Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPermasalahan inti pada tesis ini adalah mengenai situs smunjupan.com yang akan melakukan perubahan pada situsnya. Perubahan tersebut merupakan perubahan yang sifatnya mendasar atau radikal, dimana terjadi perubahan pada tujuan dan kegunaan situs. Sehingga dalam pelaksanaannya dibutuhkan suatu perencanaan yang matang dengan mengevaluasi keadaan yang ada dan requirement yang diinginkan sehingga tujuannya tercapai. Sehingga dapat disusun suatu konsep baru atau realisasi dari situs smunjupan.com yang baru. Ruang lingkup dari penulisan ini yaitu: situs yang menjadi bahan penelitian adalah smunjupan.com; penelitian hanya difokuskan pada perubahan isi atau fitur (feature) dari situs, analisa dan evaluasi dilakukan berdasarkan metode analisis SWOT, Porter 5 Forces Competitive Model, CSF, dan project risk; penelitian untuk requirement hanya berfokus pada pihak pemilik atau pengembang dan pihak user yang menjadi sasaran situs; hasil akhir dari penulisan adalah konsep realisasi dari smunjupan.com berupa vision document. Berdasarkan analisis dan pembahasan terhadap kondisi smunjupan.com saat ini, project risk, dan requirement yang dibutuhkan, maka perlu dilakukan pengembangan pada situsnya dimana pengembangan harus sesuai dengan strategi SO, dan requirement yang dihasilkan yaitu pengadaan sarana belajar, peningkatan dan penambahan fasilitas untuk komunitas, dan melengkapi profil sekolah.ABSTRACTThe main problem of this thesis is about smunjupan.com site who will make change or improvement on its website. The change is a radical approch which involve the objective and the usefulness of the site. Mature planning to current situation and requirement evaluation are needed in order to reach it objective's goal. So the new or realization concept of smunjupan.com can be arranged.The scope of this thesis are: evaluating the smunjupan.com website; doing research in which focused on content and feature improvement of the website, the analysis and evaluation are based on SWOT analysis, Porter 5 Forces Competitive Model, CSF, and project risk. The requirement analysis only conducted from the owner or developer side and targeted user side, the result is a realization concept in the shape of vision document of smunjupan.com.Based on analysis and evaluation of current situation, project risk, and requirement, then the improvement is necessary to conduct which the improvement must suitable with SO strategy and the result of requirement analysis ie. create study facility, improve the facility for community, and complete the school's profile facility."

"Kejahatan yang semakin meningkat akhir-akhir ini membuat banyak orang untuk berpikir akan pentingnya sebuah sistem yang dapat melakukan identifikasi terhadap seseorang. Dengan memanfaatkan kamera pengawas diharapkan sistem tersebut dapat mendeteksi atau mengidentifikasi seseorang atau objek tertentu sehingga dapat meminimalisasi terjadinya tindak kejahatan. Misalnya saja pada saat-saat dimana ujian penerimaan mahasiswa baru, seringkali kecurangan-kecurangan berupa praktik joki terjadi. Hal ini dikarenakan ketidaktelitian pengawas ujian dalam mengawasi kecurangan-kecurangan yang dilakukan peserta. Oleh karena itulah adanya sistem yang dapat melakukan identifikasi terhadap peserta dirasakan sangat perlu. Dengan adanya hal-hal tersebut penulis melakukan penelitian terhadap pembuatan sistem yang dapat melakukan identifikasi terhadap seseorang. Proses identifikasi manusia dapat dilakukan terhadap beberapa hal, antara lain wajah, sidik jari dan iris mata manusia. Dalam penelitian ini penulis melakukan penelitian terhadap identifikasi wajah. Hal ini dikarenakan proses identifikasi wajah dapat dilakukan tanpa diketahui oleh orang yang sedang diidentifikasi sehingga sistem identifikasi wajah sangat baik digunakan dalam rangka mendeteksi tindak kejahatan. Namun dalam penelitian ini penulis membatasi permasalahan terhadap proses ekstraksi fitur-fitur pada wajah saja. Metode yang digunakan dalam proses ekstraksi ini adalah dengan menggunakan metode gabor. Metode gabor memanfaatkan gabor wavelet dalam melakukan ekstraksi. Wavelet tersebut akan dilakukan konvolusi dengan gambar yang akan diekstrak fitur-fiturnya, maka akan didapatkan nilai-nilai jet dimana setiap titik dari hasil konvolusi tersebut merepresentasikan nilai frekuensi disekitar titik tersebut. Selanjutnya adalah mencari nilai-nilai jet tersebut yang sesuai dengan nilai jet yang terdapat pada model gambar manusia. Pada penelitian ini memanfaatkan edge detection yang digunakan untuk memperkecil domain pencarian fitur-fitur dari wajah."

"Penelitian ini mengembangkan sistem pengenalan entitas bernama pada teks dokumen berbahasa Indonesia menggunakan pendekatan machine learning. Metode dalam machine learning yang digunakan adalah association rules. Entitas yang dikenali pada penelitian ini adalah entitas nama orang, nama organisasi dan nama lokasi. Aturan-aturan untuk mengenali suatu entitas dibuat berdasarkan informasi morfologi dan kelas kata yang digunakan sebagai fitur term/token yang ingin dikenali. Suatu term dapat mempunyai satu fitur (fitur tunggal) atau banyak fitur (fitur berganda). Fitur berganda dapat dibuat berdasarkan informasi morfologi, informasi kelas kata dan gabungan keduanya. Uji coba sistem dilakukan pada beberapa kombinasi penggunaan informasi morfologi dan kelas kata dalam aturan. Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem dapat melakukan pengenalan entitas bernama dengan F-measure tertinggi sebesar 79.39%. Hasil ini diperoleh dengan aturan pengenalan entitas bernama yang dibuat berdasarkan gabungan informasi morfologi dan kelas kata."

"Masalah yang biasa terjadi dalam pembuatan sistem pengenalan wajah adalah jumlah dimensi yang terlalu besar untuk diproses ke dalam classifier, sehingga biaya komputasi yang dibutuhkanpun akan semakin besar pula. Penelitian berikut mencoba untuk mereduksi dimensi dalam ruang spatial akan tetapi dari hasil reduksi dimensi ini tidak membuat proses ekstraksi fitur kehilangan informasi penting yang mengakibatkan penurunan akurasi pengenalan.Reduksi dimensi dalam ruang spatial ini didapatkan dengan cara membangkitkan sejumlah garis pada data citra secara acak. Ada dua metode dalam membangkitan garis yaitu Fitur Garis Acak (FGA) dan Template Fitur Garis Acak (TFGA). Pada FGA, sejumlah garis dibangkitkan pada seluruh data citra secara acak. Sedangkan TFGA, sejumlah garis dibangkitkan hanya satu kali saja dan himpunan garis ini yang akan digunakan untuk membangkitkan garis pada data citra yang lain. Dari masing-masing garis ini dibangkitkan sejumlah spatial window. Vektor representasi citra didapatkan dari rata-rata intensitas yang terdapat pada spatial window tersebut. Vektor representasi citra ini akan dijadikan fitur untuk classifier. Classifier yang digunakan adalah k-nearest neighborhod dan backpropagation sebagai pembanding.Dari hasil percobaan menggunakan database weizmann, didapatkan bahwa pengenalan akan lebih stabil jika metode untuk membangkitkan garis adalah TFGA. Selain stabil dengan metode TFGA ini akurasi pengenalan lebih baik dibandingkan dengan metode FGA pada jumlah garis yang sama. Pada jumlah garis yang terkecil dengan menggunakan classifier k-nearest neighborhod, rata-rata akurasi pengenalan metode FGA adalah 46.67% sedangkan dengan TFGA akurasi pengenalan adalah 57.14%. Dengan classifier pembanding backpropagation dan menggunakan metode TFGA didapatkan rata-rata akurasi pengenalan 78.29%. Secara umum dari keseluruhan metode semakin bertambah jumlah garis maka semakin meningkat pula tingkat akurasi pengenalan."

"Speaker verification menggunakan suara dalam mengidentifikasi penggunanya sehingga memilih peluang yang sangat besar untuk diterima di dalam masyarakat karena kemudahannya. Dengan biaya yang lebih murah dibanding sistem biometrik lain, akurasi yang didapatkan dari sistem ini cukup baik [!]. Terlebih lagi, riset terhadap suara telah dilakukan secara terus-menerus beberapa tahun belakangan ini sehingga dapat dijadikan acuan dalam pembuatan sistem speaker verification yang lebih baik lagi. Dengan adanya mikroprosesor Digital Signal Processing (DSP) yang dioptimasi untuk pengolahan sinyal dijital dan aplikasi perhitungan numerik kecepatan tinggi, sistem ini dapat lebih mudah dibuat dan diaplikasikan dalam kehidupan nyata. Selain itu, karena dapat diprogram (programmable), maka sistem keluaran dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan juga kontrol akurasinya akan menjadi lebih baik. Pada skripsi ini, dibahas unjuk kerja sistem speaker verification menggunakan parangkat keras ADSP-2181 yang merupakan prosesor DSP buatan Analog Device dengan metode ekstraksi fitur Linear Predictive Coding (LPC) dan metode pencocokan fitur Dynamic Time Warping (DTW) yang dihasilkan dari ujicoba terhadap 8 orang speaker dilihat dari nilai False Acceptance Rate (FAR) dan False Reject Rate (FRR). Unjuk kerja sistem speaker verification yang telah dibuat dan diujicoba ternyata cukup baik. Hal ini dapat dilihat dari nilai rata-rata FAR yang kecil, yaitu sebesar 10.72% dan niiai FRR sebesar 37.5%."

"Selama ini telah dikenal sistem pembelajaran dengan metode konvensional dimana siswa belajar dan mengerjakan tugas secara individual. Akibatnya perkembangan dan penguasaan materi dari masing-masing siswa menjadi tidak sama. Namun, dimulai pada era 1970-an tercetuslah sebuah metode pembelajaran secara berkelompok, dimana kelas dibagi menjadi beberapa kelompok dengan jumlah peserta masing-masing kelompok antara 2 hingga 6 orang. Terbukti bahwa metode pembelajaran berkelompok ini dapat lebih meningkatkan efektifitas dan efisiensi dalam proses pembelajaran bila dibandingkan dengan metode pembelajaran konvensional.Saat ini sistem pendidikan telah mulai mengimplementasikan proses pembelajaran melalui media internet. Akibatnya adalah tercipta banyak komunitas pendidikan secara virtual atau e-learning. Bardasarkan fakta itulah sistem pembelajaran berkelompok coba diterapkan dalam dunia e-learning, dan menghasilkan sistem collaborative elearmng.Penerapan sistem collaborative elearmng membutuhkan adanya fitur-fitur pendukung untuk mengoptimalkan dan menyempumakan kinerja sistem secara keseluruhan. Fitur yang menjadi awal berjalannya sistem collaborative elearmng tentunya adalah fitur grouping untuk pembagian kelompok. Fitur pretest yang ditujukan untuk mengukur sejauh mana penguasaan materi mahasiswa sebelum proses pembelajaran dimulai. Kemudian fitur diskusi yang dibuat untuk mempermudah anggota kelompok dalam berdiskusi dengan kelompoknya guna menyelesaikan tugas yang diberikan oleh dosen untuk masing-masing kelompok.Setelah dilakukan beberapa pengujian dengan memvariasikan jumlah pertanyaan untuk fitur pretest dan memvariasikan jumlah peserta untuk fitur grouping. Didapatkan bahwa kecepatan akses sistem akan bertambah sebesar 0.0228 detik untuk setiap penambahan 1 soal pretest dalam proses input soal kedalam database dan berkurang sebesar 0.0062 detik dalam proses submit jawaban pretest, sedangkan pertambahan 1 orang peserta akan menambah waktu akses proses grouping sebesar 0.0005 detik."