Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penyakit jantung koroner adalah penyakit jantung yang paling mematikan sehingga perlu dilakukan diagnosa secara dini terhadap penyakit ini untuk keberhasilan pengobatan. Salah satu cara diagnosa awal penyakit jantung koroner yang dilakukan oleh dokter ahli jantung adalah melalui rekaman Elektrokardiografi (EKG). Deteksi penyakit jantung koroner dapat diotomasisasikan dengan membuat suatu perangkat lunak pengenalan pola EKG. Untuk kebutuhan ini diperlukan akurasi yang cukup tinggi sehingga mendapatkan hasil diagnosa awal yang tepat. Dalam penelitian ini akan dilakukan implementasi dan analisis performasi metode Jaringan syaraf tiruan Propagasi Balik dengan momentum untuk Pengenalan pola EKG Jantung koroner. Hasil pengujian menunjukan JST Propagasi balik RPROP dapat mengenalai pola EKG dengan tingkat akurasi 100% untuk citra latih dan 61.84% untuk citra uji."

"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."

"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."

"Pada skripsi ini, akan dilalcukan pemodelan sistem kardiovaskular manusia dengan menggunakan prinsip-prinsip dasar fisika. Model matematis yang diperoleh selanjutnya akan disimulasikan dengan menggunakan program Matlab 6.5.Kemudian, juga dimodelkan dan disimulasikan proses regulasi tekanan darah yang terjadi pada sistem kardiovaskulan Simulasi akau dilakukan dengau mcnggunakan gabungan model sistem kardiovaskular dan model sistem regulasi tekanan darah.Selanjumya, dirancang dan disimulasikan suatu pacu jantung rare-adaptif berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan Syaraf Tiruan berfnmgsi untuk menenlukan besamya periode impuls yang dikeluarkan pacu jantung. Jaringan Syaraf Tiruan yang digunakan terdiri dari tiga layer. Perancangan dilakukan dalam dua tahapan, yaitu proses pelatihan dan proses pengujian. Pada pelatihan, digunakan data basil simulasi sistem kardiovaskular yang telah dilengkapi dengan sistem regulasi sebagai data pelatihan, dan digunakan algoritma backpropagation sebagai algoritma pelatihan. Pada pengujian, akan dilihat kinerja pacu jantung berbasis Jaringan Syaraf Tiruan ketika digunakan pada sistem kardiovaskular.Hasil perancangan menunjukkan perfonna pacu jannmg yang mendekati fungsi denyut jantung tubuh sebenarnya."

"Pada skripsi ini akan dirancang suatu sistem pengendalian ketinggian air untuk sistem coupled tank pp-00 berdasarkan pengendali jaringan syaraf tiruan dengan metode pelatihan adaptive interaction. Sistem yang digunakan disusun berdasarkan bentuk tangki terhubung dengan satu masukan dan satu keluaran (SISO). Sesuai dengan waktu cuplik yang telah ditentukan, komputer akan menerima data-data hasil cuplikan sensor berupa ketinggian air pada tangki kedua dengan memberikan masukan air pada tangki pertama. Pengendalian ketinggian air didasarkan pada error yang dihasilkan antara data-data yang berasal dari sensor pada tangki kedua sebagai titik ketinggian air sistem yang akan diatur dan titik acuan yang telah didefinisikan terlebih dahulu sebagai nilai setpoint. Digunakan dua buah masukan pada pengendali jaringan syaraf tiruan yaitu error pada waktu pencuplikan sekarang dan waktu pencuplikan sebelumnya. Untuk melihat bagaimana kerja dari pengendali jaringan syaraf tiruan ini akan dilakukan perubahan parameter-parameter dari jaringan syaraftiruan ini, seperti banyaknya neuron pada lapisan tersembunyi, dan konstanta pelatihan. Untuk membantu pengendali jaringan syaraf tiruan, akan diberikan pengendali tambahan yaitu pengendali feedforward. Pengendali ini kemudian akan dibandingkan performa kerjanya dengan pengendali konvensional yang telah lama dikenal, yaitu pengendali PI. Hasil simulasi memperlihatkan bahwa pengendali jaringan syaraftiruan ini dapat memberikan hasil yang lebih baik dengan pengendali PI, selain itu dengan melakukan perubahan-pembahan pada parameter jaringan syaraf tiruan dapat membantu kinerja pengendali agar dapat mengendalikan sistem menjadi lebih baik. Pada akhirnya rancangan pengendali jaringan syaraf tiruan ini ditambahkan dengan pengendali feedforward yang terbukti dapat meningkatkan kinerja pengendali jaringan syaraftiruan ini."

"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 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."

"Dalam skripsi ini dibuat perangkat lunak yang dapat mengenali tipe ABO golongan darah manusia melalui pengolahan citra berbasiskan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Pola sampel darah yang direaksikan dengan reagen akan memiliki hasil pasangan penggumpalan yang berbeda. Jenis reagen yang direaksikan adalah antigen-A dan antigen-B. Pola pasangan darah dan reagen serta bentuk penggumpalan citra darah menjadi ciri dan kombinasi yang unik untuk membedakan tipe-tipe darah yang ada.Data sampel darah berupa citra digital yang diperoleh menggunakan kamera digital. Sampel darah direaksikan dengan reagen di atas preparat dengan urutan reagen anti-A ditempatkan pada bagian kiri preparat dan reagen anti-B pada bagian kanan. Sebelum diolah dalam sistem JST, data melewati pra-proses, yaitu proses perbaikan citra digital yang terdiri dari proses pencuplikan, gray-level quantization, dan normalisasi dalam bentuk matriks. Hasil akhirnya berupa citra fitur hitam putih dalam matriks berukuran 5×5. Hasil pra-proses kemudian dihitung nilai parameter karakteristiknya, yaitu nilai rata-rata matriks tersebut. Nilai ini selanjutnya akan dijadikan input bagi proses pelatihan jaringan syaraf tiruan dengan metode backpropagation.Jumlah data sampel sebanyak 120 set, dimana 80 di antaranya digunakan untuk melatih JST, dan sisanya digunakan untuk menguji JST. Hasil simulasi menunjukkan sistem mampu mengenali golongan darah dengan tingkat akurasi hingga 90%.

---

In this research, an identification system of human blood type is designed using image processing techniques and the Artificial Neural Network (ANN) with backpropagation algorithms. The pattern of human blood type was formed using a chemical reaction between the blood and a reagent. The reagent that used in the reaction process are anti-A and anti-B reagent. Using a flat glass preparat as a media, the anti-A reagent is mixed to the blood sample on the left side and the anti-B reagent on the right side. Combination of blood coagulation pairs could distinguish the blood type.

The blood coagulation pair is converted into digital images after taken by a digital camera. The image is then pre-processed and normalized to 50×50 matrix size. The matrix is divided to different blocks and reduced to 5×5 grayscale image. The preprocessing involved sampling, gray-level quantization, and normalization. After preprocessing, the mean of 5×5 gray scale image will be calculated and used as the input for the ANN.

The total number of blood sample data is 140 pairs, 80 set of them are used for training process of the ANN and the rest are used for identification. The simulation result shows that the system is able to identify up to 90% level of accuracy."