Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pertumbuhan tingkat konsumsi bahan bakar minyak bumi untuk keperluan kendaraan bermotor semakin hari semakin meningkat, sehingga perlu dikembangkan bahan bakar alternatif selain minyak bumi. Salahnya satunya adalah biogasoline berbahan dasar minyak sawit. Hambatan utama yang sering dihadapi dalam pengembangan bahan bakar alternatif adalah mahalnya biaya untuk menentukan angka oktan sebagai satu parameter penting dalam penilaian kualitas bahan bakar. Kemajuan teknologi komputasi saat ini memungkinkan untuk memprediksi angka oktan bogasoline berdasarkan densitas dan suhu destilasi 50% dengan menggunakan jaringan saraf tiruan. Model jaringan yang dapat digunakan untuk memprediksikan angka oktan biogasoline adalah Multi Layer Feed Forward, Radial Basis, Generalized Regression dan Recurrent Network. Hasil simulasi menunjukkan tidak ada satupun model yang dapat digunakan untuk semua kondisi data masukan, namun dapat memprediksikan angka oktan dengan cukup baik jika syarat data masukan yang diberikan memenuhi syarat yang diharuskan.

---

The fuel demand for engine vehicle is increasing by the time while, thus the development for fuel alternative should be more paid attention. One of the prosperous product as fuel alternative is biogasoline made from crude palm oil. The most common problem occurred on developing biogasoline is the high cost on determination of the octane umber as a critical parameter on quality.

Recently, technology computation has been applied to estimate the octane number of biogasoline based on density and temperature of 50% destilation properties by using the artificial neural network. Neural network models known for this purpose are multi layer feed forward, generalized regression, radial basis and recurrent neural network.

Using the GUI MATLAB, four models network mentioned, showed that none of them could be used for any conditions of input data. The typical model is works properly for typical data input only."

"Estimasi biaya proyek jalan layang dengan akurasi yang tinggi pada fase konseptual pengembangan proyek sangat penting untuk perencanaan dan studi kelayakan. Namun, sejumlah kesulitan muncul ketika melakukan estimasi biaya selama tahap konseptual. Mayor masalah yang dihadapi adalah kurangnya informasi awal, kurangnya database jalan layang, kurangnya metode estimasi biaya yang sesuai, dan faktor ketidakpastian. Untuk mencapai optimasi model, perlu digunakan variabel yang tepat dan baik sebagai input sehingga keakurasian output yang dihasilkan dapat dipertanggungjawabkan. Variabel yang mempengaruhi biaya proyek jalan layang yang digunakan pada penelitian ini adalah panjang, lebar, lokasi, tipe pondasi, tahun pembuatan. Variabel tersebut kemudian dimasukkan dalam arsitektur jaringan yang paling cocok dan terbaik sehingga akurasi mencapai 28% sesuai standar AACE.

---

Project cost estimating of flyover with high accuracy in the conceptual phase of project development is essential for planning and feasibility studies. However, a number of difficulties arise when performing cost estimates during the conceptual stage. The major problems encountered is the lack of initial information, the lack of database, the lack of appropriate methods of cost estimation, and uncertainty factors. To reach model optimization, correct and good variables are needed as inputs to gain output which is accurate and accountable. The variables which affect the project cost and use in this research are length, width, type of pondation, location and year. The variables then run in the most suitable network architecture and the best, so that the accuracy reached 28% according to the standard AACE."

"Tesis ini bertema tentang optimasi dari sistem chiller adsorpsi untuk mencari koefisien performa (COP) dan kapasitas pendinginan. Optimasi dilakukan dengan menggunakan gabungan antara jaringan saraf tiruan dan algoritma genetika (GA). Simulasi yang dilakukan adalah pengembangan sistem chiller adsorpsi yang data simulasinya sudah pernah di validasi dengan data eksperimen sebelumnya. Parameter laju alir massa, temperatur, dan waktu siklus divariasikan sebagai variabel penentu. Sementara COP dan kapasitas pendinginan mejadi fungsi objektifnya. Pada tesis ini, jaringan saraf tiruan yang terbentuk menunjukkan bahwa error terkecil jaringan yang terbentuk adalah 0.001532624 atau 0.153%. Hal ini menyatakan bahwa jaringan yang terbentuk dapat memprediksi fungsi objektif COP dan SCP dengan tingkat akurasi sebesar 99.85. Selisih (error) terkecil titik optimum prediksi jaringan saraf tiruan chiller adsorpsi dua bed Silica Gel 123 dan Air dengan nilai simulasi software-nya sebesar 0.027 untuk SCP dan 0.034 untuk nilai COP.

---

The optimization of adsorption chiller system that purposed to approach the optimal coefficient of performance (COP) and cooling capacity is presented in this thesis. The combination of artificial neural network (ANN) and genetic algorithm (GA) is applied to optimize the simulation of adsorption chiller. The adsorption chiller system simulation is an integrated two adsorption bed that developed from previous simulation and experiment that had been done. In this thesis, mass flow, temperature, and time cycle are varied and considered as decision variable while the COP and cooling capacity is chosen as the objective function.

In this thesis, the artificial neural network that formed presents the smallest network error is 0.001532624 or 0.153. This states that the formed network can predict the objective functions of COP and SCP with an accuracy rate of 99.85. The smallest optimum point difference (the error) between the value prediction of neural network adsorption chiller two bed Silica Gel 123 and Water and the software simulations value is 0.027 for SCP and 0.034 for COP."

"Suara denyut jantung memiliki pola khusus yang bersesuaian dengan kondisi jantung seseorang. Jantung yang tidak normal akan menimbulkan suara khas yang disebut murmur. Murmur disebabkan oleh berbagai hal yang menunjukkan kondisi jantung seseorang. Melalui Phonocardiogram (PCG) dapat dilihat gelombang sinyal denyut jantung seseorang. Spektrum denyut jantung abnormal memiliki pola spektrum yang khas. Sehingga melalui pola spektrum tersebut dapat diketahui kelainan jantung apa yang diderita oleh seseorang. Penelitian ini akan membuat suatu program simulasi yang akan mengenali tiga jenis kelainan jantung. Program simulasi ini menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan dalam mengidentifikasi ketiga jenis kelainan jantung tersebut. Data yang akan digunakan sebagai database yaitu berupa sampel suara denyut jantung dengan format .wav, mono. Metode pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan yang dibuat ini menggunakan fungsi traingdx yang terdapat pada Neural Network Toolbox MATLABTM. Adapun penggunaan fungsi traingdx ini karena waktu pelatihannya lebih cepat. Berdasarkan hasil pengujian pengenalan beberapa sampel kelainan jantung diperoleh akurasi rata-rata sebesar 82.2% dalam mengenali tiga jenis kelainan jantung tersebut.

---

Heartbeat has a unique pattern which corresponding to heart condition. Abnormal heart has a unique sounds which called murmurs. An murmur can be caused by something that indicates heart condition. It can be shown as a signal waveform of heartbeats by Phonocardiogram (PCG). Abnormal heartbeat has a unique spectral pattern. So with that spectral pattern it can be identify what kind of murmur types. This research make a simulation program which will identify 3 kinds of murmur heartbeats. This simulation program use Artificial Neural Network (ANN) to identify that murmurs. ANN database will use some murmurs heartbeats which record in .wav, mono fomat. Training method in this ANN use traingdx function which provided by Neural Network Toolbox MATLABTM. Traingdx function is a faster training method. This simulation program has 82.2% accuracy to detect 3 kinds of heartbeat murmur."

"Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) menjadi salah satu aspek yang wajib dilaksanakan oleh penyelenggara jasa konstruksi baik. Hal ini diatur dalam peraturan pemerintah mengenai pelaksanaan jasa konstruksi. Sektor konstruksi merupakan penyumbang kasus kecelakaan terbesar di Indonesia dengan rata-rata kejadian sekitar 32% setiap tahunnya Angka kecelakaan kerja didunia konstruksi setiap tahunnya terus meningkat. Salah satu aspek keberhasilan pelaksanaan keselamatan kerja adalah dengan tersedianya anggaran yang layak dan secara khusus dialokasikan untuk pelaksanaan K3 di proyek konstruksi, namun alokasi biaya K3 secara aktual pada sebagian besar proyek saat ini masih belum mencukupi apabila dibandingkan dengan pedoman yang berlaku di lingkungan Kementrian PUPR. Hal tersebut dapat meningkatkan anggaran biaya awal dan menyebabkan kerugian finansial. Sehingga perlu dikembangkan model estimasi biaya yang mampu melakukan estimasi biaya dengan cepat dan akurat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan estimasi biaya K3 Kontruksi dengan cepat dan mempunyai tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian akan melakukan pembelajaran biaya K3 dengan metode fuzzy dan jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Network). Hasil dari penelitian ini adalah model estimasi biaya K3 yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi dengan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sebesar 9,906%. Model yang didapat memiliki tingkat akurasi yang lebih baik apabila dibandingkan dengan perhitungan estimasi biaya menggunakan analisa regresi.

---

Occupational Safety and Health (OHS) is must be implemented in construction project. This is regulated in government regulations regarding the implementation of construction services. The construction sector is the biggest contributor to accident cases in Indonesia with an average occurrence of around 32% every year. The number of work accidents in the construction world continues to increase every year. Implementation of Occupational Safety and Health (OHS) can be success if the availability of budget are specifically allocated for the implementation of OHS in construction projects, but the actual allocation of OHS costs in most projects is still insufficient when compared with the applicable guidelines in Kementrian PUPR. This can increase the initial budget and cause financial losses. So it is necessary to develop a cost estimation model that is able to estimate costs quickly and accurately.

The purpose of this study is to estimate OHS Construction costs quickly and have a high degree of accuracy. The study will conduct OHS cost learning with fuzzy method and artificial neural network. The results of this study are the OHS cost estimation model that has a high level of accuracy with a MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of 9.906%. The model has a higher accuracy than the calculation of estimated costs using regression analysis."

"Tujuan: Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan model jaringan saraf tiruan dengan algoritma pembelajaran backpropagation berdasarkan data masukan dari pola sidik jari penderita obesitas. Diharapkan model JST yang diperoleh dapat menjadi alat bantu diagnosis bagi para klinisi dalam mengidentifikasi kasus obesitas berdasarkan keturunan. Metode: Data dari pola sidik jari penderita obesitas dan data penunjang lainnya diuraikan menjadi variabel masakan Variabel keluaran ditentuknn berdasarkan kasus obesitas yang diderita oleh pasien. Kemudian data sampel dibagi dua yaitu data untuk training dan data untuk testing. Dengan menggunakan data training maka Metode Jaringan syaraf tiruan mempelajari pola sidik jari pendarita obesitas yang kemudian digunakan untuk memprediksi data testing. Akurasi identifikssi atau pengenalan pola sidik jari penderita obesitas akan sangat ditentukan oleh hasil prediksi algoritma jaringan syaraf tiruan terhadap data testing. Hasil: Dalam proses pemhelajaran dengan metode jaringan berbasil melakukan pengenal terhadap data training dengan error sebesar O,QI berhasil dicapai. Untuk prediksi polo sidik jari melalui data testing rata-rata keberhasilan adalah 71,82%. Angka prosentasi keberbasilan ini cukup baik dan depat dijadikan alat bantu bagi para praktisi medis di bidang obesitas dalam menentukan faktor keturunan dari penyakit obesitas. Kesimpulan: Percobaan ini menghasilkan model JST yang dapat diaplikasikan pada pengelan pola sidik jari pendarita obesitas. Rata-rata keberhasilan prediksi sebesar 71,82% dapat ditingkat dengan menambah data training bagi Metode Jaringan Saraf Tiruan.

---

Objective: The objective of this research is to obtain an artificial neural network model with backpropagation learning algorithm based on input data from the fingerprint pattern of the obese patients. It is expected that ANN models can be obtained as diagnostic tool for clinicians in identifying cases of obesity based on descent.

Methods: Data from the fingerprint pattern of obesity and other supporting data is decomposed into input variables. Output variable is determined on a case-obesity suffered by the patient Then the sampled data is divided into two data. One for training and other for testing. By using training data. the method of artificial neural networks learn the patterns of the obese fingerprint which is then used to predict the testing data. Accuracy of fingerprint pattern recognition of obesity will be detemined by the results of neural network algorithm prediction against testing data.

Results: In the learning process stage, Artificial Neural Network succceded in identifying a network of training with error 0.01 was achieved. For the prediction of fingerprint patterns through data testing success rate was 80%. The rate for the percentage of success is quite good and can be used as a tool for medical practitioners in the field of obesity in determining obesity cases base of genetic factor.

Conclusion: This experiment resulted ANN model that can be applied to the fingerprint pattern recognition of obese patients. The average prediction success of 71,82% would be increase if we can add more data for 1raining process for Neural Network Method."

"ABSTRAKPengenalan wajah merupakan salah satu topik pada ilmu pengolahan citra yang sering dikembangkan. Salah satu dari metode pengenalan wajah ialah dengan menggunakan jaringan saraf tiruan. Jaringan saraf tiruan mengenali wajah-wajah dengan cara mempelajari wajah-wajah yang disediakan untuk pembelajaran. Metode pembelajaran yang digunakan pada tulisan ini ialah dengan lapisan tersembunyi berbentuk hemisfer yang merupakan pengembangan dari metodebackpropagation dengan data masukan yang direduksi oleh algoritma PCA. Metode ini menggunakan informasi sudut wajah pada citra sebagai parameter masukan selain data citra wajah tersebut. Seiring dengan majunya teknologi pengambilan gambar, metode ini dapat digunakan untuk mengenali wajah secara tiga dimensi.

---

ABSTRACTFace recognition is one of most discussed topics in image processing. A method used for face recognition is using artificial neural networks. Artificial neural network recognizes faces by learning the faces given to train. The learning method proposed in this paper is using hemispheric structure hidden layer which is an improvement of backpropagation algorithm with reduced data as input using principal component analysis algorithm. This method needs face’s angle on the image as parameter inputs instead of only face data. As the technology of capturing image growing, this method can be applied as an algorithm for 3D face recognition."

"[Dewasa ini, teknologi berkembang dengan sangat pesat, salah satu contoh teknologi yang sedang marak beberapa tahun belakangan ini adalah 3D face recognition. Teknologi ini menggabungkan data biometrik berupa wajah orang yang diambil dari beberapa sudut (horizontal dan vertikal) dan jaringan saraf tiruan. Untuk memperbaiki tingkat rekognisi yang rendah pada saat menggunakan data crisp, maka digunakanlah metode fuzzy. Percobaan akan dilakukan sebanyak tiga kali karena terdapat tiga cluster yang masing-masing cluster terdiri dari beberapa set orang. Pertama-tama, data akan diolah secara bertahap pada fase fuzzification dimulai dari parameter ekspresi, orang, dan sudut. Tahapan selanjutnya adalah membuat referensi pada fase fuzzy manifold untuk kemudian digunakan pada fase fuzzy nearest distance. Pada fase fuzzy nearest distance akan dicari jarak terpendek dari data testing dengan referensi yang sudah ada. Hasil keluaran dari sistem ini adalah kombinasi sudut horizontal dan vertikal dari tiap-tiap cluster yang nantinya akan dimasukkan kedalam Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan lapis tersembunyi berstruktur hemisfer untuk mendapatkan tingkat rekognisi. Secara keseluruhan rata-rata tingkat rekognisi setiap cluster sudah bisa mencapai 80%. Hal ini menunjukkan sistem sudah cukup optimal dalam mengenali pola wajah yang ada. ;The development of technology is growing rapidly, one of the examples of the technology that is emerging in recent years is 3D face recognition. This technology combines biometric data in form of faces which are taken from several angles (combination of horizontal and vertical angles) and artificial neural network. In order to improve the low recognition rate from crisp data, fuzzy method is used. The experiment will be performed three times because there are three cluster which are consist of several set of person. Firstly, the data will be processed step by step in fuzzification phase starting from the level of expression continued with the level of face and lastly is the level of person. With the use fuzzification, the crisp data can be converted into fuzzy. The next step is to make references in fuzzy manifold phase in order to be used in fuzzy nearest distance phase. In fuzzy nearest distance phase, the shortest distance between the testing data the references will be processed in artificial neural network with hemispheric structured hidden layer. Generally, the average of the all recognition rate can reach up to 80% which means that the system can recognize the face pattern quite good. ;The development of technology is growing rapidly, one of the examples of the technology that is emerging in recent years is 3D face recognition. This technology combines biometric data in form of faces which are taken from several angles (combination of horizontal and vertical angles) and artificial neural network. In order to improve the low recognition rate from crisp data, fuzzy method is used. The experiment will be performed three times because there are three cluster which are consist of several set of person. Firstly, the data will be processed step by step in fuzzification phase starting from the level of expression continued with the level of face and lastly is the level of person. With the use fuzzification, the crisp data can be converted into fuzzy. The next step is to make references in fuzzy manifold phase in order to be used in fuzzy nearest distance phase. In fuzzy nearest distance phase, the shortest distance between the testing data the references will be processed in artificial neural network with hemispheric structured hidden layer. Generally, the average of the all recognition rate can reach up to 80% which means that the system can recognize the face pattern quite good. , The development of technology is growing rapidly, one of the examples of the technology that is emerging in recent years is 3D face recognition. This technology combines biometric data in form of faces which are taken from several angles (combination of horizontal and vertical angles) and artificial neural network. In order to improve the low recognition rate from crisp data, fuzzy method is used. The experiment will be performed three times because there are three cluster which are consist of several set of person. Firstly, the data will be processed step by step in fuzzification phase starting from the level of expression continued with the level of face and lastly is the level of person. With the use fuzzification, the crisp data can be converted into fuzzy. The next step is to make references in fuzzy manifold phase in order to be used in fuzzy nearest distance phase. In fuzzy nearest distance phase, the shortest distance between the testing data the references will be processed in artificial neural network with hemispheric structured hidden layer. Generally, the average of the all recognition rate can reach up to 80% which means that the system can recognize the face pattern quite good. ]"