Perpustakaan Digital ITB

Lensa gravitasi merupakan fenomena penting dalam perkembangan ilmu astrofisika yang memberikan kontribusi signifikan dalam pemahaman kita tentang alam semesta. Meski demikian, pengamatan fenomena lensa gravitasi secara langsung sangatlah sulit dilakukan, mengingat begitu luasnya alam semesta. Pada penelitian ini, dibahas pendekatan deep learning sebagai salah satu solusi terhadap permasalahan yang ada. Fokus penelitian ini terdapat pada pengembangan sistem pendeteksi galaksi sebagai salah satu objek bermassa besar yang berpotensi menjadi lensa gravitasi. Penelitian ini juga dilakukan untuk mengatasi permasalahan pada sistem pendeteksi dengan pendekatan heuristik yang pada kasus tertentu dapat gagal mendeteksi galaksi dan belum mampu melakukan klasifikasi morfologi galaksi. Sistem pendeteksi galaksi dibuat menggunakan arsitektur DEtection TRansformer (DETR) dan dilatih menggunakan dataset dari Sloan Digital Sky Survey (SDSS). Untuk mendapatkan sistem pendeteksi galaksi terbaik, beberapa eksperimen dilakukan dengan mengubah hyperparameter model dan cara pelatihan model. Eksperimen terbaik memberikan nilai mean average precision sebesar 46,85 dan nilai average precision 50 (AP50) sebesar 67,09. Keberadaan sistem pendeteksi galaksi berbasis deep learning ini diharapkan mampu membantu keilmuan astrofisika dalam mendeteksi galaksi sekaligus melakukan klasifikasi morfologi galaksi.