Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

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

---

"

"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."

"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."

"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...."

"One of the problems faced in applying neural network to some realworld application is related to difticulties in finding an optimum set of weightsand thresholds during the training phase. A general most method in tindingthese solutions for these problems is backpropagation.A different method to tind the solutions of the same problems isGenetic Algorithms. Genetic algorithm is relatively new search algorithm thathas not been fully explored in this area. ln this thesis, genetic algorithms areapplied to train neural networks and to evolve an optimum set of weights andthresholds. Process begin with encode neural networks parameters to binarychromosomes, and evaluate. The Spinning wheel selections are using toproduce offspring with high titness_ then recombinate with crossover andmutation as genetic operator.The proiect carried out investigates whether genetic atgonthms can beapplied to neural networks to solve pattem classitication and functionapproximation problems. This thesis describes tl1e simulation works thathave been perfomwed. It describes the design ofa genetic algorithm and theresults obtained. ln pattem classilication problem that use feedforwardnetwork show, that genetic algorithm is superior to backpropagation trainingrule in error and speed calculation. ln function approximation, the resultshows that genetic algorithm approach is very much slower than thebackpropagation method. Results' show that even for relatively simplenetwork, genetic algorithm requires a much longer time to Uain neuralnetworks-"

"ABSTRACTSkripsi ini membahas mengenai reduksi suatu kumpulan data menggunakan metode penggabungan data. Kumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data bunga iris dengan 3 macam kelas dan data aroma dengan 18 macam kelas. Hasil penggabungan kumpulan data tersebut akan menjadi data masukan dalam pembelajaran algoritma jaringan saraf tiruan propagasi balik dan jaringan saraf probabilistik yang dipergunakan dalam penelitian ini. Hasil pembelajaran menggunakan data hasil penggabungan tersebut akan dibandingkan dengan hasil pembelajaran menggunakan data tanpa penggabungan. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa penggunaan data hasil penggabungan akan mempercepat pembelajaran dan meningkatkan kestabilan keluaran sistem, namun mengurangi akurasi tingkat pengenalan

---

ABSTRACTThis thesis discusses about reduction of a data set using data merging method. The data set used in this study are iris set data with 3 kinds of classes and odor set data with 18 kinds of classes. The result of merging the data set become the input data in the learning algorithm backpropagation neural network and probabilistic neural network on learning part. Learning output using data with merging method will be compared with the results of the learning using data without merging. The results of this study suggest that the use of data resulting from this combination will accelerate learning and improve stability of output system, but reduces the level of recognition accuracy."

"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."

"Dalam negara yang demokratis, Pemilihan Umum (Pemilu) adalah prosedur untuk memilih kepala daerah yang diatur dalam Pasal 1 ayat 3 UUD 1945. KPU (Komisi Pemilihan Umum) adalah lembaga negara yang menyelenggarakan dengan memprioritaskan transparansi dan akuntabilitas dalam setiap tahap pemilihan umum di Indonesia. Salah satu bentuk keterbukaan yang selalu menjadi sorotan media adalah proses penghitungan suara. Proses perhitungan manual yang dilakukan oleh Komisi Pemilihan Umum (KPU) pada formulir C1 memakan waktu dan banyak akal karena melibatkan sukarelawan berbayar. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode yang diusulkan untuk membangun sistem pengenalan tulisan tangan numerik pada formulir C1 KPU. Metode yang diusulkan adalah aliran pengenalan termasuk deteksi tabel dengan teknik kontur kandidat, pencocokan fitur, segmentasi angka, dan klasifikasi digit dengan jaringan saraf convolutional (CNN). Kumpulan data yang digunakan berasal dari situs web resmi KPU pada 2014 dan 2019. Kami menggunakan capsnet untuk mengklasifikasikan setiap digit tersegmentasi dengan akurasi 95,65\%. Model yang dilatih diuji menggunakan formulir validasi dan mencapai 80,73\% akurasi dokumen menggunakan formulir pemilihan 2019.

---

In a democratic state, General Election (Pemilu) is a procedure for selecting regional heads regulated in Article 1 paragraph 3 of the 1945 Constitution. KPU (Komisi Pemilihan Umum) is a state institution that organizes by prioritize transparency and accountability in each stage of general elections in Indonesia. One form of openness that has always been in the media spotlight is the vote counting process. The manual calculation process carried out by the General Election Commissions (KPU) on form C1 is time-consuming and resourceful because it involves paid volunteers. In this study, the authors used the proposed method to build a numerical handwriting recognition system on the C1 KPU form. Method proposed is a recognition flow including table detection with candidate contour techniques, feature matching, number segmentation, and digit classification with the convolutional neural network (CNN). The datasets used are from the official KPU election websites in 2014 and 2019. We use capsnet to classify each segmented digit with 95.65\% accuracy. The trained model was tested using validation form and reach 80.73\% document accuracy using 2019 election form."