Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
A generative-based chatbot for daily conversation: A preliminary study
Authors: Fitra A Bachtiar, Alfirsa Damasyifa Fauzulhaq, Marvel Timothy Raphael Manullang, Fabiansyah Raam Pontoh, Kuncahyo Setyo Nugroho, Novanto Yudistira
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Artificial Intelligence
Abstract: Currently AI has been integrated in our daily life. One of basic example of AI in our daily life is chatbot. The common chatbot that is developed is a rule-based chatbot. Rule-based chatbot have several drawbacks that is easy to predict, repetitive, an unnatural conversation might happened. In addition rule-based chatbot would rely on fixed pair question and answer, developed in a closed domain conversation, and has limited self-learning. Due to this problem, there is a need to develop a chatbot that is able to dynamically response to the question. The chatbot model in this study is based on Simple Dialog and Daily Dialog dataset. The dataset are then merged into single dataset. In this research, we proposed the Seq2seq model architecture with LSTM and GRU cell to create a Generative-Based chatbot. The Seq2seq model consists of two parts, encoder and decoder. The proposed model is evaluated using Cross …
Pengembangan Aplikasi Android Presensi Kehadiran Realtime menggunakan Pengenalan Wajah dengan Model Facenet
Authors: Natanniel Eka Christyanto, Eriq Muhammad Adams Jonemaro, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Computer Vision; Mobile Development
Abstract: Sistem attendance atau kehadiran merupakan suatu sistem yang mengatur mengenai hadir atau adanya (seseorang, sekumpulan orang) pada suatu tempat. Terdapat berbagai metode yang dapat dilakukan dalam mencatat presensi yaitu metode tanda tangan, metode fingerprint, metode kartu, metode pengenalan wajah (face recognition), dan sebagainya. Berbagai metode tersebut memiliki kelemahan dan kelebihannya masing-masing, dan pemilihan metode dapat disesuaikan dengan kondisi dan situasi yang sedang berlaku. Aplikasi Sistem Presensi yang dibuat memiliki tujuan untuk mempermudah dalam melakukan presensi tanpa melakukan kontak langsung dengan alat dengan cepat dan terintegrasi dengan web untuk ditampilkan status presensi secara realtime. Aplikasi ini didesain menggunakan Android karena penggunaan dan ketersediaan perangkat yang menggunakan Android sangatlah luas dan tersedia di berbagai kalangan masyarakat. Diambil dari salah satu sumber survey penggunaan Operating System (OS) Android menyatakan bahwa 70% masih menggunakan Android di seluruh dunia. Di dalam penelitian ini, aplikasi dibuat menggunakan bahasa pemrograman Kotlin pada Android, pengembangan platform web menggunakan alat Bubble. io, dan bahasa pemrograman PHP dan SQL sebagai pendukung Database yang menghubungi perangkat Android dengan Website. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, pengujian karakteristik Functional Suitability mendapatkan skor 100%, karakteristik Compatibility dengan skor 93.75%, karakteristik Reliability dengan skor 100%, dan akurasi pengenalan wajah dengan …
Sparse then prune: Toward efficient vision transformers
Authors: Yogi Prasetyo, Novanto Yudistira, Agus Wahyu Widodo
Journal: arXiv preprint arXiv:2307.11988
Year: 2023
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: The Vision Transformer architecture is a deep learning model inspired by the success of the Transformer model in Natural Language Processing. However, the self-attention mechanism, large number of parameters, and the requirement for a substantial amount of training data still make Vision Transformers computationally burdensome. In this research, we investigate the possibility of applying Sparse Regularization to Vision Transformers and the impact of Pruning, either after Sparse Regularization or without it, on the trade-off between performance and efficiency. To accomplish this, we apply Sparse Regularization and Pruning methods to the Vision Transformer architecture for image classification tasks on the CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet-100 datasets. The training process for the Vision Transformer model consists of two parts: pre-training and fine-tuning. Pre-training utilizes ImageNet21K data, followed by fine-tuning for 20 epochs. The results show that when testing with CIFAR-100 and ImageNet-100 data, models with Sparse Regularization can increase accuracy by 0.12%. Furthermore, applying pruning to models with Sparse Regularization yields even better results. Specifically, it increases the average accuracy by 0.568% on CIFAR-10 data, 1.764% on CIFAR-100, and 0.256% on ImageNet-100 data compared to pruning models without Sparse Regularization. Code can be accesed here: https://github.com/yogiprsty/Sparse-ViT
Identifikasi Gagal Ginjal Kronis Dengan Mengimplementasikan Metode Support Vector Machine Beserta K-Nearest Neighbour (SVM-KNN)
Authors: Alvin Tarisa Akbar, Novanto Yudistira, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Ginjal merupakan bagian vital bagi manusia karena berfungsi untuk menyaring atau membersihkan cairan yang kita minum agar dapat dikonsumsi oleh tumbuh secara normal. Gagal ginjal adalah situasi dimana ginjal mengalami penurunan funsionalnya secara terus-menerus yang mana dapat mengakibatkan ketidakmampuan ginjal untuk berfungsi untuk semestinya. Untuk membantu pasien yang terjangkit penyakit gagal ginjal kronis hal yang terlebih dahulu dilakukan adalah mengindentifikasi penyakit tersebut. Indentifikasi gagal ginjal kronis dengan menggunakan dataset yang dibuat oleh L. Jerlin Rubini dkk. sudah dilakukan dengan berbagai metode klasifikasi, contohnya adalah implementasi metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbour (KNN). Salah satu kelemahan dari SVM adalah bila data terlalu dekat dengan hyperplane adanya potensi untuk salah mengklasifikasi. Lalu salah satu kelemahan dari KNN adalah berpotensi mengalami penuruan akurasi bila nilai k terlalu tinggi atau terlalu rendah yang mana masing-masing mengakibatkan banyaknya noise data atau terlalu kecil data yang digunakan sebagai pembanding. Untuk penelitian ini, kami mengimplementasikan penggabungan metode SVM dengan KNN yang dikenal dengan SVM-KNN yang menggunakan optimasi Simplified Sequential Minimal Optimization (Simplified SMO). Metode ini mencoba untuk menutupi kelemahan dari SVM dan KNN. Penelitian ini melakukan percobaan pada beberapa nilai parameter yang digunakan untuk mendapatkan akurasi pada metode klasifikasi SVM-KNN terbaik. Parameter yang diuji adalah cost …
Attention-effective multiple instance learning on weakly stem cell colony segmentation
Authors: Novanto Yudistira, Muthu Subash Kavitha, Jeny Rajan, Takio Kurita
Journal: Intelligent Systems with Applications
Year: 2023
Topics: Deep Learning; Medical Imaging
Abstract: The detection of induced pluripotent stem cell (iPSC) colonies often needs the precise extraction of the colony features. However, existing computerized systems relied on segmentation of contours by preprocessing for classifying the colony conditions were task-extensive. To maximize the efficiency in categorizing colony conditions, we propose a multiple instance learning (MIL) in weakly supervised settings. It is designed in a single model to produce weak segmentation and classification of colonies without using finely labeled samples. As a single model, we employ a U-net-like convolution neural network (CNN) to train on binary image-level labels for MIL colonies classification. Furthermore, to specify the object of interest we used a simple post-processing method. The proposed approach is compared over conventional methods using five-fold cross-validation and receiver operating characteristic (ROC) curve …
Analisis Sentimen Aplikasi E-Goverment berdasarkan Ulasan Pengguna menggunakan Metode Maximum Entropy dan Seleksi Fitur Mutual Information
Authors: Abel Filemon Haganta Kaban, Indriati Indriati, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Mobile JKN adalah salah satu aplikasi E-government yang dipakai pemerintah sebagai salah satu inovasi penggunaan teknologi informasi dan komunikasi dalam penyelengaraan pemerintahan. Mobile JKN adalah aplikasi sebagai komitmen BPJS Kesehatan dalam memberikan pelayanan dan kemudahan akses bagi pengguna BPJS Kesehatan. Masyararakat Indonesia dapat mencoba memakai aplikasi Mobile JKN dan mengulasnya pada penyedia aplikasi seperti Google Play Store maupun App Store. Ulasan sebagai cara penyampaian pendapat, menawarkan sumber data berupa sentimen dari pengguna terhadap fitur maupun layanan yang tersedia pada aplikasi Mobile JKN. Penelitian analisis sentimen dilakukan untuk menganalisis sentimen yang terdapat pada ulasan pengguna dengan mengklasifikasikan ulasan menjadi positif atau negatif. Pada penelitian, Maximum Entropy digunakan sebagai metode klasifikasi dengan Mutual Information sebagai seleksi fitur untuk mengurangi jumlah fitur yang digunakan pada klasifikasi ulasan pengguna aplikasi Mobile JKN. Pada pengujian, hasil evaluasi yang lebih baik ditunjukkan oleh pengunaan seleksi fitur Mutual Information pada klasifikasi menggunakan Maximum Entropy dengan nilai akurasi yang didapatkan sebesar 82, 5% dibandingkan dengan tanpa penggunaan seleksi fitur yang menghasilkan akurasi sebesar 79, 5%.
Analisis Sentimen Penghapusan Ujian Nasional pada Twitter menggunakan Document Frequency Difference dan Multinomial Naïve Bayes
Authors: Rilinka Rilinka, Indriati Indriati, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Social Media Analysis
Abstract: Di media sosial Twitter terdapat satu topik yang sedang dibahas, yaitu kebijakan kurikulum 2020 mengenai penghapusan Ujian Nasional (UN) oleh Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Indonesia (MENDIKBUD), Bapak Nadiem Makarim. Opini masyarakat Indonesia di media sosial Twitter memiki peran penting, salah satunya sebagai acuan penilaian terhadap kebijakan tersebut dalam meningkatkan pelayanan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Indonesia (KEMENDIKBUD). Sehingga, penelitian ini dilakukan dengan melakukan analisis sentimen opini pengguna Twitter melalui tweets yang diunggah mengenai kebijakan tersebut dan mengklasifikasinya menjadi dua kelas, yaitu kelas positif dan negatif. Proses analisis sentimen terdiri dari Pre-processing, seleksi fitur menggunakan Document Frequency Difference (DFD), dan klasifikasi teks menggunakan Multinomial Naive Bayes. Pengujian terdiri dari perbandingan jumlah data latih dan data uji dengan nilai rata-rata akurasi terbaik terdapat pada data latih berjumlah 600 dan data uji berjumlah 200, yaitu sebesar 72%. Kemudian, pengujian seleksi fitur DFD dengan hasil terbaik terdapat pada threshold sama dengan 0.5, yaitu sebesar 73.13%.
Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Service Motor pada Bengkel Honda Putra Jaya Malang
Authors: Firhan Fauzan Hamdani, Adam Hendra Brata, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Information Systems; Software Development
Abstract: PT Astra Honda Motor sebagai produsen motor merk Honda memiliki banyak aktivitas yang saling terkait, salah satu aspek yang terpenting adalah layanan purna jual. Layanan purna jual merupakan bentuk tanggung jawab PT Astra Honda. Bengkel Motor Putra Jaya Malang merupakan perusahaan bengkel dan dealer resmi Honda yang bergerak di bidang layanan jasa service sepeda motor. Transaksi pelayanan, penerimaan pelanggan, perkaman riwayat sepeda motor dan pencatatan stok barang tersedia dan terjual berupa onderdil motor masih dilakukan secara manual. Berdasar masalah yang terjadi, maka perlu dikembang-kan sitem informasi manajemen service motor di bengkel tersebut. Penelitian ini menggunakan metode waterfall dalam pengembangan sistem informasi dan menggunakan bahasa pemrograman PHP yang diimplementasikan pada framework codeigniter. Sistem informasi ini telah diuji …
Deteksi Dan Klasifikasi Hama Potato Beetle Pada Tanaman Kentang Menggunakan YOLOV8
Authors: Daniel Geoffrey Manurung, Mohammad Ryan Pinasthika, Muhammad Azka Obila Vasya, Rania Aprilia Dwi Setya Putri, Agustinus Parasian Tampubolon, Rakan Fadhil Prayata, Septia Khoirin Nisa, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Kentang (Solanum tuberosum L.) adalah tanaman pangan penting dengan nilai ekonomi yang tinggi dan menyumbang gizi yang besar bagi manusia. Produksi kentang terhambat oleh serangan penyakit dan hama potato beetle (Leptinotarsa decemlineata Say). Hama ini secara signifikan mempengaruhi hasil panen kentang maka perlu penanganan yang efektif untuk mencegah penurunan produksi yang berkelanjutan. Metode yang digunakan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan potato beetle adalah Convolutional Neural Network (CNN) yang merupakan algoritma jaringan syaraf tiruan yang efektif dalam pengolahan citra. Model YOLOv8 (You Only Look Once) diimplementasikan untuk mendeteksi objek pada gambar dengan mengidentifikasi posisi dan kelas dari potato beetle. Data yang digunakan untuk pelatihan adalah menggunakan framework PyTorch yang telah dipecah menjadi data training, data validation, dan data test. Hasil penelitian menunjukkan model yang dikembangkan memiliki tingkat akurasi yang memadai dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan potato beetle. Evaluasi model melibatkan pengukuran Mean Average Precision (mAP) dan F1-Score berdasarkan konsep Precision dan Recall. Secara keseluruhan, model ini mencapai mAP50 sebesar 81,8%, yang mengindikasikan tingkat keseluruhan akurasi deteksi yang baik. Namun perlu perbaikan dalam mAP50-95 untuk mengukur akurasi deteksi pada tingkat lebih ketat. Model ini mampu mengklasifikasikan objek dengan precision sebesar 78,1% dan recall sebesar 89,8%. Dalam evaluasi kelas objek individu, model ini berhasil mendeteksi objek guk (potato …
Deteksi Tingkat Kematangan Buah Pepaya menggunakan Model Convolutional Neural Network
Authors: Naufal Putra Sutrisna, Rafifa Addin Sahirah, Khansa Salsabila Sangdiva Laksono, Raditya Atmaja Satria Permadhi, Nadhira Nurannisa, Saqina Salsabila Larasati, Wahayu Widyaning Asmani, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Pepaya merupakan buah yang memiliki banyak manfaat dengan nilai gizi yang tinggi. Setiap 100 gram pepaya mengandung 3,65 mg vitamin A dan 78 mg vitamin C. Salah satu keunggulan pepaya adalah kemampuannya untuk berbuah terus menerus, apapun musimnya. Kematangan buah pepaya dapat ditentukan oleh tekstur dan warna kulit buahnya. Deteksi tingkat kematangan buah pepaya memiliki signifikansi penting dalam industri pertanian dan pengelolaan persediaan makanan. Metode konvensional seringkali mengalami keterbatasan dalam akurasi dan efisiensi dalam pengidentifikasian kematangan buah pepaya. Dalam penelitian ini, diperkenalkan pendekatan inovatif dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengatasi permasalahan tersebut. Dataset yang digunakan merupakan dataset gambar buah pepaya dalam berbagai tingkat kematangan. Dataset kemudian dilatih menggunakan model CNN untuk mengklasifikasikan buah pepaya berdasarkan warna kulit dan fitur visual lainnya. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model CNN yang digunakan mampu mengidentifikasi tingkat kematangan buah pepaya dengan tingkat akurasi yang tinggi, yaitu sebesar 96,63% sehingga dapat menghasilkan solusi yang andal dan efisien.
Analisis Sentimen Tokocrypto pada Twitter menggunakan Metode Long Short-Term Memory
Authors: Caesar Rio Anggina Toruan, Novanto Yudistira, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Natural Language Processing; Deep Learning
Abstract: PT. Digital Indonesia Berkat atau yang disebut Tokocrypto merupakan perusahaan exchange cryptocurrency yang berpusat di Jakarta yang terdaftar resmi di Badan Pengawas Perdagangan Berjangka Komoditi (Bappebti). Tingkat kepuasan pelanggan tentu sangat penting untuk diperhatikan agar perusahaan bisa mendapatkan keuntungan dan mempertahankan pengguna layanan untuk terus menggunakan layanan milik perusahaan maupun menarik calon pengguna layanan. Sentimen masyarakat terhadap suatu cryptocurrency juga dapat berpengaruh terhadap harga dari cryptocurrency tersebut seperti cryptocurrency yang dimiliki Tokocrypto yang bernama TKO. Banyaknya data yang diberikan oleh pelanggan akan memakan waktu lama untuk dianalisis secara manual. Untuk mengatasinya, dapat dilakukan analisis sentimen menggunakan model pembelajaran mesin yang dapat memahami isi umpan balik pelanggan Tokocrypto. Penelitian ini menerapkan metode Bidirectional LSTM untuk mengklasifikasikan analisis sentimen menggunakan data tweet pengguna layanan Tokocrypto. Selain itu, diterapkan pengolahan awal data teks diperlukan untuk mengatasi umpan balik pelanggan yang mencakup kata-kata dan bahasa gaul yang tidak baku yang menyebabkan model kurang memahami makna aslinya. Model juga disesuaikan dengan hyperparameter dengan metode grid search sehingga model mendapatkan kombinasi parameter yang optimal. Pengubahan kata tidak baku tidak menjamin meningkatkan akurasi dari model namun tetap dapat membantu menghasilkan model yang lebih baik dengan hasil evaluasi antara lain nilai f1 …
Leveraging network using controlled weight learning approach for thyroid cancer lymph node detection
Authors: Muthu Subash Kavitha, Novanto Yudistira, Byeong-Cheol Ahn, Takio Kurita
Journal: Biocybernetics and Biomedical Engineering
Year: 2021
Topics: Medical Imaging; Machine Learning
Abstract: Identification of cervical metastatic lymph nodes (LN) on I-131 post-ablation whole-body planar scans (WBS) for cancer staging is crucial for patients with papillary thyroid cancer (PTC). The existing deep network is plagued by instability in finding the under-represented LN classes on highly complex WBS, where end-to-end tuned models that can account for this uncertainty region for multi-class locations are needed. Hence, as a key contribution of this study, we designed a novel leveraging segmentation network with input guidance (LSIG) end-to-end training model without pre and post-processing features that can learn ideal parameter settings depending on the quantity of multiple-object instances. To improve the co-occurrence of classes and control the false positive regions, we proposed a re-weighting negative control (RNC) mechanism that combines two key components, namely the re-weighting (Rw) term …
Air Pollution Particulate Matter (PM2. 5) Forecasting using Long Short Term Memory Model
Authors: Angga Vidianto, Achmad Sindunata, Novanto Yudistira
Year: 2021
Topics: Environmental Science; Deep Learning
Abstract: Air quality significantly affects human health and climate, good air quality and accurate air quality predictions have become one of the most widespread concerns. In previous studies, the datasets were used only in one of the major cities in the world. The dataset used in this study came from 7 different countries and used LSTM and VAR to predict. From several tests, LSTM can provide the best performance for predicting in the long term. The best RMSE value from LSTM is 22,227 by providing 0.0001 for learning rate, the number of neurons and epochs of 50 each, and tested on testing data within four months. Meanwhile, VAR gave the best results with an RMSE of 16,472 on the first month of testing data by giving a P-value is 24. The results show that the RSME value of the VAR is 36,802, the RSME value of the LSTM is 27,902.
Implementasi Progressive Web Application dan Framework CodeIgniter pada Sistem Informasi Lomba Karya Tulis Ilmiah Mahasiswa
Authors: Anarya Indika Putra, Agi Putra Kharisma, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Web Development; Software Engineering
Abstract: Efisiensi dan keefektifan penyebaran informasi dan komunikasi berkembang menjadi hal penting saat ini. Sentralisasi informasi yang tersebar untuk memotong usaha dan waktu menjadi salah satu cara mengefisienkan dan mengefektifkan komunikasi dan penyebaran informasi. Sentralisasi informasi dapat diterapkan pada bidang lomba karya tulis ilmiah mahasiswa dengan pembuatan Sistem Informasi Lomba Karya Tulis Ilmiah Mahasiswa yang berperan sebagai pusat informasi. Pusat informasi tersebut dikembangkan dalam bentuk web karena bersifat versatile dan proses pengembangan akan lebih efisien. Framework CodeIgniter dan progressive web application (PWA) diimplementasikan pada sistem yang dikembangkan. Framework CodeIgniter yang ringan dibantu pemanfaatan caching pada PWA diharapkan dapat memberikan performa pada aspek page load time yang baik. Versatility sistem berbasis web akan lebih optimal dengan pengimplementasian PWA yang memungkinkan diterapkannya fitur-fitur aplikasi native. Pada penelitian ini, pengujian performa dilakukan untuk memberikan gambaran performa sistem. Penelitian ini menghasilkan sistem berbasis web yang mengimplementasikan framework CodeIgniter dan PWA dengan 100% validitas pada pengujian unit, integrasi, dan validasi. Pengujian performa menunjukkan peningkatan dan penurunan performa terhadap berbagai metrik page load time. Performa metrik first byte, first contentful paint, speed index, dan document complete time meningkat saat kunjungan pertama dan berulang. Performa metrik fully loaded time meningkat saat kunjungan pertama dan menurun saat …
Deep packet flow: Action recognition via multiresolution deep wavelet packet of local dense optical flows
Authors: Novanto Yudistira, Takio Kurita
Journal: Journal of Signal Processing Systems
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Action recognition with dynamic actor and scene has been a tremendous research topic. Recently, spatio temporal features such as optical flows have been utilized to define motion representation over sequence of time. However, to increase accuracy, deep decomposition is necessary either to enrich information under location or time-varying actions due to spatio temporal dynamics. To this end, we propose algorithm consists of vectors obtained by applying multi-resolution analysis of motion using Haar Wavelet Packet (HWP) over time. Its computation efficiency and robustness have led HWP to gain popularity in texture analysis but their applicability in motion analysis is yet to be explored. To extract representation, a sequence of bin of Histogram of Flow (HOF) is treated as signal channel. Deep decomposition is then applied by utilizing Wavelet Packet decomposition called Packet Flow to many levels. It …
Facial Expression Recognition Using Convolutional Neural Network with Attention Module
Authors: Habib Bahari Khoirullah, Novanto Yudistira, Fitra Abdurrachman Bachtiar
Journal: JOIV: International Journal on Informatics Visualization
Year: 2022
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Human Activity Recognition (HAR) is an introduction to human activities that refer to the movements performed by an individual on specific body parts. One branch of HAR is human emotion. Facial emotion is vital in human communication to help convey emotional states and intentions. Facial Expression Recognition (FER) is crucial to understanding how humans communicate. Misinterpreting Facial Expressions can lead to misunderstanding and difficulty reaching a common ground. Deep Learning can help in recognizing these facial expressions. To improve the probation of Facial Expressions Recognition, we propose ResNet attached with an Attention module to push the performance forward. This approach performs better than the standalone ResNet because the localization and sampling grid allows the model to learn how to perform spatial transformations on the input image. Consequently, it improves the model's geometric invariance and picks up the features of the expressions from the human face, resulting in better classification results. This study proves the proposed method with attention is better than without, with a test accuracy of 0.7789 on the FER dataset and 0.8327 on the FER+ dataset. It concludes that the Attention module is essential in recognizing Facial Expressions using a Convolutional Neural Network (CNN). Advice for further research first, add more datasets besides FER and FER+, and second, add a Scheduler to decrease the learning rate during the training data.
Perbandingan Metode Fuzzy Time Series Average-Based Interval dan Long Short-Term Memory untuk Peramalan Harga Komoditi Kopi Arabika Sumatera Utara
Authors: Cevita Detri Intan Suryaningrum, Novanto Yudistira, Khalid Rahman
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Time Series Analysis; Deep Learning
Abstract: Kopi adalah salah satu komoditi yang menjadi unggulan di Indonesia karena memiliki peluang pasar yang baik di dalam negeri maupun luar negeri. Komoditi kopi sering kali mengalami fluktuasi harga sebagai akibat ketidakseimbangan antara permintaan dan persediaan kopi. Salah satu upaya untuk mengantisipasi terjadinya fluktuasi harga adalah dengan melakukan peramalan harga. Banyak metode peramalan yang dapat digunakan, seperti Fuzzy Time Series dan Long Short-Term Memory yang digunakan pada penelitian ini untuk memprediksi harga kopi pada hari berikutnya. Penelitian ini akan menggunakan data harga kopi arabika Sumatera Utara pada bulan Januari 2020 sampai Agustus 2021 yang didapatkan dari website resmi BAPPEBTI. Di penelitian ini, Nilai MAPE yang dihasilkan pada metode Fuzzy Time Series Average-Based Interval adalah 0,016 dan nilai MAPE yang terkecil pada metode Long Short-Term Memory didapatkan ketika nilai learning rate= 0, 00001 dengan nilai inisialisasi bobot awal 0, 5 yang didapatkan nilai MAPE sebesar 0, 06. Nilai MAPE kedua metode tersebut di bawah 10, maka dapat dikatakan bahwa kedua metode tersebut dikategorikan sangat baik. Dapat disimpulkan dalam penelitian ini metode Fuzzy Time Series Average-Based Interval memiliki akurasi lebih baik dibandingan Long Short-Term Memory dalam peramalan harga kopi arabika Sumatera Utara.
Image Colorization using U-Net with Skip Connections and Fusion Layer on Landscape Images
Authors: Muhammad Hisyam Zayd, Novanto Yudistira, Randy Cahya Wihandika
Journal: arXiv preprint arXiv:2205.12867
Year: 2022
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: We present a novel technique to automatically colorize grayscale images that combine the U-Net model and Fusion Layer features. This approach allows the model to learn the colorization of images from pre-trained U-Net. Moreover, the Fusion layer is applied to merge local information results dependent on small image patches with global priors of an entire image on each class, forming visually more compelling colorization results. Finally, we validate our approach with a user study evaluation and compare it against state-of-the-art, resulting in improvements.
Perbaikan klasifikasi sampah menggunakan pretrained Convolutional Neural Network
Authors: Muhammad Hisyam Zayd, Muhammad Wildan Oktavian, Dewa Gede Trika Meranggi, Javier Ardra Figo, Novanto Yudistira
Journal: Teknologi: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Year: 2022
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Daur ulang sampah diperlukan demi keberlangsungan kehidupan bermasyarakat yang baik. Proses daur ulang sampah pada umumnya dilakukan secara manual dan dengan kategori sampah yang banyak jenisnya. Agar proses pemilahan sampah dapat berjalan lebih efektif dan efisien, diperlukan pemilahan sampah secara otomatis. Salah satu contohnya adalah dengan menggunakan sistem klasifikasi jenis sampah berdasarkan gambar menggunakan algoritma deep learning atau machine learning. Pada penelitian sebelumnya, AlexNet dan SVM digunakan sebagai algoritma klasifikasi jenis sampah pada enam kategori sampah yang berbeda. Hasil penelitian tersebut menunjukkan performa SVM lebih baik dengan akurasi sebesar 63% dibandingkan performa AlexNet dengan akurasi sebesar 20%. Padahal pada umumnya seharusnya performa algoritma CNN dapat menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan SVM. Berdasarkan hal tersebut kami mengusulkan penelitian kembali terhadap klasifikasi jenis sampah pada dataset yang sama dengan penelitian sebelumnya tetapi dengan menggunakan arsitektur algoritma CNN yang terbaru yaitu ResNet. Lebih lengkapnya arsitektur yang digunakan adalah AlexNet, ResNet-18, dan ResNet-50 masing masing dengan dan tanpa pretrained, sehingga total terdapat enam jenis arsitektur algoritma CNN yang digunakan dalam training. Pada penelitian ini digunakan arsitektur AlexNet dengan konfigurasi yang berbeda dengan penelitian sebelumnya. Parameter training adalah jumlah epoch sebanyak 50 epoch dengan memperhatikan pada epoch ke berapa hasil training sudah …
Prediksi Perubahan Iklim di Indonesia pada tahun 2013-2014 menggunakan LSTM
Authors: Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Litbang Edusaintech
Year: 2022
Topics: Climate Science; Deep Learning
Abstract: Keberadaan deep learning saat ini sangat menguntungkan dan membantu manusia di kehidupan sehari-hari. Salah satunya adalah prediksi, prediksi apapun dapat dilakukan dengan deep learning selama data yang didapatkan memungkinkan untuk diolah. Dalam penelitian ini, dilakukan prediksi perubahan iklim. Karena seiring perkembangannya zaman dan terjadinya global warming, perubahan cuaca semakin tidak menentu. Maka dari itu sering terjadi kekeliruan dalam menentukan kapan waktu musim hujan dan musim panas. Deep learning merupakan sebuah jaringan syaraf tiruan yang terdiri dari banyak layer, yang dimana layer tersebut tersusun dari banyak node. Arsitektur deep learning yang digunakan untuk prediksi di penelitian ini adalah Long Short Term Memory (LSTM). Pada penelitian ini penggunaan LSTM dikarenakan berdasarkan penelitian sebelumnya, prediksi dengan yang menggunakan arsitektur ini dapat menghasilkan output yang cukup baik. Berdasarkan hasil pengujiannya dari 12 data dengan 1.859 data training, telah didapatkan bahwa nilai r2 score sebagai nilai kemiripannya sebesar-3.7490698103542037, dengan nilai mean squared error sebesar 0.001512831193394959. Angka ini merupakan hasil yang cukup baik dengan tingkat kemiripan antara hasil sebenarnya dengan hasil prediksi yang terpaut tidak jauh berbeda.
Pengembangan Aplikasi Manajemen Tugas berbasis Android (Studi pada CV. Cheleron Production)
Authors: Iqra Ilhamsyah, Agi Putra Kharisma, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Mobile Development; Software Engineering
Abstract: Manajemen merupakan sektor penting dalam melakukan sebuah tugas. Salah satu instansi yang menggunakan manajemen untuk melakukan sebuah tugas adalah CV. Cheleron Production. Saat ini CV. Cheleron Production memiliki beberapa permasalahan pada manajemen tugas yang terletak pada tidak adanya wadah untuk integrasi data pekerjaan yang ada, tidak adanya pengawasan kemajuan pekerjaan, tidak adanya penjadwalan tugas, dan tidak adanya format khusus dalam pekerjaan. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah aplikasi manajemen tugas yang diharapkan dapat membantu CV. Cheleron Production menyelesaikan masalah-masalah tersebut. Aplikasi ini dapat dikembangkan dengan Software Development Life Cycle (SDLC) Waterfall Model dengan menggunakan pendekatan Object-oriented (OO) pada proses analisis dan perancangan. Pengembangan dilakukan dengan implementasi berbasis android menggunakan bahasa pemrograman Java. Pengujian dilakukan dengan pengujian unit, pengujian integrasi, dan pengujian validasi. Pengujian unit dilakukan dengan menggunakan salah satu metode White-box testing yaitu Basis Path Testing, pengujian integrasi dilakukan dengan menggunakan Top-down Integration Testing, dan pengujian validasi dilakukan dengan metode Black-box.
Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab Berdasarkan Query dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dan KNearest Neighbor.
Authors: Usfita Kiftiyani, Novanto Yudistira
Journal: Techno. com
Year: 2020
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Penelitian tentang perangkingan dokumen pada temu kembali informasi saat ini mudah ditemukan, hal ini terkait perkembangan keilmuan dibidang penggalian informasi yang bergerak sangat cepat. Namun, Walaupun sudah penelitian yang menggunakan Bahasa Arab sebagai objek masih terbatas. Karena keterbatasan penggunaan dokumen Bahasa Arab untuk penelitian bidang penggalian informasi maka penulis mencoba melakukan pendekatan sederhana, yaitu dengan mengimplementasikan metode klasifikasi naïve bayes dan k-Nearest Neighbor (k-NN). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah metode klasifikasi terutama naïve bayes dan k-NN dapat digunakan untuk melakukan perangkingan, dan juga membandingkan akurasi dari kedua metode tersebut. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, didapatkan hasil bahwa perangkingan dengan metode klasifikasi dapat dilakukan …
Prediksi Persentase Penyelesaian Permohonan Hak Milik menggunakan Metode Fuzzy Time Series (Studi Kasus: Badan Pertanahan Nasional (BPN) Kabupaten Malang)
Authors: Dytha Suryani, Edy Santoso, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Fuzzy Logic; Time Series Analysis
Abstract: Sertipikat Hak Milik (SHM) merupakan legalitas kepemilikan rumah dengan status paling kuat diantara Sertipikat properti lainnya, yang mana dapat diperjual belikan, diwariskan bahkan diwakafkan sehingga pemilik memiliki kekuasaan penuh atas tanah yang dimiliki. Namun, pelayanan sertifikasi tanah yang dibutuhkan masyarakat memerlukan waktu yang cukup lama, sehingga jumlah SHM yang terselesaikan memiliki jumlah yang lebih rendah dari jumlah permohonan yang masuk. Dimana mengakibatkan penumpukan permohonan pembuatan SHM dari waktu ke waktu serta target kantor dalam penyelesaian SHM tidak tercapai dengan baik. Untuk meminimalisir terjadinya penumpukan permohonan pembuatan SHM serta target kantor yang harus diselesaikan, maka perlu dilakukan prediksi guna mengetahui berapa banyak persentase SHM yang dapat diselesaikan setiap bulannya. Yang mana prediksi tersebut menggunakan algoritme dari Fuzzy Time Series. Fuzzy Time Series merupakan metode yang mampu menyelesaikan masalah peramalan serta menghasilkan akurasi yang baik. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan sebanyak 3 kali didapat hasil rata-rata error minimum menggunakan AFER yakni sebesar 0.6112% dengan jumlah data latih sebanyak 56 data. Hasil nilai error AFER yang didapat termasuk dalam kategori sangat baik untuk digunakan dalam memprediksi persentase penyelesaian permohonan hak milik.
Efficient Object Detection of Marine Debris using Pruned YOLO Model
Authors: Abi Aryaza, Novanto Yudistira
Journal: arXiv preprint arXiv:2501.16571
Year: 2025
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Marine debris poses significant harm to marine life due to substances like microplastics, polychlorinated biphenyls, and pesticides, which damage habitats and poison organisms. Human-based solutions, such as diving, are increasingly ineffective in addressing this issue. Autonomous underwater vehicles (AUVs) are being developed for efficient sea garbage collection, with the choice of object detection architecture being critical. This research employs the YOLOv4 model for real-time detection of marine debris using the Trash-ICRA 19 dataset, consisting of 7683 images at 480x320 pixels. Various modifications-pretrained models, training from scratch, mosaic augmentation, layer freezing, YOLOv4-tiny, and channel pruning-are compared to enhance architecture efficiency. Channel pruning significantly improves detection speed, increasing the base YOLOv4 frame rate from 15.19 FPS to 19.4 FPS, with only a 1.2% drop in mean Average Precision, from 97.6% to 96.4%.
Tabular Data Classification and Regression: XGBoost or Deep Learning with Retrieval-Augmented Generation
Authors: Jonindo Pasaribu, Novanto Yudistira, Wayan Firdaus Mahmudy
Journal: IEEE Access
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Deep Learning
Abstract: Tabular data is the most prevalent form of structured data, necessitating robust models for classification and regression tasks. Traditional models like eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) have gained popularity for their strong performance, while deep learning models such as Tabular Retrieval-Augmented Generation (TabR) and TabNet offer innovative approaches. TabR uniquely employs Retrieval-Augmented Generation (RAG) to reduce uncertainty and enhance predictive accuracy, whereas TabNet relies on a sequential attention mechanism without incorporating RAG. This study systematically compares TabR and TabNet in classification and regression tasks using benchmark datasets, with evaluations based on accuracy, Area Under the Curve (AUC), Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), and (Coefficient of Determination). The results reveal that TabR, with its RAG component …
Klasifikasi Penyakit Alzheimer Dari Scan Mri Otak Menggunakan Convnext
Authors: Yehezkiel Stephanus Austin, Haikal Irfano, Juan Young Christopher, Lintang Cahyaning Sukma, Octo Perdana Putra, Riyadh Ilham Ardhanto, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Medical Imaging; Deep Learning
Abstract: Penyakit Alzheimer adalah gangguan neurodegeneratif yang menyebabkan penurunan fungsi kognitif yang signifikan. Penanganan penyakit ini dapat dilakukan melalui deteksi dini untuk meningkatkan kualitas kehidupan pasien melalui perawatan medis yang efisien dan tepat waktu. Teknologi machine learning dan neural network dapat mendukung deteksi dini melalui penggunaan model ConvNeXt yang telah dilatih dengan metode transfer learning menggunakan bobot awal dari ImageNet, dan di-fine-tune untuk mengklasifikasikan empat tingkat keparahan Alzheimer berdasarkan hasil pemindaian MRI otak, yaitu Mild Demented, Moderate Demented, Non Demented, dan Very Mild Demented. Penelitian ini akan menghasilkan model h5 dengan akurasi yang lebih baik daripada model lain sehingga dapat di-deploy pada aplikasi atau website untuk membantu deteksi dini klasifikasi tingkat keparahan Alzheimer. Abstract A Alzheimer's disease is a neurodegenerative disorder that causes significant cognitive decline. Early detection is crucial for managing this disease to improve patients' quality of life through efficient and timely medical care. Machine learning and neural network technology can support early detection through the use of the ConvNeXt model, which has been trained using transfer learning with initial weights from ImageNet and fine-tuned to classify four stages of Alzheimer's severity based on brain MRI scans: Non Demented, Very Mild Demented, Mild Demented, and Moderate Demented. This research will produce an h5 model with better accuracy than other models, enabling it to be deployed in applications or websites to …
Deteksi Spam Berbahasa Indonesia Berbasis Teks Menggunakan Model Bert
Authors: Muhammad Basil Musyaffa Amin, Gibran Hakim, Muhammad Taufik Maulana, Muhammad Fajrul Alwan, Hanna Shafira Anggraheni, Muhammad Jilan Naufal, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing; Deep Learning
Abstract: Spam pada SMS dan Email menyebabkan pengalaman kurang menyenangkan bagi pengguna dalam pemanfaatan teknologi. Spam secara umum merupakan sebuah tindakan mengirim pesan yang tidak diinginkan atau tidak diminta kepada sejumlah besar orang. Spam kini dapat ditemui dalam berbagai bentuk, seperti web maupun multimedia. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi model berbasis BERT, khususnya IndoBERT dan MultilingualBERT, dalam mendeteksi dan mengklasifikasi spam berbahasa Indonesia pada pesan SMS dan Email. Model yang dipilih kemudian dilatih untuk mengidentifikasi perbedaan antara pesan spam dan bukan spam. Hasil evaluasi pada percobaan menggunakan dataset SMS dan Email memiliki nilai akurasi sebesar 98% pada model IndoBERT dan 95% pada model MultilingualBERT, yang menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil ini menunjukkan bahwa model BERT efektif dalam mendeteksi pesan spam dalam Bahasa Indonesia. Abstract Spam on SMS and Email causes an unpleasant experience for users in using technology. Spam in general is the act of sending unwanted or unsolicited messages to a large number of people. Spam can now be found in various forms, such as web and multimedia. This research aims to evaluate BERT-based models, specifically IndoBERT and MultilingualBERT, in detecting and classifying Indonesian spam in SMS and Email messages. The selected model is then trained to identify the differences between spam and non-spam messages. Evaluation results in experiments using SMS and Email datasets have an accuracy value of 98% in the IndoBERT …
Efficient CNN for high-resolution remote sensing imagery understanding
Authors: Kenno BM Sinaga, Novanto Yudistira, Edy Santoso
Journal: Multimedia Tools and Applications
Year: 2024
Topics: Remote Sensing; Deep Learning
Abstract: The analysis of remote sensing data and the classification of images are complex problems because understanding spatial patterns and intricate geometric structures of the data from which meaningful interrelationship pixels are extracted is essential in the remote sensing community. CNN is one of the Machine Learning methods often used in Remote Sensing problems. However, high-resolution aerial view classification often leverages large-scale data with a huge number of parameters of the CNN model. A large number of parameters makes it hard to be applied to remote imaging peripherals because it requires high capacity of storage and memory. We propose a training framework to solve that problem that produces a model with minimum parameters without sacrificing accuracy. To this end, we train EfficientNet using Weighted Loss of INS to compensate imbalanced classes while keeping the upper layer …
Gated Self-supervised Learning for Improving Supervised Learning
Authors: Erland Hilman Fuadi, Aristo Renaldo Ruslim, Putu Wahyu Kusuma Wardhana, Novanto Yudistira
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Deep Learning
Abstract: In past research on self-supervised learning for image classification, the use of rotation as an augmentation has been common. However, relying solely on rotation as a self-supervised transformation can limit the ability of the model to learn rich features from the data. In this paper, we propose a novel approach to self-supervised learning for image classification using several localizable augmentations with the combination of the gating method. Our approach uses flip and shuffle channel augmentations in addition to the rotation, allowing the model to learn rich features from the data. Furthermore, the gated mixture network is used to weigh the effects of each self-supervised learning on the loss function, allowing the model to focus on the most relevant transformations for classification.
Deep Learning: Teori, Contoh Perhitungan, dan Implementasi
Authors: Eng Novanto Yudistira, S Kom
Year: 2024
Topics: Deep Learning
Abstract: Buku yang berjudul Deep Learning: Teori, Contoh Perhitungan, dan Implementasi merupakan karya dari Dr. Eng. Novanto Yudistira, S. Kom., M. Sc. Buku ini digagas sebagai panduan bagi mahasiswa, akademisi, peneliti, maupun praktisi yang ingin mendalami algoritma Deep Learning mulai dari teori sampai praktiknya. Hal ini didasari pada kenyataan bahwa keilmuan Deep Learning ini relatif baru di dunia komputer dan analisa data, dimana penggunaan model yang besar serta data yang banyak lebih ditekankan pada topik ini. Untuk itu penulis merancang penyampaian materi sistematis mungkin dan mencakup seluruh metode terkini yang digunakan dalam pelatihan model yang menggunakan algoritma Deep Learning. Selain itu, pada setiap bab yang membahas metode dilengkapi dengan contoh perhitungan manual dan disertai program dengan memanfaatkan bahasa pemrograman Python dan library Pytorch. Konsep dan contoh perhitungan dihadirkan secara jelas disertai ilustrasi pendukung untuk semakin memahami proses bekerjanya algoritma Deep Learning. Spesifikasi Buku: Kategori: Komputer Penulis: Dr. Eng. Novanto Yudistira, S. Kom., M. Sc. E-ISBN: 978-623-124-379-9 Ukuran: 15.5 x23 cm Halaman: xxiv, 389 hlm Tahun Terbit: 2024 Penerbit Deepublish adalah penerbit buku yang memfokuskan penerbitannya dalam bidang pendidikan, terutama pendidikan tinggi (universitas dan sekolah tinggi). E-book ini tersedia juga dalam versi cetak. Dapatkan buku-buku berkualitas dengan pilihan terlengkap hanya di Toko Buku Online Deepublish: deepublishstore. com
Indonesian stock price prediction using neural basis expansion analysis for interpretable time series method
Authors: Muhamad Harun Zein, Novanto Yudistira, Putra Pandu Adikara
Journal: Journal of ICT
Year: 2024
Topics: Time Series Analysis; Deep Learning
Abstract: The stock market is an attractive investment venue for many individuals and companies. However, unexpected share price fluctuations can cause significant financial losses. In stock investment, predicting stock price movements is the most frequently discussed topic because it allows investors to make the right investment decisions to make big profits. Therefore, a model is needed to predict future stock prices, one strategy for maximising investment profits. New state-of-the-art deep learning architectures for time series forecasting are being developed yearly, making them more accurate than ever. The most commonly used network for such a solution is Long Short-Term Memory (LSTM) architecture, but it has limitations such as long training time and interpretability. This study aims to evaluate another state-of-theart solution, Neural Basis Expansion Analysis for Interpretable Time Series (N-BEATS), in comparison with LSTM by utilising historical\ data of PT Bank Central Asia Tbk (one of the banking companies in Indonesia) from 25 March 2013 to 21 March 2023. N-BEATS is a relatively new variable method that can produce accurate predictions using neural networks. This architecture has advantages such as interpretability, seamless applicability across diverse target domains without requiring modifications, and fast training. Based on tests carried out with prediction errors measured using the Mean Average Percentage Error (MAPE), it was found that the N-BEATS model outperformed the LSTM model with a MAPE value of 1.05 percent. In conclusion, this research shows the use of a new method of deep learning algorithms to predict stock prices …
High performance of Dengue shock syndrome detection using extreme gradient boosting with ANOVA feature selection.
Authors: Lailil Muflikhah, Agustin Iskandar, Novanto Yudistira, Isbat Uzzin Nadlori, Bambang Nur Dewanto
Journal: Journal of Biotech Research
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Medical Diagnostics
Abstract: Dengue shock syndrome (DSS) is an infectious disease that affects millions of people every year all over the world. Early detection of DSS is essential for providing effective therapy and promoting patient recovery. In this work, we proposed a method to enhance DSS detection by combining the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm with variance (ANOVA) feature selection analysis. We used a clinical dataset that contained important information gleaned from people with dengue virus infection. The dataset used for the research was collected from patients at Syaiful Anwar Hospital and consisted of 501 instances. Of these, 401 cases were related to DSS, while the other instances were unrelated to this specific medical condition. An analysis of variance (ANOVA) evaluated the most significant factors that distinguished persons with DSS from those with other dengue diseases. After that, the XGBoost model gave the characteristics of the selected features. For evaluation, we split the data into 80% and 20% for training and testing, respectively. The experimental result showed that the created model had a high degree of performance evaluation in detecting DSS. The highest performance achieved an accuracy of 0.839, precision of 0.875, recall of 0.92, and f1-score of 0.897. Most importantly, the model could detect DSS early on, enabling more proactive therapy and faster responses for individuals at risk of developing the condition.