Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tugas akhir ini membahas tentang algoritma pengoperasian 4 Way Linked-list, dan dukungannya dalam proses pemeliharaan dan pengaksesan record-record secara acak dari sebuah File data yang ber-kunci record tunggal (Single Record's Key). Untuk mendapatkan waktu akses data yang optimal, kunci-kunci record dan nomor-nomor record pads Filedata disimpan dalam memori dengan model 4 way linked-list, dimana didalamnya kunci-kunci record dikelompokkan lagi dan dihubungkan link-linknya menurut indeks-indeks yang telah ditentukan. Sehingga pencarian kunci record dari record yang diinginkan dalam Filedata dapat lebih dioptimalkan, sedangkan waktu akses data secara fisik pada eksternal storage dapat diperkecil."

"ABSTRAKDua tantangan teknis yang menjadi kunci bagi terselenggaranya Internet of Things adalah banyaknya peranti yang aktif secara bersamaan dan bandwidth link yang terbatas. Untuk dapat melayani banyak peranti pada bandwidth link yang terbatas, maka diperlukan sebuah algoritma penjadwalan (scheduling algoritthm) yang mengatur timing dari peranti-peranti tersebut dalam menggunakan kanal-kanal bandwidth. Salah satu algoritma penjadwalan yang disebutkan dalam dokumen IETF adalah Traffic Aware Scheduling Algorithm (TASA), sebuah algoritma penjadwalan terpusat untuk jaringan IEEE802.15.4e TSCH. Dengan mengacu pada TASA, penelitian ini mengusulkan sebuah algoritma penjadwalan link baru yang dinamakan Iman Ramli Bursty Transmission Scheduling Algorithm (IRByTSA). Algoritma IRByTSA memiliki tingkat kompleksitas yang rendah dan melebihi kecepatan TASA dalam menghasilkan link-scheduling decision. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa kompleksitas IRByTSA adalah dengan tingkat kecepatan dalam membangkitkan link-scheduling decision sampai dengan 7,14 kali lipat dibandingkan TASA. Penelitian ini telah dapat membangun sebuah tool baru yang dinamakan TSCH Link-Scheduling Visualization and Data Processing (TLS-VaD) yang dapat membantu penelitian di bidang rancang-bangun algoritma penjadwalan link terpusat untuk jaringan IEEE802.15.4e TSCH.

---

ABSTRACTTwo technical challenges that are key to the implementation of the Internet of Things are the many devices that are active simultaneously and the limited link bandwidth. For serving many devices in a limited link bandwidth, a scheduling algorithm is needed to regulate the timing of these devices in using bandwidth channels. One of the scheduling algorithms mentioned in the IETF document is the Traffic-Aware Scheduling Algorithm (TASA), ie, a centralized scheduling algorithm for the IEEE802.15.4e TSCH network. Referring to TASA, this study proposes a new link-scheduling algorithm called Iman Ramli Bursty Transmission Scheduling Algorithm (IRByTSA).  IRByTSA has a low level of complexity and exceeds the TASA's speed in generating link-scheduling decisions. The results showed that the complexity of IRByTSA is  , with the rate of speed in generating link-scheduling decisions is up to 7.14 times compared to TASA. This research has also been able to develop a new tool called TSCH Link-Scheduling Visualization and Data Processing (TLS-VaD), which can be used for designing a centralized link-scheduling algorithm for the IEEE802.15.4e TSCH network."

"Perkembangan teknologi, selain memberikan berbagai kemudahan, juga membawa dampak negatif yaitu menurunnya keamanan dalam penyampaian informasi. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengamanan informasi, terlebih yang bersifat rahasia. Pengamanan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu kriptografi dan steganografi. Dalam penelitian ini, akan dilakukan pengamanan informasi berupa suara digital dengan mengkombinasikan kriptografi dan steganografi. Untuk kriptografi menggunakan fungsi chaos Logistic Map dan untuk steganografi menggunakan metode Least Significant Bit LSB Coding. Proses pengamanan memakan rata-rata waktu komputasi 9,631-25,701 detik. Hasilnya diukur dengan Mean Square Error MSE dan Peak Signal-to-Noise Ratio PSNR . Nilai MSE dan PSNR yang dihasilkan adalah 0,102-0,434 dan 100,230-93,933 dB, di mana nilai tersebut mengindikasikan file suara yang baru sulit dibedakan dengan suara aslinya.

---

The development of technology, besides giving many advantages, also brings a negative impact. One of them is the decrease of security in information delivery. Therefore, we need to secure especially for secret informations. An information can be secured with two methods, that is cryptography and steganography.

In this research, an information securing of a digital audio using combination of cryptography and steganography will be applied. A chaotic function logistic map is used for cryptography and Least Significant Bit LSB Coding method is used for steganography. The average running time of a security process is 9,631 25,701 seconds.

The result is measured with Mean Square Error MSE and Peak Signal to Noise Ratio PSNR , with the MSE value is 0,102 0,434 and the PSNR value is 100,230 93,933 dB, which indicates the new sound file is difficult to distinguish from the original sound."

"Dalam desain sistem pemantauan dan pengontrolan parameter lingkungan secara otomatis, selain desain sistem serta implementasi algoritma di dalamnya, pemilihan media tanam merupakan faktor penting yang menjadi pertimbangan. Pertimbangan akan jenis media tanam mengarah kepada suatu media terisolasi yang memungkinkan terjadinya pengontrolan langsung oleh aktuator. Sedangkan pertimbangan akan desain sistem mengarah kepada bagaimana arsitektur fisik alat dan protokol pemantauan dan pengontrol dapat dieksekusi secara efektif dan efisien. Pertimbangan pada implementasi algoritma mengarah kepada bagaimana proses pemantauan dan pengontrolan bersifat komplementer. Dalam skripsi ini, peneliti mengusulkan rancang sistem pemantau dan pengontrol tanaman dengan media terarium tertutup berbasis IoT dengan menggunakan algoritma novel yang memanfaatkan integrasi data, yakni data fusion, dan adaptive hysteresis regime. Tujuan dari sistem yang diusulkan ialah untuk mengontrol setiap parameter lingkungan ke dalam rentang optimum dengan mempertimbangkan coupling relationship antar parameter untuk mempercepat pertumbuhan tanaman. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan menghasilkan kondisi optimum yang berkelanjutan dan stabil. Hal ini dibuktikan pada saat implementasi sistem di mana kecepatan pertumbuhan tanaman yang dikontrol di dalam sistem yang diusulkan rata-rata lebih cepat 23,83 % daripada tanaman yang tidak dikontrol.

---

In the design of autonomous monitoring and controlling environmental parameters, in addition to the system design and algorithm implementation, the choice of planting media is an important factor to be considered. Consideration of the type of planting media leads to an isolated medium that allows direct control by actuators. While the consideration of the system design leads to how the physical architecture and monitoring and controlling tools and protocols can be executed effectively and efficiently. Consideration on the implementation of algorithm leads to how the monitoring and controlling process is complementary to each other. In this thesis, the researcher proposes the design of plant monitoring and controlling system with IoT-based terrarium medium using novel algorithms that utilize data integration, namely data fusion, and the adaptive hysteresis regime. The purpose of the proposed system is to control each environmental parameter into the optimum range by considering coupling relationship between parameters to accelerate plant growth. The measurement results show that the proposed system produces optimum conditions that are more sustain and stable. This is evidenced at the time of the implementation of the system where the plant growth controlled in the proposed system is on average 23,83 % faster than uncontrolled ones."

"Ant Colony Optimization (ACO) adalah salah satu algoritma approximate untuk penyelesaian permasalahan NP-hard dan salah satu metode state-of-the-art dalam penyelesaian masalah diskrit. Vehicle Routing Problem (VRP), salah satu permasalahan diskrit, dalam penelitian ini akan diselesaikan menggunakan algoritma ACO. Permasalahan VRP yang akan diselesaikan adalah 6 hasil penelitian mahasiswa Departemen Teknik Industri Universitas Indonesia. Hasil dari penyelesaian VRP menggunakan ACO menunjukkan bahwa fungsi tujuan jarak dari solusi dengan algoritma ACO lebih baik dari pendekatan yang digunakan pada penelitian sebelumnya.

---

Ant Colony Optimization (ACO) is one of approximate algorithm for solving NP-hard problem and state-of-the-art method for solving discrete problem. Vehicle Routing Problem (VRP), one of discrete problem, in this research will be solved using ACO algorithm. VRP problem that will be solved are the result of 6 student research that held by Industrial Engineering and Department, University of Indonesia. The result of solving VRP using ACO show that objective function of solution distance with ACO algorithm is better than previous approach in those research."

"ABSTRAKTujuan utama dalam pengembangan sistem distribusi adalah meminimumkan biaya-biaya. baik biaya investasi maupun biaya operasional. Sebenarnya tujuan ini sesuai dengan persyaratan utama dalam pengembangan sistem distribusi, yaitu : Harus memenuhi kelayakan tehnis, harus memenuhi kelayakan ekonomis dan harus pula hemat energi. Permasalahan utamanya sendiri dalam hal ini tampak sederhana yaitu menentukan lokasi dan dimensi gardu distribusi serta dimensi penyulang yang optimum. Namun dalam pelaksanaannya, baik persyaratan maupun permasalahan tersebut mempunyai makna yang dalam. Bila ditelusuri lebih lanjut tampaklah kekompleksitasannya. Sehingga dalam mengoptimalkan sistem tidak semudah seperti yang dibayangkan. Parameter-parameter bantu, seperti tingkat beban puncak, pertumbuhan kebutuhan tenaga Ustrik, geografis dan topologis daerah pusat beban, lintasan terdekat penyulang dan lain-lainnya muncul satu persatu saling kait mengait. Oleh karena itu untuk mengoptimalkan sistem distribusi seperti demikian diperlukan alat bantu yang dapat mengatasi kekompleksitasan permasalahan di atas. Neuro-Fuzzy adalah salah satu alat bantu modern yang merupakan kombinasi dari logika Fuzzy dan Jaringan Syaraf Buatan, JSB (Artificial Neural Network), sehingga mampu bekerja dengan cepat dan memberikan hasil yang akurat pula. Keakuratan tersebut terjadi karena kombinasi itu sendiri, dimana antara Fuzzy dan JSB selling melengkapi dan saling menutupi kelemahan pasangannya. Dengan batuan algoritma neuro-fuzzy inilah lokasi dan dimensi gardu distribusi dapat ditentukan secara optimum. Demikian pula dengan sistem distribusi lain yang terkait dengan lokasi serta dimensi gardu tersebut."

"Penjadwalan merupakan penentuan waktu mulai dan berakhirnya penugasan sumber daya, peristiwa untuk mencapai tujuan tertentu. Jadwal yang baik dapat meningkatkan efisiensi dan pemanfaatan sumber daya. University Examination Timetabling Problem (UETP) adalah permasalahan NP-hard untuk menentukan jadwal ujian bedasarkan daftar ujian, mahasiswa, waktu, dan ruangan yang terbatas. Studi ini mengusulkan metode Great Deluge Algorithm (GD) yang telah dimodifikasi dengan local search operator untuk menyelesaikan UETP. Metode ini diuji menggunakan data benchmark Toronto yang merupakan permasalahan Uncapacitated UETP. Metode yang diusulkan menunjukkan hasil yang menjanjikan dibandingkan dengan Algoritma Great Deluge yang tersedia dalam literatur sebelumnya.

---

Scheduling involves determining the start and the end time of resource assignments, events, or tasks to achieve a particular goal. A good schedule can increase the efficiency and the utilization of resources. The University Examination Timetabling Problem (UETP) is an NP-hard problem that determines the schedule of exams given students’ exam lists and limited period and room. This study proposes using a Great Deluge Algorithm (GD) with local search operators to solve the UETP. The method is used to generate solutions for the uncapacitated Toronto benchmark datasets. The proposed method shows promising results compared to the original Great Deluge Algorithm and the Modified Great Deluge Algorithm available in previous literature.

"

"Permasalahan lokasi alokasi sekolah bertujuan untuk menghasilkan distribusi peserta didik ke sekolah sedemikian sehingga total jarak perjalanan siswa minimum. Permasalahan ini termasuk jenis masalah kombinatorial dan dapat dimodelkan sebagai permasalahan p-median. Pada penelitian ini, pendekatan algoritma hibrida firefly-genetika digunakan untuk menyelesaikan masalah lokasi alokasi sekolah dengan studi kasus SMP Negeri di Jakarta Selatan. Algoritma firefly diusulkan karena kemampuannya yang baik dalam mengarahkan konvergensi solusi ke nilai fungsi objektif yang lebih baik dalam permasalahan dengan fungsi kontinu. Algoritma genetika diusulkan karena kemampuan operasi genetikanya yang dapat menjaga variasi individu dalam populasi sehingga dapat menghindarkan solusi terjebak di nilai optimum lokal. Hasil pengujian menunjukkan nilai jarak perjalanan yang didapatkan oleh algoritma hibrida firefly-genetika lebih baik daripada algoritma firefly dan algoritma genetika. Untuk nilai parameter yang sama, waktu komputasi algoritma hibrida firefly-genetika relatif sama dengan algoritma firefly, namun jauh lebih tinggi dari algoritma genetika.

---

School location allocation problem aims to distribute students to schools such that the total of students travel distance is minimum. This problem is a type of combinatorial problem and can be modeled as a p-median problem. In this study, hybrid firefly-genetic algorithm is used to solve school location allocation problem with case study of South Jakarta junior public schools. Firefly algorithm is proposed because of its ability in directing the convergence to better solutions in continuous problems. Genetic algorithm is proposed because its genetic operators can maintain individual variation in the population to avoid a solution getting stuck at local optimum. The experiment results show that the total travel distance obtained by hybrid firefly-genetic algorithm is better than firefly algorithm and genetic algorithm. For the similar parameter values, the computational time of hybrid firefly-genetic algorithm is quite same as firefly algorithm, but much higher than genetic algorithm."

"Database genomik semakin banyak digunakan oleh ahli biologi sebagai alat bantu utama mendapatkan informasi genetika dari suatu organisme melalui rangkaian DNA organisme tersebut. Hal yang biasanya dilakukan adalah mencari rangkaian DNA yang mempunyai susunan basa yang mirip dengan rangkaian DNA yang ingin dipelajari. Berbagai metode telah dikembangkan untuk mencari DNA-DNA dalam database genomik yang jumlahnya semakin meningkat. Metode-metode dikembangkan dengan pendekatan yang berbeda-beda, misalnya meningkatkan keakuratan dengan cara mengurangi kecepatan proses. Salah satu metode adalah metode CAFE yang menggunakan inverted indek yang merepresentasikan DNA-DNA dalam database genomik untuk mempercepat pencarian DNA. Metode ini pertama kali diperkenalkan oleh Hugh Williams pada tahun 1998. Tugas akhir ini mencoba mengimplementasikan metode CAFE untuk mencari DNA dan membandingkan DNA dalam database dengan DNA query. Tugas akhir ini akan mengevaluasi retrieval effectiveness dari metode CAFE yang menggunakan panjang gram yang berbeda-beda. Panjang gram yang kecil menyebabkan pencarian semakin teliti sehingga nilai recall semakin besar. Semakin panjang gram yang digunakan maka nilai precision akan semakin tinggi. Bertambahnya nilai threshold akan memperbesar nilai recall dan menurunkan nilai precision. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode CAFE merupakan metode yang efektif karena dapat sebagian besar rangkaian yang relevan diakses pada setiap eksekusi query. "

"Lembaga pelatihan tempat dimana individu-individu akan diberikan pengetahuan khusus atau pelatihan yang berkaitan dengan bidangnya masing-masing memiliki karakteristik-karakteristik yang khusus dan tidak dimiliki oleh universitas, diantaranya adalah pada lembaga pelatihan fokus pada kebutuhan bisnis. Penjadwalan yang akurat, tepat dan menyeluruh sangat dibutuhkan pada suatu lembaga pelatihan, karena semakin tingginya kebutuhan akan pengetahuan dan keahlian-keahlian tertentu yang mau tidak mau harus dimiliki oleh setiap individu. Penjadwalan yang baik secara langsung akan berpengaruh pada meningkatnya kualitas individu-individu pada suatu lembaga atau perusahaan. Penjadwalan yang efisien akan dapat direalisasikan dengan menggunakan sebuah model matematis binary. Dalam penelitian ini, sebuah pengembangan model binary digunakan untuk membuat sebuah penjadwalan untuk pembelajaran kepemimpinan di lembaga pelatihan non universitas. Model ini mengoptimasi penjadwalan sehingga menjadi lebih efisien. Model dikembangkan berdasarkan masalah-masalah yang ada di lapangan dan diselesaikan menggunakan algoritma genetika dengan bahasa pemrograman Matlab. Model ini memberikan setiap pembelajaran pada kelas yang sesuai. Algoritma genetika dalam penelitian ini dapat menyelesaikan masalah penjadwalan kelas kepemimipinan dengan memenuhi batasan yang ada dengan optimal.

---

Training institutions where individuals will be given special knowledge or training related to their respective fields have special characteristics and are not owned by the university, among others, training institutions focus on business needs. Accurate, precise and comprehensive scheduling is needed in a training institution, because of the increasing need for certain knowledge and skills that must be owned by every individual. Good scheduling will directly affect the improvement of quality of individuals in an institution or company. Efficient scheduling will be realized using a binary mathematical model. In this study, a development of a binary model was used to make a scheduling for leadership learning in a non-university training institution. This model optimizes scheduling so that it becomes more efficient. The model was developed based on problems in the field and solved using genetic algorithms with the Matlab programming language. This model provides each learning in the appropriate class. The genetic algorithm in this study can solve the problem of scheduling leadership classes by optimally meeting existing constraints."