Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Imputation of missing microclimate data of coffee-pine agroforestry with machine learning
Authors: Heru Nurwarsito, Didik Suprayogo, Setyawan Purnomo Sakti, Cahyo Prayogo, Novanto Yudistira, Muhammad Rifqi Fauzi, Simon Oakley, Wayan Firdaus Mahmudy
Journal: International Journal of Advances in Intelligent Informatics
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Agriculture
Abstract: This research presents a comprehensive analysis of various imputation methods for addressing missing microclimate data in the context of coffee-pine agroforestry land in UB Forest. Utilizing Big data and Machine learning methods, the research evaluates the effectiveness of imputation missing microclimate data with Interpolation, Shifted Interpolation, K-Nearest Neighbors (KNN), and Linear Regression methods across multiple time frames - 6 hours, daily, weekly, and monthly. The performance of these methods is meticulously assessed using four key evaluation metrics Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results indicate that Linear Regression consistently outperforms other methods across all time frames, demonstrating the lowest error rates in terms of MAE, MSE, RMSE, and MAPE. This finding underscores the robustness and precision of Linear Regression in handling the variability inherent in microclimate data within agroforestry systems. The research highlights the critical role of accurate data imputation in agroforestry research and points towards the potential of machine learning techniques in advancing environmental data analysis. The insights gained from this research contribute significantly to the field of environmental science, offering a reliable methodological approach for enhancing the accuracy of microclimate models in agroforestry, thereby facilitating informed decision-making for sustainable ecosystem management.
Learning-Augmented K-Means Clustering Using Dimensional Reduction
Authors: Issam KO Jabari, Shofiyah Shofiyah, Pradiptya Kahvi Sugiharto, Novi Nur Putriwijaya, Novanto Yudistira
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Dimensionality Reduction
Abstract: Learning augmented is a machine learning concept built to improve the performance of a method or model, such as enhancing its ability to predict and generalize data or features, or testing the reliability of the method by introducing noise and other factors. On the other hand, clustering is a fundamental aspect of data analysis and has long been used to understand the structure of large datasets. Despite its long history, the k-means algorithm still faces challenges. One approach, as suggested by Ergun et al. [8], is to use a predictor to minimize the sum of squared distances between each data point and a specified centroid. However, it is known that the computational cost of this algorithm increases with the value of k, and it often gets stuck in local minima. In response to these challenges, we propose a solution to reduce the dimensionality of the dataset using Principal Component Analysis (PCA). It is worth noting …
Penerapan Deep Convolutional Generative Adversarial Network Untuk Menciptakan Data Sintesis Perilaku Pengemudi Dalam Berkendara
Authors: Michael Stephen Lui, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Kecelakaan kendaraan adalah salah satu penyebab kematian tertinggi di Indonesia. Salah satu solusi untuk mencegah kecelakaan adalah dengan menggunakan sensor eksternal untuk mendeteksi kondisi jalan. Namun, penyebab utama kecelakaan adalah kelalaian pengemudi ketika mengemudi yang tidak dapat terdeteksi oleh sensor eksternal. Sensor visual dapat mendeteksi perilaku pengemudi di dalam kendaraan. Penggunaan sensor visual memiliki performa yang lebih baik ketika menggunakan metode deep learning. Salah satu metode untuk meningkatkan performa metode deep learning adalah dengan menggunakan data sintesis hasil model generatif sebagai tambahan data. Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN) adalah salah satu model generatif yang menggunakan lapisan konvolusi. DCGAN terdiri dari dua neural network bernama generator dan discriminator yang membentuk hubungan zero-sum game. Generator menerima masukan berupa gambar asli dengan tambahan noise sebagai input proses latih secara unsupervised, menghasilkan gambar sintesis, sedangkan discriminator menerima gambar asli dan gambar sintesis sebagai input dan menghitung keaslian gambar yang selanjutnya digunakan sebagai nilai loss dengan fungsi loss Binary Cross Entropy. Arsitektur DCGAN terdiri dari beberapa transposed convolutional layer dengan batch normalization dan fungsi aktivasi ReLU dan fungsi aktivasi Tanh sebagai output layer pada generator dan beberapa convolutional layer dengan batch normalization dan fungsi aktivasi Leaky ReLU dan fungsi aktivasi Sigmoid sebagai output layer pada …
Mixture of Self-Supervised Learning
Authors: Aristo Renaldo Ruslim, Novanto Yudistira, Budi Darma Setiawan
Journal: arXiv preprint arXiv:2307.14897
Year: 2023
Topics: Machine Learning
Abstract: Self-supervised learning is popular method because of its ability to learn features in images without using its labels and is able to overcome limited labeled datasets used in supervised learning. Self-supervised learning works by using a pretext task which will be trained on the model before being applied to a specific task. There are some examples of pretext tasks used in self-supervised learning in the field of image recognition, namely rotation prediction, solving jigsaw puzzles, and predicting relative positions on image. Previous studies have only used one type of transformation as a pretext task. This raises the question of how it affects if more than one pretext task is used and to use a gating network to combine all pretext tasks. Therefore, we propose the Gated Self-Supervised Learning method to improve image classification which use more than one transformation as pretext task and uses the Mixture of Expert architecture as a gating network in combining each pretext task so that the model automatically can study and focus more on the most useful augmentations for classification. We test performance of the proposed method in several scenarios, namely CIFAR imbalance dataset classification, adversarial perturbations, Tiny-Imagenet dataset classification, and semi-supervised learning. Moreover, there are Grad-CAM and T-SNE analysis that are used to see the proposed method for identifying important features that influence image classification and representing data for each class and separating different classes properly. Our code is in https://github.com/aristorenaldo/G-SSL
Large Scale Image Classification of Exotic Fruits in Indonesia Using Transfer Learning Method with MobileNet Model
Authors: Asyora Dewi Prabandani, Novanto Yudistira, Ayu Raisa Khairun Nisa
Year: 2022
Topics: Deep Learning; Transfer Learning
Abstract: Exotic fruit is a fruit that is not widely known to the public. In Indonesia, there are many exotic fruits such as rambutan, passion fruit, mangosteen, longan, guava, and many more. Classification of exotic fruit images is needed because of the lack of knowledge from outsiders about exotic fruits in Indonesia. To his end, developing robust artificial intelligence using deep learning is necessary. CNN is the development of the Multilayer Perceptron (MLP) which is designed to process two-dimensional data and in the type of Deep Neural Network because of the high network depth and widely applied to image data. By utilizing the transfer learning method and a little fine-tuning, the efficient model like MobileNet expected to be better than without transfer learning in FruitNet model. Our contribution is applying efficient transfer learning MobileNet for Exotix Fruits in Indonesia which achieves 87% accuracy in average using more than 1000 images. The model performs better than previous model of FruitNet which only reaches 43% accuracy in average.
Classification Comparison of Activity Distraction Detection in Car Driving
Authors: Fitra A Bachtiar, Ferry Ardianto Rismawan, Erland Hilman Fuadi, Novanto Yudistira, Lailil Muflikhah
Year: 2022
Topics: Machine Learning
Abstract: Currently, development of safety in driving is advancing. Technology in safety in driving can be found in cars. A higher safety precautions is expected with lots of technology implemented in the car to minimize road accidents. However, most of the safety detection is built for the car and the external environment. Meanwhile, the human factor can also have determining role in safety driving. Safety driving to detect driver behavior is still not widely implemented. Therefore, a way is needed to be able to detect safe driving with the driver as the object. Furthermore, the development of an image-based safety driving system is a challenge so that the goal of driver safety can be achieved. Thus, there is a need to develop a system that could detect driver activity during driving. As an initial exploration, this study aims to compare four methods of machine learning and deep learning with the task of classifying activity distraction in …
COVID-19 Vaccines in Indonesia: A Public Opinion Study Based on Twitter Data Multidimensional Sentiment Analysis
Authors: Irvan Wahyu Nurdian, Dinda Ockta Nooryawati, Ivan Yulfrian, Bianca Pingkan Nevista, Novanto Yudistira, Rizal Setya Perdana
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Social Media Analysis
Abstract: Vaccination is one of several solutions to control the spread of Coronavirus disease (COVID-19). However, it turns out that vaccination is not well received by the community, resulting in public disputes across the country. This study analyzes the relevance of vaccines to several points of view, such as political, economic, and spiritual, which aims to confirm the effectiveness of mass vaccination in reducing the spread of COVID-19. We used the Indo-BERT (Bahasa Indonesia of Bidirectional Encoder Representations from Transformers) method to see public sentiment towards vaccinations. The result of this research is that people’s sentiments tend to be more political, economic, social, and spiritual.
Explainable AI Prediction of Cooking Oil Prices Over Time
Authors: Fachrizal Azzuri, Lazuardy Syahrul Darfiansa, Rahma Syndu Grananta, Ayu Permatasari, Novanto Yudistira
Year: 2022
Topics: Explainable AI; Time Series Analysis
Abstract: Cooking Oil is an essential Commodity in household needs, so an uncertain price increase will significantly impact the Community’s Scope. This study aimed to determine the factors of high and low prices of Cooking Oil Based on Other Commodities. Therefore, this research was conducted based on predicting an increase in cooking oil prices from time to time determined by other commodities. We use Long Short-Term Memory (LSTM), one of the Machine Learning methods that can predict based on time series data efficiently (remembering a collection of information that has been stored for a long time and deleting information that is no longer relevant). Then it is implemented into the Explainable Artificial Intelligence (XAI) model, namely SHapley Additive ExPlanations (SHAP) using Random Forest, which is used in the explanation problem of machine learning models that can handle data sets containing Continue …
Deep transformer model with pre-layer normalization for covid-19 growth prediction
Authors: Rizki Ramadhan Fitra, Novanto Yudistira, Wayan Firdaus Mahmudy
Journal: arXiv preprint arXiv:2207.06356
Year: 2022
Topics: Deep Learning; Transformer Models
Abstract: Coronavirus disease or COVID-19 is an infectious disease caused by the SARS-CoV-2 virus. The first confirmed case caused by this virus was found at the end of December 2019 in Wuhan City, China. This case then spread throughout the world, including Indonesia. Therefore, the COVID-19 case was designated as a global pandemic by WHO. The growth of COVID-19 cases, especially in Indonesia, can be predicted using several approaches, such as the Deep Neural Network (DNN). One of the DNN models that can be used is Deep Transformer which can predict time series. The model is trained with several test scenarios to get the best model. The evaluation is finding the best hyperparameters. Then, further evaluation was carried out using the best hyperparameters setting of the number of prediction days, the optimizer, the number of features, and comparison with the former models of the Long Short-Term Memory (LSTM) and Recurrent Neural Network (RNN). All evaluations used metric of the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Based on the results of the evaluations, Deep Transformer produces the best results when using the Pre-Layer Normalization and predicting one day ahead with a MAPE value of 18.83. Furthermore, the model trained with the Adamax optimizer obtains the best performance among other tested optimizers. The performance of the Deep Transformer also exceeds other test models, which are LSTM and RNN.
Klasifikasi Aktivitas Manusia menggunakan Algoritme Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ) dengan Reduksi Dimensi Principal Component Analysis (PCA)
Authors: Katrina Puspita, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Fuzzy Logic
Abstract: Pengenalan aktivitas manusia merupakan sebuah bidang penelitian yang cukup popular dan bertujuan untuk mengidentifikasi aktivitas manusia melalui set data yang didapatkan dengan bantuan sensor maupun perekam gambar. Hasil penelitian mengenai pengenalan aktivitas manusia banyak digunakan untuk kebutuhan militer, kesehatan, maupun keamanan. Sebelumnya, telah dilakukan penelitian mengenai pengenalan aktivitas manusia menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ), namun metode LVQ memiliki beberapa kelemahan, yaitu tingkat akurasi LVQ bergantung kepada hasil pre-processing dari data, sensitif terhadap overlapping dataset, dan memerlukan waktu komputasi yang cukup lama sehingga berpengaruh terhadap kinerja dari LVQ. Metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut adalah Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ) dengan reduksi dimensi Principal Component Analysis (PCA). Algoritme FLVQ merupakan pengembangan dari algoritme FLVQ dengan perbedaan terletak pada penggunaan Fuzzy C-Means dan LVQ dalam perhitungannya. Penelitian dilakukan dengan melakukan berbagai pengujian terhadap parameter serta jumlah kelas yang akan digunakan dalam tahap klasifikasi. Berdasarkan hasil pengujian, didapatkan akurasi tertinggi berasal dari klasifikasi dengan 2 kelas, yaitu sebesar 52, 12% dengan menggunakan 30 fitur dari total keseluruhan fitur (561 fitur).
Aplikasi Deteksi Covid-19 dan Pneumonia melalui Citra X-ray Dada menggunakan Residual Convolutional Neural Network
Authors: Rizky Ardiawan, Tanica Rakasiwi, Gusti Reza Maulana, Novanto Yudistira
Journal: Researchgate, no. January
Year: 2021
Topics: Deep Learning; Medical Imaging
Abstract: Virus Corona atau yang lebih dikenal dengan Novel coronavirus merupakan virus jenis baru yang belum pernah diidentifikasi pada manusia. Manifestasi klinis biasanya muncul dalam 2 sampai 14 hari setelah paparan. Tanda dan gejala virus corona biasanya munculnya gejala gangguan pernapasan akut seperti batuk, demam dan sesak napas. Pada kasus yang berat dapat menyebabkan pneumonia, gagal ginjal dan paling buruk adalah kematian. Pada awal munculnya virus ini, hasil rontgen menunjukkan infiltrat pneumonia luas di kedua paru-paru. Selama ini untuk melaksanakan pengecekan COVID-19 dilakukan dengan diagnosis dengan uji PCR (polymerase chain reaction) dan swab pada cairan saluran pernapasan. Namun untuk pengecekan dengan kedua metode tersebut memiliki waktu dan membutuhkan tambahan diagnosa yang akurat. Pendeteksian COVID-19 dengan Citra X-ray (Rontgen) merupakan salah satu alternatif pengecekan pendeteksian COVID-19 yang lebih cepat dan mampu mengurangi waktu diagnosis yang harus dilakukan pada metode pendeteksian lainya. Selain itu pada penelitian ini juga ditambahkan pendeteksian pneumonia sebagai diagnosis tambahan. Metode yang digunakan merupakan bagian dari algoritma deep learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN). Implementasi CNN pada penelitian ini berbasis Python dengan library pytorch yang pada akhirnya akan diintegrasikan melalui website. Arsitektur CNN yang digunakan adalah Residual Neural Network khusunya ResNet18 dengan learning rate 0.0001, optimizer yang dipilih adalah adam optimizer dan jumlah batch-nya adalah 4. Hasil …
Perbandingan Kinerja Pola Perancangan MVC, MVP, dan MVVM Pada Aplikasi Berbasis Android (Studi kasus: Aplikasi Laporan Hasil Belajar Siswa SMA BSS)
Authors: Bahrur Rizki Putra Surya, Agi Putra Kharisma, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Software Engineering; Design Patterns
Abstract: Sistem pelaporan hasil belajar merupakan sebuah sistem yang mengatur pelaporan hasil belajar siswa di SMAS Brawijaya Smart School. Sistem ini dapat menampilkan nilai dari siswa dalam bentuk aplikasi android. Kebutuhan akan keefesienan pada sebuah aplikasi android sangat diperlukan untuk mencapai kepuasan dari pengguna, dan kebututuhan akan pengetahuan tentang pola perancangan yang dibutuhkan untuk membangun atau mengembangkan sebuah aplikasi android. Ada beberapa pola perancangan yang digunakan untuk membangun atau mengembangakan sebuah aplikasi, diantara nya adalah Model View Controller, Model View Presenter, dan Model View ViewModel. Pola perancangan tersebut akan diterapkan pada aplikasi laporan hasil belajar untuk membandingkan pola perancangan mana paling efisien untuk aplikasi laporan hasil belajar tersebut. Tahapan awal untuk penelitian ini adalah rekayasa kebutuhan, pada tahap ini memberikan hasil 4 (empat) kebutuhan fungsional dan 2 (dua) kebutuhan non-fungsional, kebutuhan tersebut digunakan sebagai dasar dalam melakukan perancangan dan implementasi. Implementasi dilakukan dengan menerapkan pola perancangan Model View Controller, Model View Presenter, dan Model View ViewModel dengan bahasa pemrograman java. Selanjutnya setelah dilakukan tahap implementasi akan dilakukan tahap pengujian pada masing-masing aplikasi yang telah menerapkan pola perancangan Model View Controller, Model View Presenter, dan Model View ViewModel sebanyak 5 (lima) kali dengan hasil yang sama pada penggunaan energi yaitu medium dan …
Prediksi Persentase Penyelesaian Permohonan Hak Milik menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)(Studi Kasus: Badan Pertanahan Nasional Kabupaten Malang)
Authors: Meilinda Dwi Puspaningrum, Edy Santoso, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Extreme Learning Machine
Abstract: Sertipikat Hak Milik merupakan salah satu jenis sertifikat yang pemiliknya memiliki hak penuh atas kepemilikan tanah pada wilayah dengan luas tertentu yang telah disebutkan dalam sertifikat tersebut. Pada tahun 2018, Badan Pertanahan Nasional (BPN) memiliki sebuah terobosan baru yaitu, PTSL (Percepatan Pendaftaran Tanah Sistematis Lengkap) yang merupakan proses pendaftaran tanah. Pada proses pendaftaran sertifikat tanah, BPN Kabupaten Malang terdapat kendala di mana dalam proses tersebut membutuhkan waktu lebih lama dari yang sudah ditentukan sehingga menyebabkan jumlah Sertipikat Hak Milik yang dapat diselesaikan setiap bulannya menjadi lebih rendah daripada jumlah permohonan yang masuk. Pada permasalahan ini menyebabkan terjadinya penumpukan pekerjaan oleh para staf dari waktu ke waktu. Beberapa faktor yang menyebabkan permasalahan ini salah satunya kurangnya SDM yang belum memadai khususnya staf pengukuran di lapangan dan staf pengolah data. Oleh karena itu, untuk memudahkan dalam proses pelayanan sertifikat tanah dibutuhkan proses prediksi persentase penyelesaian permohonan hak milik dengan metode Extreme Learning Machine (ELM). Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode ELM dengan data permohonan hak milik dari tahun 2014-2019 pada pengujian perbandingan data training dan data testing menghasilkan nilai evaluasi paling terkecil dari semua pengujian yaitu sebesar 2,878% dengan menggunakan metode MAPE dan jumlah neuron sebanyak 2 buah, fungsi aktivasi yang dipakai sigmoid biner.
Prediksi Penjualan Hijab menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)(Studi Kasus: Vie Hijab Store)
Authors: Kevin Nadio Dwi Putra, Muhammad Tanzil Furqon, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Extreme Learning Machine
Abstract: Dalam dunia industri saat ini banyak dari anggota masyarakat telah mendirikan berbagai macam usaha mulai dari usaha mikro hingga usaha makro. Salah satu usaha yang menjadi fokus pada penelitian ini adalah sebuah usaha home industry penjualan hijab yang bernama Vie Hijab Store. Vie Hijab Store mengalami peningkatan penjualan setiap tahunnya, akan tetapi terdapat permasalahan dalam mengatur persediaan bahan baku yang berupa kain. Oleh karena itu, dengan memprediksi jumlah penjualan hijab diharapkan dapat membantu owner dalam melakukan pertimbangan dalam pengambilan keputusan untuk melakukan pembelian bahan baku kain dalam periode tertentu. Penelitian ini akan menggunakan metode prediksi Extreme Learning Machine (ELM) yang terkenal memiliki keunggulan dalam learning speed dan untuk perhitungan tingkat error hasil prediksi menggunakan Mean Average Percentage Error (MAPE). Hasil MAPE terkecil yang diperoleh untuk model Khimar sebesar 22% dan untuk model Pashmina sebesar 12% dengan menggunakan 4 fitur, 5 hidden node, fungsi aktivasi sigmoid biner, dan rasio data sebesar 60%: 40% untuk model Khimar dan 70%: 30% untuk model Pashmina.
Engagement Facial Expression Classification Using Landmark-Based Geometric with Bimodal 2-Stream Graph Based CNN in Online Learning
Authors: Muhammad Ariz Putra Rianto, Novanto Yudistira, Agus Wahyu Widodo
Journal: JOIV: International Journal on Informatics Visualization
Year: 2025
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: This study aims to classify facial expressions of engagement using facial landmarks with a combined model between Graph Convolutional Network (GCN) and Convolutional Neural Network (CNN). With this research, researchers hope that this research can be useful for the world of education. In this research, the dataset used comes from the DAiSEE dataset about facial expressions in online learning. The dataset is a video to be extracted into each frame. All of the features in the frame were extracted through 68 landmark points and 52 types of action units. In this research, a comparison was made between GCN architecture and CNN for landmark extraction first to compare the results. This research also uses the LDAM loss function in the combined model to overcome imbalanced datasets. The final results of the model comparison between GCN and CNN using facial landmarks resulted in an accuracy of 50.56% and 49.61%, respectively. The combined GCN and CNN model produces an accuracy of 50.89%. Furthermore, the combined GCN and CNN model using the LDAM loss function produces an accuracy of 52.24%. Although the combined model showed modest performance, it runs significantly lower than temporal models like LSTM and TCN reported in similar studies. Future research could enhance classification accuracy by exploring temporal models more robustly suited to sequence data, such as LSTM or TCN, and by incorporating multimodal inputs to better capture complex engagement expressions in educational contexts.
Konversi Prompt Ke Suara Berbahasa Indonesia
Authors: Ikbal Waludi, Novanto Yudistira, Achmad Basuki
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Natural Language Processing; Text-to-Speech
Abstract: Sintesis suara berbasis teks (Text-to-Speech/TTS) merupakan teknologi penting dalam pengembangan interaksi manusia dan mesin. Tacotron 2, sebagai model deep learning yang mampu menghasilkan suara alami dari teks, memiliki potensi besar untuk berbagai aplikasi berbasis suara, termasuk dalam Bahasa Indonesia. Namun, pengembangan sistem TTS untuk Bahasa Indonesia masih menghadapi tantangan, terutama terkait dengan keterbatasan ketersediaan dataset ujaran yang berkualitas tinggi dan representatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengumpulkan dan memproses dataset audio serta transkripsi Bahasa Indonesia, melatih model Tacotron 2, dan mengevaluasi kualitas suara yang dihasilkan. Evaluasi dilakukan secara objektif menggunakan metode Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), yang menilai kejelasan, intonasi, dan kealamian suara hasil sintesis berdasarkan model persepsi manusia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Tacotron 2 yang dilatih menggunakan dataset manual dan semi-manual memperoleh skor PESQ rata-rata tertinggi sebesar 1,230 serta memiliki nilai validation loss yang lebih stabil dibandingkan dengan model berbasis dataset otomatis. Temuan ini menegaskan pentingnya kualitas dataset dalam pengembangan sistem TTS. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung pengembangan sistem TTS Bahasa Indonesia yang lebih baik, terutama untuk aplikasi seperti asisten virtual dan teknologi aksesibilitas.
Chest X-Ray Images Clustering Using Convolutional Autoencoder for Lung Disease Detection
Authors: Putri Amanda Syafira, Novanto Yudistira, Diva Kurnianingtyas
Journal: JOIV: International Journal on Informatics Visualization
Year: 2025
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: In healthcare, medical imaging is commonly used for health assessments. One of the most commonly used types of medical imaging is X-ray imaging. One area that often undergoes examination using this modality is the lungs, where healthcare professionals use X-ray images to interpret the results. However, prolonged interpretation of X-ray results by healthcare professionals and other work activities can lead to errors and potentially result in invalid disease identification. There is a need for a system that can classify the detection results from these images to assist healthcare professionals in their tasks. Various methods can be used for this purpose, such as classification, clustering, segmentation, etc. However, data labeling requires significant resources and costs, especially with large-scale datasets. One possible solution is to use an unsupervised learning approach to address this. One method under unsupervised learning is clustering, which allows the system to process and understand data patterns without needing external annotations or manual labeling. This research uses an autoencoder as a subcategory of unsupervised learning. This is because autoencoders can automatically extract relevant features from the data without needing external label guidance. The research utilizes a dataset consisting of 700 X-ray images of the chest, including 500 images showing disease and 200 normal X-ray images. This research aims to determine the effectiveness of clustering methods using an autoencoder model in grouping X-ray image results. The research conducted two experiments. In the first experiment, an autoencoder with 18 Layers was …
A Comparative Study of Image Processing Techniques for Javanese Ancient Manuscripts Enhancement
Authors: Imam Yuadi, Novanto Yudistira, Khoirun Nisa
Journal: IEEE Access
Year: 2025
Topics: Image Processing; Cultural Heritage
Abstract: Digital preservation to preserve information in ancient manuscripts is often not optimal because of the object’s condition, which has degraded over time. Therefore, quality enhancement is required through several image processing techniques to optimize the readability of the information within them. This study explores five types of filters, Gaussian Blur, Adaptive Thresholding, Canny Edge Detection, Morphology, and Sobel Algorithm, to address the readability challenges of three types of ancient Javanese manuscripts, Serat Piwulang Cablaka, Serat Pakem Gancaripun Lelampahan, and Serat Piwulang Nulis. This study evaluates how each filter enhances visual clarity while maintaining structural integrity using evaluation metrics such as the Structural Similarity Index Measure (SSIM) and Normalized Cross-Correlation (NCC). Based on the evaluation of the result, this study revealed that Gaussian Blur performed …
Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network dan BiLSTM
Authors: Wahyu Valentino Marasitua, Novanto Yudistira, Muhammad Arif Rahman
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: CCTV (Closed Circuit Television) adalah sistem pengawasan berbasis kamera yang banyak digunakan untuk memantau lalu lintas dan keamanan di kota-kota besar seperti Jakarta, Surabaya, dan Bandung. Dengan meningkatnya jumlah kendaraan, pengawasan lalu lintas menjadi tantangan besar, terutama bagi pihak kepolisian yang masih menggunakan metode manual. Oleh karena itu, diperlukan solusi otomatis yang dapat mengenali plat nomor kendaraan sebagai identitas unik setiap kendaraan. Dalam beberapa tahun terakhir, teknologi kecerdasan buatan telah digunakan untuk mengembangkan sistem pengenalan plat nomor berbasis machine learning dan deep learning. Salah satu metode yang populer adalah Convolutional Neural Network (CNN). Namun, CNN memiliki kelemahan dalam mengenali urutan karakter. Hal ini dapat diatasi dengan Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), yang mampu memproses urutan data dari dua arah yang meningkatkan akurasi pengenalan. Penelitian ini menggabungkan CNN dan BiLSTM untuk mengenali plat nomor kendaraan, menghasilkan akurasi 86.869 dan Norm ED 0.971. Penggunaan transformasi gambar Thin Plate Spline (TPS) dan freezing layer juga terbukti meningkatkan kemampuan generalisasi model. Kombinasi metode ini memberikan solusi efektif untuk pengenalan plat nomor secara otomatis.
Penggunaan Model Tabular Retrieval Model (TabR) dengan K-Means Clustering untuk Efisiensi Klasifikasi dan Regresi Data Tabular
Authors: Hanif Darmawan, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Machine Learning; Clustering
Abstract: Data tabular merupakan salah satu jenis data terstruktur yang umum digunakan dalam berbagai bidang, seperti keuangan, kedokteran, dan manufaktur. Model deep learning Tabular Retrieval-Based (TabR) dirancang untuk menangani pengolahan data tabular dengan pendekatan retrieval augmentation. Perlu dilakukan pengujian untuk menganalisis pengaruh kombinasi TabR dengan algoritma K-Means clustering untuk mengurangi beban komputasi model selama pengolahan data. Pengujian dilakukan pada 10 dataset benchmark dengan berbagai skala data dan fitur. Evaluasi dilakukan dengan mengukur akurasi dan AUC untuk tugas klasifikasi, serta RMSE dan MAE untuk tugas regresi. Hasil menunjukkan bahwa model TabR yang dikombinasikan dengan K-Means memberikan waktu inferensi yang lebih cepat dibandingkan TabR murni, terutama pada dataset besar, dengan akurasi yang mendekati performa TabR murni. Namun, fluktuasi performa yang lebih besar terlihat pada beberapa dataset regresi dengan model TabR yang dikombinasikan dengan K-Means. Pendekatan ini memberikan kontribusi dalam pengembangan metode yang lebih efisien dan adaptif untuk pengolahan data tabular dalam konteks dataset berskala besar dan kompleks.
Pengembangan Aplikasi Mobile Klasifikasi Ekspresi Wajah Manusia pada Platform Android Menggunakan Arsitektur MobileNet
Authors: Irfan Ardiansyah, Fais Al Huda, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Deep Learning; Mobile Development
Abstract: Ekspresi wajah merupakan elemen penting dalam interaksi manusia dan komputer serta sebagai komunikasi interpersonal non-verbal, yang digunakan untuk menyampaikan pikiran dan emosi yang dirasakan pada saat tertentu. Terdapat banyak penelitian menunjukkan bahwa jaringan saraf berbasis CNN cukup akurat dan efektif dalam klasifikasi citra. Klasifikasi citra ekspresi wajah dapat membantu memahami emosi yang sedang dialami seseorang. Sebagai usaha untuk meningkatkan interaksi antara manusia dan komputer, penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan aplikasi mobile berbasis android yang dapat mengklasifikasikan ekspresi wajah manusia dengan menggunakan arsitektur MobileNet. Model dilatih menggunakan dataset AffectNetHQ untuk mengenali delapan ekspresi wajah, yaitu bahagia, sedih, marah, takut, terkejut, meremehkan, jijik, dan netral, yang kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi android dengan memanfaatkan TensorFlow Lite. Hasil pengujian akurasi menunjukkan bahwa model MobileNetV2 mendapatkan performa terbaik pada kedua skenario pengujian. Model yang belum diintegrasikan ke dalam aplikasi mencapai akurasi 69.55%. Namun, setelah model diintegrasikan ke dalam aplikasi dan diuji langsung oleh 5 pengguna dengan rincian 3 laki-laki dan 2 perempuan, terjadi penurunan akurasi. Pada fitur galeri, akurasi turun menjadi 57.50%, sedangkan pada fitur live camera turun menjadi 47.50%.
Deteksi Spam Pada Short Message Service Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Word Embedding Dari Model Bahasa Besar
Authors: Muhammad Basil Musyaffa Amin, Novanto Yudistira, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Deep Learning; Natural Language Processing
Abstract: Deteksi Spam Pada Short Message Service Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Word Embedding Dari Model Bahasa Besar | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Deteksi Spam Pada Short Message Service Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Word Embedding Dari Model Bahasa Besar 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025 / 4.Artikel Deteksi Spam Pada Short Message Service Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Word Embedding Dari Model Bahasa Besar Penulis Muhammad Basil Musyaffa Amin Universitas Brawijaya Novanto Yudistira Universitas Brawijaya Edy Santoso Universitas Brawijaya Kata Kunci: SMS, Spam, Convolutional Neural Network, …
Prediksi Data Time Series dengan Pendekatan Deep Learning Menggunakan Metode Lag-Llama
Authors: Abizard Hashfi Darmawan, Novanto Yudistira, Wayan Firdaus Mahmudy
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Deep Learning; Time Series Analysis
Abstract: Prediksi Data Time Series dengan Pendekatan Deep Learning Menggunakan Metode Lag-Llama | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Prediksi Data Time Series dengan Pendekatan Deep Learning Menggunakan Metode Lag-Llama 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025 / 4.Artikel Prediksi Data Time Series dengan Pendekatan Deep Learning Menggunakan Metode Lag-Llama Penulis Abizard Hashfi Darmawan Universitas Brawijaya Novanto Yudistira Wayan Firdaus Mahmudy Kata Kunci: data time series, lag-llama, prediksi, data harga saham, transformers decoder-only, fine-tuning Abstrak Naskah ini akan diterbitkan di IEEE Access Referensi Arya, PB, Mahmudy, WF and Basuki, A., 2021. Website Visitors …
Prompt Conditioned Batik Pattern Generation Using LoRA Weighted Diffusion Model With Classifier-Free Guidance
Authors: Rahmatulloh Daffa Izzuddin Wahid, Novanto Yudistira, Candra Dewi, Irawati Nurmala Sari, Dyanningrum Pradhikta
Journal: IEEE Access
Year: 2025
Topics: Deep Learning; Generative Models
Abstract: Prompt Conditioned Batik Pattern Generation Using LoRA Weighted Diffusion Model With Classifier-Free Guidance - ADS Now on home page ads icon ads Enable full ADS view ADS Prompt Conditioned Batik Pattern Generation Using LoRA Weighted Diffusion Model With Classifier-Free Guidance Daffa Izzuddin Wahid, Rahmatulloh ; Yudistira, Novanto ; Dewi, Candra ; Nurmala Sari, Irawati ; Pradhikta, Dyanningrum ; Fatmawati Abstract Publication: IEEE Access Pub Date: 2025 DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3523494 Bibcode: 2025IEEEA..13.2436D No Sources Found © The SAO Astrophysics Data System adshelp[at]cfa.harvard.edu The ADS is operated by the Smithsonian Astrophysical Observatory under NASA Cooperative Agreement NNX16AC86A Smithsonian logo Harvard Center for Astrophysics logo NASA logo *The material contained in this document is based upon work supported by a National …
Prompt Conditioned Batik Pattern Generation using LoRA Weighted Diffusion Model with Classifier-Free Guidance
Authors: Daffa Izzuddin, Novanto Yudistira, Candra Dewi, Irawati Nurmala Sari, Dyanningrum Pradhikta
Journal: IEEE Access
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Generative Models
Abstract: Batik, a significant element of Indonesian cultural heritage, is renowned for its intricate patterns and profound philosophical meanings. While preserving traditional batik is crucial, the creation of modern patterns is equally encouraged to keep the art form vibrant and evolving. Current research primarily focuses on batik classification, leaving a gap in the exploration of generative models for batik pattern creation. This paper investigates the application of text-to-image (T2I) generative models to synthesize batik motifs, leveraging latent diffusion models (LDM), Low-Rank Adaptation (LoRA), and classifier-free guidance. Our methodology employed a dataset of 20,000 batik images. Multimodal models such as LLaVA and BLIP were utilized to generate detailed captions for these images. A pretrained LDM was subsequently fine-tuned on its denoising U-Net part, either by naively fine-tuned the entire layer or by employing …
Multi-Label Risk Prediction Diabetes Complication Using Machine Learning Models.
Authors: Nur Rachman Dzakiyullah, MA Burhanuddin, Raja Rina Raja Ikram, Novanto Yudistira, Muhammad Rifqi Fauzi, Dwi Joko Purbohadi
Journal: International Journal of Online & Biomedical Engineering
Year: 2024
Topics: Machine Learning
Abstract: Early diagnosis of diabetic complications based on risk factors is essential but remains understudied, particularly in the context of multi-label classification (MLC). This study leverages data from the behavioral risk factor surveillance system (BRFSS) from 2016 to 2021 to classify seven diabetes complications using MLC techniques combined with multiple machine learning (ML) models. We analyzed 33 variables per dataset year after thorough statistical analysis and preprocessing. Seven ML models were employed: Artificial neural network (ANN), random forest (RF), decision tree (DT), K-nearest neighbors (K-NN), naïve Bayes (NB), support vector machine (SVM), and deep neural network (DNN). We compared two MLC frameworks: problem transformation and algorithm adaptation. The performance of the models was evaluated using several metrics, and feature importance for each complication was analyzed. Our …
Variational Mode Decomposition and Linear Embeddings are What You Need For Time-Series Forecasting
Authors: Hafizh Raihan Kurnia Putra, Novanto Yudistira, Tirana Noor Fatyanosa
Journal: arXiv preprint arXiv:2408.16122
Year: 2024
Topics: Time Series Analysis; Machine Learning
Abstract: Time-series forecasting often faces challenges due to data volatility, which can lead to inaccurate predictions. Variational Mode Decomposition (VMD) has emerged as a promising technique to mitigate volatility by decomposing data into distinct modes, thereby enhancing forecast accuracy. In this study, we integrate VMD with linear models to develop a robust forecasting framework. Our approach is evaluated on 13 diverse datasets, including ETTm2, WindTurbine, M4, and 10 air quality datasets from various Southeast Asian cities. The effectiveness of the VMD strategy is assessed by comparing Root Mean Squared Error (RMSE) values from models utilizing VMD against those without it. Additionally, we benchmark linear-based models against well-known neural network architectures such as LSTM, Bidirectional LSTM, and RNN. The results demonstrate a significant reduction in RMSE across nearly all models following VMD application. Notably, the Linear + VMD model achieved the lowest average RMSE in univariate forecasting at 0.619. In multivariate forecasting, the DLinear + VMD model consistently outperformed others, attaining the lowest RMSE across all datasets with an average of 0.019. These findings underscore the effectiveness of combining VMD with linear models for superior time-series forecasting.
Klasifikasi Tipe Kematangan Pisang Menggunakan Metode Ensemble Convolutional Neural Network (CNN)
Authors: Pramesti Dyah Wardani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Pisang merupakan buah yang memiliki nilai ekonomi tinggi dan banyak dikonsumsi secara global karena rasanya yang enak dan kaya akan nutrisi. Proses pematangan pisang bisa terjadi secara alami maupun melalui pengaplikasian senyawa kimiawi seperti kalsium karbida (CaC_2) yang penggunaannya sendiri berbahaya bagi kesehatan. Namun, konsumen seringkali masih merasa kesulitan dalam membedakan mana pisang yang matang secara alami dan mana pisang yang proses pematangannya menggunakan zat berbahaya. Untuk itu, dilakukanlah penelitian yang bertujuan untuk mengembangkan model yang bisa digunakan dalam mengklasifikasikan citra pisang menurut kultivar dan tipe kematangannya, baik yang matang secara alami maupun buatan, menggunakan ensemble model Convolutional Neural Network (CNN). Proses pengembangan model berfokus pada mekanisme fine tuning pada model individu yang meliputi ResNet 50, ResNet 101, dan ResNet 152. Mekanisme fine tuning model individu melibatkan eksperimen pada jumlah layer yang tidak dibekukan (unfrozen layer) serta penggunaan callback ReduceLROnPlateau untuk mengoptimalkan performa model melalui penyesuaian laju pembelajaran, setelahnya prediksi dari model-model individu digabungkan menggunakan metode ensemble average dan majority voting. Hasil menunjukkan bahwasannya di antara ketiga model individu, ResNet 50 menunjukkan performa terbaik dengan akurasi 91% dan F1-score 91%, sementara di antara metode ensemble yang digunakan, metode ensemble majority voting menunjukkan performa terbaik dengan akurasi 92 …
Variational Mode Decomposition and Linear Embeddings are What You Need For Time-Series Forecasting
Authors: Hafizh Raihan Kurnia Putra, Novanto Yudistira, Tirana Noor Fatyanosa
Journal: arXiv e-prints
Year: 2024
Topics: Time Series Analysis; Machine Learning
Abstract: Time-series forecasting often faces challenges due to data volatility, which can lead to inaccurate predictions. Variational Mode Decomposition (VMD) has emerged as a promising technique to mitigate volatility by decomposing data into distinct modes, thereby enhancing forecast accuracy. In this study, we integrate VMD with linear models to develop a robust forecasting framework. Our approach is evaluated on 13 diverse datasets, including ETTm2, WindTurbine, M4, and 10 air quality datasets from various Southeast Asian cities. The effectiveness of the VMD strategy is assessed by comparing Root Mean Squared Error (RMSE) values from models utilizing VMD against those without it. Additionally, we benchmark linear-based models against well-known neural network architectures such as LSTM, BLSTM, and RNN. The results demonstrate a significant reduction in RMSE across nearly all models following VMD …
Klasifikasi Citra Generasi Artificial Intellegence menggunakan Metodde Fine Tuning pada Residual Network
Authors: Sulthan Abiyyu Hakim, Muhammad Ubaidillah, Aditya Rizky Ramadhan, Rahmada Zulvia Azzahra Hawari, Audhinata Bebytama Rizky, Raniyah Lutfi, Putri Tsania Maulidia Hermanto, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Citra generasi AI memiliki beragam manfaat yang signifikan, baik dalam bidang penelitian maupun industri. Namun, penggunaan citra generasi AI juga memiliki dampak negatif dalam konteks hukum, politik dan berbagai aspek lain dalam kehidupan. Penelitian ini menitik beratkan klasifikasi citra generasi AI yang dapat mendeteksi keaslian dari suatu citra. Metode yang diusulkan adalah menggunakan model residual network yang telah dilakukan fine tuning. Teknik fine tuning yang dilakukan meliputi penggunaan learning rate scheduler berbasis warm up yang diikuti dengan linear scheduler, akumulasi gradien, dan augmentasi citra. Penelitian menunjukkan bahwa model residual network 152 menghasilkan performa terbaik dengan f1 score 0.963 dan loss 0.08.
Pengembangan Aplikasi Perangkat Bergerak Panduan Resep Masakan Menggunakan Metode Klasifikasi Gambar Berbasis Android
Authors: Kylix Eza Saputra, Fais Al Huda, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Mobile Development; Computer Vision
Abstract: Proses memasak merupakan suatu cara untuk menciptakan makanan dengan melalui tahapan-tahapan yang berurutan. Berdasarkan survei yang dilakukan kepada 60 orang masyarakat berusia 17 tahun ke atas, didapatkan hasil bahwa 93, 3% responden memiliki keinginan sendiri dalam memasak. Oleh karena itu, sebanyak 93, 3% responden merasa membutuhkan aplikasi yang dapat mencari resep masakan menggunakan hasil tangkapan kamera berdasarkan makanan yang telah siap saji. Maka dari itu dikembangkan sebuah aplikasi panduan resep masakan menggunakan metode klasifikasi gambar. Aplikasi berbasis android ini dikembangkan menggunakan SDLC Prototyping dan system design yang terdiri atas ktor untuk sisi server, android native kotlin pada sisi android, dan tensorflow untuk mengembangkan model machine learning. Pengujian aplikasi dengan black box testing memberikan hasil sempurna yaitu 100% yang berarti semua fungsionalitas bekerja dengan semestinya. Pengujian usability testing juga menghasilkan tingkat efektivitas sebesar 99, 3%. Usability testing didukung oleh SUS yang mendapatkan nilai 92 yang berarti aplikasi dapat diterima oleh pengguna, berada pada grade A, dan memiliki rating best imaginable. Pengujian model machine learning terhadap 10 kelas makanan memberikan hasil akurasi yang sangat baik yaitu sebesar 94%. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa aplikasi dapat dengan mudah diterima dan digunakan oleh pengguna.
An investigation of multivariate data-driven deep learning models for predicting COVID-19 variants
Authors: Akhmad Dimitri Baihaqi, Novanto Yudistira, Edy Santoso
Journal: Healthcare Analytics
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Data Science
Abstract: The Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic has swept almost all parts of the world. With the increasing number of COVID-19 cases worldwide, Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has mutated into various variants. Given the increasingly dangerous conditions of the pandemic, it is crucial to predict the number of COVID-19 cases. Deep Learning and Long Short-Term Memory (LSTM) have predicted disease progress with reasonable accuracy and small errors. LSTM training is used to predict confirmed cases of COVID-19 based on variants identified using the European Centre for Disease Prevention and Control (ECDC) COVID-19 dataset containing confirmed cases identified from 30 European countries. Tests were conducted using the LSTM and Bidirectional LSTM (BiLSTM) models with the addition of Recurrent Neural Network (RNN) as comparisons on hidden size and …