Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Makalah ini membahas pengembangan Sistem Penciuman Elektronik menggunakan 16 buah sensor kuarsa terlapis membran sensitif. Penulis telah mengembangkan Sistem Penciuman Elektronik dengan jumlah sensor sebanyak 4 buah, akan tetapi sistem ini hanya mampu membuat klasifikasi aroma campuran dengan tingkat pengenalan dibawah 40%. Pengembangan sistem dilakukan dengan meningkatkan jumlah sensor untuk memperbesar dimensi ruang pengamatan dan peningkatan frekuensi dasar sensor untuk mendapatkan akurasi yang lebih tinggi.Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem 16 sensor mempunyai kapabilitas yang tinggi untuk klasifikasi aroma campuran. Tingkat pengenalan sistem dengan 16 sensor untuk aroma campuran dengan 6 tingkat konsentrasi alkohol berkisar 89.9%, bila diproses secara terpisah, sedangkan apabila dilaksanakan secara ?batch? akan menghasilkan tingkat pengenalan sekitar 82.4%.

---

An artificial odor recognition system is developed for discriminating odors. This artificial system consisted of 16 quartz resonator crystals as the sensor array, a frequency modulator and a frequency counter for each sensor that are connected directly to a microcomputer. We have already shown that the artificial odor recognition system with 4 sensors is high enough to discriminate simple odor correctly, however, when it was used to discriminate compound odors, the recognition capability of this system is dropped significantly to be about 40%.Results of experiments show that the developed artificial system with 16 sensors could discriminate compound aroma based on 6 gradient of alcohol concentrations with high recognition rate of 89.9% for non batch processing system, and 82.4% for batch processing of the classes of odors."

"Dalam makalah ini, penulis membahas dan memperkenalkan sebuah metodologi pencaharian struktur arsitektur Jaringan Neural Buatan propagasi balik berbasis fuzzy (JNB-Fuzzy) yang optimal dengan menggunakan algoritma genetika. Optimasi struktur jaringan neural dapat dilakukan dengan memperkecil jumlah neuron dalam lapis tersembunyi atau jumlah bobot dalam jaringan neural. Dalam makalah ini penulis membuat optimasi struktur jaringan dengan memperkecil jumlah bobot dalam jaringan, karena jumlah bobot ini jauh lebih besar daripada jumlah neuron yang ada. Jaringan neural yang telah dioptimasi ini kemudian digunakan sebagai subsistem pengenal pola pada Sistem Penciuman Elektronik yang dikembangkan oleh penulis. Hasil eksperimen dengan menggunakan jaringan ini menunjukkan peningkatan derajat pengenalan sistem, dari 70,4% pada struktur jaringan tidak dioptimasi, menjadi 85,2% bila menggunakan struktur jaringan yang telah dioptimasi.

---

In this article we proposed a method for optimizing the structure of a fuzzy artifi cial neural networks (FANN) through genetic algorithms. This genetic algorithm (GA) is used to optimize the number of weight connections in a neural network structure, by evolutionary calculating the fi tness function of those structures as individuals in a population. This fuzzy neural is then applied as the pattern recognition in our developed odor recognition system. Experimental results show that the optimized neural system provides higher recognition capability compare with that of unoptimized neural system. Recognition rate of the unoptimized neural structure is 70.4% and could be increased up to 85.2% in the optimized neural system. It is also shown that the computational cost of the optimized structure of neural system is also lower than the unoptimized structure."

"Tesis ini meneliti metode pengklasifikasian menggunakan metode jaringan syaraf tiruan untuk mengklasifikasikan data aroma. Data aroma adalah data keluaran dari sistem penciuman elektronik. Penelitian ini merupakan lanjutan penelitian sebelumnya yaitu metode pengklasifikasian fuzzy-neuro learning vector quantization (fnlvq). Sebelumnya telah dikembangkan pula metode matrix similarity analysis (msa) guna menentukan kriteria pemberhentian algoritma fnlvq.Dalam penelitian ini akan dikembangkan dua metode fnlvq yang akan dioptimasikan dengan metode swarm intelligence yaitu fnlvq-particle swarm optimization (pso) dan metode swarm-fnlvq. Dengan menggunakan validasi silang, hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata tingkat pengklasifikasian untuk aroma tiga campuran menggunakan fnlvq-pso sebesar 91% dan swarm-fnlvq sebesar 90% dimana kedua metode ini lebih baik daripada fnlvq yang sebesar 79% dan fnlvq-msa sebesar 77%.

---

This thesis examines a classification method based on artificial neural networks to classifying various mixture of fragrance which is the output of the electronic nose system. This research is a continuation research of earlier fuzzy-neuro learning vector quantization (fnlvq) classification method. Previously a matrix similarity analysis method is developed to determine a stopping criterion of fnlvq algorithms.

This research objective is to develops two modification fnlvq method based on swarm intelligence method namely fnlvq-particle swarm optimization (pso) and swarm-fnlvq methods. By using cross validation, this research showed that the average classification rate of fnlvq-pso is 91% whether swarm-fnlvq is 90%, this two methods is better than conventional fnlvq with 79% and fnlvq-msa at 77%."

"Tujuan dari tesis ini adalah untuk berkontribusi dalam pengembangan sistem kecerdasan buatan (artificial intelligence) untuk memodelkan pergerakan saham yang bersifat tidak liner dan penuh ketidakpastian. Pendekatan yang digunakan adalah model Artificial Neural Network (ANN) metode Backpropagation. Sebagai pembanding, digunakan model multivariate ARIMA. Penelitian akan membuktikan bahwa model ANN dapat lebih tepat memprediksi pergerakan harga saham di Indonesia, khususnya saham-saham anggota indeks LQ45, dibandingkakan model multivariate ARIMA. Penelitian ini adalah penelitian observasi model. Penelitian menghasilkan kesimpulan bahwa model ANN signifikan secara statistik lebih akurat daripada model multivariate ARIMA.

---

The objective of this thesis is to contribute the development of artificial intelligence system in modeling stock price movement which highly non-linier and uncertain in nature. Our approach is using Artificial Neural Network (ANN) with Backpropagation method. In comparing the accuracy of the model, we use multivariate ARIMA method. This research intend to show that ANN model is more accurate in predicting Indonesian stock price movement, especially LQ45 index, compared to multivariate ARIMA model. This research is using observational method in selecting the best model. The result of the research is that ANN is statistically significant and more accurate compared to multivariate ARIMA model."

"Pada Skripsi ini direkayasa sistem identifikasi tanda tangan menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan berbasis perangkat pemrograman MATLAB. Sistem ini mengenali citra tanda tangan seperti atau bahkan lebih baik dari daya persepsi manusia dibutuhkan perangkat pemrograman dengan kemampuan manipulasi numerik yang cepat dan akurat karena citra dalam format dijital direpresentasi dalam bentuk matriks angka. Belakangan ini tersedia perangkat pemrograman yang mampu memenuhi persaratan tersebut yaitu MATLAB (Mathematic Laboratory). Perangkat pemrograman ini sangat luas penggunaannya karena kemampuan manipulasi numeriknya yang baik dan kesederhanaan sistemnya. Pengambilan citra, pengolahan citra, pembentukan jaringan dan pelatihan jaringan dilakukan berbasis perangkat pemrograman MATLAB. Diharapkan sistem ini dapat bekerja dengan baik mengenali citra tanda tangan asli dan palsu yang dimasukan sebagai citra pelatih dan penguji jaringan sayaraf tiruan.

---

This Thesis create a signature recognition system using artificial neural network based MATLAB programming platform. Image aquisition, image extraction, image processing, network implementation and network training conducted based on MATLAB programming platform. The signature recognition system that could recognize the signature image as good as or better that human description ability required a programming platform with fast and acurate numerical manipulation process because of an image in digital form was represented by a matrix of number. Lately, a programming platform that fit the requirement is availabe which is MATLAB (Mathematic Laboratory). This programming platform has a extensive utilization because of its fine numerical manipulation ability and its system modesty. The system is expected to be able to perform well on identifying and distinguish original signature iamge and its forgery that feed to the artificial neural network as image trainer and image tester."

"Dengan terus bertambahnya industri pada berbagai bidang, membuat konsumen memiliki banyak pilihan ketika memilih barang atau jasa. Oleh karena itu dibutuhkan suatu cara agar dapat menghasilkan barang dengan tepat. Hal inilah yang menjadi peranan dari sebuah metode peramalan permintaan. Terdapat banyak cara dalam melakukan peramalan, namun cara manakah yang dapat memberikan hasil yang terbaik. ANN dan SVR merupakan salah satu cara yang memberikan hasil peramalan terbaik. Dalam penelitian ini, dibandingkan antara metode ANN dan SVR dengan metode tradisional. Dari enam jenis data yang digunakan empat menunjukan ANN memberikan peramalan terbaik, dan satu menunjukan SVR memberikan peramalan terbaik.

---

With the continuous increase of industry in many fields, making consumers to have many choices when choosing goods or services. Because of that, we need some way to produce good with the correct amount. This is the role of a demand forecast method. There are many methods in demand forecast, but which method that give the best result. ANN and SVR are one of many methods that will give the best forecast result. In this research, ANN and SVR method will be compared to the traditional methods. From six kinds of data that is used, four show that ANN give the best forecast result, and one shows SVR give the best forecast result."

"Kemajuan teknologi telah memudahkan manusia untuk melakukan aktifitas kehidupan sehari-hari dengan lebih baik. Khususnya untuk bidang ilmu pengetahuan dan teknologi, kemajuan teknologi ini telah membantu teriaksananya penelitian-penelitian yang lebih kompleks sehingga dapat terselesaikan dalam jangka waktu yang relatif lebih cepat dengan biaya operasional yang relatif lebih rendah. Salah satu bentuk artificial intelligence yang memanfaatkan ilmu komputasi untuk mendapatkan hasil yang diinginkan tanpa memerlukan perhitungan matematis yang rumit adalah Artificial Neural Network (ANN). ANN merupakan suatu sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan syaraf biologi. Keistimewaan ANN terletak pada proses pembelajarannya untuk mencapai hasil yang diinginkan sehingga ANN memiliki ketepatan hasil yang berbeda-beda untuk tiap input-nya, bergantung pada proses pembelajaran yang dialami. Selama ini, ANN telah banyak digunakan untuk sistem pengontrolan, pengenalan pola dan peramalan (prediksi). Pada penelitian ini ANN digunakan untuk menentukan bilangan oktana biogasoline dengan menggunakan software Matlab. Selain itujuga dilakukan percobaan untuk mengetahui pengaruh jumlah neuron dan jumlah lapisan tersembunyi pada jaringan ANN yang digunakan. Hasil yang diperoleh berupa pemodelan Artificial Neural Network (ANN) yang paling optimal berupa jaringan yang memiliki 1 lapisan tersembunyi dengan 4 buah neuron. Perbandingan hasil antara data masukan (target) dan keluaran jaringan ANN menunjukkan teriadnya kesalahan relatif sebesar 2,226 %. Hasil prediksi jaringan ANN untuk rasio jumlah minyak sawit/jumlah katalis sebesar 20 dansuhu reaksi sebesar 600°C adalah bilangan oktana sebesar 105,158. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa jaringan ANN ini dapat digunakan untuk menentukan bilangan oktana biogasoline dengan tingkat ketepatan (akurasi) yang bergantung pada pola data masukan yang digunakan."

"Biometrik adalah proses identifikasi dan autentikasi berdasarkan atribut unik yang dimiliki oleh manusia. Salah satu atribut manusia yang dapat digunakan untuk biometrik adalah iris. Iris adalah bagian dari mata yang mengatur banyaknya cahaya yang masuk mengenai retina. Iris berbentuk lingkaran dan memiliki karakteristik yang unik pada setiap orang. Penelitian ini adalah tentang pengenalan iris untuk biometrik.Dalam penelitian ini pembuatan vektor masukan untuk pengenalan dilakukan dengan cara yang berbeda dari biasanya yaitu dengan melingkar, sesuai bentuk iris. Untuk pengenalannya digunakan metode pattern matching dan jaringan syaraf tiruan. Dengan pembuatan vektor masukan secara melingkar, tingkat pengenalan yang dihasilkan cukup tinggi terutama jika metode pengenalan yang digunakan adalah dengan pattern matching.

---

Biometric is the process of identification and authentication based on many unique attributes of human. One of the usable human attributes for biometric is iris. Iris is a part of the human eye which controls the amount of light going to the retina. Iris is circular and each person has a different iris characteristics. This research is about iris recognition for biometrics.

In this research, the input vector for recognition is created with a different way from the usual. The input vector is created by following iris shape which is circular. The recognition process is done by using pattern matching and artificial neural network. The creation of input vector by circling yields a high recognition rate, especially when pattern matching is used for the recognition process."