
Naufal Yahya Kurnianto [13519141].pdf
Terbatas  Dessy Rondang Monaomi
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Dessy Rondang Monaomi
» Gedung UPT Perpustakaan
Sistem lensa gravitasi merupakan fenomena alam yang memiliki berbagai manfaat
dalam bidang astronomi. Fenomena ini dapat digunakan sebagai metode
pembelajaran untuk berbagai objek luar angkasa lainnya maupun untuk melakukan
observasi terhadap objek luar angkasa yang sangat jauh jaraknya. Pencarian sistem
lensa gravitasi baru kemudian menjadi sebuah permasalahan dan tantangan yang
besar bagi peneliti. Hal ini disebabkan oleh data hasil tangkapan pencitraan luar
angkasa yang banyak dan akan terus bertambah. Maka dari itu, diperlukan suatu
alternatif metode untuk membantu peneliti dalam melakukan identifikasi sistem
lensa gravitasi baru. Deep learning dapat digunakan sebagai alternatif metode
dalam melakukan identifikasi sistem lensa gravitasi baru. Pendekatan yang umum
digunakan saat ini adalah dengan pembelajaran supervised. Namun, terus
bertambahnya data potongan galaksi yang tidak mungkin seluruhnya diberi label
mendorong penggunaan pembelajaran semi-supervised sebagai pendekatan metode
yang digunakan. Alternatif solusi deep learning yang akan digunakan adalah
menggunakan pendekatan Sample Relation Consistency-Mean Teacher (SRC-MT).
Pendekatan ini bertujuan untuk mempertahankan konsistensi model dalam
mengambil informasi dari data-data yang tidak berlabel. Model kemudian dilatih
menggunakan dua skema yaitu tanpa tambahan noise dan dengan tambahan noise.
Model kemudian diuji kinerja melalui beberapa metrik yaitu auroc, accuracy, dan
sensitivity. Hasil evaluasi kinerja model terhadap dua dataset menunjukkan bahwa
model dapat melakukan identifikasi sistem lensa gravitasi secara cukup efektif pada
salah satu dataset-nya. Hal tersebut dapat disebabkan oleh perbedaan karakteristik
antara dataset dan adanya berbagai data yang janggal. Model pada akhirnya dapat
memberikan kinerja dengan nilai 89,3% dalam metrik auroc, 74,5% dalam metrik
accuracy, serta 80,4% dalam metrik sensitivity. Maka dari itu, telah berhasil
dibentuk implementasi model deep learning yang dapat digunakan sebagai
alternatif pencarian sistem lensa gravitasi baru.