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: Deep Learning Image Classification Chest X-ray in COVID-19 Cases Using the Convolutional Neural Network Algorithm
Abstrak: Penyakit virus corona (COVID-19) adalah virus baru yang ditemukan di Wuhan, China, pada Desember 2019. Penyebaran virus ini sangat cepat dan telah menjadi ancaman kesehatan masyarakat yang serius di seluruh dunia. Metode yang dapat diandalkan untuk mendiagnosis pasien yang terinfeksi adalah reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR). Namun, metode ini memiliki keterbatasan karena mahal dan memakan waktu. Oleh karena itu, penting untuk mengembangkan sistem diagnostik yang cepat dan akurat untuk mengidentifikasi pasien yang terinfeksi COVID-19, sehingga dapat membantu mengendalikan penyebaran virus. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan adalah analis citra rontgen dada. COVID-19 menyerang sel-sel epitel yang melapisi saluran pernapasan, sehingga hasil dari citra rontgen dada dapat digunakan sebagai langkah awal dalam prosess skrining COVID-19. Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu metode dalam deep learning dan banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan deteksi objek dan klasifikasi citra. Dengan menggunakan arsitektur yang khusus dikembangkan untuk memproses data gambar, CNN dapat mengidentifikasi pola dan fitur-fitur penting dalam gambar yang mirip dengan pemorsesan visual manusia. Dalam CNN, lapisan konvolusi dapat mempelajari fitur-fitur yang mendeteksi pola tertentu dalam gambar, serta lapisan pooling membantu mengurangi dimensi dan mengekstraksi fitur-fitur yang paling signifikan. Keuntungan utama penerapan CNN dalam analisis COVID-19 adalah kemampuannya untuk membantu mengidentifikasi penyebab kematian pasien. Dalam situasi di mana pasien meninggal, hasil analisis citra rontgen dada menggunakan CNN dapat memberikan informasi apakah COVID-19 atau faktor lain yang tidak terkait menyebabkan kematian. Hal ini dapat membantu dalam pemahaman lebih lanjut tentang dampak dan karakteristik COVID-19 serta memberikan informasi yang berharga untuk pengambilan keputusan medis dan epidemilogi. Penelitian ini mengusulkan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan pengembangan arsitektur Visual Geometry Group Network 19 (VGGNet 19) dan arsitektur Residual Network 50 (ResNet-50). Terdapat dua modifikasi yang dilakukan yaitu penambahan regularisasi dropout untuk mencegah overfitting dan perubahan jumlah lapisan kelas klasifikasi. Lapisan dropout secara acak menonaktifkan beberapa node atau unit di setiap iterasi pelatihan, sehingga memaksa model untuk mempelajari lebih banyak fitur umum dan mengurangi ketergantungan pada fitur-fitur spesifik dalam data pelatihan. Penelitian ini menggunakan dua skema perbandingan nilai regularisasi dropout pada model yaitu dropout 50% dan dropout 80%. Jumlah lapisan kelas klasifikasi mengacu pada jumlah keluaran atau kelas yang dihasilkan model. Pada penelitian ini ditetapkan jumlah kelas klasifikasi menjadi 4 yaitu COVID-19, lung opacity, viral pneumonia dan normal. Selain modifikasi di atas, performa model dibandingkan dengan memvariasikan jumlah data. Tujuan dari perbandingan ini adalah untuk menguji bagaimana kinerja model berubah dengan jumlah data yan digunakan dalam pelatihan. Dengan melakukan perbandingan ini, peneliti dapat mengevaluasi apakah peningkatan jumlah data dapat meningkatan performa model secara signifikan. Total dataset yang digunakan yaitu 21165 citra. Dataset dibagi menjadi tiga bagian. 10% dari total keseluruhan data digunakan sebagai data uji, sementara 90% sisanya dibagi menjadi dua bagian yaitu 80% dari 90% data tersebut digunakan sebagai data latih untuk melatih model, sedangkan 20% sisanya digunakan sebagai data validasi untuk mengevaluasi kinerja model pada setiap tahap pelatihan. Selain itu, untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dan reliabel, penelitian ini menggunakan metode validasi silang berulang 5 kali lipat. Hal ini berarti proses pelatihan evaluasi model dilakukan sebanyak lima kali, dengan membagi data secara
Keyword: Chest X-ray Image, Classification, CNN, ResNet-50, VGGNet-19

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: