Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tingkat kesejahteraan suatu negara dapat dilihat dari angka kematian bayi. Berdasarkan informasi dari WHO salah satu penyebab kematian bayi adalah asfiksia. Asfiksia merupakan kondisi kekurangan oksigen pada jaringan tubuh. Skripsi ini membahas tentang sistem identifikasi kondisi janin dengan menggunakan metode Hidden Markov Model (HMM). Data audio merupakan masukan pada sistem. Data audio ini merupakan hasil konversi gelombang spektrum yang berasal sensor Near Infrared Spectroscopy (NIRS). Sistem ini terbagi menjadi dua proses utama, yaitu pembentukan database dan pengenalan kondisi janin. Kedua proses ini dilakukan dengan cara yang hampir sama yaitu pelabelan, pembentukan codebook, dan pembentukan parameter HMM. Dari parameter ini, hasil keluaran dapat diketahui dengan menghitung nilai probabilitas maksimum. Pada penelitian ini, digunakan data training sebanyak 5 dan 7 data dengan ukuran codebook 32, 64, 128, 256, 512, dan 1024. Dari hasil pengukuran, ukuran codebook yang optimal adalah 512. Sementara persentase akurasi bernilai 68% sampai 77%.

---

The level of walfare of a country can be seen from its infant mortality rate. Based on WHO information, one of the causes of infant mortality is asphyxia. Asphyxia is the condition of lack of oxygen in body tissue. This final project discusses about identification system of fetal asphyxia condition by using Hidden Markov Model (HMM) method. Audio data is the input of the system. This audio data is the result of conversion of spectrum wave originated from Near Infrared Spectroscopy (NIRS) sensor. This system consists of two main prosesses: database construction and fetal condition recognition. These two processes are carried out with similar ways through labellling, codebook forming, and HMM parameter forming. From the parameter, the output can be detected by calculating the maximum value of Log of Probability. This research uses 5 and 7 training data with codebook size 32, 64, 128, 256, 512, dan 1024. From the calculation result, the optimum codebook size is 512. While the percentage of accuracy is 68% to 77%."

"Skripsi ini betujuan untuk merancang sebuah software pendeteksi korona yang terjadi pada peralatan listrik yang mengunakan tegangan tinggi. Metode identifikasi menggunakan Hidden Markov Model (HMM) yang memiliki kelebihan dalam memodelkan persamaan matematika. Software ini meliputi 2 proses utama, yaitu training sebagai proses pengisian database dan identifikasi. Input berupa data audio (*.wav) yang kemudian diolah melalui beberapa tahapan diantaranya labelisasi, pembentukan codebook dan pembentukan parameter HMM. Hal yang harus diperhatikan dalam pengolahan ini adalah waktu pencuplikan, jumlah iterasi dan ukuran codebook yang digunakan, dimana ketiga variabel ini akan dianalis sehingga dapat diketahui nilai masing - masing parameter yang menghasilkan identifikasi dengan akurasi paling tinggi. Akurasi tertinggi yang dapat dicapai software ini hanya sebesar 50% dikarenakan data latih korona yang terbatas.

---

This final project was made to design a corona detection that occured in the electric equipment using very hight voltage, such as electric guardhouse. Identification methode that used was Hidden Markov Model (HMM). It had an advantage in modeling mathematic equations. This software contains 2 main proces, training as filling in the database and identification. The input is audio data which format is (*.wav) then processed pass through many steps, such as : labelisation, forming the codebook and HMM parameters. Factor that influenced to the accuration as the result of the software is duration time, amount of iteration and codebook size. With testing the software, we will know which setting will result the highest accuration. The maximal accuration of the identification is only 50% because of limited training data."

"Skripsi ini bertujuan untuk membuat identifikasi iris mata menggunakan Hidden Markov Model dengan proses ekstraksi fitur berupa segmentasi, edge detection dan polarisasi. Proses yang pertama adalah pengambilan citra mata. Kemudian dilakukan proses segmentasi terhadap gambar mata yang didapat tersebut untuk memisahkan bagian iris dan pupilnya. Selanjutnya dilakukan proses polarisasi untuk memisahkan bagian iris dengan pupil kedalam bentuk polar. Hasil polarisasi inilah yang akan dikenali oleh sistem pengenal. Proses pengenalan iris mata dalam skripsi ini menggunakan Hidden Markov Model yang dilakukan melalui dua tahapan yaitu proses pelatihan data (training) yang dilakukan untuk melatih sistem pengenal yang bekerja, agar dapat mengetahui setiap garis-garis pada iris matanya, serta proses pengenalan iris mata itu sendiri (recognition) yang digunakan untuk mengenali iris mata yang ingin diuji. Seluruh proses yang dilakukan dibuat menggunakan sebuah perangkat lunak. Dari hasil uji coba yang diperoleh, sistem ini dapat mengenali iris mata yang diuji dengan tingkat akurasi mencapai 100%.

---

A Software of iris identification using hidden markov model is developed. The input image is extracted by using segmentation and polaritation process. The first process is taking of human eye image. Then do the process of segmentation of the image that is to separate iris and pupil from the eyes. Then do the process of polarization to separate iris with the pupil into the polar form. Results of this polarization will be recognized by the user's system.

The process of introduction of human iris in this script use the Hidden Markov Model which is done through two stages of the process of training is to train a system that works, so that each can know the lines on the eye iris, and the introduction of the iris itself (recognition) that is used to identify iris that you want to test. The whole process is created using a software. From the results of the trials obtained, this system can recognize the iris eyes tested with a level of accuracy reached 100%."

"Penambahan pewarna pada produk pangan dimaksdkan untuk memberi atau memperbaiki warna makanan atau minuman serta melindungi zat-zat pada makanan atau minuman yang peka terhadap cahaya selama penyimpanan, sehingga dapat meningkatkan daya tarik konsumen. Hal ini akan mempengaruhi penampilan produk pangan, sehingga semakin menarik maka semakin diminati konsumen. Walaupun beberapa pewarna alami mulai banyak diaplikasikan untuk pewarna pangan, namun pewarna sintetik masih banyak digunakan. Bahkan pewarna sintetis yang dilarang, sering digunakan sebagai produk pewarna pangan. Diantaranya Amaranth, yang merupakan pewarna pangan yang berwarna merah dan dilarang untuk makanan dan minuman. Alasan menggunakan pewarna yang dilarang adalah mudah dibeli, harganya lebih murah, warnanya lebih cerah dan mencolok. Salah satu pewarna alami yang telah dipakai masyarakat antara lain sombo keling untuk mewarnai kerupuk. Keuntungan pewarna alami adalah pewarna ini aman untuk dikonsumsi, sedangkan kerugiannya adalah warna pewarna alami tidak homogen dan ketersediaannya yang terbatas. Analisa pewarna pangan dapat dilakukan dengan berbagai metode, teknik dan cara. Salah satu analisa pewarna adalah dengan menggunakan Hidden Markov Model, karena dapat digunakan untuk mendeteksi zat pewarna secara teliti. Data yang diperoleh yaitu dari pengukuran yang dilakukan di LAB afiliasi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan (FMIPA) Universitas Indonesia menggunakan Spectrophotometer UV - Vis.

---

Addition of colorants in food products intended to provide or improve the color of food or beverages as well as protecting substances in foods or beverages that are sensitive to light during storage, thus increasing consumer appeal. This will affect the appearance of food products, so the more attractive the more consumers demand. Although some natural dyes are being applied to food coloring, but still widely used synthetic dyes. Even the banned synthetic dyes, often used as a food colorant products. Among Amaranth, which is a red food coloring and food and beverages are prohibited. Reasons for using the banned dye is easy to buy, cheaper, brighter colors and flashy.

One of the natural dyes have been used, among others, Sombo Tamilian society to color chips. The advantage of this natural dye is dye safe for consumption, while the loss is a natural dye colors are not homogeneous and its availability is limited. Analysis of food coloring can be done by various methods, techniques and methods. One of the dyes were analyzed using Hidden Markov Model, as it can be used to detect dyes carefully. Data obtained from measurements taken at LAB Affiliated Faculty of Mathematics and Science (Science Faculty), University of Indonesia using a Spectrophotometer UV - Vis."

"Skripsi ini dibuat untuk mengenali suatu jenis kawanan ikan berdasarkan perubahan fase dengan menganalisis perubahan fase dari gelombang yang dipantulkan oleh gerakan kawanan ikan. Gelombang yang diterima dari hasil pantulan tersebut akan dikenali dengan metode Hidden Markov Model (HMM) yang telah diprogram ke DSK TMS320C6713. Perubahan fase pada masing-masing kelompok ikan disebabkan oleh perbedaan pada bentuk dan bahan permukaan ikan, kecepatan ikan, serta formasi susunan ikan dalam suatu kelompok yang strukturnya mengikuti gerakan schooling suatu kawanan ikan. Dimana setiap ikan memiliki karakteristik yang unik. Pada Tahap identifikasi dengan metode HMM tingkat pengenalan bias mencapai 100% dengan menggunakan ukuran codebook 128 bit dan jumlah pelatihan 15 sample dan 7 state HMM.

---

This final project was made to recognize the kind of fishes from their phase changing by analyzing phase changing of the reflected waves that received from the fishes movement. The reflected waves was recognized using the Hidden Markov Model which was programmed in the DSK TMS320C6713. Phase changing in the group of fishes was caused by the difference of the fish form, the surface of the fish, the speed of the fish movement, also the formation of fish in a group that make a schooling movement. Because of that, many group of fishes could have unique characteristic. In the recognition process with Hidden Markov Model (HMM) could reach 100% accuracy using the codebook size of 128 bit, training samples of 15 data and 7 states of HMM."

"Sampai saat ini, serangan jantung masih menjadi penyebab utama kematian dibanyak tempat di dunia. Salah satunya adalah kelainan pada katup jantung yang dapat dideteksi melalui suara murmur pada detak jantung penderita. Skripsi ini membahas tentang perancangan sistem pengenalan penyakit jantung berdasarkan suara detak jantung dengan metode HMM. Sistem ini terbagi menjadi dua proses utama, yaitu pembentukan database dan pengenalan penyakit jantung. Kedua proses ini dilakukan dengan cara yang hampir sama, yaitu tiap sampel akan mengalami proses pelabelan, pembuatan codebook dan pembentukan parameter HMM. Hanya saja, pengolahan sinyal suara pada proses pengenalan mengacu database yang telah lebih dulu diproses. Dimulai dengan pembentukan vektorvektor data dengan teknik kuantisasi vektor (VQ), yang kemudian dicari suatu nilai centroid yang presisi untuk dijadikan state HMM dalam menentukan nilainilai parameter yang dibutuhkan. Berdasarkan parameter-parameter inilah, dapat dihitung suatu nilai probabilitas (Log of Probability) maksimum yang akan menunjukkan hasil keluarannya. Dari hasil perancangan sistem ini, akan dibandingkan akurasi sistem terhadap variasi nilai durasi sampel, jumlah sampel, dan ukuran codebook. Pada penelitian ini ukuran codebook yang optimal adalah 64, jumlah database yang optimal sebesar 10 (sepuluh) buah, dan rentang waktu sampel yang optimal adalah 0,7 detik. Sementara akurasi sistem secara keseluruhan bervariasi antara 60% hingga 85%.

---

Heart attack is still being the number one killer until now all over the world. A part of heart diseases which can be detected by murmur sound and will be explained here is valve anomaly. This thesis is talking about heart disease recognition based on its heart sound system design using HMM method. The system consists of two main processes: database construction and diseases recognition. Both of this processes is done with almost exact ways. Each samples will be processed through labelling, codebook construction, and HMM parameter making. The difference is that in recognizing process, sound signal will be compared to database which has been made before. The whole process is started with data vectors production by vector quantization (VQ) which can be used to analyze precise centroid positions. The centroid will define HMM states and parameters.

A Log of Probability (LoP) will be calculated from the parameter values. The largest value of LoP will be declared as an output of the system. Output of each samples are compared to get system accuracy based on variation of sample duration, sample amount, and codebook size. The optimum codebook size in this research is 64, optimum sample amount in database is 10, and 0.7s sample duration. Overall, accuracy of the system is variating from 60% up to 85%."

"Tugas akhir ini dibuat untuk merancang perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi retina manusia melalui proses image processing dengan menggunakan Hidden Markov Model. Dalam pembuatan perangkat lunak indetifikasi ini terdiri atas dua bagian, yakni pembentukan database dan proses identifikasi itu sendiri. Pembentukan database akan menghasilkan codebook dan nilai probabilitas HMM. Identifikasi dilakukan dengan mengambil hasil scanning retina dari rumah sakit. Kemudian dilakukan proses normalisasi dan ekstraksi terhadap gambar retina yang didapat untuk memindai pola pembuluh darah kapiler pada retina. Proses pengenalan retina dalam tugas akhir ini menggunakan Hidden Markov Model yang dilakukan melalui dua tahapan yaitu proses pelatihan data (training) yang dilakukan untuk melatih sistem pengenal yang bekerja agar dapat mengetahui setiap jenis pola pembuluh darah yang ada, serta proses pengenalan retina itu sendiri (recognition) yang digunakan untuk mengenali retina yang ingin diuji. Seluruh proses yang dilakukan dibuat menggunakan sebuah perangkat lunak untuk memecahkan masalah-masalah matematis. Dari hasil uji coba yang diperoleh, sistem ini dapat mengenali retina yang diuji dengan tingkat akurasi mencapai 100%.

---

This final project is created to design a software that can identify human retina through image processing using hidden markov model. This identification software consist of two part, that are database development and identification itself. The database development produce codebook and HMM probability value. Identification using retinal scanning from hospital. Then the images will be normalisated and extracted to separate retinal vessel.

The identification process of retinal in this final assignment is using Hidden Markov Model that will be executed in 2 steps. The first step is data training process whose objective is to train the recognition system so it can recognize each kind of retinal vessel, and the second one is the recognition process of all retinal image. All processes are done by using a mathematic problem solution software. From the obtained test results, this system has the ability to recognize the tested retinal image with 100% accuracy."

"Logam merupakan salah satu unsur sering ada di sekitar kita dan dibutuhkan oleh tubuh manusia. Unsur logam mempunyai efek yang baik untuk tubuh manusia apabila sesuai dengan takaran contohnya adalah unsur tembaga (Cu) dibutuhkan tubuh manusia untuk membantu kinerja metabolisme tubuh. Apabila unsur logam ini melebihi yang seharusnya maka dapat menjadi racun apabila terdapat konsenterasi yang tinggi didalam tubuh. Berbagai macam pencemaran logam berat pada lingkungan khususnya di air sangat berbahaya bagi kesehatan manusia. Skripsi ini membahas tentang perangkat lunak yang dapat mendeteksi unsur logam di air dan kadarnya dengan menggunakan metode Hidden Markov Model Sistem ini terbagi menjadi dua proses Sistem ini terbagi menjadi dua proses utama, yaitu pembentukan database dan Identifikasi Logam. Proses pendeteksian menggunakan sampel cairan yang direkayasa, sehingga mengandung unsur logam dengan kadar tertentu. Kemudian sampel cairan ini akan diproses menggunakan perangkat spectrophotometer. Kedua proses ini dilakukan dengan cara yang hampir sama, yaitu tiap sampel akan mengalami proses pelabelan, pembuatan codebook dan pembentukan parameter HMM. Proses pengenalan mengacu pada database yang telah lebih dulu diproses. Dimulai dengan pembentukan vektorvektor data dengan teknik kuantisasi vektor (VQ), yang kemudian dicari suatu nilai centroid yang presisi untuk dijadikan state HMM dalam menentukan nilainilai parameter yang dibutuhkan. Berdasarkan parameter-parameter inilah, dapat dihitung suatu nilai probabilitas (Log of Probability) maksimum yang akan menunjukkan hasil keluarannya. Dari hasil sistem ini, akan dibandingkan akurasi sistem terhadap variasi nilai durasi sampel, jumlah sampel, dan ukuran codebook.

---

Metal is one of the elements that aloways occured in our environtmen and needed by the human body. Metal element is good for human body if the dose is right, for example such as copper (Cu) are good for human body to assist the performance of body metabolism. If those metal element are exceed, will be toxic when there are high concenterate in the human body. Alot of Heavy metal pollution on the environment especially in water is very dangerous for human health.

In this essay will be designed a software that can detect a metal element in the water and measure level of the element using the using HMM method consists of two main processes: database construction and logam recognition, Identification process using a sample liquid which is manipulated, so the liquid contain metal element with certain level. The liquid will be measure by spectrophotometer. Both of this processes is done with almost exact ways. Each sample is processed through labelling, codebook construction, and HMM parameter construction.

In recognizing process, it will be decide to database which has been made in prior. The whole process is started with data vectors production by using vector quantization (VQ) which can be used to analyze precisely centroid positions. The centroid will define HMM states and parameters. A Log of Probability (LoP) will be calculated from the parameter values, Output of each samples are compared to obtain system accuracy based on variation of sample duration, sample amount, and codebook size."

"Dalam proses pengarsipan musik dijital, dilakukan penyimpanan sejumlah informasi nada yang terkandung di dalamnya, contohnya chord. Chord merupakan salah satu atribut penting dalam musik yang nantinya akan mempengaruhi harmoni dan melodi suatu musik. Oleh karena itu, dalam menganalisis keseluruhan struktur harmoni dari sebuah bagian musik sering dimulai dengan melabelkan setiap chord pada bagian musik tersebut. Skripsi ini mensimulasikan pengenalan chord terisolasi dengan metode HMM. Prosesnya meliputi pelatihan dan pengenalan. Tahap pelatihan antara lain melabelkan chord, membuat codebook, dan memodelkan HMM. Proses pengenalan chord mengacu pada nilai yang mendekati probabilitas database yang telah dibuat. Berdasarkan hasil variasi beberapa bobot codebook dan repetisi, maka akurasi sistem paling optimal bernilai 98,33%, yaitu kombinasi bobot codebook 128 dan repetisi 20.

---

Setting databases of digital music - there are much information of tones saved, for example chords. Chord is one of the most important part of music that build the harmonic structure and its melody. Hence, analyzing the overall harmonic structure of musical piece often starts with labelling every chord at the part of music being analyzed.

This minithesis had simulated isolated chord recognition with HMM method. There are two main processes : training and recognition. Training consists of labelling every chord, making codebook, and modelling HMM parameters. The recognition value reference on the probability value that approach database had been made. Based on the simulation with variation combined both codebook and repetion, thus the optimum value of this system is 98,33% that both combination codebook 128 and repetion 20."

"Hidup di kota yang memiliki tingkat populasi dan polusi yang sangat tinggi akan berdampak negatif bagi kesehatan manusia, khususnya pada sistem pernafasan. Gangguan pada sistem pernafasan biasanya dapat terdeteksi melalui suara tarikan dan hembusan nafas dari penderita. Beberapa contoh gangguan tersebut adalah bronchial, cracle dan pleurisy. Skripsi ini membahas tentang perancangan sistem identifikasi penyakit pernafasan atau paru-paru dengan metode Hidden Markov Model (HMM). Sistem ini terbagi menjadi dua proses utama, yaitu pembentukan database dan pengenalan penyakit paru-paru. Kedua proses ini dilakukan dengan cara yang hampir sama, yaitu tiap sampel akan mengalami proses pelabelan, pembuatan codebook dan pembentukan parameter HMM. Hanya saja, pengolahan sinyal suara pada proses pengenalan mengacu database yang telah lebih dulu diproses. Dimulai dengan pembentukan vektorvektor data dengan teknik kuantisasi vektor (VQ), yang kemudian dicari suatu nilai centroid yang presisi untuk dijadikan state HMM dalam menentukan nilainilai parameter yang dibutuhkan. Berdasarkan parameter-parameter inilah, dapat dihitung suatu nilai probabilitas (Log of Probability) maksimum yang akan menunjukkan hasil keluarannya. Dari hasil perancangan sistem ini, akan dibandingkan akurasi sistem terhadap variasi nilai durasi sampel, jumlah sampel, dan ukuran codebook. Pada penelitian ini, ukuran codebook yang optimal adalah 32, jumlah database yang optimal sebesar 10 (sepuluh) buah. Sementara persentase akurasi sistem secara keseluruhan bervariasi antara 70% hingga 93,33%.

---

Living in high poluted and populated city will give negative effects for our health especially for our respiratory system. The failure of respiratory system can be recognized by its sound during inhale and exhale phases called abnormal sound. It consist of bronchial, cracle, and pleural.

This thesis discusses about lung disease recognition based on its abnormal sound using HMM method. The system consists of two main processes: database construction and diseases recognition. Both of this processes is done with almost exact ways. Each sample is processed through labelling, codebook construction, and HMM parameter construction. The difference is that in recognizing process, sound signal will be compared to database which has been made in prior. The whole process is started with data vectors production by using vector quantization (VQ) which can be used to analyze precisely centroid positions. The centroid will define HMM states and parameters.

A Log of Probability (LoP) will be calculated from the parameter values. The largest value of LoP will be declared as an output of the system. Output of each samples are compared to obtain system accuracy based on variation of sample duration, sample amount, and codebook size. The optimum codebook size in this research is 32 and optimum sample amount in database is 10. Overall, accuracy of the system is variating from 70% up to 93,33%."