Desain Antena Array Coplanar Vivaldi pada Frekuensi L, S dan C band

Antena array adalah antena yang terdiri dari lebih dari satu elemen, dalam upaya menerapkan modifikasi array penelitian ini menggunakan antena Vivaldi. Aplikasi antena vivaldi banyak digunakan dalam teknologi Ground Penetrating Radar, Medical Imaging seperti deteksi tumor otak dan kanker payudara. Penggabungan antena vivaldi dengan metode array memiliki kelebihan dapat menghasilkan gain yang lebih tinggi, dengan kelebihan gain yang lebih tinggi maka daya pancar antena penelitian ini bisa memfokuskan daya yang dipancarkan atau disebut pola radiasi. Desain antena yang dibuat ada tiga macam yaitu antena Coplanar Vivaldi elemen tunggal, antena Coplanar Vivaldi dengan 2 elemen dan 4 elemen array yang bekerja di frekuensi L, S dan C band. Dimensi substrat dari ketiga antena array vivaldi dibuat sama aitu 500 mm x 227 mm x 1.635 mm dan di desain untuk bekerja di frekuensi 1-8 GHz dengan menggunakan bahan copper pada pacth antena dengan tebal 0.035 mm, dan juga bahan FR-4 pada substrat dengan tebal 1.6 mm. Dengan dimensi ukuran substrat yang sama antena array dengan 4 elemen memiliki nilai Gain yang lebih tinggi dibandingkan dengan desain antena array 2 elemen dan 1 elemen. Dari hasil simulasi didapatkan untuk desain antena array 4 elemen memiliki Gain tertinggi 11.2 dB pada frekuensi 2 GHz dan 1 elemen memiliki Gain tertinggi 6.6. dB pada frekuensi 2 GHz. Dari hasil simulasi tersebut didapatkan bahwa untuk ukuran substrat yang sama, kinerja return loss terbaik diperoleh untuk elemen tunggal namun untk parameter Gain tertinggi diperoleh untuk antena 4 elemen array. Kata Kunci: Antena, Antena Array, Coplanar Vivaldi, Gain ,  L Band, C Band , S Ban

Pengaplikasian Antena Vivaldi Antipodal untuk Ground Penetrating Radar dengan Menggunakan Metode B – Scan

Pada artikel ini, menjelaskan penggunaan antena Vivaldi Antipodal untuk Ground Penetrating Radar (GPR) yang bekerja pada rentang frekuensi 1,5 GHz hingga 4 GHz. Pada penelitian ini, antena Vivaldi Antipodal dengan ukuran 15x15 cm digunakan untuk pendeteksian objek di dalam tanah dengan menggunakan alat nano Vector Network Analizer (VNA) dan laptop sebagai pengolah data. Sinyal yang dipancarkan oleh antena melalui VNA dari port 1 jika terkena objek akan terpantulkan dan mengubah parameter skatering dari antena penerima di port 2. Sinyal yang diterima akan diolah menggunakan metode B – Scan sehingga lokasi objek dalam tanah dapat terdeteksi. Proses pendeteksian dengan GPR dilakukan dengan mengambil data antara ada target dan tanpa target, di mana antena Vivaldi Antipodal diletakan 10 cm di atas permukaan tanah dan jarak antar antena Vivaldi Antipodal sebesar 15 cm. Penelitian ini menggunakan objek berbahan besi, batu, serta kayu yang dikubur 5 cm di bawah permukaan tanah yang nantinya posisi dari objek tersebut dapat diketahui menggunakan parameter uji berupa Skatering. Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan MatLab, diperoleh hasil bahwa Tutup Kaleng menunjukkan hasil pendeteksian yang terlihat lebih jelas dibandingkan dengan objek lainnya. Kata kunci: Vivaldi Antipodal, Ground Penetrating Radar, Metode B – Scan

Antena Monopole Ultra Wide Band (UWB) untuk Aplikasi Ground Penetrating Radar (GPR)

Pada penelitian ini menjelaskan antena monopole dengan frekuensi UWB untuk digunakan pada pencitraan Radar Gelombang mikro yang disebut dengan GPR (Ground Penetrating Radar). Pada penelitian ini antena monopole digunakan untuk mendeteksi tiga jenis objek dibawah tanah yaitu plat besi, tutup panci dan kaleng. Metode deteksi dilakukan dengan cara menghubungkan antena dengan VNA (Vector Network Analyzer) portabel sehingga sinyal yang dipancarkan antena bila mengenai objek akan memiliki parameter S21 (karakteristik parameter scatering port 1 terhadap port 2) yang berbeda di antena penerima bila dibandingkan dengan kondisi tanpa adanya target. Data S21 yang didapatkan akan diolah menggunakan metode C-Scan sehingga lokasi objek/target dapat ditentukan. Dimensi antenna yang digunakan memiliki besar yaitu sebesar 200 mm x 200 mm x 0.035 mm yang dibekerja pada frekuensi 500 MHz – 3 GHz dengan bahan copper pada bagian patch dan ground plane setebal 0.035 mm, dan substrat menggunakan FR-4 Lossy dengan ketebalan1.6 mm. Dari hasil pendeteksian didapatkan bahwa bila objek berada sedalam 5 cm di bawah tanah dan posisi antena diatas tanah 20 cm dengan jarak antara antena 1 dan 2 sebesar 10 cm maka ketiga objek dapat dideteksi lokasinya dan objek besi menunjukan hasil pendeteksian dengan resolusi yang paling bagus dibandingkan dengan objek yang lainya.Kata Kunci: Wideband antenna, Monopole antenna, Pencitraan GPR, Metode C-Scan

Brain Tumor Classification in MRI Images Using En-CNN

Brain tumors are among the most common diseases of the central nervous system and are harmful. Early diagnosis is essential for patient proper treatment. Radiologists need an automated system to identify brain tumor images successfully. The identification process is often a tedious and error-prone task. Furthermore, brain tumor binary classification is often characterized by malignant and benign because it involves multi-sequence MRI (T1, T2, T1CE, and FLAIR), making radiologist's work quite challenging. Recently, several classification methods based on deep learning are being used to classify brain tumors. Each model's performance is highly dependent on the CNN architecture used. Due to the complexity of the existing CNN architecture, hyperparameter tuning becomes a problem in its application. We propose a CNN method called en-CNN to overcome this problem. This method is based on VGG-16 that consists of seven convolutional networks, four ReLU, and four max-pooling. The proposed method is used to facilitate the hyperparameter tuning. We also proposed a new approach in which the classification of brain tumors is done directly without priorly doing the segmentation process. The new approach consists of the following stages: preprocessing, image augmentation, and applying the en-CNN method. Our new approach is also doing the classification using four MRI sequences of T1, T1CE, T2, and FLAIR. The proposed method delivers accuracy on the MRI multi-sequence BraTS 2018 dataset with an accuracy of 95.5% for T1, 95.5% for T1CE, 94% for T2, and 97% for FLAIR with mini-batch size 128 and epoch 200 using ADAM optimizer. The accuracy was 4% higher than previous research in the same dataset

Klasifikasi Tumor Otak Pada Citra MRI Menggunakan en-CNN

Tumor otak adalah salah satu penyakit yang paling umum terjadi pada sistem saraf pusat dan sifatnya berbahaya. Diagnosis dini sangat penting untuk perawatan pasien yang tepat. Klasifikasi biner tumor otak yang sering dicirikan dengan tumor otak ganas dan jinak yang melibatkan multi-sekuen MRI (T1, T2, T1CE, dan FLAIR), membuat pekerjaan ahli radiologi membosankan dan rawan terjadinya kesalahan. Pada penelitian ini, dikembangkan metode klasifikasi melalui tahap segmentasi dan metode klasifikasi langsung tanpa mealui tahap segmentasi untuk membantu proses klasifikasi tumor otak oleh ahli. Untuk metode klasifikasi melalui segmentasi, fokus penelitian terdapat pada pengembangan metode segmentasi otomatis untuk segmentasi tumor otak ganas yaitu Glioblastoma (GBM) dan tumor otak jinak yaitu Low Grade Glioma (LGG). Metode segmentasi dikembangkan menggunakan modifikasi U-Net. Arsitektur U-Net dievaluasi berdasarkan jumlah epoch dan nilai drop-out untuk mencapai arsitektur yang paling sesuai. Dari hasil eksperimen, model arsitektur yang paling sesuai untuk segmentasi tumor otak adalah arsitektur modifikasi U-Net atau mU-Net dengan jumlah epoch 90 dan nilai lapisan drop out 0,5. Hasil kinerja segmentasi ditunjukkan dengan nilai dice score sebesar 0,909 yang lebih besar dari penelitian sebelumnya. Metode segmentasi yang diusulkan mampu meningkatkan akurasi klasifikasi tumor otak sebesar 95,65% menggunakan DNN. Nilai akurasi tersebut 2,7% lebih tinggi dari pada jika menggunakan metode SVM yaitu sebesar 92,9%. Dilain pihak, beberapa metode klasifikasi berdasarkan deep learning digunakan untuk mengklasifikasikan tumor otak. Performa masing-masing model sangat bergantung pada arsitektur CNN yang digunakan. Karena kompleksitas arsitektur CNN yang ada, penyetelan hyperparameter menjadi masalah dalam penerapannya. Pada penelitian ini diusulkan metode CNN yang disebut dengan en-CNN untuk mengatasi masalah ini. Metode ini didasarkan pada VGG-16 yang terdiri dari tujuh jaringan konvolusi, empat ReLU, dan empat max-pooling. Metode yang diusulkan digunakan untuk memfasilitasi penyetelan hyperparameter. Metode ini merupakan pendekatan dimana klasifikasi tumor otak dilakukan secara langsung tanpa terlebih dahulu melakukan proses segmentasi. Pendekatan baru terdiri dari tahapan berikut: preproses, augmentasi citra, dan penerapan metode en-CNN. Klasifikasi tumor otak dilakukan menggunakan empat sekuen MRI T1, T1CE, T2, dan FLAIR. Metode yang diusulkan memberikan akurasi pada dataset MRI multi-sekuen BraTS 2018 dengan akurasi 95,5% untuk T1, 95,5% untuk T1CE, 94% untuk T2, dan 97% untuk FLAIR dengan ukuran mini-batch 128 dan epoch 200 menggunakan fungsi optimasi ADAM. Akurasinya 4% lebih tinggi dari penelitian sebelumnya dalam dataset yang sama. ===================================================================================================== Brain tumors are one of the most common diseases of the central nervous system and are dangerous in nature. Early diagnosis is essential for proper patient care. Radiologists need an automated system to identify brain tumor images. The tumor identification process is a tedious and error-prone task. In addition, the binary classification of brain tumors which are often characterized by malignant and benign brain tumors involving multi-sequence MRI (T1, T2, T1CE, and FLAIR), makes the work of radiologists quite challenging. In this study, a classification method was developed through the segmentation stage. and the direct classification method without going through the segmentation stage. For the classification method through segmentation, the research focus is on the development of automatic segmentation methods using U-Net modifications. The U-Net architecture was evaluated based on the number of epochs and drop-out values to achieve the most suitable architecture for automatic segmentation of glioblastoma brain tumors. From the experimental results, the most suitable architectural model for brain tumor segmentation is the mU-Net architecture with 90 epochs and a dropout layer value of 0.5. The results of segmentation performance are indicated by a dice score of 0.909, which is greater than the previous study. Using DNN, the proposed segmentation method can improve the accuracy of brain tumor classification by 95.65%. The accuracy value is 2.7 % higher than 92.9 % when using the SVM method. On the other hand, several classification methods based on deep learning are used to classify brain tumors. The performance of each model is highly dependent on the CNN architecture used. Due to the complexity of the existing CNN architecture, hyperparameter tuning is a problem in its implementation. In this study, a CNN method called en-CNN is proposed to overcome this problem. This method is based on VGG-16 which consists of seven convolution networks, four ReLUs, and four max-poolings. The proposed method is used to facilitate hyperparameter tuning. This method is an approach where the classification of brain tumors is done directly without first doing the segmentation process. The new approach consists of the following stages: preprocessing, image augmentation, and application of the en-CNN method. Brain tumor classification was performed using four MRI sequences T1, T1CE, T2, and FLAIR. The proposed method provides an accuracy of the 2018 BraTS multi-sequence MRI dataset with an accuracy of 95.5% for T1, 95.5% for T1CE, 94% for T2, and 97% for FLAIR with mini-batch sizes of 128 and epoch 200 using the function ADAM optimization. The accuracy is 4% higher than previous studies in the same datase

Normalization methods analysis of career pattern using self-organizing map

Clustering the distribution of student graduates is an approach used to analyze and understand the success of Vocational High School education programs in preparing graduates to enter the workforce or start their own businesses. The purpose of clustering is to evaluate the effectiveness of educational programs, identify entrepreneurial potential, formulate career planning, and develop entrepreneurial skills, all contributing to the fulfilment of Sustainable Development Goals (SDGs) related to quality education (SDG 4), decent work and economic growth (SDG 8), and industry, innovation, and infrastructure (SDG 9). Through this clustering, schools can evaluate the extent to which quality high school graduates achieve career or entrepreneurial success, supporting the objectives of SDG 4. This information helps in designing educational programs that are more in line with the needs of the job market, providing better career guidance to students, and promoting entrepreneurial skills among high school students, contributing to SDG 4 and SDG 8. Clustering the distribution of vocational high school students by working, continuing, and entrepreneurial status plays an important role in strengthening the link between education and the world of work, aligning with the aims of SDG 4 and SDG 8. Self-Organizing Map (SOM), as an Artificial Neural Network, assists in data clustering or mapping tasks, aiding in the discovery of patterns and trends within the vocational high school graduate population. The result of clustering using Z-Score and Min-Max normalization techniques is 5.31% and 3.98%, respectively, providing insights into the career and entrepreneurship trends and patterns of vocational high school students. This valuable information can be used for the development of educational programs, career guidance initiatives, and improved alignment between education and the needs of the world of work, ultimately contributing to the realization of SDGs 4, 8, and 9

Analisa Learning Rate dan Batch Size pada Klasifikasi Covid Menggunakan Deep Learning dengan Optimizer Adam

Deep learning semakin berkembang pesat dan banyak dimanfaatkan dalam berbagai bidang kehidupan. Salah satunya bisa dimanfaatkan untuk klasifikasi image medis penderita covid. Keras adalah salah satu framework deep learning yang paling banyak digunakan. Dalam Keras, terdapat beberapa macam algoritma optimizer. Salah satunya adalah optimizer Adam. Untuk menggunakan optimizer Adam ini, perlu menentukan angka learning rate. Penentuan angka learning rate sangat penting karena salah dalam menentukan angka learning rate akan berdampak pada hasil deep learning yang dilakukan. Batch size juga salah satu hyperparameter penting dalam deep learning. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan membandingkan beberapa learning rate dan batch size agar diketahui efek dan dampaknya pada hasil loss dan akurasi training dan validasi pada proses deep learning yang dilakukan. Ada 6 learning rate dan 3 batch size yang akan dibandingkan. Hasil yang optimal diantara 6 learning rate dalam penelitian ini adalah 0.0001 dan 0.00001. Sedangkan batch size yang paling bagus hasilnya dari tiga angka yang dibandingkan adalah batch size 5

Automatic Segmentation on Glioblastoma Brain Tumor Magnetic Resonance Imaging Using Modified U-Net

Glioblastoma is listed as a malignant brain tumor. Due to its heterogeneous composition in one area of the tumor, the area of tumor is difficult to segment from healthy tissue. On the other side,  the segmentation of brain tumor MRI imaging is also erroneous and takes time because of the large MRI image data. An automated segmentation approach based on fully convolutional architecture was developed to overcome the problem. One of fully convolutional network that used is U-Net framework. U-Net architecture is evaluated base on the number of epochs and drop-out values to achieve the most suitable architecture for the automatic segmentation of glioblastoma brain tumors. Through experimental findings, the most fitting architectural model is mU-Net architecture with an epoch number of 90 and a drop out layer value of 0.5. The results of the segmentation performance are shown by a dice value of 0.909 which is greater than that of the previous research

Machine learning on academic education: Bibliometric studies

The use of Machine Learning exhibits significant promise in facilitating advancements in the field of education. It is vital to conduct a comprehensive review of existing research to ascertain the significance of utilizing Machine Learning as a viable approach to enhance educational advancements. This bibliometric analysis provides a comprehensive overview of the advancements in the application of machine learning techniques within the field of education. This study utilizes publication and citation data from many academic literature sources to elucidate prominent patterns, areas of research emphasis, and scholarly collaborations within this field. The findings of the bibliometric analysis reveal a significant increase in scholarly attention toward the application of machine learning in the field of education during the past several years. The scope of these investigations encompasses a diverse array of subjects, such as personalized learning, predictive analytics, automated evaluation, learning recommendations, and online exam proctoring. The findings of this study also demonstrate a notable rise in the level of collaboration among scholars from many fields, highlighting the significance of interdisciplinary approaches in tackling the intricate challenges associated with the integration of machine learning in education