Perbandingan Arsitektur Convolutional Neural Network Pada Klasifikasi Pneumonia, COVID-19, Lung Opacity, dan Normal Menggunakan Citra Sinar-X Thoraks

Covid-19 telah mewabah sejak awal Tahun 2020. Meskipun terjadi penurunan jumlah kasus penderita Covid-19, namun masih terdapat beberapa kasus baru karena terjadi mutasi virus. Selain Covid-19, prevalensi pneumonia juga masih tinggi. Oleh karena itu, perlu dilakukan klasifikasi Covid-19 dengan pneumonia meskipun pascapandemi. Salah satu cara yang digunakan untuk mendeteksi Covid-19 dan pneumonia adalah menggunakan citra sinar-X dada. Pada studi ini dilakukan tidak hanya Covid-19 dan pneumonia, tetapi juga lung opacity dan normal. Beberapa tahun terakhir, marak digunakan pendekatan klasifikasi berbasis kecerdasan buatan. Beberapa studi telah dilakukan dengan menggunakan pendekatan deep learning berbasis arsitektur CNN. Pada studi ini, klasifikasi keempat kelas di atas dilakukan dengan menggunakan data yang lebih banyak, yaitu 21.165 citra sinar-X dada. Selain itu, dilakukan perbandingan kinerja sembilan arsitektur CNN, yaitu Inception-ResNet, DenseNet201, InceptionV3, ResNet50v1, ResNet101, ResNet152, ResNet50v2, ResNet101v2, dan ResNet152v2. Sebagai tambahan, studi ini juga membandingkan kinerja dua pengoptimasi, yaitu Adam dan SGD untuk masing-masing arsitektur CNN. Kinerja tertinggi diperoleh dengan menggunakan arsitektur CNN berbasis ResNet50v1 dan pengoptimasi Adam dengan nilai rerata akurasi pelatihan, validasi, dan pengujian mencapai 92,22 ± 0,25 %. AbstractCovid-19 has been a global pandemic since the beginning of 2020. Although there has been a decrease in the number of cases of Covid-19, however, there are still some new cases due to virus mutation. Besides Covid-19, the prevalence of pneumonia is still high. Therefore, it is necessary to classify Covid-19 and pneumonia not only during a pandemic but also post-pandemic. One of the methods is using chest X-ray images. In this study, not only Covid-19 and pneumonia but also lung opacity and normal were carried out. In recent years, artificial intelligence-based classification approaches have been widely used. Several studies have been conducted using a deep learning approach based on Convolutional Neural Networks (CNN) architecture. This study aims to classify the four classes using 21,165 chest X-ray images. In addition, a comparison of the performance of nine CNN architectures was perfomed, i.e. Inception-ResNet, DenseNet201, InceptionV3, ResNet50v1, ResNet101, ResNet152, ResNet50v2, ResNet101v2 and ResNet152v2. In addition, this study also compares the performance of two optimizers, i.e. Adam and Stochastic Gradient Descent (SGD) for each CNN architecture. The highest performance was obtained using ResNet50v1 and Adam optimizer with the average value of training, validation, and testing accuracy of 92.22 ± 0.25 %

Dynamics of Simultaneous Local Elections in 2020 During Covid-19 Pandemic

During the COVID-19 pandemic, it is difficult to ignore the possibility of conflict in the Simultaneous Regional Head Elections; in fact, it tends to grow. Fundamentally, conflicts arise as a result of lack of planning and implementation of Electoral Management Bodies, confusing regulations, overlapping responsibilities and multiple interpretations of laws, and inability to deal with technical electoral issues. This study aims to examine the dynamics of holding the 2020 Simultaneous Regional Head Elections in the midst of the COVID-19 pandemic. This study employs a qualitative design with a descriptive approach. Data collection was carried out using literature review techniques from several related journal sources. According to the results of the study with the Concept of Conflict Resolution, the potential conflicts that emerged in the 2020 simultaneous regional elections, including the existence of money politics disguised as assistance for overcoming COVID-19, low voter participation due to public fear of the transmission of the COVID-19 virus, and weak technical elections management which resulted in the need for re-voting in several regions in Indonesia. Therefore, it can be conluded that Conflict resolution to eliminate money politics culture can be done by conducting political education which must be started from political parties. Meanwhile, to minimize re-voting, Electoral Management Bodies must prepare overall technical management well from planning, organizing, implementing to evaluating the entire process of organizing the election

Perbandingan Preskrining Lesi Kulit berbasis Convolutional Neural Network: Citra Asli dan Tersegmentasi

Seiring dengan bertambahnya prevalensi lesi kulit, maka diperlukan adanya preskrining lesi kulit mandiri yang mudah dan akurat. Pada studi ini, dilakukan perbandingan kinerja preskrining lesi kulit berbasis Convolutional Neural Network antara citra asli dan citra tersegmentasi Grabcut sebagai masukan. Ada dua parameter kinerja yang digunakan sebagai evaluasi, yaitu akurasi serta waktu pembuatan model. Tidak ada perbedaan kinerja akurasi pelatihan dan validasi pembelajaran mesin menggunakan citra asli dengan citra tersegmentasi. Meskipun terdapat proses tambahan berupa penghilangan latar belakang citra menggunakan algortima Grubcut, akurasi pelatihan maupun validasi preskrining lesi kulit tidak mengalami peningkatan yang signifikan. Pada parameter kinerja yang kedua, waktu pembuatan model dipengaruhi oleh jumlah data latih dan validasi. Semakin kecil jumlah data latih yang digunakan, maka waktu pembuatan model akan semakin cepat, dan sebaliknya. Disamping itu, proporsi antara jumlah data latih dengan validasi juga berpengaruh ke akurasi validasi. Pada studi ini, dengan menggunakan jumlah data latih yang lebih kecil dibandingkan data validasi, akurasi validasi mengalami peningkatan dari 0,82% menjadi 0,90%. Studi ini telah memberikan bukti bahwa pada preskrining lesi kulit menggunakan pembelajaran mesin berbasis CNN tidak diperlukan mekanisme adanya penghilangan latar belakang citra. Selain itu, pembuatan model pembelajaran mesin berbasis CNN dapat dilakukan dengan menggunakan data latih sekitar 22,41% dari data total. Diharapkan, hasil studi ini dapat dimanfaatkan untuk pengembangan aplikasi preskrining lesi kulit menggunakan pembelajaran mesin berbasis CNN pada komputer atau gawai dengan sumber daya komputasi yang rendah. Abstract It is necessary to develop a self-prescreening of skin lesion due to the prevalence is increasing every year. This study tries to compare and evaluate the performance of prescreening of a skin lesion in the original and segmented images using Convolutional Neural Network. The Grabcut algorithm is used in the image segmentation process. Two parameters are used to evaluate the performance of the classification, i.e. accuracy and time to build the model. The results show that there is no significant difference in training and validation accuracy between original and segmented images. Even though there is an additional process in removing image background using Grabcut, the accuracy of training and validation do not increase significantly. In the second performance indicator, the time to build the model is influenced by the numbers of training and validation data that are used. The smaller the amount of training data used, the faster the model creation time will be. In addition, the proportion between the amount of training data and validation also affects the accuracy of validation. In this study, using a smaller amount of training data than the validation data, the validation accuracy increased from 0.82 to 0.90. This study has provided evidence that prescreening of skin lesions using machine learning based on CNN does not require image background removal and only about 22.41% of the total data are needed to build the model. One of the contributions of this study is that the results of this study can be used for the development of a skin lesion prescreening application using CNN-based machine learning on computers or devices with low computational resources

PENGEMBANGAN VIDEO PEMBELAJARAN PEMBUATAN SORBET MANGGA PADA MATA PELAJARAN PRODUKSI PENGOLAHAN HASIL NABATI UNTUK SISWA SMK

Tujuan penelitian ini adalah : 1) Mengembangkan video pembelajaran dengan materi pembuatan sorbet mangga pada mata pelajaran Produksi Pengolahan Hasil Nabati untuk siswa SMK, 2) Mengetahui kelayakan video pembelajaran materi pembuatan sorbet mangga pada mata pelajaran Produksi Pengolahan Hasil Nabati untuk siswa SMK. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (R&D) dengan menggunakan model pengembangan 4D (define, design, develop, disseminate). Penelitian dilaksanakan pada bulan Juni-Oktober 2019 di Jurusan Pendidikan Teknik Boga dan Busana (PTBB), Fakultas Teknik, Universitas Negeri Yogyakarta. Penilaian kelayakan video pada penelitian ini dilakukan oleh 2 ahli materi, 1 ahli media dan 30 orang siswa kelas XI SMK N 1 Cangkringan. Analisis data yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif. Hasil penelitian menemukan : 1) Video pembelajaran pembuatan sorbet mangga memiliki durasi 11 menit 29 detik dengan format mp4, ukuran file sebesar 592 MB dan resolusi 1080p. Bagian video pembelajaran sorbet mangga ini antara lain: a) Pembukaan yang berisi tentang pengertian, teknik pembuatan, dan teknik pengemasan yang disampaikan oleh presenter, b) Bagian isi mencakup : persiapan alat dan bahan, proses pembuatan, proses penghitungan rendemen produk, proses pengemasan dan pengujian organoleptik yang dilakukan oleh talent dan pengisi suara/dubber; c) Penutup disampaikan oleh presenter yang berisi evaluasi dan kesimpulan dari video. 2) Hasil uji kelayakan video pembelajaran pembuatan sorbet mangga oleh ahli materi mendapat persentase nilai rata-rata sebesar 95,00%, oleh ahli media mendapat persentase nilai rata-rata sebesar 93,94% dan oleh 30 siswa dari uji kelayakan terbatas mendapat persentase nilai rata-rata sebesar 88,06%, sehingga video pembelajaran pembuatan sorbet mangga dinyatakan sangat layak sebagai media pembelajaran. Setelah video dinyatakan sangat layak sebagai media pembelajaran, video pembelajaran ini disebarluaskan secara online di platform YouTube pada channel Boga UNY dengan URL https://youtu.be/9R2QJFlUoZ

A Hierarchical Description-based Video Monitoring System for Elderly

The increase in the number of elderly motivates academic researchers to develop technologies that can ensure self- sufficiency in their lives. In this research, prototype of an inexpensive video monitoring system for the elderly using a single RGB camera proposed. In the process is divided into two, namely vision and event recognition module. For event recognition, we use a hierarchical description-based approach with three attributes, namely posture (e.g., stand, sit and lie), location (e.g., walking zone, relaxing zone and toilet zone) and duration (e.g., short and long). Output this system is description activity recognized in the text. The experiment result shows our system can provide the effectiveness of the context description

RANCANG BANGUN ORANGE PI 3 LTS SEBAGAI SERVER UNTUK TABLET PENDANT DENGAN MENGGUNAKAN NODE-RED

Nodejs merupakan perangkat lunak runtime platform yang dapat dipasang node-red sebagai alat pemrograman berbasis aliran. Perangkat lunak ini sangat optimal untuk kebutuhan pembuatan peralatan internet of thing apabila dipasang pada single board computer.Seiring dengan kebutuhan penulis dalam pembuatan pengendali nirkabel untuk kebutuhan robot pembersih solar cell, penulis melakukan rancang bangun dan pengujian dengan menggunakan node-red yang diinstall pada perangkat singgle board computer Orange Pi 3 LTS. Harapannya dengan rancang bangun dan pengujian ini, perangkat dapat di hubungkan secara nirkabel dengan tablet Realme Pad sebagai tablet pendant.Berdasarkan hasil pengujian sebanyak 4 kali pengujian, input output Orange Pi 3 LTS dapat dikendalikan baik langsung dari perangkat tersebut maupun dengan menggunakan Realme Pad  dengan jarak sampai 30 meter baik dalam ruangan maupun luar ruangan dengan komunikasi nirkabel

Pengembangan Sistem Penilaian Kematangan Tandan Buah Segar Kelapa Sawit menggunakan Citra 680 dan 750 NM

Salah satu permasalahan utama dalam industri kelapa sawit adalah proses sortasi Tandan Buah Segar (TBS) di pabrik kelapa sawit. Parameter yang digunakan dalam sortasi TBS adalah jumlah brondolan kelapa sawit. Pada saat ini, sortasi dilakukan oleh grader yang bersifat subyektif dan sering kali tidak konsisten. Hal ini terjadi karena keterbatasan penglihatan dan kemampuan manusia untuk mengolah informasi jumlah brondolan setiap TBS dalam waktu yang terbatas. Oleh karena itu, pada penelitian ini dikembangkan sistem penilaian kematangan TBS kelapa sawit berbasis spektroskopi dan nilai kontras citras. Sumber cahaya yang digunakan pada penelitian ini adalah lampu berjenis Light-emitting Diode (LED) dengan panjang gelombang 680 dan 750 nm. Akuisisi citra TBS dilakukan dengan menggunakan kamera DSLR yang telah dimodifikasi. sehingga diperoleh dua citra TBS pada panjang gelombang 680 dan 750 nm. Kemudian, dilakukan perhitungan nilai kontras kedua citra tersebut. Dalam penelitian ini, terdapat 24 TBS yang digunakan sebagai data latih, dengan komposisi 10 TBS matang dan 14 TBS mentah. Data uji yang digunakan berjumlah 77 TBS yang terdiri dari 38 matang dan 39 mentah. Pada penelitian ini, Support Vector Machine (SVM) digunakan sebagai metode klasifikasi. Akurasi data latih yang diperoleh adalah 66,67%. Sedangkan akurasi data uji dari sistem yang dikembangkan dalam penelitian ini adalah 57,14%. Hasil yang diperoleh ini masih perlu diperbaiki untuk meningkatkan akurasi sistem dengan cara menambah jumlah data, baik data latih maupun uji, serta menggunakan pembelajaran mesin. AbstractOne of the main problems in the palm oil industry is the grading of Fresh Fruit Bunches (FFB) in the palm oil mills. The parameter used for the process is the number of fruitlets detached from the bunch. Nowadays, the FFB grading is conducted by graders which is subjective and often inconsistent due to the limitation of human vision and ability to process information on the number of fruitlets detached per FFB in a very limited time. Therefore, this study developed a grading system to assess and estimate the FFB maturity based on spectroscopy and image contrast value. From the literature review, visible light and NIR spectrum in 680 and 780 nm can be used as light sources to detect the maturity level of FFB. DSLR camera is used to acquire the FFB image. Using this scheme, two FFB images in 680 and 750 nm are obtained. The next process is to calculate the image contrast. In this research, there are 24 FFB that are used as training data that consists of 10 ripe and 14 unripe. A total of 77 FFB are used as test data that consists of 38 ripe and 39 unripe. Support Vector Machine (SVM) is used in this research to classify the maturity level of FFB. The accuracy of the training dataset is 66.67%. Meanwhile, the accuracy of the test data is 57.14%. Future works will focus on enhancing accuracy of the system through increasing the number of training and testing data using machine learning

Deteksi Pneumonia Menggunakan Citra Sinar-X Paru berbasis Residual Network

Fokus dari studi ini adalah membandingkan kinerja Mask R-CNN dengan ResNet-50 & 101 sebagai backbone pada deteksi pneumonia menggunakan citra Sinar-X paru. Selain itu, juga dibandingkan pengaruh augmentasi data berupa rotasi dan refleksi serta pengaruh teknik perbaikan kualitas citra menggunakan CLAHE pada kinerja deteksi pneumonia. Set data yang digunakan pada studi ini berjumlah 26.684 citra Sinar-X paru yang diambil dari situs Kaggle RSNA Challenge. Terdapat empat parameter kinerja deteksi yang digunakan, yaitu akurasi; presisi; sensitivitas; dan spesifisitas. Meskipun ResNet-50 backbone yang memiliki 50 lapisan konvolusi, akan tetapi kinerja deteksi yang dihasilkan lebih baik dibandingkan dengan ResNet-101 yang memiliki 101 lapisan konvolusi. Selain itu, ResNet-50 backbone dengan augmentasi data berupa rotasi dan refleksi pada set data citra yang diperbaiki kualitasnya menggunakan CLAHE memberikan kinerja yang paling baik. Nilai akurasi yang diperoleh mencapai 76% dengan presisi 62%, spesifisitas 74% dan sensitifitas 67%. Pada studi ini, terlihat bahwa peningkatan jumlah lapisan konvolusi tidak berpengaruh terhadap peningkatan kinerja deteksi. Sebagai tambahan, kinerja deteksi pneumonia menggunakan Sinar-X paru berbasis ResNet-50 backbone dapat ditingkatkan dengan menambahkan prapemrosesan berupa augmentasi data serta perbaikan kualitas citra menggunakan CLAHE. AbstractThe focus of this study is to compare the performance of the Mask R-CNN using ResNet-50 & 101 backbone on pneumonia detection using a chest X-ray image. In addition, the effect of data augmentation in the form of rotation and reflection was also compared. Furthermore, the effect of the image enhancement technique using CLAHE on pneumonia detection is performed. In total, 26,684 chest X-ray images are used. These images were downloaded from the Kaggle RSNA Challenge website. There are four parameters are used to evaluate the detection performance, i.e., accuracy; precision; sensitivity; and specificity. Although ResNet-50 backbone has 50 convolutional layers, the detection performance is better than ResNet-101 which has 101 convolution layers. In addition, the ResNet-50 backbone with data augmentation and image enhancement using CLAHE provides the best performance. The accuracy of 76%, the precision of 62%, specificity of 74%, and sensitivity of 67% are obtained using this proposed method. In this study, the increase in the number of convolutional layers has no effect on the detection performance. In addition, the performance of pneumonia detection using ResNet-50 backbone using chest X-rays image can be improved using data augmentation and image quality enhancement using CLAHE.

Improving Batik and Dropship SMEs Market Through Geographic Information System

The information providing about dropship, Small and Mid-size enterprise (SMEs), in Pekalongan city recently is done by brochure, banner and social media.  Nevertheless, other than social media, the promotion media is possible to be seen when visitor is on the spot.  The research is aimed at supporting the troubleshooting matters by adapting the Geographic Information System (GIS) in mapping about Batik SMEs dropship in Pekalongan city.  The web based GIS will ease the market player, tourists or visitors as well as the society to get such information about dropship, SME centre and Batik market.  The providing of web based GIS in informing the dropship, SME centre and Batik market in Pekalongan city is expected to give positive impact to Batik businessmen and to improve the economic rate in Pekalongan cit

Pengaruh Ciri Temporal, Spasial, dan Frekuensi pada Klasifikasi Motor Imagery

Interaksi mesin-komputer merupakan suatu keniscayaan dan akan menjadi bagian yang tidak terpisahkan dari kehidupan dalam waktu dekat, terutama di bidang rekayasa rehabilitasi. Salah satu bidang yang berkembang adalah klasifikasi Motor Imagery (MI) berbasis sinyal EEG. Set data pada studi ini diambil dari BCI Competition IV - 2b. Prapemrosesan data dilakukan dengan menggunakan BPF Butterworth orde 5 dengan frekuensi cut-off sebesar 8 – 30 Hz.  Pada studi ini, dilakukan investigasi pengaruh ciri temporal; spasial; dan frekuensi serta kombinasi ciri temporal-spasial dan temporal-spasial-frekuensi. Ciri temporal diekstraksi dengan menggunakan ICA, ciri spasial dengan CSP, dan frekuensi dengan STFT. Terdapat empat pengklasifikasi yang digunakan, yaitu SVM; RF; k-NN; dan NB. Salah satu temuan pada studi ini adalah meskipun digunakan kombinasi ciri temporal-spasial maupun temporal-spasial-frekuensi, nilai akurasi yang diperoleh sama, yaitu sekitar 72%. Kinerja kedua kombinasi ciri ini masih kalah apabila dibandingkan dengan hanya menggunakan ciri independen temporal dengan nilai akurasi mencapai 73%. Selain itu, pengklasifikasi RF memberikan kinerja yang paling baik dibandingkan dengan SVM; k-NN; serta NB.  Abstract Human-computer interaction is a necessity and will be deployed in the near future, especially in rehabilitation engineering. One of the development is focused on the classification of Imagery Motor (MI) based on EEG signals. In this study, the dataset is taken from BCI Competition IV - 2b. The first step of the classification process is data preprocessing that is performed using BPF Butterworth 5th order with a cut-off frequency of 8 - 30 Hz. The aim of this study is to investigate the effect of independent feature such as temporal, spatial, frequency, and the combination of temporal-spatial and temporal-spatial-frequency features. Temporal feature is extracted using ICA, spatial feature using CSP, and frequency feature using STFT. In this study, four classifiers are used, i.e., SVM; RF; k-NN; and NB. One of the main findings in this study is that although the combination of temporal-spatial and temporal-spatial-frequency features is used, the accuracy value of 72% are obtained. The performance of these two combinations of features is still inferior when compared to independent temporal feature with an accuracy value of 73%. In addition, RF classifier provides the best performance compared to SVM; k-NN; and NB. Keywords: motor imagery, temporal, spatial, frequency, random fores