Judul: Pemodelan Klasifikasi pada Citra Daging Sapi dan Babi Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network
Abstrak: Daging sapi merupakan salah satu bahan makanan yang memiliki nilai jual cukup tinggi. Harga yang cukup tinggi inilah yang membuat beberapa oknum di pasar atau tempat berbelanja lainnya untuk memanipulasi penjualan seperti mencampur daging sapi dengan daging babi. Perbedaan antara daging babi dan daging sapi sebenarnya terdapat pada warna dan tekstur daging. Namun, masih banyak masyarakat yang belum memahami perbedaan tersebut. Selain sosialisasi kepada terkait pemahaman perbedaan antara kedua jenis daging tersebut, solusi lainnya yaitu dengan membuat suatu teknologi yang mampu mengenali dan membedakan daging babi dan sapi. Hal inilah yang mendasari penelitian ini untuk membangun sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan kedua jenis daging tersebut. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu metode deep learning dalam perkembangan ilmu Artificial Intelligence yang dapat diterapkan untuk melakukan klasifikasi gambar. Namun, terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi kinerja model CNN diantaranya adalah adanya overfitting dan penentuan hyperparameter. Overfitting terjadi ketika model hanya akurat dalam memprediksi data latih namun tidak mampu menggeneralisasi terhadap data uji. Penentuan hyperparameter juga sangat mempengaruhi performa model. Jika hyperparameter yang diterapkan tidak fit dengan data, maka akurasi model dapat berkurang bahkan model kemungkinan juga tidak akan bisa mencapai konvergen. Beberapa teknik regularisasi dan perbandingan hyperparameter diterapkan dalam pembentukan model CNN untuk memperoleh hasil klasifikasi citra daging sapi dan babi yang terbaik. Diketahui bahwa akurasi dari model terbaik yaitu sebesar 98,7 % diperoleh dari model CNN dengan penerapan teknik dropout menggunakan 𝑝��� = 0,7 didukung oleh hyperparameter seperti 20 neuron pada dua lapisan konvolusi, 128 neuron pada dua lapisan fully connected, ukuran kernel 5 × 5, dan fungsi aktivasi ReLU. Hal yang juga mendasari terpilihnya model tersebut ialah rendahnya nilai loss model yaitu sebesar 0,097, AUC sebesar 0,996, dan F1- Score sebesar 0,982.
Keyword: Beef and Pork, Model, Classification, CNN

Judul: Optimasi Fuzzy Learning Vector Quantization Menggunakan Coronavirus Optimization pada Klasifikasi Citra Daging Babi dan Daging Sapi
Abstrak: Daging merupakan salah satu bahan pangan penting yang sangat diminati karena terdapat sumber protein hewani yang baik. Daging juga memiliki semua jenis asam amino dasar yang cukup lengkap. Masyarakat Indonesia lebih memilih daging sapi sebagai sumber protein hewani mereka karena mudah ditemukan di pasar tradisional maupun pasar modern. Kebutuhan daging sapi diindonesia terus meningkat setiap tahunnya sesuai dengan pertumbuhan jumlah penduduk. Peningkatan jumlah permintaan daging sapi tersebut membuat beberapa pedagang nakal berbuat curang untuk mendapatkan keuntungan yang besar. Pedagang nakal tersebut mencampurkan daging sapi dan daging babi menjadi daging oplosan. Kondisi pencampuran daging sapi dan daging babi ini sangat merugikan konsumen daging sapi terutama konsumen di pasar tradisional karena sulitnya membedakan daging tersebut. Konsumen di pasar juga tidak menyadari proses pencampuran daging sapi dan daging babi. Daging sapi yang dicampur dengan daging babi sebenarnya dapat dibedakan secara satu persatu, namun hal tersebut hanya bisa dilakukan oleh para ahli saja. Penelitian ini mengusulkan strategi baru klasifikasi citra daging babi, daging sapi, daging oplosan menggunakan algoritme fuzzy learning vector quantization (FLVQ) yang dilakukan proses optimasi menggunakan coronavirus optimization algorithm (CVOA) berdasarkan fitur warna dan fitur tekstur daging. Strategi usulan tersebut akan dibandingkan dengan algoritme learning vector quantization (LVQ) dan fuzzy learning vector quantization (FLVQ) untuk melihat pengaruh optimasi CVOA pada algoritme FLVQ terhadap tingkat keberhasilan dalam mengklasifikasikan citra daging babi, daging sapi, dan daging oplosan. Pendekatan hue saturation value (HSV) digunakan untuk fitur warna dan gray level co-occurrence matriks (GLCM) digunakan untuk fitur tekstur. Penelitian ini menggunakan data primer dan sekunder. Data primer diambil pada hari minggu tanggal 31 Oktober 2021 di dua tempat untuk 2 jenis daging yang berbeda. Daging babi diambil secara langsung ke pasar Wisata Pasar Bawah Pekanbaru yang beralamat di Jalan Saleh Abas, Kelurahan Kampung Dalam, Kecamatan Senapelan, Kota Pekanbaru Riau. Daging babi dibeli dengan berat 1000 gram. Daging sapi diambil secara langsung ke pasar Cipuan Jalan Jadirejo Kecamatan Sukajadi Kota Pekanbaru Riau. Daging sapi dibeli dengan berat yang sama dengan daging babi. Data primer berjumlah 720 citra, 600 citra sebagai data latih yang terdiri dari 200 citra daging sapi, 200 citra daging babi dan 200 citra daging oplosan. 120 citra sebagai data validasi yang terdiri dari 40 citra daging sapi, 40 citra daging babi, dan 40 citra daging oplosan. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diambil dari penelitian sebelumnya sebagai data uji. Data sekunder pada penelitian ini berjumlah 120 citra yang terdiri dari 60 citra daging sapi, 50 citra daging babi, dan 10 citra daging oplosan. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, pada multiclass algoritme LVQ mendapatkan persentase akurasi 50,83%, algoritme FLVQ mendapatkan persentase akurasi 51,67%, dan algoritme FLVQ-CVOA mendapatkan hasil akurasi 85,83%. Proses pengujian yang dilakukan pada binary class algoritme LVQ mendapatkan hasil akurasi tertinggi 71,25%. Algoritme FLVQ mendapatkan hasil akurasi tertinggi 94,28%. Algoritme FLVQ-CVOA mendapatkan persentase hasil akurasi tertinggi 96,36%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa strategi usulan menghasilkan persentase akurasi yang lebih baik pada pengujian multiclass dan binary class. Parameter koefisien fuzzyness dan learning rate yang digunakan pada proses klasifikasi LVQ, FLVQ, dan FLVQ-CVOA sangat mempengaruhi tingkat akurasi., Meat is an important food ingredient that is in great demand
Keyword: beef and pork, coronavirus optimization, feature extraction, fuzzy learning vector quantization

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: