Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"This book provides an introduction to the software system SMURPH, comprising a programming language, its compiler, and an execution environment, for specifying communication networks and protocols and executing those specifications in virtual worlds mimicking the behavior of real-life implementations. It particularly focuses on SMURPHs wireless modeling capabilities. Written in a manual-like fashion, it includes a comprehensive description of SMURPH functionality, as well as illustrations and case studies to aid understanding. "

"Pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) terutama Machine Learning (ML) semakin banyak ditemui dalam berbagai hal termasuk pengambilan keputusan. Hal ini menimbulkan kebutuhan untuk memperoleh explanation dari prediksi model ML sebagai akuntabilitas dan kepercayaan terhadap sistem AI. Penelitian ini menggunakan abduction yang terdapat pada pendekatan logika untuk memperoleh minimal explanations yang valid secara formal dari suatu prediksi model Artificial Neural Network (ANN) berbasiskan Rectified Linear Unit (ReLU). Peneli-tian ini melakukan implementasi terhadap algoritma subset-minimal dan algoritma cardinality-minimal yang telah ada sebelumnya. Selain itu, penelitian ini mengajukan algoritma randomized-subset-minimal sebagai bentuk pengembangan dari kedua algoritma. Eksperimen menunjukkan bahwa algoritma randomized-subset-minimal dapat menghasilkan explanation dengan ukuran yang lebih kecil daripada algoritma subset-minimal, dengan waktu komputasi yang jauh lebih efisien daripada algoritma cardinality-minimal.Abstrak Berbahasa Inggris:

---

Artificial Intelligence (AI), especially Machine Learning (ML) is prevalent today in many donations, including for decision making. It raises the need for explanations of predictions by ML models to guarantee the accountability and trust of the AI system. This research exploits abduction from logic for obtaining minimal explanations of predictions by Artificial Neural Network (ANN) with rectifier activation function. This research implements both subset-minimal and cardinality-minimal algorithms for finding those explanations. Furthermore, this research proposes randomized subset-minimal algorithm for improving the algorithms. The experiment shows that the proposed algorithm is able to give explanations with a smaller size than the subset-minimal algorithm with computation time that much efficient than the cardinality-minimal algorithm.

"

"The book, gathering the proceedings of the Future of Information and Communication Conference (FICC) 2018, is a remarkable collection of chapters covering a wide range of topics in areas of information and communication technologies and their applications to the real world. It includes 104 papers and posters by pioneering academic researchers, scientists, industrial engineers, and students from all around the world, which contribute to our understanding of relevant trends of current research on communication, data science, ambient intelligence, networking, computing, security and Internet of Things."

"The book comprises selected papers presented at the International Conference on Advanced Computing, Networking and Informatics (ICANI 2018), organized by Medi-Caps University, India. It includes novel and original research work on advanced computing, networking and informatics, and discusses a wide variety of industrial, engineering and scientific applications of the emerging techniques in the field of computing and networking."

"This textbook offers an insightful study of the intelligent Internet-driven revolutionary and fundamental forces at work in society. Readers will have access to tools and techniques to mentor and monitor these forces rather than be driven by changes in Internet technology and flow of money. These submerged social and human forces form a powerful synergistic foursome web of (a) processor technology, (b) evolving wireless networks of the next generation, (c) the intelligent Internet, and (d) the motivation that drives individuals and corporations. In unison, the technological forces can tear human lives apart for the passive or provide a cohesive set of opportunities for the knowledgeable to lead and reap the rewards in the evolved knowledge society.The book also provides in-depth coverage of the functions embedded in modern processors and intelligent communication networks. It focuses on the convergence of the design of modern processor technologies with the switching and routing methodologies of global intelligent networks. Most of the concepts that are generic to the design of terra-flop parallel processors and the terra-bit fiber-optic networks are presented. This book also highlights recent developments in computer and processor technologies into the microscopic and macroscopic medical functions in hospitals and medical centers."

"Pengendalian pesawat terbang merupakan suatu tahap terpenting dalam pengembangan teknologi aviasi yang hanya dapat dilakukan jika memiliki data penerbangan dan model pesawat. Pengambilan data penerbangan dilakukan menggunakan simulator penerbangan ultra-realistis, X-Plane. Algoritma Neural Networks dipilih sebagai metode untuk memodelkan dan mengidentifikasi sistem pesawat terbang juga sebagai pengendali sistem tersebut yang akan terbentuk dalam sebuah kesatuan Direct Inverse Control. Pengujian dan pembelajaran open loop pada sistem Direct Inverse Control dilakukan untuk mengetahui keandalan sistem kendali yang dirancang. Batasan pada penelitian ini adalah kondisi cruising ideal dimana merupakan kondisi terbang pesawat yang memakan hampir 90% dari total penerbangan. Dari hasil pengujian dapat diketahui bahwa data yang dihasilkan simulator sesuai dengan dinamika pergerakan pesawat terbang pada kondisi cruising dan sistem kendali yang dibuat memiliki keandalan yang baik.

---

Flight control is the most important stage in the development of aviation technology which can only be done if flight data and aircraft models have been acquired. Flight data acquisition is carried out using an ultra-realistic flight simulator, X-Plane. Neural Networks algorithm is chosen as a method for modeling and identifying aircraft systems as well as controlling the system which will be formed in a Direct Inverse Control unit. Open loop testing and learning in the Direct Inverse Control system is carried out to determine the reliability of the designed control system. The limit of this study is in the ideal cruising conditions which consume almost 90% of total flights time. From the test results, it can be seen that the data generated by the simulator is in accordance with the dynamics of aircraft movements in cruising conditions and the designed control system has good reliability."

"Data yang didapat dari Polda Metro Jaya, pada arus mudik 6 hari sebelum Hari Raya Idul Fitri tahun 2017 ada sekitar 73 kasus kecelakaan lalu lintas yang disebabkan oleh rasa kantuk pada saat berkendara. Yang dimana 6 orang meninggal dunia, mengalami luka berat sebanyak 17 orang, dan luka ringan sebanyak 82 orang. Jumlah ini meningkat 16 persen dari tahun 2016 yang tercatat sebanyak 63 kejadian. Sistem pendeteksi dan prediksi kantuk dikembangkan untuk mengatasi masalah ini. Metode peramalan untuk time series yang banyak menimbulkan proses prediksi cukup sulit dilakukan. Sistem prediksi kantuk dibangun dengan algoritme backpropagation neural network yang diharapkan mampu untuk mempelajari dan beradaptasi pada setiap pola dari data historis yang diberikan. Dengan mengenali pola dari data historis, sistem dapat memberikan prediksi dan respons yang akurat dengan akurasi sebesar 100.

---

Data obtained from Polda Metro Jaya, on the homecoming traffic 6 days before Idul Fitri 2017 there are about 73 cases of traffic accidents caused by drowsiness at the time of driving. Where 6 people died, severe injuries as many as 17 people, and light injuries as many as 82 people. This number increased 16 percent from the year 2016 recorded as many as 63 events. Drowsiness and prediction systems were developed to address this problem.

Forecasting methods for time series caused a lot of prediction process quite difficult. The sleep prediction system is built with backpropagation neural network algorithm expected to be able to learn and adapt to each pattern of given historical data. By recognizing patterns from historical data, the system is expected to provide accurate predictions and responses with 100."

"Berbagai metode pengembangan roket telah dilakukan, namun tidak semua orang bisa mengikuti perkembangannya karena teknologi roket merupakan teknologi rahasia yang pada akhirnya menyebabkan tidak adanya referensi. Kendali roket merupakan tahapan yang paling penting dari pengembangan teknologi roket yang pengembangannya hanya bisa dilakukan jika mempunyai data atau model. Penelitian ini mencoba untuk mendapatkan data penerbangan roket dari simulator pesawat X-Plane kemudian mengembangkan kendali roket menggunakan Neural Network. Konsekuensi yang ditimbulkan karena pemakaian simulator pesawat untuk menerbangkan roket akan dijadikan bahan analisis apakah data yang dihasilkan dari penerbangan roket mempunyai mekanisme fisika layaknya roket. Pengujian terhadap sistem kendali Neural Network berbasis Direct Inverse Control Open-Loop dilakukan untuk mengetahui keandalan sistem kendali yang dirancang. Sistem kendali roket yang dibuat menggunakan metode backpropagation dengan pembatasan pengendalian yaitu hover, sebuah trajectory terbang roket yang mempunyai pengaruh paling besar dalam jangkauan dan arahnya. Dari hasil pengujian ini diketahui bahwa data yang dihasilkan mempunyai dinamika gerak layaknya roket dan sistem kendali hover roket yang dibuat mempunyai kemampuan yang baik.

---

Various methods of rocket development have been done, but not everyone can follow its development because rocket technology is a secret technology that ultimately leads to no reference Rocket control is the most important stage of development of rocket technology whose development can only be done if it has data or models. In this study trying to get rocket flight data from the X Plane aircraft simulator then develop rocket control using Neural Network. The consequences of using the aircraft simulator to fly the rocket will be used as an analysis material whether the data generated from the rocket flight has a rocket physics mechanism.

Testing of Neural Network control system based on Direct Inverse Control Open Loop is done to know the reliability of control system designed. The rocket control system created using backpropagation method with control limitation is hover, a rocket flying trajectory that has the greatest influence in its range and direction. From the results of this test is known that the resulting data has the dynamics of motion like a rocket and rocket hover control system is made to have good ability."

"Perkembangan kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) bergerak semakin cepat dan mengalami kemajuan pesat dalam setiap bidang kehidupan manusia, tak terkecuali dalam dunia kendali industri. Sementara kendali industri mensyaratkan sistem pengendali yang mampu mengatasi perubahan karakteristik secara otomatis serta dapat beradaptasi dengan dinamika perubahan sistem yang diakibatkan adanya perubahan kondisi lingkungan kerja. Pengendali berbasis kecerdasan buatan dianggap mampu untuk beradaptasi dengan perubahan karakteristik dari sistem secara otomatis adalah pengendali berbasis neural network. Dalam penelitian ini disajikan desain dan simulasi sistem pengendali berbasis neural network dengan metode pembelajaran back propagation yaitu pengendali inverse langsung(direct inverse control/DIC), pengendali neuron tunggal(single neuron controller), serta pengendali PID pada plant modul training pressure process rig(PPR 38-417). Untuk pengujiannya, didesain sistem identifikasi berbasis neural network sebagai simulator plant. Hasilnya, semua sistem kendali yang didesain tersebut mampu mengendalikan plant sesuai dengan sinyal referensi yang dinginkan. Namun pengendali single neuron dan PID mampu mempertahankan keluarannya dengan baik saat diberi gangguan pada sinyal kendali maupun plant dibandingkan dengan pengendali inverse langsung(ANN-DIC). Hal ini dikarenakan kendali single neuron dan PID bersifat close loop sehingga mampu mengkoreksi kesalahan secara langsung. Sementara jika dibandingkan dengan kendali PID, kendali single neuron lebih adaptif untuk berbagai kondisi gangguan karena memiliki metode pembelajaran langsung, sementara kendali PID perlu dilakukan tunning untuk mendapatkan unjuk kerja yang handal.

---

The development of artificial intelligence (AI) is moving faster and experiencing rapid progress in every area of human life, not least in the world of industrial control. While industrial control requires a control system that is able to overcome changes in characteristics automatically and can adapt to the dynamics of system changes caused by changes in working environment conditions. Artificial intelligence-based controllers are considered capable of adapting to changes in the characteristics of the system automatically is a neural network-based controller. In this study, the design and simulation of a neural network-based controller system with back propagation learning methods, namely direct inverse control (DIC) and single neuron controller, as well as PID controllers for the pressure process rig (PPR 38-417) training module.

For the test, a neural network-based identification system is designed as a simulator plant. As a result, all the control systems designed are able to control the plant in accordance with the desired reference signal. However, single neuron and PID controllers are able to maintain their output well when given interference with the control signal or plant compared to the direct inverse controller (ANN-DIC). This is because single neuron control and PID are close loop so that they can correct errors directly. Meanwhile, when compared to PID control, single neuron control is more adaptive for a variety of disruption conditions because it has a direct learning method, while PID control needs to be tuned to get reliable performance."

"Saat ini teknologi informasi semakin herkembang pesat, begitu pula dengan teknologi kecerdasan buatan (Artificial intelligence) yang semakin banyak digunakan Teknologi ini dapat membuat komputer melakukan proses-proses dengan pola pikir seperti halnya manusia biasa. Perancangan sistem pakar (expert system) yang berbasiskan Artificial Intelligence, telah membuat sebuah sistem komputer dapat meniru proses pemikiran dan pengetahuan seorang ahli dalam memecahkan masalah-masalah yang rumit. Implemenlasi dari sistem pakar (expert system) ini dapat diterapkan pada departemen elektro yang diharapkan dapat membantu mahasinva elektro. Tidak sedikif mahasiswa elektro yang mengalami kesulitan dan kebingungan ketika harus memilih salah satu konsentrasi dari departemen elektro. Bahkan ada mahasiswa yang berpindah konsentrasi karena tidak sesuai dengan minat dan kemampuannya. Expert system ini merupakan suatu sarana konsultasi bagi mahasiswa elektro dalam menentukan konsentrasi yang tepat bagi dirinya. Dalam expert system terdapat beberapa komponen yang diperlukan di antaranya aturan (rules) dan database. Rules berisi berbagai aturan-aturan yang akan menentukan konsentrasi yang tepat bagi mahasiswa. Rules yang dibuat ini direpresentasikan dalam bentuk IF- THEN. Dalam implementasi expert system ini menggunakan database Sistem Informosi Akademis (SISKA). Perancongan dan implemenlasi sistem pakar (expert system) ini merupakan pengembangan dari sistem akademis (SISKA) yang Ielah digunakan di departemen elektro dan diharapkan dapal memberikan bantuan bagi mahasiswa. Implementasi expert system dalam menentukan konsentrasi ini dapat memberikan solusi yang terbaik bagi mahasiswa dan dapat diintegrasikan dalam Sistem lnformasi Akademis (SISKA)."