosi yang diekspresikan pada teks. Pada penelitian ini analisis peforma machine learning dilakukan pada metode deep learning berbasis representasi data BERT dengan metode CNN dan LSTM serta metode hybrid deep learning CNN-LSTM dan LSTM-CNN. Implementasi model menggunakan data komentar youtube pada video politik dengan topik terkait Pilpres 2024, kemudian evaluasi peforma dilakukan menggunakan confusion metric berupa akurasi, presisi, dan recall. ......Data Science is the intersection of mathematics and statistics, computing, and a domain of expertise. In recent years innovation in the field of data science has developed very rapidly, such as Artificial Intelligence (AI) which helped a lot in human life. Deep Learning (DL) as part of AI is the development of one of the machine learning models, namely neural network. With the large number of neural network layers, deep learning models are capable of performing feature extraction and classification processes in a single architecture. This model has proven to outperform state-of-the-art machine learning techniques in areas such as pattern recognition, speech, imagery, and text classification. Deep learning models have gone beyond AI-based approaches in a variety of text classification task, including sentiment analysis. Text data can come from various sources, such as source from social media. Sentiment analysis or opinion mining is a computational study that analyze opinions and emotions expressed in text. In this research, machine learning performance analysis is carried out on a deep learning method based on BERT data representation with the CNN and LSTM and hybrid deep learning CNN-LSTM and LSTM-CNN method. The implementation of the model uses YouTube commentary data on political videos related to the 2024 Indonesia presidential election, then performance analysis is carried out using confusion metrics in the form of accuracy, precision, and recall.

Abstrak :
Diabetik retinopati adalah komplikasi dari penyakit diabetes yang dapat mengakibatkan gangguan penglihatan bahkan kebutaan. Penyakit ini menjadi tidak dapat disembuhkan jika telah melewati fase tertentu, sehingga diagnosa sedini mungkin menjadi sangat penting. Namun, diagnosa oleh dokter mata memerlukan biaya dan waktu yang cukup besar. Oleh karena itu, telah dilakukan upaya untuk meningkatkan efisiensi kerja dokter mata dengan bantuan komputer. Deep learning merupakan sebuah metode yang banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah ini. Salah satu arsitektur deep learning yang memiliki performa terbaik adalah residual network. Metode ini memiliki kelebihan dalam menghindari masalah degradasi akurasi, sehingga memungkinkan penggunaan jaringan yang dalam. Di sisi lain, metode persistent homology juga telah banyak berkembang dan diaplikasikan pada berbagai masalah. Metode ini berfokus pada informasi topologi yang terdapat pada data. Informasi topologi ini berbeda dengan representasi data yang didapatkan dari model residual network. Penelitian ini melakukan analisis terhadap penerapan persistent homology pada kerangka kerja residual network dalam permasalahan klasifikasi diabetik retinopati. Dalam studi ini, dilakukan eksperimen berkaitan dengan informasi topologi dan proses pengolahannya. Informasi topologi ini direpresentasikan dengan betti curve atau persistence image. Sementara itu, pada proses pengolahannya dilakukan ujicoba pada kanal citra, metode normalisasi, dan layer tambahan. Hasil eksperimen yang telah dilakukan adalah penerapan persistent homology pada kerangka kerja residual network dapat meningkatkan hasil klasifikasi penyakit diabetik retinopati. Selain itu, penggunaan betti curve dari kanal merah sebuah citra sebagai representasi informasi topologi memberikan hasil terbaik dengan skor kappa 0.829 pada data test. ......Diabetic retinopathy is a complication of diabetes which can result in visual disturbance and even blindness. This disease becomes incurable after reaching certain phases, thus immidiate diagnosis is highly important. However, diagnosis by a professional ophthalmologist requires a great amount of time and cost. Therefore, efforts to increase the work efficiency of ophthalmologists using computer system has been done. Deep learning is a method that widely used to solve this particular problem. Residual network is one of deep learning architecture which has the best performance. The main advantage of residual network is its ability to prevent accuracy degradation, thus enabling the model to go deeper. On the other hand, persistent homology is also rapidly developing and applied in various fields. This method focus on the topological information of the data. This information are different with the data representation that extracted by neural network model. This study analyze the incorporation of persistent homology to residual networks framework for diabetic retinopati classification. In this study, experiments regarding about topological information and its process were carried out. The topological information is represented as betti curve or persistence image. Meanwhile, the experiments are analyzing the impact of image colour channel, normalization method, and additional layer. According to the experiments, application of persistent homology on residual network framework could improve the outcome of diabetic retinopathy classification. Moreover, the application of betti curve from the red channel as a representation of topological information has the best outcome with kappa score of 0.829.

Abstrak :
Legal reasoning merupakan metode yang digunakan untuk menerapkan aturan atau Undang-Undang terhadap fakta yang dimiliki dengan tujuan untuk memperoleh argumentasi hukum. Salah satu metode legal reasoning adalah dengan penalaran induktif, yaitu didasarkan pada kasus-kasus terdahulu. Mahkamah Agung di Indonesia melalui situs Direktori Putusan Pengadilan, yang menyediakan dokumen hasil proses pengadilan yang saat ini menampung jumlah dokumen yang sangat besar. Kumpulan dokumen tersebut dapat dimanfaatkan untuk melakukan aktivitas legal reasoning, seperti klasifikasi jenis tindak pidana (criminal offense). Pada penelitian ini, penulis mengusulkan metode deep learning untuk mengklasifikasikan jenis tindak pidana. Hal ini dapat berguna untuk memberikan efisiensi dan referensi kepada praktisi hukum maupun memudahkan masyarakat untuk memahami dasar hukum dari suatu kasus. Secara spesifik, salah satu rancangan model yang diusulkan adalah dengan penerapan model LEAM (Label Embedding Attentive Model) dengan penambahan sejumlah keyword pada label embedding. Model ini secara konsisten memberikan performa yang baik dalam eksperimen, termasuk pada imbalanced dataset dengan perolehan f1-score 68%. ......Legal reasoning is a sequence of activities to identify law rules and obtain legal arguments. One of the method in legal reasoning is by using inductive reasoning, which analyzes previous decided cases. Indonesia’s Supreme Court stores the court decision documents online in a large sum. These collections can be utilized to perform legal reasoning, where in this research we focus on the classification of criminal offense. We performed pre-processing tasks including conversion of document to text and cleaning text. We then compared deep learning models, such as LSTM, BiLSTM, CNN+LSTM, and LEAM (Label Embedding Attentive Model). Instead of using only the label name in LEAM, we also carried out experiments by adding related keywords for each label. The LEAM model with additional keywords obtained the best result in an imbalanced dataset with 68% macro average f1-score.