Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Klasifikasi genre musik merupakan salah satu bidang dari Music Information Retrieval (MIR) yang menggunakan pola-pola spektral dalam rekaman audio digital sebagai fitur untuk membentuk sebuah sistem yang dapat menentukan genre dari sebuah musik secara otomatis. Beberapa model deep learning telah dikembangkan untuk memperoleh performa terbaik dalam melakukan klasifikasi genre musik. Tiga di antaranya adalah Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), dan model hybrid CNN-LSTM. Walaupun model- model tersebut mampu memberikan hasil yang cukup memuaskan, model-model tersebut memiliki kekurangan masing-masing. Model CNN kurang dapat memperhitungkan urutan-urutan fitur pada data berurutan dan model LSTM tidak dapat melakukan komputasi secara paralel. Ketiga model tersebut juga membutuhkan pengulangan dan konvolusi yang kompleks, serta waktu yang cukup panjang untuk perhitungan berurutan. Transformers merupakan arsitektur model yang tidak lagi mengandalkan recurrence/pengulangan, melainkan mekanisme attention yang dapat memperhitungkan urutan-urutan data pada data berurutan dan melakukan perhitungan paralel sehingga jangka waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat. Melihat keberhasilan dan kepopuleran dari Transformer pada berbagai bidang seperti Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) pada bidang Natural Language Processing dan Vision Transformers pada bidang Computer Vision, pada skripsi ini dilakukan analisis mengenai kinerja model Transformers dalam permasalahan klasifikasi genre musik dibandingkan dengan model CNN, LSTM, dan CNN-LSTM. ......Music genre classification is one of the fields of Music Information Retrieval (MIR) that uses spectral patterns in digital audio recording as features to build a system that can automatically classify a music’s genre. Several deep learning models have been developed to get the best performance in classifying music genres. Three of them are Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), and hybrid CNN-LSTM model. Although those models can give satisfactory results, each model has their own weakness. CNN is less able to consider the sequences in sequential data and LSTM is not able to do parallel computation. All these models also require complex recurrences and convolutions, as well as quite a long time for sequential calculations. Transformers is a model architecture that no longer relies on recurrences, but rather on an attention mechanism that can consider the sequences in data and perform parallel calculations so that the time required for calculation is shorter. Looking into the success and popularity of Transformers in various fields such as BERT in the field of NLP and Vision Transformers in the field of Computer Vision, this thesis analyzes the performance of Transformers on music genre classification compared to CNN, LSTM, and CNN-LSTM.

Abstrak :
Beras merupakan makanan pokok mayoritas masyarakat Indonesia. Jika dibandingkan dengan konsumsi tahun 2019, konsumsi beras nasional meningkat sekitar 4,67 persen pada tahun 2021. Hal ini menunjukan bahwa setiap tahun konsumsi beras nasional akan meningkat karena seiring dengan pertumbuhan jumlah penduduk Indonesia. Sehingga dibutuhkan data produksi beras yang akurat dan tepat waktu untuk dapat menjaga ketersediaan stok beras nasional. Data citra satelit bisa menjadi alternatif untuk memprediksi produksi padi dikarenakan kekurangan yang dimiliki oleh metode survei yang dilakukan oleh BPS yaitu biaya yang cukup tinggi dan terdapat tenggang waktu diseminasi data. Gabungan citra SAR dan Optik dapat meningkatkan akurasi dari model yang dibangun. Selain itu penggunaan model deep learning memiliki akurasi yang lebih baik jika dibandingkan metode machine learning konvensional salah satunya kombinasi CNN dan Bi-LSTM yang mampu mengekstraksi fitur serta memiliki kemampuan untuk memodelkan data temporal dengan baik. Output yang diperoleh dengan menggunakan metode CNNBiLSTM untuk mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi, menghasilkan akurasi yang terbaik dengan nilai akurasi 79,57 pada data testing dan 98,20 pada data training serta F1-score 79,78. Dengan menggunakan kombinasi data citra sentinel 1 dan 2 akurasi dari model LSTM dapat ditingkatkan. Selanjutnya akurasi yang didapatkan untuk model regresi produktivitas padi masih kurang baik. Akurasi terbaik dihasilkan oleh model random forest dengan nilai MAPE 0.1336, dan RSME 0,6871. ......Rice is the staple food of the majority of Indonesian people. When compared to consumption in 2019, national rice consumption will increase by around 4.67 percent in 2021. This shows that every year rice consumption will increase in line with the growth of Indonesia's population. So that accurate and timely rice production data is needed to be able to maintain the availability of national rice stocks. Satellite imagery data can be an alternative for predicting rice production due to the drawbacks of the survey method conducted by BPS, which relatively high cost and the time span for data dissemination. The combination of SAR and Optical images can increase the accuracy of the model built. In addition, the use of deep learning models has better accuracy when compared to classical machine learning methods, one of them is the combination of CNN and Bi-LSTM which are able to extract features and have the ability to model temporal data properly. The output obtained using the CNNBiLSTM method to classify rice growth phases, produces the best accuracy with an accuracy value of 79.57 on testing data and 98.20 on training data and an F1-score of 79.78. By using a combination of sentinel 1 and 2 image data, the accuracy of the LSTM model can be improved. Furthermore, the accuracy obtained for the rice production regression model is still not good. The best accuracy was produced by the random forest model with a MAPE value of 0.1336 and RSME of 0.6871.

Abstrak :
Serangan MitM ini memiliki dampak yang cukup besar dan dapat membuka jalan untuk serangan selanjutnya, seperti Phishing. Penelitian ini membahas tentang pendekatan metode hybrid deep learning yang dapat membantu pendeteksian serangan MitM secara efektif. Metode hybrid deep learning yang digunakan dalam penelitian ini adalah CNN-MLP dan CNN-LSTM, yaitu merupakan gabungan dari CNN, MLP, dan LSTM. Selain itu, dalam skenario eksperimennya menggunakan berbagai metode feature scaling (StandardScaler, MinMaxScaler, dan MaxAbsScaler) dan tanpa menggunakan metode feature scaling sebelum melakukan pemodelan, yang kemudian akan ditentukan metode hybrid deep learning yang terbaik untuk mendeteksi serangan MitM dengan baik. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Kitsune Network Attack Dataset (ARP MitM Ettercap). Hasil dari penelitian ini yaitu metode CNN-MLP dengan 10 epoch menggunakan MaxAbsScaler memiliki nilai accuracy tertinggi, yaitu 99.93%. Pada urutan kedua, CNN-MLP dengan 10 epoch menggunakan StandardScaler memiliki nilai accuracy sebesar 99.89%. ......Man in the Middle (MitM) has a sizeable impact because it could make the attackers will do another attacks, such as Phishing. This research is discussing about hybrid deep learning methods-approach on detecting MitM attacks effectively. We were used 2 (two) combinations of the Deep Learning methods (CNN, MLP, and LSTM), which are CNN-MLP and CNN-LSTM. Besides that, in the experiment scenarios, we also used various Feature Scaling methods (StandardScaler, MinMaxScaler, and MaxAbsScaler) and without using any Feature Scaling methods before building the models and will determine the better hybrid Deep Learning methods for detecting MitM attack. Kitsune Network Attack Dataset (ARP MitM Ettercap) is the dataset used in this study. The results of this research proves that CNN-MLP that with 10 epoch using MaxAbsScaler has the highest accuracy rate of 99.93%. In second place, CNN-MLP with 10 epoch using StandardScaler has the accuracy rate of 99.89%.

Abstrak :
Pengembangan inhibitor Dipeptidyl Peptidae-4 (DPP-4) sangat diperlukan dalam pengobatan Diabetes Mellitus tipe 2 dengan efek samping yang rendah. Pemodelan hubungan kuantitatif struktur aktivitas (QSAR) merupakan pendekatan analisis hubungan struktur kimia dengan aktivitasnya yang banyak digunakan dalam desain obat penyakit Diabetes. Pada tesis ini, model QSAR klasifikasi dibangun untuk memprediksi struktur aktivitas senyawa pada inhibitor DPP-4 yang dapat memblokir kerja enzim DPP-4. Dalam representasi molekul digunakan circular fingerprint ECFP dan FCFP yang menyajikan notasi SMILES dalam format vektor biner. Fingerprint ECFP dan FCFP yang berdiameter 4 dan 6 sebagai input data dalam membangun model QSAR klasifikasi. Pada QSAR klasifikasi dengan pendekatan deep learning memberikan waktu yang cepat dalam proses virtual screening senyawa aktif atau tidak aktif dalam inhibitor DPP-4. Penelitian ini menggunakan model Hybrid Deep Learning 1D CNN-LSTM untuk memprediksi aktivitas senyawa inhibitor dalam kelas aktif atau tidak aktif berdasarkan nilai aktivitas biologis dengan proporsi data latih dan data uji yang berbeda. Dalam arsitektur 1D CNN-LSTM terdiri dari model 1D CNN sebagai tahap ektraksi fitur dan output dari lapisan konvolusi 1D CNN digunakan dalam lapisan LSTM. Selain itu, pemilihan fitur dengan metode Random Forest-Recursive Feature Elimination (RF-RFE) digunakan untuk memperoleh fitur yang optimal dari dataset ECFP dan FCFP. Selanjutnya, penelitian ini membandingkan performa model dengan menerapkan pemilihan fitur RF-RFE dan tanpa pemilihan fitur RF-RFE. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model QSAR klasifikasi menggunakan Hybrid Deep Learning yaitu 1D CNN-LSTM dengan pemilihan fitur RF-RFE memperoleh performa model yang lebih baik dibandingkan model tanpa pemilihan fitur optimal. Performa model 1D CNN-LSTM dengan pemilihan fitur RF-RFE menggunakan data ECFP_4 dengan proporsi data latih 80% memiliki akurasi sebesar 0.9075, sensitivitas 0.9008, spesifisitas 0.9142, dan nilai MCC 0.8151. ......The development of Dipeptidyl Peptidase-4 (DPP-4) inhibitors is urgently needed in the treatment of Type 2 Diabetes Mellitus with low side effects. Activity structure quantitative relationship modeling (QSAR) is an analytical approach to the relationship between chemical structure and activity which is widely used in diabetes drug design. In this thesis, a classification QSAR model was built to predict the structure of the activity of the DPP-4 inhibitor compound that can block the action of the DPP-4 enzyme. In molecular representation, ECFP and FCFP circular fingerprints are used which present SMILES notation in binary vector format. ECFP and FCFP fingerprints with diameters of 4 and 6 as input data in building a classification QSAR model. The QSAR classification with a deep learning approach provides fast time in the virtual screening process for active or inactive compounds in DPP-4 inhibitors. This study uses the Hybrid Deep Learning 1D CNN-LSTM model to predict the activity of inhibitor compounds inactive or inactive classes based on the value of biological activity with different proportions of training data and test data. The 1D CNN-LSTM architecture consists of a 1D CNN model as the feature extraction stage and output of 1D CNN convolution layer is used in the LSTM layer. In addition, feature selection using the Random Forest-Recursive Feature Elimination (RF-RFE) method was used to obtain optimal features from the ECFP and FCFP datasets. Furthermore, this study compares the performance of the model by applying the RF-RFE feature selection and without the RF-RFE feature selection. The results of this study indicate that the classification QSAR model using Hybrid Deep Learning, namely 1D CNN-LSTM with RF-RFE feature selection, obtains better model performance than the model without optimal feature selection. The performance of the CNN-LSTM 1D model with RF-RFE feature selection using ECFP_4 data with a proportion of 80% training data has an accuracy of 0.9075, sensitivity of 0.9008, specificity of 0.9142, and an MCC value of 0.8151.

Abstrak :
Emosi adalah perasaan yang muncul dalam diri seseorang sebagai respon dari situasi tertentu. Perasan ini dapat memengaruhi pikiran, perilaku, dan persepsi seseorang terhadap suatu peristiwa. Klasifikasi emosi adalah bagian dari analisis sentimen yang bertujuan untuk menganalisis dan memperoleh emosi dari suatu data. Penelitian klasifikasi emosi berbasis teks perlu dilakukan karena dapat diimplementasikan pada berbagai bidang, seperti kesehatan dan pendidikan. Bahasa Indonesia menduduki peringkat 11 bahasa dengan penutur terbanyak di dunia dengan 200 juta penutur. Namun, penelitian klasifikasi emosi berbasis teks bahasa Indonesia masih sedikit dilakukan. Algoritma machine learning dapat digunakan untuk mengatasi berbagai tantangan dalam penelitian klasifikasi emosi seperti memahami emosi dan menganalisis emosi dari data yang tidak terstruktur. Penelitian ini berfokus pada pengembangan model machine learning dengan teknik convolutional neural network (CNN), long short-term memory (LSTM), dan bidirectional encoder representation from transformer (BERT). Berdasarkan pengujian yang dilakukan, metode convolutional neural network (CNN) mendapatkan F1 score sebesar 84,2%, metode long short term memory mendapatkan F1 score sebesar 82%, metode BERT en uncased mendapatkan F1 score sebesar 22%, dan metode BERT multi cased mendapatkan F1 score sebesar 32%. Hasil pengujian ini menandakan metode CNN merupakan metode dengan hasil pengujian terbaik dan BERT en uncased merupakan metode dengan hasil pengujian terburuk dibanding ketiga metode lainnya. ......Emotions are feelings that arise within a person in response to a particular situation. These feelings can affect a person's thoughts, behavior, and perception of an event. Emotion classification is a part of sentiment analysis that aims to analyze and derive emotions from data. Text-based emotion classification research needs to be done because it can be implemented in various fields, such as health and education. Indonesian is ranked the 11th most spoken language in the world with 200 million speakers. However, there is still little research on Indonesian text-based emotion classification. Machine learning algorithms can be used to overcome various challenges in emotion classification research such as understanding emotions and analyzing emotions from unstructured data. This research focuses on developing machine learning models with convolutional neural network (CNN), long short-term memory (LSTM), and bidirectional encoder representation from transformer (BERT) techniques. Based on the tests conducted, the convolutional neural network (CNN) method gets an F1 score of 84,2%, the long short term memroy method gets an F1 score of 82%, the BERT en uncased method gets an F1 score of 22%, and the BERT multi cased method gets an F1 score of 32%. These results indicate that the CNN is the bets method while the BERT en uncased is the worst method compared to the three other methods.

Abstrak :
Indonesia merupakan negara tropis yang memiliki dua musim yaitu musim kemarau dan musim hujan. Akan tetapi, kondisi cuaca setiap harinya tidak dapat diprediksi karena pengaruh perubahan iklim yang terjadi. Hujan bisa terjadi kapan saja di musim kemarau dan begitu juga sebaliknya. Hal ini menyebabkan perbedaan suhu di setiap harinya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa pengaruh perubahan suhu dan cuaca terhadap penggunaan listrik di gedung kampus pendidikan khususnya penggunaan pendingin ruangan. Untuk itu dilakukan pemilihan fitur data cuaca menggunakan Pearson Correlation Coefficient (PCC) dan user behaviour modelling dengan menggunakan dua metode yaitu Long Short Term Memory (LSTM) dan penambahan lapisan convolutional neural network (CNN) pada metode LSTM. Setelah dilakukan modelling, maka akan dilakukan prediksi dan akurasinya akan untuk menentukan metode mana yang lebih cocok untuk kasus ini. Metode gabungan CNN-LSTM mendapatkan skor tertinggi dengan skor R2 sebesar 0,83 dan MAE sebesar 136,55. Penggunaan data cuaca terbukti memiliki pengaruh terhadap akurasi model. Meskipun cuaca di Indonesia tidak menentu dan penggunaan pendingin ruangan yang tidak teratur, faktor cuaca seperti rata-rata suhu masih memiliki pengaruh terhadap penggunaan pendingin ruangan di gedung institusi pendidikan. ......Indonesia is a tropical country that has two seasons, namely the dry season and the rainy season. However, daily weather conditions cannot be predicted due to the influence of climate change. Rain can occur at any time in the dry season and vice versa. This causes temperature differences on a daily basis. This study aims to analyze the influence of temperature and weather changes on electricity use in educational campus buildings, especially the use of air conditioning. For this reason, weather data will be selected using Pearson Correlation Coefficient (PCC) and user behavior modeling using two methods, namely Long Short Term Memory (LSTM) and the addition of a convolutional neural network (CNN) layer to an LSTM method. After modeling, predictions will be made and the accuracy will be measured to determine which method is more suitable for this case. The combined CNN-LSTM method got the highest score with an R2 score of 0.83 and MAE of 136.55. The use of weather data has proven to have an influence on model accuracy. Although the weather in Indonesia is erratic and the use of air conditioning is unmonitored, weather factors such as average temperature and rain still have an influence on the use of air conditioning in educational institution buildings.