Deep Learning-Based Brain Tumor Classification Using Convolutional Neural Network

An essential noninvasive medical diagnostic technique is magnetic resonance imaging (MRI), which is particularly useful for identifying brain cancers. While earlier algorithms proved effective on smaller MRI datasets, their performance suffered on bigger datasets. This study addresses the need for a swift and reliable brain tumor classification system capable of sustaining optimal performance across comprehensive MRI datasets. The convolutional neural network is implemented using the Keras library, incorporating the ResNet50 architecture as a pre-trained model. The ResNet50 model is fine-tuned for the specific brain tumor classification task, with a Global Average Pooling layer, dropout, and a final dense layer with softmax activation. Data augmentation techniques are employed to enhance the model’s robustness, including rotation, width and height shifts, and horizontal flips. The training process involves optimizing the model using the Adam optimizer with a learning rate of 0.0001. Early stopping, learning rate reduction on plateau, and model checkpointing are implemented as callbacks to ensure efficient training and prevent overfitting. The proposed model achieves a remarkable accuracy of 99.28 percent after 15 epochs. The classification task involves distinguishing among four classes: glioma, meningioma, pituitary, and no tumor

Design and Implementation of a Vision-based Wheeled Mobile Robot Using HSV Color Segmentation and P-D Control

This study presents the design and implementation of a wheeled mobile robot capable of detecting and tracking a ping-pong ball using vision-based processing. The system integrates a Raspberry Pi 3 Model B+ as the main controller, a Raspberry Pi Camera Rev 1.3 for visual input, and DC motors driven by an L298N motor driver for actuation. Object detection is achieved through color segmentation in the HSV color space using the OpenCV library, followed by morphological filtering and contour analysis. A proportional-derivative (PD) control algorithm is employed to adjust motor speeds dynamically based on the ball's horizontal position in the frame. The experimental results demonstrate that the robot can successfully detect and follow a ping-pong ball, although it exhibits limitations in processing speed and motion stability. The average frame rate during operation was 5 FPS, which is sufficient for basic tracking tasks but suboptimal for high-speed applications. This project highlights the feasibility of vision based robotic systems for simple object tracking tasks

Classification Of Multi-Class Face Expression Using Modification Of VGG-16 Model

In the era of modern technology, facial recognition has become an important application in various fields, such as security, education and health. One method used to recognize faces is a Convolutional Neural Network (CNN), specifically the VGG-16 architecture which is known for its consistent performance. But even though CNN can recognize faces, its accuracy in recognizing faces is inadequate. This research aims to increase the accuracy of facial expression classification so that it is more optimal by modifying the CNN VGG-16 architecture. This research uses GridSearch techniques, K-Fold Cross Validation, and utilizes multiple datasets. The dataset used consists of two image datasets, namely SMIC and SAMM facial-micro expressions, each of which has been normalized and converted to a grayscale scale measuring 48x48 pixels. The GridSearch process is applied to optimize parameters such as the number of filters, learning rate, dropout rate, activation function, and batch size. The K-Fold Cross Validation technique with five folds was used to ensure the generalization of the model to new data. The research results show that this modification is able to achieve validation accuracy of up to 98.31% in the training process, showing a significant improvement compared to the standard method. And showed an increase in accuracy in testing of 98.04% in research.Di era teknologi modern, pengenalan wajah telah menjadi aplikasi penting di berbagai bidang, seperti keamanan, pendidikan, dan kesehatan. Salah satu metode yang digunakan untuk mengenali wajah adalah Convolutional Neural Network (CNN), khususnya arsitektur VGG-16 yang dikenal dengan kinerjanya yang konsisten. Namun meskipun CNN dapat mengenali wajah, akurasinya dalam mengenali wajah belum memadai. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi ekspresi wajah agar lebih optimal dengan memodifikasi arsitektur CNN VGG-16. Penelitian ini menggunakan teknik GridSearch, K-Fold Cross Validation, dan memanfaatkan beberapa dataset. Dataset yang digunakan terdiri dari dua dataset citra, yaitu ekspresi wajah-mikro SMIC dan SAMM yang masing-masing telah dinormalisasi dan dikonversi ke skala grayscale berukuran 48x48 piksel. Proses GridSearch diterapkan untuk mengoptimalkan parameter seperti jumlah filter, learning rate, dropout rate, fungsi aktivasi, dan ukuran batch. Teknik K-Fold Cross Validation dengan lima kali lipat digunakan untuk memastikan generalisasi model ke data baru. Hasil penelitian menunjukkan bahwa modifikasi ini mampu mencapai akurasi validasi hingga 98,31% pada proses pelatihan, menunjukkan peningkatan yang signifikan dibandingkan dengan metode standar. Dan menunjukkan peningkatan akurasi pada pengujian sebesar 98,04% pada penelitian

Analisis Performansi Jaringan Saraf Dalam terhadap Dataset Digit Berderau

This work investigates the impact of noise on model performance by training a neural network on a digit dataset with varying Signal-to-Noise Ratios (SNR) to assess its resilience and generalization ability. The experimental setup involved training the model on datasets with noise levels ranging from clean images to highly distorted ones (SNR 5%–25%), analyzing accuracy, mini-batch loss, and training time. Results indicate that while the model achieves high accuracy (96.88%) at mild noise levels (SNR 5%), performance declines significantly at higher noise levels, with accuracy dropping to 78.91% at SNR 25%. The analysis of mini-batch loss and training time reveals that noise slows convergence and increases computational complexity. The confusion matrix further confirms that while the model effectively distinguishes between classes, noise-induced misclassifications become more frequent at lower SNRs. These findings emphasize the importance of noise reduction techniques and data preprocessing to improve model robustness in real-world applications.Jaringan saraf tiruan banyak digunakan untuk pengenalan gambar, tetapi kinerjanya dapat terpengaruh secara signifikan oleh keberadaan noise. Tulisan ini bertujuan menyelidiki bagaimana jaringan saraf yang dilatih pada dataset digit dengan berbagai tingkat noise dapat mengenali gambar, dengan tujuan mengevaluasi ketahanan dan kemampuan generalisasinya. Eksperimen dilakukan dengan melatih model pada dataset dengan Signal-to-Noise Ratio (SNR) yang bervariasi, mulai dari gambar normal hingga kondisi dengan berbagai Tingkat noise (SNR 5%–25%), kemudian menganalisis akurasi, mini-batch losses, dan waktu pelatihan. Hasil menunjukkan bahwa model mencapai akurasi tinggi (96,88%) pada SNR 5%, tetapi kinerjanya menurun seiring meningkatnya noise, dengan akurasi turun menjadi 78,91% pada SNR 25%. Analisis juga menunjukkan bahwa noise memperlambat konvergensi dan meningkatkan kompleksitas komputasi, yang terlihat dari waktu pelatihan yang lebih lama dan kehilangan yang lebih tinggi pada SNR rendah. Matriks kebingungan mengonfirmasi bahwa meskipun model dapat mengklasifikasikan sebagian besar sampel dengan baik, misklasifikasi lebih sering terjadi pada tingkat noise yang lebih tinggi. Temuan ini menekankan pentingnya teknik reduksi noise dan prapemrosesan data untuk meningkatkan ketahanan model dalam aplikasi dunia nyata

PENGUKURAN BACKUP TIME UNINTERRUPTIBLE POWER SUPPLY UNTUK PENENTUAN KAPASITAS BATERAI VRLA

A battery is a device that stores power in an Uninterruptible Power Supply (UPS) system. The most common type of UPS battery found today is Valve Regulated Lead Acid (VRLA). So that the UPS can work optimally according to its capacity and backup time, it is necessary to determine the battery capacity. In this research, the capacity of the VRLA battery on a particular UPS was determined based on direct testing and based on calculations. VRLA battery capacity calculations refer to the UPS and battery datasheet. The calculation stage starts from calculating the current and battery power used according to the load power absorbed by the UPS and referring to the table of constant current discharge and constant power discharge characteristics. Determining battery capacity based on testing is done by measuring the backup time of the UPS. The calculation results and test results directly show that there is a difference in backup time because the battery used is an old stock battery. The research results also prove that determining battery capacity by calculation can ensure that the battery capacity is more appropriate or not too large so it is more economical.Baterai adalah perangkat yang menyimpan daya di dalam sistem Uninterruptible Power Supply (UPS). Jenis baterai UPS yang paling umum dijumpai saat ini adalah Valve Regulated Lead Acid (VRLA). Agar UPS dapat bekerja secara maksimal sesuai dengan kapasitas dan backup time nya, maka perlu menentukan kapasitas baterai. Pada penelitian ini dilakukan penentuan kapasitas baterai VRLA pada UPS tertentu berdasarkan pengujian langsung dan berdasarkan perhitungan. Perhitungan kapasitas baterai VRLA mengacu pada datasheet UPS dan baterai. Tahapan perhitungan dimulai dari  menghitung arus dan daya baterai yang digunakan sesuai dengan daya beban yang diserap UPS serta  mengacu pada tabel karakteristik constant current discharge dan constant power discharge. Penentuan kapasitas berdasarkan pengujian dilakukan dengan mengukur backup time dari UPS tersebut. Hasil perhitungan dan hasil pengujian langsung menunjukkan adanya perbedaan backup time karena baterai yang digunakan adalah baterai stock lama. Hasil penelitian juga membuktikan bahwa penentuan kapasitas baterai dengan perhitungan dapat memastikan kapasitas baterai yang lebih sesuai atau tidak terlalu besar sehingga lebih ekonomis

Perbandingan Algoritma Machine Learning menggunakan Orange Data Mining untuk Klasifikasi Jenis Kendaraan pada Sistem Tilang Digital

This paper discusses the application of the Orange Data Mining application to compare several machine learning algorithms for classifying vehicle types in digital ticket systems. This research compares and analyzes the logistic regression algorithm, Support Vector Machine (SVM) and Neural Network (NN) to solve vehicle classification problems in digital traffic tickets. The research results show that in the training process and based on the dataset used, the algorithms that have the highest level of accuracy are Logistic Regression, Neural Network and Support Vector Machine. Meanwhile, during the testing process, all algorithms in the model were able to carry out classification with 100% accuracyTulisan ini membahas tentang penerapan aplikasi Orange Data Mining untuk membandingkan beberapa algoritma pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan jenis kendaraan pada sistem tiket digital. Penelitian ini membandingkan dan menganalisa algoritma logistik regression,  Support Vector Machine (SVM) dan Neural Network (NN) untuk memecahkan masalah klasifikasi kendaraan pada tilang digital. Data set diambil dari website Kaggle, dan metode validasi menggunakan Confussion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada proses training dan berdasarkan dataset yang digunakan, algoritma yang memiliki tingkat akurasi dari yang tertinggi adalah Logistic Regression, Neural Network dan Support Vector Machine. Sedangkan pada proses testing, seluruh algoritma pada model mampu melakukan klasifikasi dengan akurasi yang sempurna. &nbsp

Studi Performa Panel Surya 100 WP Menggunakan Software Homer Di Universitas Pamulang

Studies on designs and systems for solar panels are currently continuing to be developed. One application is to design a Homer-based solar power generation system (PLTS) with a solar panel capacity of 100 Wp and analyze the system performance at different loads. This research was conducted to determine the amount of power that solar panels can produce, load consumption, and determine a suitable system configuration to meet electricity needs at different loads. The method used is design, determining parameters on the homer and creating a simulation with loading. The research results show that the amount of power that can be produced by solar panels is 75,2kWh/year and can meet electricity needs at different loads. It is hoped that this research can be a solution to optimize the use of solar energy on a small scale and support renewable energy programs in Indonesia.Kajian terhadap desain dan sistem pada panel surya saat ini terus dikembangkan. Salah satu pengaplikasiannya adalah dengan merancang sistem pembangkit listrik tenaga surya (PLTS) berbasis Homer dengan kapasitas panel surya 100 Wp dan analisis performa sistem pada beban yang berbeda. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui jumlah daya yang mampu dihasilkan oleh panel surya, konsumsi beban, dan menentukan konfigurasi sistem yang layak agar dapat memenuhi kebutuhan listrik pada beban yang berbeda. Metode yang digunakan adalah mendesaian, menentukan parameter pada homer dan membuat simulasi dengan pembebanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata -rata jumlah daya yang mampu dihasilkan oleh panel surya sebesar 75,2 kWh/tahun dan dapat memenuhi kebutuhan listrik pada beban yang berbeda. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi solusi untuk mengoptimalkan penggunaan energi surya pada skala kecil dan menunjang program energi terbarukan di Indonesia

Sistem Pemberi Makan dan Minum Pintar Pada Hewan Peliharaan Berbasis Website dan Aplikasi Android

Based on a survey by “Mars”, about 59% of dogs and 52% of cats weighed more than they should. This is the motivation of this research in designing a feeding and drinking automation for pets so that it is easier for owners to take care their pet's health diet, and so that owners don't have to worry about forgetting to feed their pets. To connect to the internet, ESP32 is used. The supporting components consist of load cell (weight sensor), three ultrasonic sensors (proximity sensor), servo motor and pump motor. These components are combined to carry out the function of feeding and drinking automatically. The device will run after being given an order via website or application. For the feeding system, the animal owner can provide input on the schedule, frequency and portion of feeding. While the drinking system, the owner can press the calibration button and the pause button. Tests are carried out on each sensor, to measure its accuracy and testing of the entire system is carried out to ensure all components work together to carry out their functions. The test results show that every hardware and software component has worked in accordance with the designed objectives.Berdasarkan survei oleh “Mars”, diperoleh hasil berupa sekitar 59% anjing dan 52% kucing berat badannya lebih dari semestinya. Hal tersebut menjadi motivasi penelitian ini dalam merancang alat otomasi pemberi makan dan minum pada hewan peliharaan sehingga mempermudah pemelihara hewan dalam merawat kesehatan pola makan peliharaan mereka, dan supaya pemilik tidak perlu khawatir lupa memberi makan peliharaan mereka. Sistem yang dirancang perlu terkoneksi dengan internet supaya dapat diakses dimana-mana, maka digunakanlah mikrokontrolernya ESP32. Komponen inputnya adalah load cell (sensor berat) dan tiga sensor ultrasonic (sensor jarak). Komponen outputnya adalah motor servo dan motor pump. Dari komponen-komponen tersebut digabung supaya bekerja sama menjalankan fungsi memberi makan dan minum secara otomatis. Perangkat akan berjalan setelah diberi perintah melalui website atau aplikasi, sebagai tampilan interaksi bagi pemilik hewan. Untuk sistem pemberi makan, pemilik hewan dapat memberi input jadwal, frekuensi dan porsi makan. Sedangkan sistem pemberi minum, pemilik dapat menekan tombol kalibrasi dan tombol pause. Pengujian dilakukan pada setiap sensor, untuk mengukur akurasinya dan pengujian keseluruhan sistem dilakukan untuk memastikan semua komponen bekerja sama menjalankan fungsinya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa setiap komponen perangkat keras dan lunak sudah bekerja sesuai dengan tujuan yang dirancangkan

Klasifikasi Gender Berdasarkan Gambar Menggunakan Metode Deep Learning Pada MATLAB

In the present era, machine intelligence, also known as Artificial Intelligence (AI), is demanded not only to execute specific commands but also to recognize, analyze, or even make decisions, thereby providing desired outputs. By harnessing the power of AI, it is anticipated that desired outcomes will be more accurate and goal achievement will be optimized, minimizing losses. With the capabilities of AI in mind, a research study has been conducted on AI's ability to analyze and make decisions based on specific data. In this study, data in the form of images of men and women were utilized. The objective of this research is to analyze the ability of AI, particularly in gender classification. The method employed in designing this system is Deep Learning, with GoogLeNet as the Convolutional Neural Network utilized. In testing, the data accuracy ranged from 61.8% to 100% for the system without training algorithm options and from 97.5% to 100% for the system with training algorithm options. Testing was also carried out on a smaller set of training data and grayscale images, yielding lower accuracy ranges. From this research, it can be concluded that the quantity of training data, image preprocessing, and training algorithm options are crucial indicators for enhancing prediction accuracy.Pada masa ini, kecerdasan mesin yang disebut sebagai Artificial Intelligence (AI) dituntut untuk tidak hanya melakukan perintah tertentu, tetapi juga mampu untuk mengenal, menganalisis, atau bahkan mengambil keputusan sehingga mampu memberikan keluaran yang diinginkan. Dengan menggunakan AI, diharapkan hasil yang diinginkan menjadi lebih akurat dan mampu mencapai tujuan dengan meminimalkan kerugian. Berlatar dari kemampuan AI tersebut, maka dilakukannya suatu penelitian mengenai kemampuan AI yang dapat menganalisis dan mengambil keputusan berdasarkan data-data tertentu. Pada penelitian ini, digunakan data berupa gambar pria dan wanita. Tujuan dari penelitian ini ialah menganalisis kemampuan AI khususnya dalam hal mengelompokkan gender. Metode yang digunakan adalah Deep Learning dengan GoogLeNet sebagai Convolutional Neural Network yang digunakan. Untuk hasil pengujian, akurasinya mulai dari 61,8-100% untuk sistem tanpa training algorithm options dan 97,5-100% untuk sistem dengan training algorithm options. Pengujian juga dilakukan terhadap data training yang lebih sedikit dan juga gambar abu-abu dengan hasil rentang akurasi yang lebih rendah. Dari penelitian ini, dapat ditarik kesimpulan bahwa jumlah data training, preprocessing image, dan training algorithm options merupakan indikator yang penting untuk meningkatkan keakuratan prediksi

Implementasi IoT dengan ESP 32 Untuk Pemantauan Kondisi Suhu Secara Jarak Jauh Menggunakan MQTT Pada AWS

The development of the internet of things (IoT) creates many new innovations in the industrial sector aimed at increasing effectiveness. One of them is to monitor the condition of industrial process machines remotely as discussed in this study. This monitoring can be done using a device connected to the internet. The design of this system requires a microcontroller with an ESP32 wifi module as a data receiver and sender. The data sent is data from the temperature sensor. The data is in the form of simulation data generated from the program and has a random number. Machine-to- server data communication uses the Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) protocol. The entire machine-to-server, server-to-server communication system will be carried out in the cloud using a cloud computing platform, namely Amazon Web Services (AWS). The test results show that the payload and temperature data sent from the microcontroller can be stored in the database. To see the reliability of the system, two Normal and Stress Tests were carried out, with a success percentage of 100% fo r data storage to the database on two tests and 16.67% failure in sending data on the Stress Test. The two tests were arranged under different conditions.Perkembangan internet of things (IoT) menciptakan banyak inovasi baru dalam bidang industri yang ditujukan untuk meningkatkan efektivitas. Salah satunya untuk melakukan pemantauan kondisi mesin proses industri dari jarak jauh seperti yang dibahas pada penelitian ini. Pemantauan tersebut dapat dilakukan menggunakan perangkat yang terhubung dengan internet. Perancangan sistem ini membutuhkan satu buah mikrokontroler dengan modul wifi ESP32 sebagai penerima dan pengirim data. Data yang dikirimkan adalah data dari sensor suhu. Data tersebut berupa data simulasi yang dibangkitkan dari program dan bernilai acak /random number. Komunikasi data yang dilakukan antara machine-to-server menggunakan protokol Message Queuing Telemetry Transport(MQTT). Seluruh sistem komunikasi antara machine-to-server, server-to- server akan dilakukan di cloud menggunakan platform cloud computing yaitu Amazon Web Services(AWS). Hasil pengujian menunjukkan data payload dan suhu yang dikirimkan dari mikrokontroler dapat disimpan dalam database. Untuk melihat reabilitas sistem dilakukan dua buah pengujian Normal dan Stress Test, dengan persentase keberhasilan sebesar 100% untuk penyimpanan data ke database pada dua buah pengujian dan 16,67% kegagalan pengiriman data pada Stress Test. Pengaturan pada dua buah pengujian dilakukan dengan kondisi yang berbeda