Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKTidak terlalu berlebihan jika dikatakan bahwa perkembangan ekonomi secara keseluruhan harus pula diukur dari seberapa jauh perkembangan pasar modal dan industri sekuritas pada negara tersebut. Keputusan investasi dari seorang pemodal yang rasional didahului oieh suatu proses analisis terhadap variabel yang secara fundamental diperkirakan akan mempengaruhi harga suatu saham. Pada ekstrem yang lain sebagian pemodal menganggap bahwa jual bell saham adalah karena cepatnya perubahan harga (pin point technical analisis) atau faktor waktu (timing).Sistem jaringan syaraf tiruan adalah sistem jaringan yang meniru jaringan syaraf biologis. Sistem komputasi jaringan syaraf tiruan ini mempunyai kemampuan untuk mengatasi masalah-masalah yang non-algoritmik, selain itu juga rnampu menangani masalah yang memiliki data rumit mempunyai derau, dan tidak lengkap.Pada skripsi ini dibuat perangkat lunak Sistem Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Saham, menggunakan metode propagasi umpan balik (back propagation), dengan menggunakan data perubahan harga (pin point technical analisis) dan akan diadakan uji coba perangkat lunak tersebut.Dari hasil uji coba yang dilakukan diperoleh hasil bahwa sistim jaringan syaraf tiruan memiliki hasil prediksi yang cukup akurat dengan tingkat kesaiahan yang cukup kecil. Peningkatan selanjutnya adalah penambahan masukan sebagai pembanding daiam proses pembelajarannya juga proses coba-coba untuk nendapatkan bobot yang sangat baik."

"ABSTRAKTesis ini membahas identifikasi sistem kiln semen dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST), yang meliputi penentuan parameter yang dibutuhkan untuk pemodelan sistem tersebut, dan perancangan JST yang digunakan untuk identifikasi tersebut. Dalam tesis ini digunakan struktur Multi-Layer Feedforward Network yang terdiri dari lapisan masukan, lapisan keluaran dan 2 buah lapisan tersembunyi. Data diperoleh dari kiln semen yang sebenarnya yaitu dari Pabrik Tuban-II PT. Semen Gresik (Persero) tbk., kemudian data tersebut digunakan untuk melatih JST. Untuk melakukan identifikasi menggunakan model masukan-keluaran dengan struktur serial-paralel dan pelatihan JST tersebut menggunakan algoritma Error Back Propagation. Hasil identifikasi selanjutnya disimulasikan dan dibandingkan dengan plant yang sebenarnya.

---

ABSTRACT

This thesis discuss about system identification of cement kiln using Artificial Neural Network (ANN). The process of system identification using ANN requires to define of the input and output parameters, and to decide ANN's structure. In this thesis, the Feedforward Multi-Layer Network is used which contain input layer, output layer and two hidden layers. The data are collected from the real cement kiln at Pabrik Tuban-II PT. Semen Gresik (Persero) tbk, then good data are selected for training the ANN. In this thesis is using Serial-Parallel Structure and training algorithm is using Error Back Propagation method. The result of the identification is then simulated and compared to the real plant."

"Masalah banjir dan kekeringan selalu berkaitan langsung dengan debit air sungai dan kondisi daerah aliran sungai (DAS) di sebelah hulunya. Telah banyak studi yang berupaya menjelaskan relasi antara hujan dan debit air dalam satuan DAS dengan berbagai kelebihan dan kelemahannya. Makalah ini membahas jaringan syaraf tiruan (JST) untuk pada kejadian-kejadian hujan yang berfluktuasi secara temporal. Disini, dicari struktur JST yang memberikan hasil estimasi optimum dengan data hujan dan debit dari dua buah DAS, yaitu satu di Jepang dan satu lagi di Indonesia. Diperoleh bahwa struktur JST 3-5-1 (3 input: evapotranspirasi, hujan hari ini dan sehari sebelumnya; 5 titik pada lapisan yang optimum untuk kedua DAS tersebut, yang diperlihatkan oleh nilai R dan RMSE pada saat pembelajaran mapun pada saat verifikasi. Algoritma JST ini dikemas dalam bentuk program aplikasi sehingga mudah digunakan untuk mengestimasi sungai sungai lainnya."

"Biometrik adalah proses identifikasi dan autentikasi berdasarkan atribut unik yang dimiliki oleh manusia. Salah satu atribut manusia yang dapat digunakan untuk biometrik adalah iris. Iris adalah bagian dari mata yang mengatur banyaknya cahaya yang masuk mengenai retina. Iris berbentuk lingkaran dan memiliki karakteristik yang unik pada setiap orang. Penelitian ini adalah tentang pengenalan iris untuk biometrik.Dalam penelitian ini pembuatan vektor masukan untuk pengenalan dilakukan dengan cara yang berbeda dari biasanya yaitu dengan melingkar, sesuai bentuk iris. Untuk pengenalannya digunakan metode pattern matching dan jaringan syaraf tiruan. Dengan pembuatan vektor masukan secara melingkar, tingkat pengenalan yang dihasilkan cukup tinggi terutama jika metode pengenalan yang digunakan adalah dengan pattern matching.

---

Biometric is the process of identification and authentication based on many unique attributes of human. One of the usable human attributes for biometric is iris. Iris is a part of the human eye which controls the amount of light going to the retina. Iris is circular and each person has a different iris characteristics. This research is about iris recognition for biometrics.

In this research, the input vector for recognition is created with a different way from the usual. The input vector is created by following iris shape which is circular. The recognition process is done by using pattern matching and artificial neural network. The creation of input vector by circling yields a high recognition rate, especially when pattern matching is used for the recognition process."

"Skripsi ini dibuat untuk merancang perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi plat nomor mobil melalui proses image processing dengan ekstraksi fitur skeletonisasi menggunakan metode pengenalan Neural Network.Selama ini pencatatan plat nomor setiap mobil yang memasuki area parkir secara umum masih dilakukan secara manual oleh manusia, namun saat ini mulai muncul suatu sistem baru sehingga identifikasi plat nomor dapat dilakukan secara otomatis. Skripsi ini bertujuan untuk menganalisa pengenalan plat nomor mobil dalam bentuk Image dengan mengekstrak fitur/karakter pada plat dengan proses skeletonisasi menggunakan metode pembelajaran Neural Network (jaringan syaraf tiruan) yang selanjutnya akan dihasilkan output dalam bentuk tulisan karakter yang terdapat dalam plat nomor tersebut. Proses pengenalan ini dilakukan dengan memasukkan citra/image ke dalam pemrogaman MatLabTM dan proses ini dilakukan dalam 2 tahap, yaitu: pembentukan basis data untuk training serta proses recognition/identifikasi.Pada proses pembuatan basis data, gambar akan dibagi-bagi per karakter terlebih dahulu agar lebih memudahkan proses. Setiap karakter tersebut kemudian diekstrak dengan proses skeletonisasi sehingga dihasilkan skeleton/kerangka dari setiap karakter tersebut. Selanjutnya dilakukan proses training terhadap jaringan syaraf tiruan dengan memasukkan nilai-nilai piksel skeleton yang dihasilkan dari proses skeletonisasi untuk mendapatkan nilai bobot yang tepat. Nilai bobot ini kemudian akan disimpan untuk dapat digunakan pada proses selanjutnya yaitu proses recognition plat nomor. Proses recognition plat nomor yang dilakukan menggunakan metode pembelajaran ini mencapai tingkat akurasi sebesar 80%.

---

This final assignment is made to design a program that could be used to identify cars’ licensed plates through image processing with skeletonization feature extraction using Neural Network recognition method.Up to these days, licensed plate identification to every car entering the parking area is still commonly run by humanbeing, but nowadays there comes a new system that enables the identification to be run automatically. The aim of this final assignment is to analyse this automatic process in the image format by extracting features/characters using skeletonization and also applying Neural Network learning method to produce output consisting of the characters as mentioned on the plate. This identification is run by inserting an image into the MatLabTM program which is run in 2 stages comprises the making of training database and the recognition/identification itself.In making the database, the image is divided into characters to make the next process easier. Each of these characters is then extracted with skeletonization to produce the skeleton and then continued by training the Neural Network by inserting the values of the skeletons in order to produce the right weights. The weights themselves are furthermore saved to be used in the identification/recognition. The recognition using Neural Network run in this final assignment yields the percentage of accuracy up to 80%."