Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Semakin meningkatnya kebutuhan masyarakat pada energi semakin mendorong berkembangnya teori manajemen permintaan energi. Indonesia sebagai negarayang mengalami peningkatan kebutuhan konsumsi premium masih membutuhkan perbaikan dalam tata kelolakebijakan energinya. Salahsatunya dalam melakukan peramalan. Oleh karena itu,Dibutuhkan suatu cara agar dapat melakukan peramalan konsumsi BBM premium di Indonesia.Dalam penelitian ini, peramalan dilakukandengan dua cara. Yaitu dengan menggunakan Multi Linear Regrresi dan Neural network. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa metode Multi linear regresi memperoleh keakuratan yang lebih baik dibanding Neural network.

---

The increasing of energy consumption encouraging the development of energy demand management theory. Indonesia as a country which have increasing consumption premium fuel in few years is need to improve their energy policy, especially in forecasting. Therefore, there are need a methode to forecast premium demand in Indonesia. In this research, forecasting is done with using Multi Linear Regression and Neural Network. The result is the accuration of Multi Linear Regression methode better than the accuration of Neural network methode."

"Tujuan dari tesis ini adalah untuk berkontribusi dalam pengembangan sistem kecerdasan buatan (artificial intelligence) untuk memodelkan pergerakan saham yang bersifat tidak liner dan penuh ketidakpastian. Pendekatan yang digunakan adalah model Artificial Neural Network (ANN) metode Backpropagation. Sebagai pembanding, digunakan model multivariate ARIMA. Penelitian akan membuktikan bahwa model ANN dapat lebih tepat memprediksi pergerakan harga saham di Indonesia, khususnya saham-saham anggota indeks LQ45, dibandingkakan model multivariate ARIMA. Penelitian ini adalah penelitian observasi model. Penelitian menghasilkan kesimpulan bahwa model ANN signifikan secara statistik lebih akurat daripada model multivariate ARIMA.

---

The objective of this thesis is to contribute the development of artificial intelligence system in modeling stock price movement which highly non-linier and uncertain in nature. Our approach is using Artificial Neural Network (ANN) with Backpropagation method. In comparing the accuracy of the model, we use multivariate ARIMA method. This research intend to show that ANN model is more accurate in predicting Indonesian stock price movement, especially LQ45 index, compared to multivariate ARIMA model. This research is using observational method in selecting the best model. The result of the research is that ANN is statistically significant and more accurate compared to multivariate ARIMA model."

"Dengan terus bertambahnya industri pada berbagai bidang, membuat konsumen memiliki banyak pilihan ketika memilih barang atau jasa. Oleh karena itu dibutuhkan suatu cara agar dapat menghasilkan barang dengan tepat. Hal inilah yang menjadi peranan dari sebuah metode peramalan permintaan. Terdapat banyak cara dalam melakukan peramalan, namun cara manakah yang dapat memberikan hasil yang terbaik. ANN dan SVR merupakan salah satu cara yang memberikan hasil peramalan terbaik. Dalam penelitian ini, dibandingkan antara metode ANN dan SVR dengan metode tradisional. Dari enam jenis data yang digunakan empat menunjukan ANN memberikan peramalan terbaik, dan satu menunjukan SVR memberikan peramalan terbaik.

---

With the continuous increase of industry in many fields, making consumers to have many choices when choosing goods or services. Because of that, we need some way to produce good with the correct amount. This is the role of a demand forecast method. There are many methods in demand forecast, but which method that give the best result. ANN and SVR are one of many methods that will give the best forecast result. In this research, ANN and SVR method will be compared to the traditional methods. From six kinds of data that is used, four show that ANN give the best forecast result, and one shows SVR give the best forecast result."

"Bertumbuhnya perkembangan transportasi udara, ekonomi dan fasilitas di daerah mengakibatkan kenaikan pada pemakaian avtur di Indonesia. Peningkatan permintaan avtur ini harus disesuaikan dengan perkembangan fasilitas dan pasokan avtur pada bandara di daerah seperti bandara Raja Hasi Fisabilillah di Tanjungpinang. Tetapi penyedia avtur belum mempunyai data awal untuk membuat kebijakan dan perencanaan. Untuk itu, dibutuhkanlah data awal berupa peramalan permintaan avtur. Terdapat banyak metode untuk melakukan peramalan, namum belum diketahui metode yang mampu memberikan hasil terbaik. Untuk itu dilakukan peramalan yang menggunakan metode peramalan ARIMA dan ANN pada penelitian ini. Metode ARIMA baik dalam mengestimasi data time series yang bersifat linear, serta metode ANN baik dalam mendeteksi pola non linear. Serta digunakan metode hybrid yang menggabungkan metode ARIMA dengan ANN yang diharapkan memberikan hasil yang baik. Dari penelitian yang dilakukan, hasil peramalan dibandingkan dengan metode tradisional dan SARIMA, dan didapatkan bahwa metode hybrid memberikan hasil yang terbaik dibandingkan dengan error MAPE sebesar 13.75 . Dengan jumlah permintaan pada periode selanjutnya sebesar 101.94 kl, 104.48 kl, 105.46 kl, 114.04 kl, 106.05 kl, 114.03 kl, 114.63 kl, 116.15 kl, 101.44 kl, 97.86 kl.

---

The growing of air transport, the economy and the facilities in the local area resulted in an increase in aviation fuel consumption in Indonesia. The increase of jet fuel demand is must be accompanied by the development of facilities and the supply of aviation fuel at airports in local areas such as Raja Haji Fisabilillah airports in Tanjungpinang. But aviation fuel providers not already have preliminary data for planning and policy making. Thus, required the initial data like forecasting demand for aviation fuel. There are many methods for forecasting, yet we don rsquo t know which method are capable of providing the best results. For that reason, we try to using ARIMA and ANN forecasting method.

ARIMA is one of the method which is good in estimating the linear data of time series, and ANN methods is good at detecting non linear pattern. And we used a hybrid method that combines ARIMA with ANN which expected to provide good results. This research shown the results of forecasting compared to traditional and SARIMA method, and found that the hybrid method gives the best result, with MAPE error is 13.75 . And the total demand in the next period is 101.94 kl, 104.48 kl, 105.46 kl, 114.04 kl, 106.05 kl, 114.03 kl, 114.63 kl, 116.15 kl, 101.44 kl, and 97.86 kl."

"ABSTRAKPada era modern ini, semakin banyak jenis penyakit yang baru dengan gejala yang berbeda beda juga. Teknologi dituntut bisa memainkan peran untuk membantu penelitian pada bidang kesehatan. Stroke merupakan salah satu penyakit yang memiliki angka kematian tertinggi di dunia. Stroke terjadi karena terganggunya pasokan darah menuju otak sehingga otak mengalami kekurangan oksigen dan nutrisi. Stroke bisa dibagi menjadi berdasarkan bagaimana stroke terjadi, stroke hemoragik dan stroke iskemik. Stroke hemoragik terjadi karena pecahnya pembuluh darah yang menuju otak, sedangkan stroke iskemik terjadi karena terjadinya penyumbatan yang mengganggu pasokan darah ke otak. Jika penyumbatan terjadi pada daerah otak, maka disebut infark serebri. Dalam studi ini digunakan metode Convolutional Neural Network untuk mengklasifikasikan data gambar infark serebri yang nantinya akan dibandingkan dengan metode Neural Network. Didapatkan dari hasil performa metode Convolutional Neural Network lebih baik jika dibandingkan dengan metode Neural Network untuk pengklasifikasian data gambar infark serebri."

"At the time the use of non destructive test for pavement has been a trend because of its effectiveness and mobility. Falling weight deflectometer (FWD) is famous equipment for this aim...."

"Neural network attracts plenty of researchers lately. Substantial number of renowned universities have developed neural network for various both academically and industrially applications. Neural network shows considerable performance on various purposes. Nevertheless, for complex applications, neural network?s accuracy significantly deteriorates. To tackle the aforementioned drawback, lot of research-es had been undertaken on the improvement of the standard neural network. One of the most pro-mising modifications on standard neural network for complex applications is deep learning method. In this paper, we proposed the utilization of Particle Swarm Optimization (PSO) in Convolutional Neural Networks (CNNs), which is one of the basic methods in deep learning. The use of PSO on the training process aims to optimize the results of the solution vectors on CNN in order to improve the recog-nition accuracy. The data used in this research is handwritten digit from MNIST. The experiments exhibited that the accuracy can be attained in 4 epoch is 95.08%. This result was better than the conventional CNN and DBN. The execution time was also almost similar to the conventional CNN. Therefore, the proposed method was a promising method.

---

Jaringan syaraf tiruan menarik banyak peneliti dewasa ini. Banyak universitas-universitas terkenal telah mengembangkan jaringan syaraf tiruan untuk berbagai aplikasi baik kademik maupun industri. Jaringan syaraf tiruan menunjukkan kinerja yang patut dipertimbangkan untuk berbagai tujuan. Meskipun begitu, kinerja dari jaringan syaraf tiruan merosot dengan signifikan untuk masalah-masa-lah yang kompleks. Untuk menyelesaikan masalah tersebut di atas, banyak penelitian yang dilakukan untuk meningkatkan kinerja dari jaringan syaraf tiruan standar. Salah satu pengembangan yang men-janjikan untuk jaringan syaraf tiruan pada kasus yang kompleks adalah metode deep learning. Pada penelitian ini, diusulkan penggunaan metode Particle Swarm Optimization (PSO) pada Convolutional Neural Networks (CNNs), yang merupakan salah satu metode dasar pada deep learning. Penggunaan PSO dalam proses pelatihan bertujuan untuk mengoptimalkan hasil vektor solusi pada CNN, sehingga dapat meningkatkan akurasi hasil pengenalan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data angka yang berasal dari MNIST. Dari percobaan yang dilakukan akurasi yang dicapai dengan 4 iterasi adalah 95,08%. Hasil ini lebih baik dari CNN konvensional dan DBN. Waktu eksekusinya juga men-dekati CNN konvensional. Oleh karena itu, metode yang usulkan adalah metode yang menjanjikan."

"The conventional PID control (linear) is popular control scheme that is used in almost pH control at waste water treatment process

---

"

"Penelitian dan pengembangan teknologi semakin berkesinambungan seiring giatnya eksplorasi di bidang sumber daya kelautan. Teknologi hidroakustik berperan besar khususnya dalam meningkatkan produksi ikan laut. Selain itu juga dikembangkan metode penelitian lain, misalnya proses pengidentifikasi spesies dalam sekelompok kawanan ikan (schooling).Analisis difokuskan dalam hal pengolahan citra dari schooling yang datanya diambil dari hasil survei akustik dan observasi yang dilakukan Badan Penelitian Kelautan dan Perikanan. Data yang berbentuk citra ini tak lain adalah representasi target strength (koefisen pantul) dari sekelompok ikan, yang berikutnya diolah melalui konsep image processing dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) pada MATLAB. JST disini berfungsi sebagai sebuah metode yang akan mengklasifikasi spesies yang data inputnya diambil dari nilai rata-rata matriks masing-masing citra schooling. Hasil klasifikasi selanjutnya akan langsung diidentifikasi untuk memastikan bahwa tingkat keakuratan dari sampel data pasca klasifikasi benar-benar terlihat.Diharapkan metode ini akan menjadi sebuah alternatif yang cukup baik dalam menjawab berbagai permasalahan berkaitan dengan penelitian dan pendeteksian bawah air (hidroakustik).

---

Development of fishery and marine resources hydoacoustic technology has significant role for fish production improvement. It also develops other research method such as species in schooling of fish identification process.

The analysis is focused on images processing of fish schooling where the data is taken from the result of acoustic survey and observation by Fisheries and Marine Research Group. Data, as images that represents the coefficient of target strength of fish schoolings, processed by using images processing concepts with neural network and programmed in MATLAB. Neural Network has a function as method which will classify the species from its input data is taken from matrix averages of each schooling images. Clasification results would be identified directly to ensure the accuration level of this experiment is really seen.

Hopeful, this method could be an alternative of some problems related to the research and underwater detection (hydroacoustic)."