Diagnosa COVID-19 Chest X-Ray Dengan Convolution Neural Network Arsitektur Resnet-152

The availability of medical aids in adequate quantities is very much needed to assist the work of the medical staff in dealing with the very large number of Covid patients. Artificial Intelligence (AI) with the Deep Learning (DL) method, especially the Convolution Neural Network (CNN), is able to diagnose Chest X-ray images generated by the Computer Tomography Scanner (C.T. Scan) against certain diseases (Covid). Resnet Version-152 architecture was used in this study to train a dataset of 10.300 images, consisting of 4 classifications namely covid, normal, lung opacity with 3,000 images each and viral pneumonia 1,000 images. The results of the study with 50 epoch training obtained very good values for the accuracy of training and validation of 95.5% and 91.8%, respectively. The test with 10.300 image dataset obtained 98% accuracy testing, with the precision of each class being Covid (99%), Lung_Opacity (99%), Normal (98%) and Viral pneumonia (98%).

Klasifikasi Jenis Biji Kopi Menggunkan Convolutional Neural Network dan Transfer Learning pada Model VGG16 dan MobileNetV2

Proses pengklasifikasian juga digunakan dalam artificial intelligence (AI), yang merupakan kecerdasan yang dibuat oleh komputer, sehingga dapat menirukan tindakan seperti halnya manusia pada umumnya dan dapat menangkap kejadian yang terjadi di lingkungan sekitarnya. Melihat perkembangan perdagangan kopi internasional yang sangat tinggi, dapat disimpulkan jika terdapat jenis kopi yang memiliki kualitas terbaiklah yang akan banyak dicari oleh negara pengimpor kopi. Terdapat beberapa jenis kopi diantaranya adalah kopi Arabica, kopi Robusta, kopi Liberica. Pada saat ini kopi sangat banyak di nikmati oleh masyarakat baik itu kalangan muda atau pun tua, dengan seiring berjalannya waktu pun peminat kopi terus meningkat. Melalui teknologi yang ada saat ini maka dapat dibedakan jenis biji kopi Robusta, Arabica, Liberica. Salah satu teknologi yang dapat digunakan adalah deep learning. Tujuan dari penelitian ini adalah mengusulkan model Convolutional Neural Network (CNN)-Transfer Learning untuk diimplementasikan pada sistem cerdas untuk proses klasifikasi citra jenis biji kopi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah model CNN transfer learning VGG16 dan MobileNetV2. Dari hasil pengujian yang dilakukan pada 3 model yakni model CNN, Model CNN-transfer learning VGG16 dan MobileNetV2 didapatkan hasil bahwa akurasi yang paling tinggi didapatkan ketika melakukan klasifikasi citra biji kopi dengan menggunakan CNN-transfer learning model MobileNetV2 yakni sebesar 96%. Tingkat akurasi yang meningkat jika dibandingkan dengan model CNN biasa mengindikasikan bahwa penggunaan transfer learning memberikan efek yang baik pada tingkat akurasi yang didapatkan. Kenaikan sebesar 1% memang tidak terlalu besar akan tetapi dengan adanya kenaikan tersebut membuka peluang untuk meningkatkan lebih tinggi menggunakan model transfer learning lainnya

Optimasi Deep Learning untuk Prediksi Saham di Masa Pandemi Covid-19

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dengan menurunkan tingkat kesalahan prediksi dari 5 data saham blue chip di Indonesia. Dengan cara mengkombinasikan desain 4 hidden layer neural nework menggunakan Long Short Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU). Dari tiap data saham akan dihasilkan grafik rmse-epoch yang dapat menunjukan kombinasi layer dengan akurasi terbaik, sebagai berikut; (a) BBCA dengan layer LSTM-GRU-LSTM-GRU (RMSE=1120,651, e=15), (b) BBRI dengan layer LSTM-GRU-LSTM-GRU (RMSE =110,331, e=25), (c) INDF dengan layer GRU-GRU-GRU-GRU (RMSE =156,297, e=35 ), (d) ASII dengan layer GRU-GRU-GRU-GRU (RMSE =134,551, e=20 ), (e) TLKM dengan layer GRU-LSTM-GRU-LSTM (RMSE =71,658, e=35 ). Tantangan dalam mengolah data Deep Learning (DL) adalah menentukan nilai parameter epoch untuk menghasilkan prediksi akurasi yang tinggi

OPTIMASI CONVOLUTION NEURAL NETWORK UNTUK DETEKSI COVID-19

Abstrak: Optimasi Convolution Neural Network Untuk Deteksi Covid-19. Kondisi pandemi seperti sekarang ini diperlukan sebuah algoritma pembelajaran mesin untuk mendeteksi covid-19 secara otomatis berdasarkan pada gambar rontgen dada guna memudahkan dalam mambantu pengambil keputusan. Penelitian ini ingin membandingkan arsitektur CNN AlexNet dan MobileNetV2 untuk mendeteksi (a) covid-19, (b) lung opacity, (c) normal, (d) viral pneumonia. Data himpunan rontgen dada yang digunakan sejumlah 4000 yang berasal dari kaggle.com, 0.8 data dibagi untuk pelatihan sedangkan 0.2 nya digunakan untuk pengujian. Optimizer yang digunakan yaitu keras SGD momentum, dengan nilai learning rate 0.005 dan momentum 0.9, serta epoch 50. Ukuran gambar untuk input yaitu 224x224 serta ukuran batch 32. Hasil optimasi dari kedua algoritma tersebut yaitu, MobileNetV2 lebih baik untuk mendeteksi covid-19 dengan nilai akurasi presisi mencapai 99%. Penelitian selanjutnya dapat membandingkan algoritma CNN yang lainnya serta data himpunan yang lebih banyak. Kata kunci: CNN; AlexNet; MobileNetV2; Covid-19 Abstract: Convolution Neural Network Optimization for Covid-19 Detection. In the current pandemic conditions, a machine learning algorithm is needed to detect COVID-19 automatically based on chest X-ray images to make it easier to assist decision makers. Aim study be disposed for compare the architecture of CNN AlexNet and MobileNetV2 to detect (a) covid-19, (b) lung opacity, (c) normal, (d) viral pneumonia. The data set of chest X-rays used are 4000 from kaggle.com, 0.8 of the data is shared for training while 0.2 is used for testing. The optimizer used is hard SGD momentum, with a value of leaning rate 0.005 and momentum 0.9, and epoch 50. The image size for the input is 224x224 and the batch size is 32. The optimization results from the two algorithms are, MobileNetV2 is better for detecting covid-19 with an accuracy value The precision reaches 99%. Future research can compare other CNN algorithms and larger data sets. Keywords: CNN; AlexNet; MobileNetV2; Covid-1

Optimasi Deep Belief Network Menggunakan Simulated Annealing

Dalam beberapa tahun terakhir, deep learning (DL) merupakan area penelitian yang sangat penting dalam pemelajaran mesin. Metode ini dapat mempelajari beragam tingkat abstraksi dan representasi pada berbagai macam data seperti teks, suara dan citra. Meskipun metode DL telah sukses dipergunakan untuk aplikasi seperti pemrosesan suara, pengenalan fonetik, robotika, pencarian informasi, bahkan sampai analisa molekul, namun untuk melatih metode ini tidaklah mudah. Sejumlah teknik telah diusulkan untuk membuat pelatihan dalam DL menjadi lebih optimal, seperti menambahkan proses pra-training, mengganti fungsi aktivasi maupun metode gradien standar yang dipergunakan, ataupun memutuskan sebagian dari jaringan pada lapisan. Dalam penelitian ini, diusulkan optimasi deep belief network, yang merupakan salah satu metode popular dalam DL, dengan menambahkan simulated annealing pada lapisan terakhir. Hasil eksperimen yang dilakukan menggunakan data set MNIST menunjukkan bahwa, meskipun ada penambahan waktu komputasi, akan tetapi secara umum ada peningkatan akurasi dari DBN asli

Implementation of deep neural networks (DNN) with batch normalization for batik pattern recognition

One of the most famous cultural heritages in Indonesia is batik. Batik is a specially made drawing cloth by writing Malam (wax) on the cloth, then processed in a certain way. The diversity of motifs both in Indonesia and the allied countries raises new research topics in the field of information technology, both for conservation, storage, publication and the creation of new batik motifs. In computer science research area, studies about Batik pattern have been done by researchers and some algorithms have been successfully applied in Batik pattern recognition. This study was focused on Batik motif recognition using texture fusion feature which is Gabor, Log-Gabor, and GLCM; and using PCA feature reduction to improve the classification accuracy and reduce the computational time. To improve the accuracy, we proposed a Deep Neural Network model to recognise batik pattern and used batch normalisation as a regularises to generalise the model and to reduce time complexity. From the experiments, the feature extraction, selection, and reduction gave better accuracy than the raw dataset. The feature selection and reduction also reduce time complexity. The DNN+BN significantly improve the accuracy of the classification model from 65.36% to 83.15%. BN as a regularization has successfully made the model more general, hence improve the accuracy of the model. The parameters tuning also improved accuracy from 83.15% to 85.57%

Підвищення ефективності навчання бортової системи детектування об’єктів для малогабаритного безпілотного апарату

The model of object detector and the criterion of leaning effectiveness of the model were proposed. The model contains 7 first modules of the convolutional Squeezenet network, two convolutional multiscale layers and the information­extreme classifier. The multiplicative convolution of the particular criteria that takes into account the effectiveness of detection of objects in the image and accuracy of the classification analysis was considered as the criterion of learning effectiveness of the model. In this case, additional use of the orthogonal matching pursuit algorithm in calculating high­level features makes it possible to increase the accuracy of the model by 4 %. The training algorithm of object detector under conditions of a small size of labeled training datasets and limited computing resources available on board of a compact unmanned aerial vehicle was developed. The essence of the algorithm is to adapt the high­level layers of the model to the domain application area, based on the algorithms of growing sparse coding neural gas and simulated annealing. Unsupervised learning of high­level layers makes it possible to use effectively the unlabeled datasets from the domain area and determine the required number of neurons. It is shown that in the absence of fine tuning of convolutional layers, 69 % detection of objects in the images of the test dataset Inria Aerial Image was ensured. In this case, after fine tuning based on the simulated annealing algorithm, 95 % detection of the objects in test images is ensured. It was shown that the use of unsupervised pretraining makes it possible to increase the generalizing ability of decision rules and to accelerate the iteration process of finding the global maximum during supervised learning on the dataset of limited size. In this case, the overfitting effect is eliminated by optimal selection of the value of hyperparameter, characterizing the measure of coverage of the input data of by network neurons.Предложена модель детектора объектов и критерий эффективности обучения модели. Модель содержит 7 первых модулей свёрточной сети Squeezenet, два свёрточных разномасштабных слоя, и информационно-экстремальный классификатор. В качестве критерия эффективности обучения модели детектора рассматривается мультипликативная свертка частных критериев, учитывающая эффективность обнаружения объектов на изображении и точность классификационного анализа. При этом дополнительное использование алгоритма ортогонального согласованного кодирования при вычислении высокоуровневых признаков позволяет увеличить точность модели на 4 процента.Разработан алгоритм обучения детектора объектов в условиях малого объема размеченных обучающих образцов и ограниченных вычислительных ресурсов, доступных на борту малогабаритного беспилотного аппарата. Суть алгоритма заключается в адаптации верхних слоев модели к доменной области использования на основе алгоритмов растущего разреженно кодирующего нейронного газа и симуляции отжига. Обучение верхних слоев без учителя позволяет эффективно использовать неразмеченные данные с доменной области и определить необходимое количество нейронов. Показано, что при отсутствии тонкой настройки свёрточных слоев обеспечивается 69 процентов выявленных объектов на изображениях тестовой выборки Inria Aerial Image.При этом после тонкой настройки на основе алгоритма симуляции отжига обеспечивается 95 процентов выявленных объектов на тестовых изображениях.Показано, что использование предварительного обучения без учителя позволяет повысить обобщающую способность решающих правил и ускорить итерационный процесс нахождения глобального максимума при обучении с учителем на выборке ограниченного объема. При этом устранение эффекта переобучения осуществляется путем оптимального выбора значения гиперпараметра, характеризующего степень покрытия входных данных нейронами сетиЗапропоновано модель детектора об’єктів і критерій ефективності навчання моделі. Модель містить 7 перших модулів згорткової мережі Squeezenet, два згорткові різномасштабні шари, та інформаційно-екстремальний класифікатор. Як критерій ефективності навчання моделі детектора розглядається мультиплікативна згортка частинних критеріїв, що враховує ефективність виявлення об’єктів на зображенні та точність класифікаційного аналізу. При цьому додаткове використання алгоритму ортогонального узгодженого кодування при обчисленні високорівневих ознак дозволяє збільшити точність моделі на 4 %.Розроблено алгоритм навчання детектора об’єктів за умов малого обсягу розмічених навчальних зразків та обмежених обчислювальних ресурсів, доступних на борту малогабаритного безпілотного апарату. Суть алгоритму полягає в адаптації верхніх шарів моделі до доменної області використання на основі алгоритмів зростаючого розріджено кодуючого нейронного газу та симуляції відпалу. Навчання верхніх шарів без вчителя дозволяє ефективно використати нерозмічені дані з доменної області та визначити необхідну кількість нейронів. Показано, що за відсутності тонкої настройки згорткових шарів забезпечується 69 % виявлених об’єктів на зображеннях тестової вибірки Inria Aerial Image. При цьому після тонкої настройки на основі алгоритму симуляції відпалу забезпечується 95 відсотків виявлених об'єктів на тестових зображеннях.Показано, що використання попереднього навчання без вчителя дозволяє підвищити узагальнюючу здатність вирішальних правил та прискорити ітераційний процес знаходження глобального максимуму при навчанні з учителем на вибірці обмеженого обсягу. При цьому усунення ефекту перенавчання здійснюється шляхом оптимального вибору значення гіперпараметру, що характеризує ступінь покриття вхідних даних нейронами мереж

Розробка інформаційного та програмного забезпечення бортової системи безпілотного апарату, що функціонує в режимі самонавчання екстрактора ознакового опису середовища для навігації та класифікаційного аналізу спостережень

Мета роботи – підвищення функціональної ефективності бортової системи безпілотного літального апарату, що здійснює у автономному режимі локальну навігацію та класифікаційний аналіз спостережень за даними різнотипних сенсорів за умов ресурсних та інформаційних обмежень, і неповної визначеності, обумовленої довільними умовами спостереження та нестаціонарністю середовища

Perancangan Alat Gorden Dan Lampu Untuk Smarthome Berbasis Mikrokontroler dan Android

Perkembangan teknologi pada zaman ini memberikan perubahan yang nyata dalam kehidupan manusia. Telah banyak peralatan yang dibuat oleh manusia yang fungsinya untuk mempermudah pekerjaan manusia sehingga manusia sangat bergantung pada teknologi. Salah satu manfaat dari teknologi modern yang digunakan internet of things. Smarthome merupakan bagian dari internet of things yang bertujuan untuk memonitor dan mengendalikan Segala sesuatu di kediaman laptop atau smartphone. Untuk itu dalam implementasi smarthome jurnal ini akan membahas bagaimana merancang gorden dan lampu otomatis menggunakan sensor cahaya dan sensor temperature tubuh manusia berbasis arduino yang dikontrol dengan smartphone. Alat ini berfungsi untuk membuka atau menutup gorden dan menyalakan atau mematikan lampu dalam dua mode. Dalam alat ini akan terdapat dua mode yaitu otomatis dan manual, dimana mode otomatis akan bekerja dengan inputan yang masuk dari sensor sedangkan mode manual akan bekerja dengan inputan dari smartphone. Untuk mengerakkan gorden digunakan motor dc dan untuk mengontrol lampu digunakan relay sedangkan lcd digunakan untuk menampilkan mode yang sedang digunakan dalam alat