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: Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Arsitektur Inception-V3 dan Machine Learning
Abstrak: Kanker payudara adalah penyakit yang timbul diakibatkan oleh sel jaringan payudara yang tumbuh secara tidak normal dan terus menerus. Penyakit ini merupakan penyakit dengan jumlah kenaikan yang besar sekitar 13 juta pertahun, dengan tingkat kematian persentase 9,60% dari total 65.858 kasus. Deteksi kanker payudara sejak dini untuk pencegahan perlu dilakukan, dengan harapan kanker payudara lebih mudah ditangani dan disembuhkan bahkan bisa dicegah sebelum memasuki stadium lanjut. Pada penelitian ini membangun model dengan teknik transfer learning untuk klasifikasi kanker payudara. Terdapat 4 metode yang diujikan yaitu ekstraksi fitur Inception-V3 dengan metode klasifikasi Radial Basic Function Neural Network, Feed Forward Neural Network, Logistic Regression dan ekstraksi fitur dengan melakukan perubahan pada hyperparameter layer. Penelitian ini membandingkan ke empat model tersebut untuk mendapatkan yang terbaik untuk mengatasi masalah klasifikasi kanker payudara. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data citra kanker payudara dengan zoom scale 40X, 100X, 200X dan 400X. Dataset bersumber dari The Laboratory University of Parana dengan P&D Laboratory Pathological Anatomy and Cytopathology, Parana, Brazil. Hasil penelitian ini menunjukkan metode ekstraksi fitur Inception-V3 dengan metode klasifikasi Logistic Regression pada data zoom scale 40X memberikan akurasi terbaik (93,00%), presisi (94,00%), dan recall (91,00%) F1-score (92,00%). Skenario pelatihan Inception-V3 dengan fine tunning dilakukan perubahan hyperparameter layer: 164 dan epoch 100 menghasilkan akurasi terbaik yaitu dengan akurasi 90,00%, presisi 78,00%, recall 91,00% dan F1-score 82,00%.
Keyword: Algoritme Machine Learning, Convolutional Neural network, Inception-V3, Kanker Payudara, Transfer Learning

Judul: Konstribusi dan dampak kegiatan budidaya tambak udang terhadap perekonomian Sulawesi Utara
Abstrak: Pembudidayaan dan pengolahan tambak udang di Sulawesi Utara di mulai sejak awal Pelita lV dengan luas areal yang diusahakan sekitar 650 Ha, dimana sebagian besar Ekstensifikasi tambak di Sulawesi Utara adalah tambak udang . Peningkatan luas areal tambak udang di Sulawesi Utara disebablfrul karena ditunjang oleh sarana dan prasarana seperti pembangunan dempond tambak dan hatchery udang , disamping itu peranan swasta untuk ikut dalam pembangunan tambak udang semangkin tampak. Ini dimungkinkan karena di Sulawesi Utara tersedia lahan yang potensial untuk tambak yang diperkirakan arealnya 15;000 Ha . Berdasarkan pengujian yang dilakukan, ternyata usaha budidaya udang di Sulawesi Utara belumlah merupakan sektor basis, namum dengan melihat potensi yang tersedia, usaha budidaya ini merupakan suatu usaha yang dapat dikembangkan untuk menunjang perekonomian Sulawesi Utara di masa datang. ...
Keyword: Economic;