Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPeramalan kecepatan angin menggunakan jaringan saraf tiruan propagasibalik merupakan salah satu metoda peramalan kecepatan angin jangka pendek(dalam orde jam) yang cukup efektif untuk diterapkan. Metoda ini mampumemberikan hasil peramalan kecepatan angin yang baik dengan error peramalanterkecil adalah 0.0017. Parameter output dari peramalan kecepatan angin sangatadaptif terhadap perubahan-perubahan yang terjadi pada parameter inputnya,sehingga hasil peramalan akan lebih mendekati kondisi sebenarnya. Parameterinput yang digunakan meliputi temperatur udara, kelembaban udara, arah angindan curah hujan

---

AbstractWind speed forecasting using backpropagation artificialneural network is one of the short-term wind speed forecasting method (in theordre of hours) which is quite effective to be applied. This method provides thegood wind speeds forecasting result with the smallest error is 0.0017. The outputparameters of wind speed forecast is very adaptive to the changes of the inputparameters, so the forecast results will be closer to the real conditions. The inputparameters that being used are air temperature, air humadity, wind direction andrainfall."

"[ABSTRAKPeramalan beban listrik memegang peranan yang sangat penting bagi efisiensi dankinerja dari PLN. Berbagai jenis metode dipakai untuk mendapatkan hasil peramalan beban yang akurat agar daya yang dikirimkan sesuai dengan kebutuhanlistrik dari konsumen. Skripsi ini membahas peramalan beban jangka pendek satu minggu ke depan dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Peramalanbeban jangka pendek sangat dipengaruhi oleh faktor-faktor cuaca, yang dalam hal ini menjadi masukan JST, yaitu : Suhu, Kelembaban, Tekanan udara, danKecepatan angin. Data yang digunakan untuk pembelajaran adalah data sebenarnya sepanjang tahun 2011. Arsitektur yang digunakan adalah feed-forwarddan algoritma yang dipakai adalah algoritma backpropagation. Berdasarkan hasildidapatkan nilai MAPE terbaik sebesar 1.8 % dan untuk 10 kali running sebesar 2.65 % sehingga berada di bawah ambang kesalahan peramalan.ABSTRAKElectrical load forecasting has an important role for efficiency and performancefrom PLN.Various types of methods have been used to provide an accurate loadforecasting on purpose that the transmitted power appropriates the demand ofconsumers. This research will discuss short term load forecasting using ArtificialNeural Network (ANN). Short term load is influenced by weather factors, thosewill become input of ANN, i.e. : Temperature, Humidity, Pressure, Wind speed,Data used for study are actual data in 2011. Architecture used for this research isfeed-forward and Algorithm that is used is backpropagation . The final resultshows that the best MAPE is 1.8 % and for 2.65 % for 10 iterations which arebelow the forecasting error limit., Electrical load forecasting has an important role for efficiency and performancefrom PLN.Various types of methods have been used to provide an accurate loadforecasting on purpose that the transmitted power appropriates the demand ofconsumers. This research will discuss short term load forecasting using ArtificialNeural Network (ANN). Short term load is influenced by weather factors, thosewill become input of ANN, i.e. : Temperature, Humidity, Pressure, Wind speed,Data used for study are actual data in 2011. Architecture used for this research isfeed-forward and Algorithm that is used is backpropagation . The final resultshows that the best MAPE is 1.8 % and for 2.65 % for 10 iterations which arebelow the forecasting error limit.]"

"Jaringan syaraf tiruan (Arrgficial Neural Nerwork) merupakan salah satu bagian dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang mengambil prinsip kerja jaringan syaraf manusia. Perhitungan propagasi balik (Back Propagartion) adalah algoritma belajar yang populer, yang merupakan generalisasi kaidah least square untuk jaringan syaraf berlapis jamak (Mulfflayer Neural Network). Proses aromatisasi heptana menjadi toluena, dengan nama hydroforming, telah dikembangkan ketika Perang Dunia II (World War II) dengan tujuan untuk mendapatkan bahan baku peledak. Kondisi operasi diatas sangatlah riskan dan penuh resiko. Pendeteksian yang akurat dan dini diperlukan guna mencegah kesalahan yang timbul, yang dapat mengakibatkan kerugian baik material maupun immaterial. Diagnosa kesalahan proses pada aromatisasi heptana dapat dilakukan dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik (ANN/JNA BP) ini. Berdasarkan data lapangan (kondisi masukan dan kondisi keluaran), jaringan syaraf akan melakukan pembelajaran (learning) secara simultan dan kontinyu, yang pada akhirnya akan terbentuk sebuah pengetahuan. BP inilah metode ajar yang paling sederhana dan cocok sekali untuk diterapkan, karena sanggup mengenali pola (pattern recognition). Sebagai studi kasus, proses aromatisasi heptana, penerapan ANN/JNA BP yang diteliti oleh Watanabe dan Himmelblau dapat dibuktikan dengan baik pada skripsi ini. Model ANN/JNA BP dapat melakukan pengenalan pola dengan balk dimana toleransi error lebih kecil dari 0.001, dengan jumlah iterasi pelatihan lebih dari 5000 iterasi, dan waktu pelathan lebih dari 40 menit."

"Skripsi ini dibuat untuk merancang perangkat lunak yang mampu mengenali nilai nominal uang kertas rupiah beserta keasliannya melalui proses pengolahan citra berbasiskan metode jaringan syaraf tiruan dengan algoritma backpropagation. Sistem pengenalan citra (image recognition) ini memperoleh kemampuan deteksi dengan cara belajar dari contoh (learning by examples).Pola dari tiap uang kertas rupiah memiliki ciri yang unik yang membedakannya satu dengan yang lainnya, baik bentuk angka, jumlah angka nol, serta gambar latar belakangnya. Pola khas dari tiap jenis uang kertas inilah yang dikenali oleh perangkat lunak ini, sehingga mampu membedakan tidak hanya uang kertas rupiah (valid data) tapi juga uang kertas pecahan lain (unknown data).Pencitraan uang kertas berasal dari dua sumber yakni citra tampak (visible image), yang berasal dari scanner 300 dpi, dan tak tampak (invisible image), yang menggunakan sinar ultraviolet (UV). Beberapa area tertentu diambil dari citra sebagai masukan identifikasi yang akan diolah melalui proses dijitalisasi sehingga dihasilkan reduksi citra hitam-putih (gray-scale) sebesar 8x7 pixel. Hal ini bertujuan selain mengurangi besar data pelatihan jaringan syaraf tiruan (JST) juga meningkatkan kemampuan identifikasi.Metode backpropagation dipilih didasarkan atas masukan data relatif kecil dengan harapan waktu pendeteksian dapat dipersingkat. Hasil identifikasi mungkin tidak akan mendekati klasifikasi, tetapi akan didekati dengan persentase kesalahan sekecil mungkin. Jumlah total data sebanyak 76 set, dimana 25 diantaranya digunakan untuk melatih JST, dan sisanya sebanyak 51 set digunakan untuk menguji JST. Hasil simulasi menunjukkan sistem mampu mengenali dengan tingkat akurasi hingga sebesar 92% bervariasi tergantung dari jumlah set data pelatihan yang dilakukan. Metode yang diterapkan dapat digunakan untuk mengenali uang kertas pecahan rupiah.

---

This paper is written to design a software that capable to recognize the nominal value of rupiah banknote with its authenticity by means of image-processing technic based on artificial neural network with backpropagation algorithm. This image-processing technic has its recognition ability from learning-by-examples process.

Each rupiah banknote has its unique characteristic which distinguish the banknote with one another, such as numeral shape, amount of zeroes, and its background image. The software then uses this banknote’s unique pattern to recognize not only for valid currency, but also for unknown currency.

The banknote imaging process itself came from two sources, visible image—taken from a 300dpis scanner, and unvisible image—taken from a UV. Some certain areas are taken from the image as identification source that will be processed by some digitalization until these areas become an 8x7 pixels gray-scale image. This is intented to reduce the data size for the artificial neural network training process, thus increase the identification ability.

Backpropagation method is chosen based on its input data which is relatively small, hoping that the detection time can be decreased. The identification result might not get closer with the classification result, but will get approached with as small error as possible. The total amount of data are 76 sets, where 25 of them are used to train the artificial neural network, and the rest of them are used to test the neural network. Simulation result shows that the sistem is capable to identify up to 92% of accuracy, depends on amount of train-sets data. This method can be used to identify the rupiahs banknote authenticity."

"Tujuan utama dari penelitian yang dilakukan adalah melakukan pengenalan pola isyarat tangan statis dalam bahasa Indonesia. Pengenalan pola isyarat tangan statis dalam bentuk citra secara garis besar dilakukan dalam 3 tahapan yang meliputi: 1) Segmentasi bagian citra yang akan dikenali berupa tangan dan wajah, 2) ekstraksi ciri, dan 3) klasifikasi pola. Data citra yang diterapkan ada 15 kelas kata isyarat statis. Segmentasi dilakukan dengan menggunakan filter HSVdengan ambang berdasarkan warna kulit. Ekstraksi ciri dilakukan dengan dekomposisi wavelet Haar filter sampai level 2. Klasifikasi dilakukan dengan menerapkan sistem jaringan syaraf tiruan perambatan balik dengan arsitektur 4096 neuron pada lapisan input, 75 neuron pada lapisan tersembunyi dan 15 neuron pada lapisan output. Sistem diuji dengan menggunakan 225 data validasi dan akurasi yang dicapai adalah 69%.

---

AbstractThe main objective of this research is to perform pattern recognition of static hand gesture in Indonesian sign language. Basically, pattern recognition of static hand gesture in the form of image had three phases include: 1) segmentation of the image that will be recognizable form of the hands and face, 2) feature extraction and 3) patternclassification. In this research, we used images data of 15 classes of words static. Segmentation is performed using HSV with a threshold filter based on skin color. Feature extraction performed withthe Haar wavelet decomposition filter to level 2. Classification is done by applying the back propagation system of neural network architecture with 4096 neurons in input layer, 75 neurons in hidden layer and 15 neurons in output layer. The system was tested by using 225 data validation and accuracy achieved was 69%."

"Dalam teori jaringan neural buatan (JNB) telah dikembangkan berbagai jenis jaringan neural yang berbeda. Diantaranya ada beberapa yang sudah cukup sering digunakan, misalnya jaringan propagasi balik dan jaringan swa-organisasi. Propagasi balik telah sukses digunakan untuk menyelesaikan berbagai permasalahan pengenalan, klasifikasi, aproksimasi, prediksi dan lain-lain. Namun jaringan propagasi balik membutuhkan waktu yang lama dalam pembelajarannya. Jaringan swa-organisasi mempunyai kemampuan klustering yang baik dan waktu pembelajaran yang singkat. Penelitian ini akan merancang sebuah jaringan hibrid dengan cara menggabungkan propagasi balik dan swa-organisasi untuk mendapatkan kemampuan pengenalan yang lebih baik dan waktu pembeiajaran yang lebih singkat. Jaringan hibrid yang terbentuk, terdiri dari 2 modul, yaitu: modul swa-organisasi adaptif dan modul supervisi. Modul swa-organisasi adaptif bersifat tanpa pengarahan dan bobot-bobotnya dikontrol oleh pola masukan. Modul supervisi yang bersifat dengan pengarahan diarahkan oleh target yang telah ditentukan. Karakteristik jaringan akan dilihat dengan kasus XOR. Kemampuan pengenalan jaringan diuji dengan menggunakan data aroma Martha Tilar dan konsentrasi etanol. Hasil penelitian menunjukkan jaringan hibrid dapat mengenali pola yang dilatihkan, pola yang tidak dilatihkan dan dapat mengidentifikasi kelas pola baru yang tidak diikutsertakan dalam pelatihan. Hasil perbandingan dengan jaringan propagasi balik standar memperlihatkan bahwa jaringan hibrid mempunyai kemampuan pengenalan yang lebih baik dan waktu pembelajaran yang lebih singkat."

"Dalam tulisan ini, dipaparkan hasil pengembangan system klasifikasi bentuk lengkung gigi berbasis algoritma propagasi balik jaringan saraf tiruan. Sejumlah fitur bentuk lengkung gigi dipilih sebagai input jaringan saraf tiruan berdasarkan hasil pengujian secara statistik terhadap variabel bentuk lengkung gigi. Piranti lunak dikembangkan terdiri dari sejumlah fitur yang digunakan untuk pengujian dan pelatihan JST, serta pengenalan bentuk lengkung berdasarkan parameter input yang diberikan oleh peng-guna. Eksperimen dilakukan terhadap data numerik hasil ekstraksi citra digital model cetakan lengkung gigi rahang atas sejumlah 190 orang pasien yang diambil secara acak. Citra lengkung gigi diperoleh dengan melakukan pemindaian terhadap model cetakan lengkung gigi tiga dimensi (3D) pasien ortodonti disejumlah klinik di Jakarta. Hasil uji coba menunjukkan bahwa 76,3158% berhasil diklasifikasikan dengan benar oleh sistem berbasis JST tersebut. Ke depannya sistem akan dikembangkan lebih optimal sehingga dapat digunakan untuk mendukung perawatan ortodonti.

---

AbstractIn this paper, dental arch form classification system using back propagation algorithm isproposed. Some features of dental arch are selected for neural network input based on statistical analysis to dependent variables of dental arch. The system contains some features for training and testing the neural network, and for recognizing the arch form based on input parameters. The experiment uses randomly selected data set contains 190 numerical data of upper dental arch that are extracted from dental modelimages. The images were obtained by scanning the original 3D dental models of Indonesian patient that were collected from some orthodontic clinics in Jakarta. This experimental result shows that 76,3158% of correctness in classifying the arch form can be reached by neural network system. The system can be applied for supporting the orthodontic treatment."