Judul: KAJIAN KLASIFIKASI TINGKAT KEPARAHAN JERAWAT MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR MOBILENETV2
Abstrak: Klasifikasi data adalah teknik utama dalam pembelajaran mesin yang memetakan pola dan fitur data input ke dalam kelas target. Perkembangan signifikan dalam klasifikasi data terjadi pada deep learning dengan jaringan syaraf tiruan dan Convolutional Neural Network (CNN) yang mampu mengekstrak fitur gambar secara otomatis. CNN dapat mengklasifikasikan tingkat suatu kondisi berdasarkan data citra, salah satunya adalah tingkat keparahan jerawat. Jerawat (acne vulgaris) merupakan penyakit kulit yang umum terjadi dengan tingkat keparahan yang berbeda-beda. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model CNN MobileNetV2 untuk mengklasifikasikan tingkat keparahan jerawat berdasarkan citra masukan jerawat. Data terdiri dari 1457 citra jerawat dengan 4 tingkat keparahan yang dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. MobileNetV2 digunakan sebagai pengekstrak fitur melalui transfer learning. Penyempurnaan dan klasifikasi dilakukan dengan menggunakan fully connected layer dengan fungsi aktivasi ReLU dan softmax. Model dievaluasi dengan confusion matrix dan classification report. Model dengan kombinasi hyperparameter batch size 16 dan learning rate 0.00001 merupakan model terbaik yang mencapai akurasi 87.29% dengan presisi 89%, recall 84%, dan F1-score 86% untuk mengklasifikasikan tingkat keparahan jerawat., Data classification is a key machine learning technique that maps input data patterns and features into a target class. Significant developments in data classification occur in deep learning with neural networks and Convolutional Neural Networks (CNN) that can extract image features automatically. CNN can classify the level of a condition based on image data, one of which is the severity of acne. Acne (acne vulgaris) is a common skin disease with varying severity. This study aims to apply the CNN MobileNetV2 model to classify acne severity based on acne input images. The data consists of 1457 acne images at 4 severity levels divided into 80% training and 20% test data. MobileNetV2 was used as a feature extractor through transfer learning. Fine-tuning and classification were performed using fully connected layers with ReLU and softmax activation functions. The model was evaluated with a confusion matrix and classification report. The model with a combination of hyperparameter batch size 16 and a learning rate of 0.00001 was the best model that achieved 87.29% accuracy with 89% precision, 84% recall, and 86% F1 score for classifying acne severity.
Keyword: classification, CNN, acne vulgaris, mobilenetv2, severity

Judul: Application of Multi-Class Image  Classification with Convolutional Neural Network Architecture in Gamification  of Object Detection Systems
Abstrak: Pandemi Covid-19 memaksa hampir seluruh aktivitas dilakukan dari rumah. Salah satu contoh kegiatan yang dilaksanakan dari rumah adalah sekolah yang dilaksanakan secara online atau dalam jaringan (daring). Pelaksanaan pembelajaran jarak jauh membuat anak-anak lebih sering menggunakan gawai, khususnya smartphone. Meningkatnya intensitas penggunaan smartphone pada anak diiringi dengan meningkatnya kekhawatiran yang dirasakan oleh orang tua. Kurangnya pendampingan dari orang tua ketika anak menggunakan smartphone dapat diminimumkan dampaknya dengan melakukan pengawasan terhadap aplikasi- aplikasi yang dipasang pada smartphone anak. Oleh karena itu, dibutuhkan aplikasi yang bermanfaat dan memberikan edukasi kepada anak sehingga dapat menjadi aplikasi pilihan orang tua untuk anak. Salah satu contohnya adalah aplikasi yang dapat mengenali benda-benda di sekitar, baik dalam bahasa Indonesia maupun bahasa Inggris. Pembuatan aplikasi tersebut membutuhkan model machine learning untuk mengenali dan mengklasifikasikan benda-benda. Oleh sebab itu, penelitian ini dilakukan untuk membangun sebuah model klasifikasi menggunakan convolutional neural network (CNN) yang yang mengekstrak informasi dari gambar dan menentukan klasifikasi dari gambar berupa skor klasifikasi. Proses pelatihan model CNN dilakukan menggunakan gugus data yang disediakan oleh Kaggle sebanyak 1.000 kelas dan 1.000.000 data citra. Validasi model yang digunakan adalah akurasi dan loss untuk membandingkan model mana yang memiliki nilai yang terbaik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model CNN memiliki rata- rata akurasi sebesar 92% dan nilai fungsi kerugian sebesar 0,7207. Setelah dilakukan hypertunning parameter dengan arsitektur VGG16, evaluasi rata rata akurasi sebesar 98% dan nilai fungsi kerugian sebesar 0,1156. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode CNN pada penelitian ini mampu melakukan klasifikasi dengan baik.
Keyword: convolutional neural network, klasifikasi citra, hypertunning parameter

Judul: Studi pengendalian persediaan bahan baku di PT. Sri Tokai Indonesia, Jakarta
Abstrak: untuk kayu Mindi sebesar 444,8647 m³, kayu Mahoni 271,0279 m³, dan jenis lainnya 204,0049 m³. Pada tahun 1991 surplus yang terjadi untuk kayu Mindi adalah 356,5395 m³, kayu Mahoni 3 807,3618 m³, dan jenis kayu lainnya 107,4853 m³. Tahun 1992 terjadi surplus kayu Mindi 503,7464 m³, kayu Mahoni 520,3370 m³, dan jenis surplus jenis kayu lainnya sebesar 162,4642 m³. Untuk menghindari surplus yang terlalu besar dari masing-masing jenis kayu yang digunakan, berdasarkan model economic order quantity (EOQ) harus dilakukan pemesanan bahan baku dengan kombinasi sebagai berikut; (1) Untuk tahun 1990 untuk kayu Mindi jumlah pemesanan yang optimum adalah 131,4860 m³ dengan frekuensi pemesanan sebanyak delapan kali, untuk kayu Mahoni sebesar 86,7621 m³ dengan frekuensi pemesanan sebanyak enam kali dan pesanan optimum untuk jenis kayu lainnya adalah 103,5049 m³ dengan frekuensi pemesanan sebanyak tujuh kali. (2) Untuk tahun 1991 jumlah pesanan kayu Mindi yang optimum adalah 84,3549 m³ dengan frekuensi pemesanan 12 kali, untuk kayu Mahoni sebesar 66,0619 m³ dengan frekuensi pemesanan seba- nyak 12 kali, dan untuk jenis kayu lainnya sebesar 63,9528 m³ dengan frekuensi pemesanan sebanyak 10 kali. (3) Untuk tahun 1992 jumlah pesanan kayu Mindi yang opti- mum adalah 139,0315 m³ dengan frekuensi pemesanan sebanyak...
Keyword: