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: Quantum Convolutional Neural Network on Image XRay Thorax as an Alternative for COVID-19 Diagnosis
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menemukan alternatif diagnosis COVID-19 menggunakan citra toraks X-Ray dengan metode Quantum Convolutional Neural Network. Data yang digunakan adalah data original dan data hasil augmentasi. Augmentasi yang dilakukan adalah augmentasi kontras, kecerahan dan rotasi. Parameter selanjutnya adalah pemilihan jumlah epoch yaitu 3, 5, 10, 15, 20, 25, 30, atau 35. Input data pada penelitian ini adalah 4 × 4 piksel citra toraks X-Ray yang selanjutnya ditransformasi ke dalam bentuk sirkuit 16 qubit. Data dalam bentuk sirkuit tersebut akan diproses dengan metode Quantum Convolutional Neural Network, dimana arsitektur Quantum Convolutional Neural Network ini terdiri dari layer quantum convolution, layer quantum pooling dan layer quantum neural network. Pemodelan tersebut memiliki hasil tertinggi pada penggunaan data original dan pemilihan epoch 25 yang menghasilkan akurasi 77%, sensitivitas 43% dan spesifisitas 82%., This research aims to find an alternative diagnosis of COVID-19 using thorax X-Ray images with the Quantum Convolutional Neural Network method. The data used is the original data and the augmented data. Augmentasi carried out is contrast, brightness and rotation augmentation. The next parameter is the selection of the number of epochs 3, 5, 10, 15, 20, 25, 30, or 35. The input data in this research is a 4 × 4 pixel X-Ray thorax image which is then transformed into a 16 qubit circuit. The data in the form of circuit will be implemented into a Quantum Convolutional Neural Network, where the architecture of this Quantum Convolutional Neural Network consists of a quantum convolutional layer, a quantum pooling layer and a quantum neural network layer. The modeling has the highest result using the original data and selecting epoch 25 which produces 77% accuracy, 43% sensitivity and 82% specificity.
Keyword: citra toraks, COVID-19, data augmentasi, QCNN, qubit

Judul: The existence of bajapuik, a minangkabau marriage tradition practiced in Pariaman , West Sumatra
Abstrak: One model of marriage tradition that often gets the spotlight is bajapuik, an action of giving a sum of money or uang japuik to the prospective bridegroom by the prospective brides’ family. The tradition, which is only practiced by Minangkabau people from Pariaman, contradicts to the rules of marriage in Islam of which the bridegroom has to give something as a present or mahar to the bride. Today, the amount of uang japuik has continuously increase as the socioeconomic status of prospective bridegroom improves. This has resulted in financial burden to the prospective brides’ family. Therefore, this study is aimed to find out what values, basic forms of exchange in bajapuik tradition marriage and factors affecting the changes. It is also aimed to identify who are involved and what are their roles in the bajapuik tradition. Finally it is intended to analyse what are the reasons why bajapuik tradition is still exist in a changing society. Post-positivism paradigm was used to answer these problems and both quantitative and qualitative methods were employed. Data was collected through a survey, in-depth, participant observation, documentation and literature study. Respondents and informants of the research were the people living in surrounding areas of Pariaman. They are chosen on the basis of purposive and snowballing sampling method, The respondent were young, middle and old generation, while the informants were people of KAN (Kerapatan Adat Nagari); and ex-KAN; LKAAM (Lembaga Kerapatan Alam Adat Minangkabau) and tiga tungku sajarangan. This study shows that bajapuik tradition with the uang japuik still exists in the society because it is continuously experiencing adjustments, until present time. This is manifested is the exchange of the basic changes from the title of nobility (ascribed status) to the socio-economic status (achievement status), although the bases of the exchange value is still the same, that is cultural values. Exchange in bajapuik tradition involves actors from the families, which consists of parents, mamak and ninik mamak. The amount tradition of bajapuik money depent on the socioeconomic status of prospective bridegroom. The existence of bajapuik tradition in the social context until the present time is supported by families both parties who share the same values and internal solidarity among the family members.
Keyword: