Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Skripsi ini membahas penggunaan arsitektur Long Short-Term Memory (LSTM) dalam merancang sebuah model identifikasi. Riset ini membahas pengaruh hyperparameter seperti jumlah hidden layer, jenis fungsi aktivasi, tipe optimizer, dan hyperparameter lainnya terhadap kinerja arsitektur neural network. Selebihnya, Skripsi ini juga membandingkan model Long Short Term Memory (LSTM) dengan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) dan Artificial Neural Network (ANN). Hasil dari penelitian skripsi ini menunjukkan bahwa arsitektur Long Short Term Memory menunjukkan hasil yang optimal pada sistem yang time dependent dan dinamis.

---

This paper discusses the application of Long Short-Term Memory Networks in designing a identification model. Firstly, this paper discusses the effect of different hyperparameters such as but not limited to: number of hidden layers, type of activation function, type of optimizer used on the performance of the neural network. Furthermore, this paper also compares the performance and effectiveness of different neural networks such as Convolutional Neural Network (CNN) and Artificial Neural Network (ANN) to a LSTM model. The result of this research shows that a Long Short-Term Memory (LSTM) network performs optimally in systems that are time-dependent and dynamic.>i/>

"

"This volume comprises a collection of contributions by leading experts in system identification, time-series analysis, environmetric modelling and control system design."

"PT Kliknklin Digital Nusantara (Kliknklin) merupakan salah satu dari banyak perusahaan rintisan berbasis teknologi yang bergerak pada industri penatu (laundry). Kliknklin melakukan digitalisasi pada bisnis penatu dengan membuat sebuah sistem yang bertujuan untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna dalam bentuk aplikasi seluler dan web dalam bentuk sistem kasir dan sistem konsumen. Namun, dalam perkembangannya terdapat beberapa permasalahan antara lain jumlah aktual pengguna yang cenderung stagnan dan penggunaannya hanya dalam jangka waktu yang pendek. Perlu dilakukan sebuah evaluasi pada sistem Kliknklin dengan melibatkan penggunanya. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur faktor yang memengaruhi niat penggunaan berkelanjutan pada sistem penatu Kliknklin menggunakan pendekatan teori penerimaan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) dan Information System Succel Model (ISSM). Pengumpulan data dilakukan melalui survei kuesioner dengan responden penelitian adalah pengguna sistem mitra Kliknklin. Reponden penelitian ditentukan dengan menggunakan purposive sampling. Metode pengolahan dan analisis data menggunakan Partial Least Square - Structural Equation Modelling (PLS- SEM). Berdasarkan hasil hipotesis, faktor-faktor yang memengaruhi niat penggunaan berkelanjutan sistem penatu secara signifikan adalah faktor manfaat yang didapatkan, serta pengaruh kondisi berupa ketersediaan infrastruktur, dukungan teknis, dan operasional dari perusahaan. Penelitian ini memberikan rekomendasi perbaikan terhadap sistem mitra Kliknklin melalui peningkatan faktor kebermanfaatan dan faktor kondisi yang memfasilitasi yaitu dukungan infrastruktur, teknis, dan operasional.

---

PT Kliknklin Digital Nusantara (Kliknklin) is one of the many technology-based startup engaged in the laundry service industry. Kliknklin digitizes the laundry business by creating a system that aims to optimize user experience in the form of mobile and web applications as a cashier and consumer systems. However, in its development there are several problems including the actual number of users who tend to be stagnant overtime and their usage time merely in a short period of time. An evaluation is needed on the Kliknklin system by involving its users. This study aims to measure the factors that influence the continuance usage intention on Kliknklin laundry system using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) acceptance approach and Information System Success Model (ISSM). Data collection was carried out through a questionnaire survey with respondent is the users of Kliknklin partner system. Respondents were determined using purposive sampling. Data processing and analysis methods is done using Partial Least Square - Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Based on the results of the hypothesis, the factors that significantly influence the intention to use the laundry system are the benefits obtained, as well as the influence of conditions in the form of infrastructure, technical support, and operations from the company. This study provides recommendations for improvements to the Kliknklin partner system by increasing the utilization factor and facilitating condition factors, namely infrastructure, technical and operational support."

"Sistem Manajemen Pengetahuan (Knowledge Management System) merupakan salah satu layanan teknologi informasi yang ada di Kementerian Komunikasi dan Informatika sebagai sarana berbagi data, informasi dan pengetahuan antar pegawai di internal Kementerian. Sistem mulai digunakan pada awal tahun 2014, hingga tahun 2016 target jumlah pengguna sistem masih belum tercapai. Penelitian ini ingin mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan pengguna sistem dengan menggunakan model penerimaan UTAUT2 yang dimodifikasi sesuai kondisi subyek penelitian. Model penerimaan terdiri atas 6 variabel independen yaitu performance expectancy, effort expectancy, social influence, habit, system quality, information quality dan 2 variabel dependen yaitu behavioral intention dan use behavior serta 3 variabel moderator yaitu age, gender dan experience. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner yang disebar ke 260 orang pegawai Kementerian Kominfo yang terdaftar sebagai kontributor serta 61 orang pegawai Kementerian Kominfo yang pernah mengikuti sosialisasi penggunaan KMS. Metode pengolahan dan analisis data menggunakan Partial Least Square Structural Equation Model (PLS-SEM). Aplikasi yang digunakan untuk membantu pengolahan data adalah Microsoft Excel dan SmartPLS versi 3.2.7. Hasil penelitian menunjukkan bahwa habit menjadi salah satu faktor yang mendorong penggunaan KMS oleh user. System quality dan Information Quality menjadi faktor yang mendorong niat user untuk menggunakan KMS, dimana faktor System Quality menjadi faktor pendorong terkuat.

---

Knowledge Management System is one of the information technology services in the Ministry of Communication and Technology Information as a means of data, information, and knowledge sharing among employees. Launched in early 2014, the target number of system users is still not reached until 2016. This research aims to investigate influencing factors of system user acceptance based on modified UTAUT2. The acceptance model consists of 6 independent variables ie performance expectations, social influences, habits, system quality, information quality and 2 dependent variables are behavioral intention and use behavior and 3 moderator variables are age, gender and experience. Data was collected using questionnaires that distributed to 260 employees who were contributors and 61 employees who had participated in the socialization of KMS. Method of processing and data analysis using Partial Least Square-Structure Equation Model (PLS-SEM). Microsoft Excel and SmartPLS version 3.2.7 are used to assist data processing. The results show the habit to be one of the factors that encourage the use of KMS by the user. System and Information quality are the factors that drive users to use KMS, where the System Quality factor is the strongest driving factor."

"Penelitian ini membahas tentang perancangan sistem identifikasi pada sistem dinamik kapal Makara 03 dengan konfigurasi multi masukan dan multi keluaran. Penelitian ini merancang berbagai metode perombakan struktur Jaringan Saraf Tiruan (JST) baik metode sekuensial maupun fungsional untuk dapat menangkap dinamik yang ada pada dinamik kapal Makara 03. Metode-metode pada JST yang dibuat akan dibandingkan dengan hasil dari model matematika yaitu Transfer Function dan State Space untuk membuktikan keberhasilan dan keunggulan JST dalam membuat sistem identifikasi. Hasil dari perbandingan tersebut membuktikan semua metode yang dihasilkan pada penelitian ini mendapatkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan model matematika konvensional.

---

This research discusses the design of the identification system on the dynamic system of the Makara 03 ship with a multi-input and multi-output configuration. This study designed various structural reshuffle methods for sequensial and functional model of Artificial Neural Network (ANN) to be able to capture the dynamics of Makara 03. The methods in the ANN that were made will be compared with the results of mathematical models namely Transfer Function and State Space for prove the success and superiority of ANN in making identification systems. The results of this comparison prove that all the ANN methods produced in this study get better results compared to conventional mathematical models."

"This book, offers an insight on how to close the gap and exploit this progress for the next generations of vehicles."