Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Komunikasi tanpa kabel di masa mendalang akan berusaha menyarukan beberapa jenis trafik dan kelas penggunaan yang berbeda seperti, suara, data, gambar, dan kompresi video. Untuk dapat mencapai tujuan ini telah dikaji penerapannya dalam bentuk DS-CDMA. Pada sistem ini parameter yang membatasi kapasitas transmisi antara lain interferensi dari sel tetangga, bandwidth, rate dari transmisi, dan pemilihan nilai processing gain.Pada penelitian ini, perhitnngan dikembangkan menjadi multisel, dengan berbagai parameter dan asumsi yang dibuat. Pada skripsi ini juga dilihat pengaruh pengunaan multicode pada kapasitas sistem multisel bila dibandingkan dengan kapasitas sistem sel tunggal. Trafik yang akan dilihat disini adalah trafik kelas data dan suara, serta trafik dua kelas data.Seperti yang telah kita diketahui bahwa sistem CDMA multisel memiliki kapasitas sistem yang lebih buruk daripada sel tunggal. Hal tersebut dikarenakan adanya tambahan interferensi dari sel tetangga. Hasil yang diperoleh pun menunjukan perihal yang sama, baik untuk user kelas suara dan data maupun untuk aser kelas dua data.Hasil juga menunjukkan bahwa semakin besar nilai bandwidth maka kapasitas sistem dalam hal konektisitas juga akan meningkat. Sedangkan untuk penggunaan multicode dapat dilihat bahwa semakin besar jumlah kode yang digunakan dengan nilai processing gain yang sama, maka kelas tersebut akan semakin berkurang kapasitas koneksinya."

"Emosi atau perasaan manusia adalah salah satu faktor yang tidak dapat dikendalikan dalam aktivitas apapun. Tidak sedikit juga pekerjaan yang seringkali berkaitan dengan emosi manusia terutama di industri hiburan dan juga kesehatan. Oleh karena itu, 1 dekade kebelakang banyak riset yang dilakukan untuk mempelajari emosi manusia secara langsung maupun menggunakan teknologi. Pengembangan model speech emotion recognition berbahasa Indonesia masih sangat sedikit dan oleh karena itu dibutuhkan perbandingan secara spesifik pada penelitian ini diantara dua model classifier yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dan juga Multilayer Perceptron (MLP) untuk menentukan model yang menghasilkan akurasi terbaik dalam memprediksi emosi dari suara manusia. Dalam speech recognition secara umum, salah satu faktor penting dalam mendapatkan model dengan akurasi terbaik adalah metode ekstraksi fiturnya. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan 3 fitur untuk melakukan pelatihan terhadap model yaitu Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Mel-Spectrogram dan chroma. Dari 3 fitur ini, divariasikan dan menghasilkan 7 metode ekstraksi yang berbeda untuk digunakan sebagai input pelatihan model. Terakhir, untuk memastikan bahwa model sudah menggunakan parameter terbaik, dilakukan eksperimen dengan membandingkan model yang menggunakan batch size serta activation function yang berbeda. Ditemukan bahwa dengan menggunakan CNN dan fitur gabungan antara MFCC, mel-spectrogram dan juga chroma menghasilkan model dengan skor akurasi 50.6% sedangkan menggunakan MLP dengan fitur yang sama menghasilkan model dengan skor akurasi 58.47%.

---

Emotions or human feelings are one of the factors that cannot be controlled in any activity. There are also many jobs that are often related to human emotions, especially in the entertainment and health industries. The development of speech emotion recognition models in Indonesian is still very little and therefore a specific comparison is needed in this study between two classifier models, namely Convolutional Neural Network (CNN) and Multilayer Perceptron (MLP) to determine the model that produces the best accuracy in predicting the emotion of the human voice.

In speech recognition in general, one of the important factors in acquiring a model with the best accuracy is the feature extraction method. Therefore, this study uses 3 features to train the model, namely Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Mel-Spectrogram and chroma. From these 3 features, they were varied and resulted in 7 different extraction methods to be used as model training inputs.

Finally, to ensure that the model has used the best parameters, an experiment was conducted by comparing models using different batch sizes and activation functions. It was found that using CNN and the combined features of MFCC, mel-spectrogram and also chroma resulted in a model with an accuracy score of 50.6% while using MLP with the same features resulted in a model with an accuracy score of 58.47%."

"Teknologi komunikasi tanpa kabel masa depan dituntut untuk mampu melayani aplikasi multimedia termasuk informasi suara dan data berkecepatan tinggi. CDMA adalah salah satu teknologi yang dapat diaplikasikan dan telah dibuktikan sebagai teknik akses jamak yang mampu untuk menyediakan berbagai macam kebutuhan layanan tersebut.Pada tesis ini akan dibahas analisa throughput dan kapasitas sistem multi sel dan multi kelas CDMA. Sistem multi sel dianalisa sampai dengan dua tier sedangkan sistem multi kelas dibagi menjadi 2 trafik yaitu kelas-1 untuk layanan suara dan kelas-2 untuk layanan data. Kinerja sistem dihasilkan dari perhitungan throughput untuk layanan kelas-2 dan perhitungan BER untuk layanan kelas-1. Analisa kapasitas dan throughput didasarkan pada pengaruh dari variasi kecepatan chip, kecepatan bit dan faktor aktivitas.Hasil analisa menunjukkan, dengan kecepatan chip yang lebih besar dapat memperbaiki BER yang dibutuhkan oleh tiap layanan informasi serta dapat meningkatkan kapasitas dan throughput sistem pada saat kondisi trafik padat. Sebaliknya, kecepatan bit yang lebih besar akan menurunkan kapasitas dan throughput total sistem. Semakin besar faktor aktivitas akan menaikkan throughput namun menurunkan kapasitas total sistem. Pengaruh interferensi pada sistem multi sel dan multi kelas dapat menurunkan throughput dan kapasitas total dari trafik informasi yang ditawarkan.

---

The future technology of wireless technology of wireless communication system must be able to serve a multimedia application, included voice and high speed data information. DS-CDMA is one of communication technology which can used and have been proved as technique of multiple access that capable to provide this service requirement.In this thesis, analysis of throughput and capacity are proposed for multi cell and multi class CDMA system. System of multi cell analyzed until two tier and system of multi class divided two classes of traffic that are class-1 far voice and class-2 for data services. Performance measurement is obtained in respect of throughput for class-2 traffic and BER for class-1 traffic . Analysis of throughput and capacity according to the effect of variable quality of services, chip rate, bit rate and activity factor.The result show that with larger chip rate can maintain the required BER of each information and achieve the capacity and throughput in high traffic condition. Otherwise, with larger bit rate will decrease total throughput and capacity. With larger activity factor will decrease total capacity but can increase throughput of system. The effect of interference in multi cell and multi class system can decrease throughput and total capacity of offered information traffics."

"Latar belakang: Nyeri pasca bedah merupakan fenomena yang subyektif. Penelitian ini untuk membandingkan efek analgetik NSAID dan PCA dengan Elektroakupunktur dan PCA pada nyeri pasca bedah Caesar.Metodologi: 38 wanita yang mendapatkan anestesi spinal selama menjalani bedah Caesar di Departemen Obstetrik dan Ginekologi di RSUPN Cipto Mangunkusumo, dibagi secara acak menjadi kelompok NSAID dan PCA serta kelompok Elektroakupunktur dan PCA. Setelah selesai menjalani pembedahan subyek diberikan NSAID atau mendapat stimulasi Elektroakupunktur dan kemudian dipasang PCA. Waktu pertama kali membutuhkan morfin dan dosis PCA yang digunakan dicatat.Hasil: Hasilnya menunjukkan bahwa kelompok Elekroakupuntur dan PCA (205 menit) menunda waktu kebutuhan untuk morfin 25 menit lebih lama dibandingkan dengan kelompok NSAID dan PCA (180 menit). Dosis total PCA pada 24 jam pertama berkurang 25 % pada kelompok Elektroakupunktur dan PCA (4,5 mg) dibanding kelompok NSAID dan PCA (6 mg), sehingga tidak terdapat perbedaan bermakna. Pada kelompok NSAID dan PCA maupun kelompok Elektroakupunktur dan PCA tidak didapatkan efek samping yang berhubungan dengan opioid seperti pusing.Kesimpulan: Tidak terdapat perbedaan dalam waktu kebutuhan analgetik tambahan pasca bedah Caesar dan dosis PCA 24 jam pada kelompok NSAID dan PCA dengan Elektroakupunktur dan PCA.

---

Background: Post-operation pain is a very subjective phenomenon. The aim of this study was to compare the analgesic effects of NSAID and PCA or Electro-acupunture and PCA on post-cesarean pain.

Methods: 38 women, who had had spinal anesthesia during cesarean section at the Department of Obstetrics of Cipto Mangunkusumo Hospital, were randomly assigned to the NSAID and PCA group and the electro-acupuncture and PCA group. After the operation, we applied subjects with NSAID or Electro-acupuncture, and the patient controlled analgesia (PCA). The first time of requesting morphine and the doses of PCA used were recorded.

Results: The results showed that the Electro-acupuncture and PCA group (205 minutes) could delay the time of requesting morphine up to 25 minutes when compared with the NSAID and PCA group (180 minutes). The total dose of PCA used within the first 24 hours was 25 % less in the Electro-acupuncture and PCA group (4,5 mg) when compared with the NSAID and PCA group (6 mg), which no significant difference between the NSAID and PCA group and the Electro-acupuncture and PCA group. Finally, the incidence of opioid-related side effects, such as dizziness, was not record in the NSAID and PCA group or Electro-acupuncture and PCA group.

Conclusion: There was no different in the time of requesting pain relief medication after cesarean section and the PCA doses used within the first 24 hours in NSAID and PCA group or Electro-acupuncture and PCA group."

"ABSTRAKAnak usia sekolah dasar (middle childhood) diharapkan memiliki kontrol diriyang lebih baik dibandingkan pada tahap sebelumnya (early childhood)(Santrock,2004). Dengan demikian, anak usia sekoiah dasar diharapkan mampu duduklebih lama dan tidak banyak beljalan selama pelajaran berlangsung di dalam kelas.Namun pada kenyataannya banyak murid kelas satu yang belum mampu mengontroldirinya untuk duduk dalam Iebih lama.Program modiiikasi perilaku ini dilakukan o!eh peneliti di dalam kelas dandimaksudkan untuk mengurangi perilaku berjalan-jalan kctika pelajaran berlangsungatau yang biasa disebut ou1»of seal. Caranya adalah dcngan meningkatkan perilaku in-seal pada murid kelas satu sckolah dasar. Reirwrcement diberikan pada perilaku in-sealatau dengan kata lain memberikan reirybrcement pada perilnku our-of sew denganFrekuensi kemunculan yang rendah. Dalam program modifikasi perilaku, leknik inidisebut scbagai Dgfizrerztial Reirwrce/nent of Low Roles (DRL) (Kazdin, 1984).Frekuensi pcrilaku out-of seat dicatat baseline nya, berdasarkan baseline ditcntukantarget penumnan frekuensinya yaitu maksimal 4 perilaku our-ofseat dalam I0 menit.Bila target dapat tercapai maka subyck diberi reinforcemenr. Reinforcementmenggunakan token berupa stiker bintang yang ditukarkan dengan back-upreinforcemenz berupa makanan kecil, minuman atau kcgiatan yang disukai subyck. Satu pertemuan program merupakan durasi satu mata pelajaran yaitu 40 menit yang dibagimenjadi interval 10 menit dan dibagi lagi menjadi interval 2 menit untukmempermudah dan mempertajam obscrvasi.Pada tahap baseline yang terdiri dari 5 kali pertemuan, rata-rata perilaku out-ofseat muncul sebanyak 20 kali. Sedangkan pada tahap treatment yang tcrdiri dari 9 kalipertemuan, rata-rata perilaku out-ofseat muncul sebanyak 11.9 kali Dengan demikian,penurunan perilaku out-of seat selama program bcrlangsung mencapai 40.5%. Namunperubahan perilaku ini belum dapat dipertahankan karena response maintenance tidakterjadi. Response maintenance yang dimaksud adalah memprogram natural reinforcerberupa pujian guru tiap kali melihat subyek sedang duduk ketika pelajaran berlangsung.

---

"

"ABSTRAKAnak usia sekolah dasar (middle childhood) diharapkan memiliki kontrol diri yang lebih baik dibandingkan pada tahap sebelumnya (early childhood) (Santrock,2004). Dengan demikian, anak usia sekolah dasar diharapkan mampu duduk lebih lama dan tidak banyak berjalan selama pelajaran berlangsung di dalam kelas. Namun pada kenyataannya banyak murid kelas satu yang belum mampu mengontroldirinya untuk duduk dalam lebih lama.Program modifikasi perilaku ini dilakukan oleh peneliti di dalam kelas dan dimaksudkan untuk mengurangi perilaku berjalan-jalan ketika pelajaran berlangsung atau yang biasa disebut out-of seat. Caranya adalah dengan meningkatkan perilaku inseat pada murid kelas satu sekolah dasar. Reinforcement diberikan pada perilaku in-seat atau dengan kata lain memberikan reinforcement pada perilaku out-of seat dengan frekuensi kemunculan yang rendah. Dalam program modifikasi perilaku, teknik ini disebut sebagai Differential Reinforcement of Low Rates (DRL) (Kazdin, 1984). Frekuensi perilaku out-of seat dicatat baseline nya, berdasarkan baseline ditentukan target penurunan frekuensinya yaitu maksimal 4 perilaku out-of seat dalam 10 menit. Bila target dapat tercapai maka subyek diberi reinforcement. Reinforcement menggunakan token berupa stiker bintang yang ditukarkan dengan back-upreinforcement berupa makanan kecil, minuman atau kegiatan yang disukai subyek. Satu pertemuan program merupakan durasi satu mata pelajaran yaitu 40 menit yang dibagi menjadi interval 10 menit dan dibagi lagi menjadi interval 2 menit untukmempermudah dan mempertajam observasi.Pada tahap baseline yang terdiri dari 5 kali pertemuan, rata-rata perilaku out-of seat muncul sebanyak 20 kali. Sedangkan pada tahap treatmeni yang terdiri dari 9 kali pertemuan, rata-rata perilaku out-of seat muncul sebanyak 11.9 kali Dengan demikian,penurunan perilaku out-of seat selama program berlangsung mencapai 40.5%. Namunperubahan perilaku ini belum dapat dipertahankan karena response maintenance tidak terjadi. Response maintenance yang dimaksud adalah memprogram natural reinforcer berupa pujian guru tiap kali melihat subyek sedang duduk ketika pelajaran berlangsung."

"Komputasi intelejensia yang digunakan dalam masalah klasifikasi pola dapat digolongkan menjadi dua bagian, yaitu yang berbasis pada Neural Network dan yang berbasis pada Pembelajaran Statistika (Statistical Learning). Pembelajaran yang berbasis statistika, pertama kali ditemukan oleh Vapnik pada dekade tujuh-puluhan. Untuk masalah klasifikasi pola Vapnik mengembangkan metode hyperplane optimal separation, atau dikenal juga dengan nama metode Support Vector Machines (SVM). Pada awalnya SVM dirancang hanya untuk menyelesaikan masalah klasifikasi biner, yaitu dari data-data yang ada, diklasifikasikan menjadi dua kelas. Untuk mengklasifikasikan data yang terdiri dari lebih dari dua kelas, metode SVM tidak dapat langsung digunakan. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi multikelas SVM yaitu: metode One-vs-One dan metode One-vs-Rest. Kedua metode ini merupakan perluasan dari klasifikasi biner SVM. Kedua metode tersebut akan dibahas di artikel ini dan akan dilihat kinerjanya dalam mengklasifikasikan aroma. Data aroma yang digunakan dalam percobaaan ini terdiri dari 3 jenis aroma, masing-masing aroma terdiri atas 6 kelas. Pembagian kelas ini berdasarkan pada konsentrasi alkohol yang dicampurkan pada masing-masing aroma. Misalkan untuk aroma A, terdapat 6 jenis aroma A dengan kandungan alkohol : 0%, 15%, 25%, 30%, 45% dan 75%. Kinerja dari kedua metode diukur berdasarkan kemampuan untuk mengenal dan mengklasifikasikan aroma, dengan tepat dan sesuai dengan jenis atau kelas, dari data yang diberikan.

---

Aroma classification using one-vs-one and one-vs-rest methods. Computational Intelligence used in pattern classification problem can be divided into two different parts, one based on Neural Network and the other based on Statistical Learning. The Statistical Learning discovered by Vapnik on 70-est decade. For the pattern classification, Vapnik developed hyperplane optimal separation, which is known as Support Vector Machines Method (SVM). In the beginning, SVM was designed only to solve binary classification problem, where data existing are classified into two classes. To classify data whose consist of more than two classes, the SVM method can not directly be used. There are several methods can be used to solve SVM multiclasses classification problem, they are One-vs-One Method and One-vs-Rest Method. Both of this methods are the extension of SVM binary classification, they will be discussed in this article so that we can see their performance in aroma classification process. Data of aroma used in this experiment is consisted of three classes of aroma, each of them has six classes. The division of this class is based on alcohol concentration mixed into each of those aromas. For example, for aroma A, there are six kinds of aroma A with different alcohol concentration: 0%, 15%, 25%, 30%, 45% and 75%. The performance of these methods is measured based on their ability to recognize and classify aroma, precisely and match with the right class or variety of data existed."

"Proaktif, otonom, dan mampu berkomunikasi adalah hal yang mengkategorikan sekelompok komponen untuk menjadi agen. Ia mempunyai inisiatif untuk mengerjakan tugas yang diberikan ke padanya, dengan atau tanpa ransangan dari pengguna, mandiri dalam mengerjakan tugas, dan mampu berkomunikasi dengan agen-agen yang lain dalam mencapai tujuan.JADE adalah platform perangkat lunak yang menyediakan berbagai fungsionalitas layanan untuk Pemograman Berorientasi Agen. JADE juga mempunyai dokumentasi yang baik dan telah dikembangkan sekitar sepuluh tahun. Ketidak terikatannya kepada platform tertentu dan kemampuannya dalam menyederhanakan aplikasi terdistribusi, memberikan JADE masa depan yang lebih cerah sebagai middleware aplikasi multi agen.Dalam Sistem Manajemen Kelas berbasis agen, setiap kelas dikelola oleh satu agen dan di setiap departemen tedapat satu agen yang menjembatani pengguna (dosen) dengan sistem untuk melakukan polling data absensi, pembatalan kegiatan perkuliahan, dan pencarian kelas kosong. Agen Server berperan sebagai perantara antara sistem dan database. Semua agen bersifat independen dalam melakukan tugasnya. Selain itu, agen bersifat proaktif dan mampu berkomunikasi dengan agen yang lain untuk mencapai tujuan. Dengan kemampuan yang dimiliki setiap agen (diimplementasikan dengan behaviour), tanggung jawab server untuk melayani seluruh platform dapat dikurangi. Sebagai aplikasi yang berjalan independen, agen harus mampu bekerja pada sumber daya komputasi yang minim. Selain itu, lamanya waktu yang dibutuhkan agen untuk berkomunikasi atau menemukan agen yang lain, juga harus diperhatikan agar sistem ini dapat bekerja dengan optimal. Dari percobaan yang telah dilakukan, diketahui bahwa Agen Kelas atau Agen Departemen membutuhkan memori 35000 KByte ? 40000 Kbyte, dan untuk menemukan Agent Server, Agen Kelas membutuhkan waktu 30 milidetik ? 61 milidetik. Selain itu, ditemukan bahwa Ontology pada JADE 3.5 tidak kompatibel dengan Java Hastable.

---

Being proactive, autonomous and able to communicate are things that characterize collection of components to become an agent. It can take an initiative to perform a given tasks with minimum or without explicit stimulus from user, carry out this tasks independently, and communicate with others in order to achieve its goal.JADE is a software platform that provides basic middleware layer functionalities for Agent Oriented Programming (AOP). It has good documentation (API), and has been developed for about ten years. Its independence for specific platform and ability in simplifying distributed application, gives JADE brighter future as a middleware to develop multi-agent application.This thesis explores behaviour and communication between agents, by using class room management as a study case. In Multi Agent Based Class Management System, there is one Class Agent in every class room that manages course activity. Department Agent lives in a computer in Department Building, as bridge between users (lecturers) and this system. Through Department Agent, lecturer can poll data of attendance list of the courses, cancel course schedules, and search an empty class room which can meet schedule and capacity required by lecturer. Server agent works as interface between this system and database. In this system, every agent is independent in doing its jobs. It will become proactive and communicate with others in achieving its goal. With ability that it has (implemented with behaviour), agents can reduce responsibility of server over this platform. As application running independently, agent has to have ability to be run in machine with limited computational resources. Besides of that, more attention has to be paid on time efficiency in communication and in finding others agents, to optimize this system. From testing of this application, found that it takes 35000 KByte ? 40000 KByte of memory for Class Agent or Department Agent to live, and 30ms ? 61ms for Class Agent to find Server Agent. During developtmnent of this aplication, found that Ontology in Jade version 3.5 is not compatible with Java Hastable."