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: 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: 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: