EXPLAINABLE AI (XAI) UNTUK DETEKSI PNEUMONIA DARI CITRA X-RAY MENGGUNAKAN GRA…

Pneumonia remains a leading cause of mortality among toddlers globally, necessitating rapid and accurate early detection methods. While Convolutional Neural Networks (CNN) have proven reliable in medical image classification, their "black-box" nature often hinders clinical adoption due to a lack of transparency. This study aims to bridge this gap through an Explainable AI (XAI) approach using G…

PREDIKSI DURASI RAWAT INAP PASIEN ICU MENGGUNAKAN DEEP LEARNING

Memprediksi durasi lama rawat inap pada pasien merupakan aspek krusial bagi rumah sakit untuk meningkatkan kualitas pelayanan medis dan manajemen rumah sakit. Prediksi ini membantu pasien dalam menyiapkan kebutuhan yang diperlukan serta memungkinkan rumah sakit untuk mempersiapkan pelayanan medis yang tepat. Dalam penelitian ini, dilakukan prediksi durasi rawat inap pasien ICU menggunakan pende…

KLASIFIKASI KECOCOKAN TANAMAN DENGAN PARAMETER DATA PH DAN KELEMBABAN TANAH M…

Terdapat peningkatan penggunaan kemajuan teknologi khusunya dalam bidang kecerdasan buatan dan Internet of Things (IoT). Penggunaan kecerdasan buatan dalam bidang pertanian seperti Internet of Things (IoT) dapat mengoptimalkan hasil panen petani, misalnya aplikasi pemantauan Ph dan Kelembahan yang membuat petani mengatahui nilai Ph dan Kelembaban secara real time dan menampilkan tanaman apa yan…

DETEKSI KEPADATAN KENDARAAN MENGGUNAKAN YOLO DENGAN ALGORITMA 1-DIMENSIONAL C…

This Automatic vehicle density detection on major roads in Palembang City is performed by combining the YOLOv8 method and the 1- Dimensional Convolutional Neural Network (1D-CNN) algorithm. YOLOv8 detects vehicle objects, namely cars and motorcycles, from image datasets and CCTV video recordings. The detection results, in the form of vehicle counts, are used as numerical input to the 1D-CNN mod…

PENGGUNAAN METODE JARINGAN SARAF BUATAN ( ARTIFSCIAL NEURAL NETWORK ) PADA PE…

Metode Jaringan Saraf Buatan (ArtificiaL Neural NetWork) adalah salah satu dari pendekatan secara logika yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan saraf biologis pada otak manusia. Aplikasi utama dari metode Jaringan Saraf Buatan ini adalah sebagai alat prediksi yang universal. Salah satu aplikasi metode tersebut pada bidang perencanaan transportasi adalah pada bidang pemodelan tarikan …

KLASIFIKASI BATU GINJAL PADA CITRA CT MENGGUNAKAN METODE CNN MODEL VGG16

Kidney stone disease is a common health issue that can lead to serious complications if not properly treated. Early and accurate detection is crucial for effective management. Therefore, this research aims to develop software for classifying kidney stones from kidney images. This software uses the Convolutional Neural Network method with the VGG16 architecture because of its excellent performan…

NAMED ENTITY RECOGNITION (NER) PADA TEKS BERBAHASA INDONESIA DENGAN FINE-TUNI…

Pengolahan dokumen tekstual sering kali membutuhkan identifikasi informasi penting seperti nama orang, tempat, dan lembaga, namun proses manual memakan waktu dan kurang efisien. Named Entity Recognition (NER) menjadi solusi otomatis untuk tugas ini, tetapi penerapannya dalam bahasa Indonesia menghadapi tantangan seperti variasi dialek dan struktur linguistik yang kompleks. Penelitian ini menggu…

Jaringan Saraf Tiruan Teori dan Aplikasi

Edition

1

ISBN/ISSN

978-602-95139-0-5

Collation

viii, 124 hlm. ; 23 cm

Series Title

-

Call Number

611.8 Ast j

Peramalan jumlah penduduk menggunakan algoritma backpropagation

Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan perangkat lunak yang dapat digunakan untuk meramalkan jumlah penduduk. Metode yang digunakan adalah Algoritma Backpropagation pada Jaringan Saraf Tiruan. Algoritma Backpropagation adalah salah satu metode pembelajaran terbimbing yang melakukan pelatihan berdasarkan pola data yang sudah ada secara berulang. Kemudian dari pola data yang telah d…