Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Salah satu faktor yang membatasi produksi minyak dan gas adalah isu flow assurance seperti gas hidrat, yang dapat menyebabkan penyumbatan pada pipa sehingga mengakibatkan kehilangan kesempatan produksi. Metode pencegahan pembentukan hidrat yang paling umum adalah dengan menginjeksi bahan kimia seperti mono etilen glikol (MEG). Namun, beberapa permasalahan sering dihadapi oleh operator, seperti contoh kasus yang terjadi di Lapangan M, Indonesia dimana penggunaan glikol berlebih sering menyebabkan kekurangan stok glikol serta masalah penyumbatan pada pipa injeksi lean MEG akibat senyawa padatan yang terlarut dan terbawa dalam air terproduksi. Hal ini dapat menyebabkan sistem injeksi MEG berhenti dan berpotensi terjadi pembentukan hidrat gas di dalam pipa transportasi. Makalah ini membahas upaya optimasi pada sistem injeksi dan regenerasi MEG dengan memanfaatkan perkembangan teknologi seperti Python. Perhitungan big data dengan metode machine learning akan membantu dalam mengoptimasi penggunaan inhibitor berlebih serta memprediksi terjadinya penyumbatan pada sistem injeksi dengan mengorelasikan parameter proses dari instrumentasi lapangan dan hasil analisis laboratorium. Pada Lapangan M, injeksi MEG secara aktual dapat mencapai 8.133 m3 tiap tahunnya, sedangkan estimasi kebutuhan injeksi sebesar 4.585 m3. Adapun permasalahan penyumbatan yang ditandai dengan tingkat kebersihan pada lean MEG yang melebihi spesifikasi perusahaan dapat diidentifikasi dengan model Random Forest dengan keakurasian sebesar 70-90%. ......One of the limiting factors in oil and gas production is flow assurance issues such as gas hydrates, which can cause blockages in pipelines and result in loss of production opportunity (LPO). The most common method to prevent hydrate formation is by injecting monoethylene glycol (MEG). However, operators often face several challenges, as seen in the case of Field M in Indonesia, where excessive use of glycol leads to stock shortages and piping blockages due to dissolved solid compounds in the produced water. This can cause the MEG injection system to stop and potentially result in hydrate formation within the pipeline. This paper discusses the optimization in MEG injection and regeneration systems by utilizing advancements in technology such as Python. Big data calculations using machine learning methods will aid in optimizing the excessive inhibitor usage and predicting blockage occurrences in the injection system by correlating process parameters from field instrumentation and laboratory analysis results. In Field M, the actual injected MEG can reach 8,133 m3 anually, while the estimated injection requirement is 4,585 m3. The blockage issue, indicated by the cleanliness level exceeding the company's specifications, can be identified using the Random Forest model with an accuracy of 70-90%.

Abstrak :
Penyakit kulit merupakan penyakit yang sangat umum pada manusia. Penyakit kulit merupakan salah satu penyakit dengan penyebaran paling luas di dunia. Banyaknya jenis penyakit kulit yang ada membuatnya sulit untuk di identifikasi dengan benar. Identifikasi penyakit kulit sangat penting dilakukan untuk mengetahui tindakan medis apa yang akan dilakukan pada penyakit tersebut. Dengan memanfaatkan machine learning, identifikasi penyakit kulit dapat dilakukan dengan lebih cepat dan dapat menjadi bantuan agar menjadi diagnosa awal penyakit kulit. Penelitian ini melakukan pengujian pada model deep learning untuk mengidentifikasi penyakit kulit yang ada di dalam dataset DermNet. AlexNet adalah model deep learning yang telah digunakan untuk mengklasifikasikan objek dengan dataset yang besar. Hasil pengujian pada penelitian ini dapat menjadi salah satu bahan perbandingan dalam perkembangan deep learning. Nilai akurasi validasi yang didapat dari model mencapai 44,25%. ......Skin disease is a widespread disease in humans. Skin disease is one of the most pervasive diseases in the world. The many types of skin diseases make it difficult to identify correctly. Identifying skin diseases is essential to determine what medical action will be taken for the disease. By utilizing machine learning, the identification of skin diseases can be done more quickly and aid in making an early diagnosis of skin diseases. This study tested a deep learning model to identify skin diseases in the DermNet dataset. AlexNet is a deep learning model used to classify objects with large datasets. The test results in this study can be used as a comparison in developing deep learning. The validation accuracy value obtained from the model reaches 44.25%.

Abstrak :

Emosi merupakan hal penting yang dimiliki oleh manusia. Banyak riset yang sudah dilakukan untuk menganalisis emosi seseorang secara langsung maupun tidak langsung. Salah satu topik dari machine learning yang berkembang adalah sistem yang mampu mempelajari isi suara manusia untuk menentukan emosi seseorang yang dinamakan speech emotion recognition. Banyak riset yang sudah dilakukan masih menggunakan dataset berbahasa Inggris, untuk itu diperlukan penelitian speech emotion recognition dengan menggunakan dataset berbahasa Indonesia. Pada penelitian ini dilakukan analisa speech emotion recognition menggunakan  4 model berbeda yaitu Convolutional Neural Network (CNN), Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Logistic Regression (LR). Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan hasil ekstraksi dari Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) yang dimasukkan ke dalam bentuk matriks 2D sebagai input menuju model percobaan. Dataset yang digunakan merupakan cuplikan dialog berbahasa Indonesia dengan karakteristik emosi tertentu yang sudah dikelompokkan terlebih dahulu. Dari percobaan yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa model SVM memiliki tingkat rata-rata akurasi tertinggi jika dibandingkan dengan model lainnya, yaitu sebesar 59%. Sedangkan untuk model LR, KNN, dan CNN didapatkan tingkat akurasi rata-rata secara berurutan sebesar 54,5%; 53,5%; dan 47,7%.

---

Emotions are important things in human life. A lot of research had been done to analyze persons' emotions directly or indirectly. One of the topics of machine learning that is developing is a system that could understand the content of the human voice to determine a person's emotions called speech emotion recognition. Much of the research that had been done still uses English datasets. Therefore, speech emotion recognition research using Indonesian language datasets is needed. In this study, Speech Emotion Recognition analysis was performed using 4 different models, such as Convolutional Neural Network (CNN), Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), and Logistic Regression (LR). This study was conducted using the extraction outputs from the Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) which was converted into a 2D matrix. The output would be used as an input to the model. The dataset used was a snippet of Indonesian dialogue with several emotional characteristics that had been grouped. Based on this study, the results showed that the SVM model had the highest average level of accuracy around 59%. Meanwhile, for the LR, KNN, and CNN models, the average accuracy rate were 54.5%; 53.5%; and 47.7%.

Abstrak :

Supermarket merupakan tempat pilihan terbaik untuk berbelanja kebutuhan rumah saat ini karena pelanggan dapat memilih produk yang ingin dibelinya tanpa perlu mengantre. Namun untuk melakukan pembayaran saat ini pelanggan masih perlu mengantre di kasir. Oleh karena itu, penelitian ini akan mengimplementasikan sistem cashierless yang dapat melakukan checkout secara otomatis dan efisien sehingga pelanggan tidak perlu mengantre lagi di kasir. Sistem cashierless yang digunakan pada penelitian ini adalah smart trolley, sistem ini dapat melakukan deteksi produk yang masuk atau keluar dari troli pelanggan lalu melakukan checkout secara otomatis saat pelanggan keluar dari supermarket. Untuk dapat melakukan deteksi produk diperlukan model machine learning yang berjenis object detection. Model juga harus dapat diimplementasikan pada edge device karena deteksi akan dilakukan di troli yang memiliki keterbatasan ruang. Maka model yang digunakan adalah YOLOv5 karena memiliki akurasi serta performa tinggi supaya tetap dapat diimplementasikan pada edge device. Hasil pengujian variasi backbone menunjukkan backbone original lebih baik dari backbone Swin Transformer dengan nilai F1-Score sebesar 98.64%, ukuran model sebesar 7.7 MB, dan dapat berjalan dengan 3.87 FPS di komputer pengujian dan 0.74 FPS di Raspberry Pi 4B. Hasil pengujian variasi dataset menunjukkan kombinasi dataset bergerak dengan statis blur dapat menghasilkan model yang memiliki akurasi yang paling baik dengan nilai 99.53% pada fase pelatihan dan 99.44% pada fase testing. Hasil pengujian intensitas cahaya menunjukkan penggunaan lampu untuk meningkatkan pencahayaan di sekitar wilayah deteksi di dalam troli dapat meningkatkan F1-Score hasil deteksi yang dilakukan hingga 63.55%. Hasil pengujian variasi kecepatan produk menunjukkan kecepatan ideal yang dapat digunakan pada saat proses deteksi di komputer pengujian adalah hingga 36 cm/s dan untuk proses yang dilakukan di Raspberry Pi 4B adalah di bawah 7 cm/s. Hasil pengujian dengan penambahan sampling rate dapat mendeteksi produk di komputer pengujian dengan kecepatan hingga 124 cm/s pada produk-produk dengan ukuran yang cukup lebar. ......Supermarkets are the best place to shop for home needs today because customers can choose what products they want to buy without the need to queue. However, today customers still need to queue at the cashier to make payments. Therefore, this research will implement a cashier-less system that can do checkout automatically and efficiently so that customers don't have to queue at the cashier anymore. The cashier-less system used in this study is a smart trolley, this system can detect products entering or leaving the customer's trolley and then checkout automatically when the customer leaves the supermarket. To be able to perform product detection, a machine learning model of the object detection type is needed. The model must be able implemented on edge devices because the detection will be done in the cart with limited space. So, the model used is YOLOv5 because it has high accuracy and performance so it can implement on edge devices. The backbone variation test results show that the original backbone is better than the Swin-Transformer backbone with an F1-Score value of 98.64%, a model size of 7.7 MB, and can run with 3.87 FPS on a test computer and 0.74 FPS on a Raspberry Pi 4B. The dataset variation test results show that the combination of moving datasets with static blur can produce a model with the best accuracy of 99.53% in the training phase and 99.44% in the testing phase. The light intensity variation test results show that the use of lamps to increase the lighting around the detection area in the trolley can increase the F1-Score of the detection results made up to 63.55%. The product speed variation results show that the ideal speed that can use during the detection process on the testing computer is up to 36 cm/s and for the process carried out on the Raspberry Pi 4B it is below 7 cm/s. The sampling rate addition results can detect products on the test computer at speeds up to 124 cm/s on products with a wide size

Abstrak :
Dalam menjalankan bisnisnya, perusahaan telekomunikasi di sektor fixed broadband seringkali mengalami kebocoran pendapatan signifikan. Diantara beberapa penyebab kebocoran pendapatan, fraud merupakan faktor kebocoran yang memiliki dampak terbesar terhadap finansial dan citra perusahaan. Salah satu upaya untuk meminimalkan fraud dengan mendeteksi fraud yang dilakukan oleh pelanggan. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini merancang classification model menggunakan machine learning untuk diaplikasikan terhadap sistem fraud detection. Classification model akan dibangun menggunakan supervised machine learning yang bertujuan untuk memprediksi kelas tertentu berdasarkan data historis yang didapatkan. Dalam penelitian ini, beberapa beberapa algoritme machine learning akan dibandingkan diantaranya logistic regression, decision tree, random forest, dan backpropagation neural network. Selain itu, dalam kasus fraud detection, data historis yang didapatkan memiliki perbandingan antar kelas yang tidak seimbang sehingga dibutuhkan pra-proses data balancing. Pada penelitian ini, data balancing dilakukan dengan oversampling berbasis Adaptive Synthetic (ADASYN). Hasil penelitian ini menunjukkan backpropagation neural network memiliki performa terbaik diantara algoritma lainnya. Selain itu didapatkan seluruh algoritme memiliki indikator performa diatas 90% menunjukkan pada kasus fraud detection di sektor fixed broadband, machine learning bekerja dengan akurat. ......In running their business, telecommunications companies in the fixed broadband sector often experience significant revenue leakage. Among several causes of revenue leakage, fraud is the leakage factor that has the most significant impact on finances and corporate image. One of the efforts to minimize fraud is to detect fraud committed by customers. Therefore, this study aims to design a classification model using machine learning to be applied to the fraud detection system. The classification model will be built using supervised machine learning, which aims to predict certain classes based on historical data. Several machine learning algorithms will be compared in this study, including logistic regression, decision tree, random forest, and backpropagation neural network. In addition, in fraud detection, the historical data obtained has an unbalanced comparison between classes, so pre-processing data balancing is needed. In this research, data balancing is done by using Adaptive Synthetic (ADASYN) based oversampling. The results of this study indicate that the backpropagation neural network has the best performance among other algorithms. In addition, it is found that all algorithms have performance indicators above 90%, indicating that in the case of fraud detection in fixed broadband sector, machine learning works accurately.

Abstrak :
Visual Question Answering (VQA) adalah sebuah tugas pembelajaran mesin di mana diberikan pasangan gambar dan pertanyaan visual dalam bahasa natural, mesin harus memprediksi jawaban yang tepat. Kesulitan dari tugas VQA adalah masukan melibatkan dua media informasi (modality), yaitu gambar dan teks. VQA masih merupakan bidang penelitian yang aktif yang setiap tahunnya berbagai peneliti mempublikasikan model VQA, sebuah respons terhadap VQA challenge, dengan akurasi state-of-the-art tahun 2016 di 66.47% dan akurasi state-of-ther-art terakhir tahun 2019 masih di 75.23%. Diketahui bahwa tidak ada data VQA yang tersedia dalam bahasa Indonesia, data VQA Monas disusun dalam bahasa tersebut dengan fokus Monas sebagai konteksnya yang merupakan objek pariwisata di Jakarta. Metode pembelajaran mesin multimodal diajukan menggunakan CNN sebagai image embedding dan beberapa teknik di bidang linguistik sebagai sentence embedding, yaitu Bag-of-Words, fastText, BERT, dan [Bi-]LSTM. Akurasi sebesar 68.39% dicapai pada model dengan performa terbaik. Studi ablasi juga dilaporkan untuk menganalisis pengaruh dari sebuah lapisan individu terhadap akurasi model secara keseluruhan. ......Visual Question Answering (VQA) is a machine learning task, given a pair of image and natural language visual question, machine should predict an accurate answer. Difficulty of VQA lies in the fact that the inputs has two information media (modality), i.e. image and text. VQA is an active research field as each year researchers still publish VQA models, a response to a VQA challenge, with state-of-the-art accuracy in 2016 at 66.47% and the latest state-of-the-art accuracy in 2019 is still at 75.23%. Known that there is no VQA dataset available in Bahasa Indonesia, a VQA Monas dataset is established in that language with focus on Monas as the context, a Jakarta tourism object. A multimodal machine learning method is proposed based on CNN for image embedding and several techniques in linguistic field for sentence embedding, i.e. Bag-of-Words, fastText, BERT, and [Bi-]LSTM. Accuracy of 68.39% is achieved on the best performing model. Ablation studies is also shown to analyze the impact of a layer to model’s accuracy as a whole.

Abstrak :
Pemantauan banjir dapat dilakukan dengan menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) atau lebih dikenal dengan drone. Hasil pemantauan drone yang berupa video atau gambar kemudian akan dianalisa untuk memperoleh informasi. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan analisa data citra adalah segmentasi semantik. Penelitian segmentasi semantik pada data video tangkapan UAV masih jarang dilakukan karena kurangnya dataset yang tersedia secara publik. Berbagai metode untuk segmentasi semantik antara lain menggunakan metode machine learning seperti Conditional Random Field (CRF) dan deep learning seperti Convolutional Neural Network (CNN). Namun, metode yang digunakan untuk segmentasi semantik masih memberikan hasil yang kurang optimal. Hal ini yang menjadi dasar kenapa penelitian ini dilakukan. Pada penelitian ini akan dilakukan pengembangan metode ENet, salah satu CNN yang berfokus untuk segmentasi semantik. Data yang akan digunakan adalah video banjir yang diambil oleh UAV. Pengembangan yang akan dilakukan akan berfokus pada menerapkan tipe konvolusi berbeda pada metode yang digunakan. Selain keakuratan segmentasi, penelitian ini juga akan berfokus untuk mengembangkan metode ENet yang dapat melakukan segmentasi semantik secara cepat, sehingga dapat diimplementasikan pada video tangkapan UAV. Metode yang diusulkan pada penelitian ini berhasil mendapatkan hasil akurasi hingga 93% dengan jumlah parameter yang lebih sedikit daripada metode pembanding. ......Flood monitoring can be done using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) or better known as a drone. The results of drone monitoring in the form of videos or images will then be analyzed to obtain information. One method that can be used to analyze image data is semantic segmentation. Semantic segmentation research on UAV capture video data is still rarely conducted due to the lack of publicly available datasets. Various methods for semantic segmentation include using machine learning methods such as Conditional Random Field (CRF) and deep learning such as Convolutional Neural Network (CNN). However, the method used for semantic segmentation still gives less than optimal results. This is the basis for why this research was conducted. In this research, the ENet method will be developed, one of the CNNs that focuses on semantic segmentation. The data to be used is the flood video taken by the UAV. The development that will be carried out will focus on applying different types of convolution to the methods used. In addition to the accuracy of segmentation, this research will also focus on developing the ENet method that can do semantic segmentation quickly, so that it can be implemented on UAV capture videos. The method proposed in this study was successful in obtaining an accuracy of up to 95% with a smaller number of parameters than the comparison method.