Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.207
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK Jurnal Transformatika Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat SINTECH (Science and Information Technology) Journal Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Technomedia Journal Building of Informatics, Technology and Science JUTIS : Jurnal Teknik Informatika Jurnal ABDINUS : Jurnal Pengabdian Nusantara Society : Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi The Indonesian Journal of Computer Science
Rochadiani, Theresia Herlina
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
Pendekatan Transfer Learning Untuk Klasifikasi Tangisan Bayi Dengan Imbalance Dataset Rochadiani, Theresia Herlina
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 2 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i2.3834

Abstract

Klasifikasi tangisan bayi dapat dimanfaatkan untuk mengidentifikasi masalah kesehatan bayi dan memenuhi kebutuhan bayi dengan cepat. Dalam studi ini, teknik transfer learning, dengan model terlatih YAMNet, diterapkan untuk klasifikasi bayi dengan dataset terbatas dan tidak seimbang. YAMNet, sebuah model Convolutional Neural Network khusus untuk analisis audio, mengatasi keterbatasan metode tradisional yang bergantung pada interpretasi manusia. Dengan mempelajari fitur-fitur audio secara otomatis, memungkinkan kinerja klasifikasi yang lebih akurat. Dalam studi ini, dilakukan eksplorasi dan analisis manfaat penggunaan YAMNet, melalui perbandingan dengan model baseline tanpa teknik transfer learning. Hasilnya menunjukkan bahwa model YAMNet tidak hanya nilai akurasinya yang tinggi 0.8106, namun juga nilai skor-F1nya tinggi yaitu mencapai 0.9831. Terbukti bahwa penggunaan transfer learning dapat meningkatkan kinerja dalam klasifikasi tangisan bayi, terutama dalam mengatasi ketidakseimbangan data dan meningkatkan prediksi untuk kelas minoritas.
Image Captioning untuk Gambar Rambu Lalu Lintas Indonesia Menggunakan Pretrained CNN dan Transformer Novia Pramesti Aprilia; Rochadiani, Theresia Herlina
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 3 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i3.4012

Abstract

This research aims to address the lack of understanding of traffic signs in Indonesia through the development of an image captioning model using Inception V3 and Transformer. With this approach, a dataset of traffic sign images consisting of 9,594 images with 31 classes was collected and modified. Model evaluation was conducted using BLEU, ROUGE-L, METEOR, and CIDEr metrics. The research results show good performance with BLEU-1 score of 0.89, BLEU-2 = 0.82, BLEU-3 = 0.75, BLEU-4 = 0.68, CIDEr = 0.57, ROUGE-L = 0.25, and METEOR = 0.26. From these results, it can be indicated that this model can enhance understanding of Indonesian traffic signs. This approach can assist road users in better understanding traffic signs and has the potential to be applied in practical applications to improve traffic safety
Co-Authors Anggraini, Astria Febrian Aprilia, Novia Pramesti Cahyadi, Marcelinus Fajar Canady, Richwen Chitiawan, Tommy Danendra, Danica Recca Djuardi, Rich Deshan Fernando, Felix Gabrielle Sheila Sylvagno Hadibrata, Lymanto Indrawan, Vincenzo Matalino Ito Wasito Jaklin, Vanessa Jericho, Vito Jiustian, Danny Karyadi, Phance Laurenso, Justin Mandasari, Rhea Mayatopani, Hendra Muhammad Muhammad Novia Pramesti Aprilia Panna, Ariya Purnomo, Bryan Elmer Santoso, Handri Sofian, Thamrin steven willian Sucipto, Nadya Rudie Suhandi, Vartin Tanaka, Steven Tanuwijaya, Yefta Thamrin Sofian Thendiwijaya, Alfred Gerald Tua, Jonathan Erik Maruli Wulandari , Islamiati