Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam perkembangan teknologi saat ini, kemampuan mesin untuk dapat belajar memiliki peranan yang sangat penting. Berbagai upaya telah dilakukan untuk mengembangkan kecerdasan buatan terhadap mesin sehingga mesin dapat melakukan pembelajaran. Salah satu macam pembelajaran mesin (machine learning) adalah dengan Brain Emotional Learning (BEL). BEL merupakan metode pembelajaran mesin yang terinspirasi dari fungsi kerja sistem limbik mamalia yang memiliki kemampuan untuk menyimpan memori, membuat keputusan dan memberi respon emosi. Dalam penerapannya, BEL telah terbukti dapat menyelesaikan berbagai masalah pembelajaran, seperti dalam masalah klasisfikasi, masalah prediksi, dan pengendalian. Pada skripsi ini, akan dilakukan perancangan dengan BEL untuk dapat mengkategorikan data melalui metode pembelajaran supervised learning dan diuji dengan data iris.Hasil pengujian menunjukkan bahwa BEL dapat digunakan untuk klasifikasi beberapa macam kelas, terdapat hubungan yang tidak linear dari faktor-faktor yang mempengaruhi proses pembelajaran terhadap hasil, konstanta β dan konstanta γ memberikan hasil akurasi rendah ketika keduanya bernilai besar, dan hasil akurasi terbaik sebesar 93,33% untuk jenis data iris. Selain itu, perbandingan dengan paper rujukan menunjukkan bahwa hasil rancangan memberikan hasil yang lebih baik daripada algoritma GDBP MLP pada epoch rendah meskipun hasil rancangan belum sebaik rujukan.

---

In todays technological development, the ability of machines to be able to learn has a very important role. Various efforts have been made to develop artificial intelligence on the machine so that the machine can do learning. One type of machine learning is with Brain Emotional Learning (BEL). BEL is a machine learning method inspired by the work function of the limbic system of mammals that has the ability to store memory, make decisions and give emotional responses. In its application, BEL has been proven to be able to solve various learning problems, such as problems in classification, prediction problems, and control. In this thesis, BEL will be designed to be able to categorize data through supervised learning methods and tested with iris data.The test results show that BEL can be used to classify several types of classes, there is a non-linear relationship of the factors that influence the learning process to results, constants and constants give low accuracy results when both are of great value, and the best accuracy results are 93, 33% for iris data types. In addition, the comparison with the reference paper shows that the design results have better results than the MLP GDBP algorithm at the lower epoch even though the design results have not been as good as the references."

"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."