Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Salah satu aspek pertahanan negara yang cukup penting adalah pertahanan udara negara. Sayangnya, Industri Pertahanan Indonesia masih cukup kurang mendukung. Salah satu isu yang diakibatkan oleh masalah ini adalah kurang berkembangnya teknologi pertahanan udara di Indonesia dibanding dengan negara-negara lain, seperti teknologi pengendalian pesawat, seperti Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Oleh karena ini, diperlukan pengembangan teknologi pengendalian pesawat yang mandiri dan bersetara dengan pihak luar negeri. Dinamika penerbangan merupakan masalah yang bersifat non-linear, time-varying, memiliki coupling, dan terefek oleh gangguan eksternal. Untuk memecahkan masalah ini, diperlukan pengendali pesawat berbasis metode Direct Inverse Control. Direct Inverse Control memerlukan sistem identifikasi dari sistem yang ingin dikendalikan agar dapat mengembangkan neural network inverse. Pada penelitian ini, diajukan sistem identifikasi pesawat Cessna-172P berbasis Deep Neural Network dan Recurrent Neural Network. Kinerja kedua sistem identifikasi sudah cukup dalam mereplikasikan dinamika penerbangan pesawat Cessna-172P. Dari analisis kinerja kedua sistem identifikasi, sistem identifikasi berbasis recurrent neural network menghasilkan kesahalan prediksi yang lebih rendah, tetapi menggunakan daya dan waktu komputasi yang lebih banyak.

---

One important aspect of national defense is the country's air defense. Unfortunately, the Indonesian Defense Industry still lacks sufficient support. One issue resulting from this problem is the underdevelopment of air defense technology in Indonesia compared to other countries, such as aircraft control technology like Unmanned Aerial Vehicles (UAV). Therefore, the development of independent aircraft control technology that is on par with foreign counterparts is needed. Flight dynamics pose nonlinear, time-varying challenges with coupling and are affected by external disturbances. To address this problem, an aircraft controller based on the Direct Inverse Control method is required. Direct Inverse Control necessitates system identification of the desired controlled system to develop an inverse neural network. In this study, a Deep Neural Network and Recurrent Neural Network-based identification system for the Cessna-172P aircraft is proposed. Both identification systems perform well in replicating the flight dynamics of the Cessna-172P aircraft. From the performance analysis of both identification systems, the recurrent neural network-based identification system produces lower prediction errors but requires more computational power and time."

"Kemajuan umat manusia dalam penerbangan modern sangat bergantung pada kemampuan untuk melakukan pemodelan sistem idenifikasi penerbangan dari suatu wahana pernerbangan. Pemodelan suatu sistem identifikasi penerbangan bergantung dengan tingkat kualitas dan kuantitas dari data simulasi yang digunakan untuk mendapatkan pendekatan situasi dan kondisi penerbangan aktual yang seakurat mungkin. Akurasi dan presisi dari data simulasi yang digunakan dalam pemodelan sistem penerbangan akan mempengaruhi hasil algoritma yang digunakan dalam sistem identifikasi. Dalam pencapaian kualitas data tersebut, digunakanlah perangkat lunak X-Plane yang berfungsi sebagai simulator penerbangan ultra-realistis yang menyuplai set data yang memungkinkan pembelajaran mesin dari algoritma berbasis komputer. Data pembelajaran pesawat terbang terdiri dari attitude orientasi pesawat. Data yang diperoleh dari simulator tersebut akan diproseskan menggunakan metode preprocessing, sehingga layak digunakan untuk pelatihan sistem identifikasi. Suatu algoritma artificial neural network diterapkan untuk mengidentifikasi sistem pesawat dengan mempelajari dataset yang disebutkan di atas, yang kemudian akan digunakan dalam pengembangan perancangan sistem kontrol. Algoritma artificial neural network yang dirancang dalam penelitian ini telah menunjukkan keberhasilan dalam sistem identifikasi untuk sistem penerbangan pesawat, dan siap digunakan dalam percobaan dan pengujian sistem kontrol pada pesawat.

---

Humanitys progress in modern aviation is very dependent on the ability to model the flight identification system of a flight vehicle. Modeling a flight identification system depends on the quality and quantity of simulation data used to get the most accurate representation of the actual flight situation and condition. The accuracy and precision of the simulation data used in the flight system modeling will affect the results of the algorithm used in the identification system. In achieving this data quality, X-Plane software is used which functions as an ultra realistic flight simulator that supplies data sets that enable machine learning from computer based algorithms. Airplane learning data consists of airplane orientation attitude. Data obtained from the simulator will be processed using the preprocessing method, so it is feasible to use for identification system training. An artificial neural network algorithm is applied to identify aircraft systems by studying the dataset mentioned above, which will then be used in the development of control system design. The artificial neural network algorithm designed in this study has shown success in the identification system for aircraft flight systems, and is ready to be used in the testing and testing of control systems on aircraft."

"Salah satu analisis yang dapat dilakukan untuk mendeteksi adanya gangguan perkembangan anak adalah dengan membandingkan umur skeletal dengan umur nyata dari anak. Umur skeletal dapat dicari dengan melihat umur tulang tangan. Metode penilaian umur tulang dapat dilakukan dengan pendekatan artificial intellgence. Dengan adanya AI diharapkan dapat mengotomatisasi perhitungan umur tulang berdasarkan citra X-Ray tulang tangan anak. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi umur tulang adalah deep learning menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Model CNN dapat melakukan berbagai hal, seperti segmentasi semantik, key point detection dan regresi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan menggunakan preprocessing berupa segmentasi semantik, key point detection dan transformasi z-score terhadap umur tulang berhasil mendapatkan nilai RMSE 10.076 bulan dan MAE 7.735 bulan, lebih kecil jika dibandingkan dengan human-level performance yang memiliki MAE 8.76 bulan

---

One method of analysis that can be done to detect growth hormone deficiency is to compare the skeletal age to the real age of the child. The skeletal age of a subject can be found by estimating the hand bone age. The estimation of hand bone age can be done using artificial intelligence approach. With the presence of AI, we can automate the estimation of bone age using X-Ray images of a child’s hand. One method that we can use to estimate bone age is deep learning using Convolutional Neural Network (CNN) architecture. CNN can do many things, such as semantic segmentation, key point detection, and regression. We found that using preprocessing such as semantic segmentation, key point detection and z-score transformation of the bone age can achieve 10.076 months RMSE and 7.735 months MAE, that is lower than the human-level performance which has 8.76 months MAE."

"Survei Kesehatan Indonesia (SKI) tahun 2023 yang dilakukan oleh Kementerian Kesehatan (Kemenkes) ada sekitar 70 juta perokok aktif di Indonesia. Apabila dihitung dari populasi penduduk Indonesia ada 28,62% penduduk yang merokok di tahun 2023 dan persentase ini meningkat dari tahun sebelumnya sebanyak 0,36%. Perilaku merokok ini menyebabkan berbagai penyakit seperti penyakit paru-paru kronis, kerusakan gigi, penyakit mulut, stroke, serangan jantung, kanker rahim, gangguan mata, dan kerusakan pada rambut. Untuk menekan jumlah perokok di Indonesia, diperlukan sistem untuk deteksi perokok. Deteksi perokok saat ini memakan biaya yang mahal, bantuan ahli, dan sistem yang kompleks. Oleh karena itu, deep learning dengan algoritma Convolutional Neural Network hadir sebagai solusi untuk mengatasi masalah tersebut. Skripsi ini membahas bagaimana merancang sistem deep learning dengan Convolutional Neural Network (CNN) untuk keperluan deteksi wajah perokok. Skripsi ini juga membahas bagaimana pengaruh berbagai skenario jumlah data pelatihan dan data pengujian serta penambahan ekstraksi fitur wajah terhadap metrik evaluasi . Hasil dari rancangan dievaluasi dengan metrik evaluasi kalkulasi loss function, akurasi, dan F1 score. Hasil simulasi menunjukan skenario data pelatihan 70% dan data pengujian 30% adalah skenario terbaik dengan nilai metrik evaluasi pengujian pada skenario ini sebesar 2.236 untuk loss, 54.5% untuk akurasi, dan 34.9% untuk F1 score. Skenario ini diimprovisasi dengan adanya penambahan ekstraksi fitur perokok pada awal preprocessing yang ditandai dari penurunan loss sebesar 65.65%, peningkatan akurasi sebesar 19%, dan peningkatan F1 score sebesar 24.08%.

---

The 2023 Indonesian Health Survey (SKI) conducted by the Ministry of Health (Kemenkes) reported that there are approximately 70 million active smokers in Indonesia. This accounts for 28.62% of the Indonesian population in 2023, representing a 0.36% increase from the previous year. Smoking behavior leads to various diseases such as chronic lung disease, tooth damage, oral diseases, stroke, heart attacks, uterine cancer, eye disorders, and hair damage. To reduce the number of smokers in Indonesia, a smoker detection system is necessary. Current smoker detection methods are expensive, require expert assistance, and involve complex systems. Therefore, deep learning with Convolutional Neural Network (CNN) algorithms presents a solution to address these issues. This thesis discusses how to design a deep learning system using Convolutional Neural Networks (CNN) for smoker face detection. It also examines the impact of different training and testing data scenarios and the addition of facial feature extraction on evaluation metrics. The designed system is evaluated using metrics such as loss function calculation, accuracy, and F1 score. The simulation results show that a scenario with 70% training data and 30% testing data is the best scenario, yielding evaluation metric values of 2.236 for loss, 54.5% for accuracy, and 34.9% for F1 score. This scenario was improved with the addition of smoker feature extraction in the preprocessing stage, resulting in a 65.65% reduction in loss, a 19% increase in accuracy, and a 24.08% increase in F1 score."

"Peralatan Perangkat Pelepas Tekanan (PRD) dioperasikan dengan tujuan untuk melindungi kehidupan dan keselamatan dalam suatu sistem bertekanan. Peralatan akan mengalami penurunan kondisi seiring berjalannya waktu pemakaian. Ketidakmampuan PRD untuk melakukan fungsinya perlu diidentifikasi sebagai mode kegagalan. Untuk mengurangi risiko apabila terjadi kegagalan, suatu pendekatan seperti Risk Based Inspection (RBI) dapat dilakukan. Metode RBI yang umum digunakan masih menggunakan pendekatan kualitatif, sehingga menghasilkan variasi yang cukup besar. Penelitian ini mengusulkan metode analisa risiko dengan menggunakan pembelajaran mesin berbasis deep learning untuk mengembangkan suatu model penilaian risiko pada PRD akibat mode kegagalan fail on demand (POFOD) yang diharapakan dapat mempersingkat waktu, meningkatkan akurasi, efisiensi dalam pengolahan data hasil inspeksi, serta biaya; dengan menawarkan hasil akurasi perhitungan yang tinggi. Penelitian ini menghasilkan program prediksi risiko dengan menggunakan metode klasifikasi pembelajaran mesin berbasis deep learning akibat mode kegagalan fail on demand pada peralatan perangkat pelepas tekanan. Pembuatan dataset yang digunakan pada model bersumber dari 160 data yang diolah dengan menggunakan standar API 581. Penelitian ini menggunakan beberapa parameter model seperti test size sebesar 20%, random state bernilai 0, penggunaan jumlah epoch sebesar 150, learning rate sebesar 0.001, dan layer berjumlah 3 dengan dense 64,64,8; yang menghasilkan akurasi model sebesar 91%, dari validasi confusion matrix.

---

Pressure Relief Device (PRD) equipment is operated with the aim of protecting the lives and safety within a pressurized system. An equipment experiences deterioration over time. The inability of PRD equipment to perform its design function needs to be identified as a failure mode. To reduce the risk in case of failure, an approach such as Risk Based Inspection (RBI) can be implemented. The commonly used RBI methods still rely on qualitative approaches, leading to significant variations. This research proposes a method using deep learning to develop a risk assessment model for PRD due to the failure on demand. This is expected to shorten the assessment time, improve accuracy, efficiency, and reduce costs by offering highly accurate calculation results. This research produces a risk prediction program using a deep learning classification method for POFOD in pressure relief device equipment. The dataset used in the model consists of 160 data processed according to API 581 standards. This research utilizes several model parameters, including a test size of 20%, 0 value of random state, 150 epochs, a learning rate of 0.001, and 3 layers with dense of 64, 64, 8. The model achieves an accuracy of 91% from the validation confusion matrix."

"Emosi adalah perasaan yang muncul dalam diri seseorang sebagai respon dari situasi tertentu. Perasan ini dapat memengaruhi pikiran, perilaku, dan persepsi seseorang terhadap suatu peristiwa. Klasifikasi emosi adalah bagian dari analisis sentimen yang bertujuan untuk menganalisis dan memperoleh emosi dari suatu data. Penelitian klasifikasi emosi berbasis teks perlu dilakukan karena dapat diimplementasikan pada berbagai bidang, seperti kesehatan dan pendidikan. Bahasa Indonesia menduduki peringkat 11 bahasa dengan penutur terbanyak di dunia dengan 200 juta penutur. Namun, penelitian klasifikasi emosi berbasis teks bahasa Indonesia masih sedikit dilakukan. Algoritma machine learning dapat digunakan untuk mengatasi berbagai tantangan dalam penelitian klasifikasi emosi seperti memahami emosi dan menganalisis emosi dari data yang tidak terstruktur. Penelitian ini berfokus pada pengembangan model machine learning dengan teknik convolutional neural network (CNN), long short-term memory (LSTM), dan bidirectional encoder representation from transformer (BERT). Berdasarkan pengujian yang dilakukan, metode convolutional neural network (CNN) mendapatkan F1 score sebesar 84,2%, metode long short term memory mendapatkan F1 score sebesar 82%, metode BERT en uncased mendapatkan F1 score sebesar 22%, dan metode BERT multi cased mendapatkan F1 score sebesar 32%. Hasil pengujian ini menandakan metode CNN merupakan metode dengan hasil pengujian terbaik dan BERT en uncased merupakan metode dengan hasil pengujian terburuk dibanding ketiga metode lainnya.

---

Emotions are feelings that arise within a person in response to a particular situation. These feelings can affect a person's thoughts, behavior, and perception of an event. Emotion classification is a part of sentiment analysis that aims to analyze and derive emotions from data. Text-based emotion classification research needs to be done because it can be implemented in various fields, such as health and education. Indonesian is ranked the 11th most spoken language in the world with 200 million speakers. However, there is still little research on Indonesian text-based emotion classification. Machine learning algorithms can be used to overcome various challenges in emotion classification research such as understanding emotions and analyzing emotions from unstructured data. This research focuses on developing machine learning models with convolutional neural network (CNN), long short-term memory (LSTM), and bidirectional encoder representation from transformer (BERT) techniques. Based on the tests conducted, the convolutional neural network (CNN) method gets an F1 score of 84,2%, the long short term memroy method gets an F1 score of 82%, the BERT en uncased method gets an F1 score of 22%, and the BERT multi cased method gets an F1 score of 32%. These results indicate that the CNN is the bets method while the BERT en uncased is the worst method compared to the three other methods."

"Quadcopter adalah sebuah wahana terbang yang terdiri dari empat motor terhubung dengan baling-baling. Sistem pengendalian wahana ini memiliki kompleksitas yang cukup tinggi akibat kemampuannya yang memiliki enam derajat kebebasan, tetapi hanya memiliki empat jenis pergerakan, yaitu roll, pitch, yaw, dan thrust. Kompleksitas ini menyebabkan pengendalian quadcopter bersifat underactuated karena jumlah pergerakannya yang lebih sedikit dari derajat kebebasannya. Pengendalian empat pergerakan tersebut membutuhkan proses tambahan untuk menggerakkan masing-masing motor pada quadcopter yang disebut sebagai control mixer. Penelitian yang bertujuan untuk mengembangkan sistem kendali quadcopter berdasarkan ekosistem PX4 Autopilot membutuhkan sebuah control mixer yang dapat digunakan terlepas dari sistem pengendali bawaan dari PX4 Autopilot. Akan tetapi, control mixer yang terdapat di PX4 Autopilot hanya terikat pada sistem pengendali bawaannya dan persamaan matematisnya tidak terdapat di dokumentasi resminya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem control mixer berbasis ekosistem PX4 Autopilot tanpa perlu mengetahui persamaan matematis dari model tersebut menggunakan model Deep Learning berbasis Back Propagation Neural Network yang akan diujikan pada program simulasi Gazebo untuk melakukan evaluasi model.

---

The quadcopter is an aircraft composed of four motors connected to propellers. The control system of this vehicle is quite complex due to its capability of six degrees of freedom, but it only has four types of movements: roll, pitch, yaw, and thrust. This complexity makes quadcopter control underactuated because the number of movements is fewer than its degrees of freedom. Controlling these four movements requires an additional process to manipulate each motor on the quadcopter, known as a control mixer. Research aimed at developing a quadcopter control system based on the PX4 Autopilot ecosystem requires a control mixer that can be used independently of PX4 Autopilot's built-in control system. However, the control mixer in PX4 Autopilot is only tied to its built-in control system, and its mathematical equations are not documented officially. Therefore, this research aims to create a control mixer system based on the PX4 Autopilot ecosystem without needing to know the mathematical equations of the model, using a Deep Learning model based on Back Propagation Neural Network that will be tested in the Gazebo simulation program to evaluate the model."

"Teknologi deep learning dapat menyelesaikan banyak masalah yang sulit dipecahkan oleh rumus matematis biasa. Salah satu masalah yang bisa diatasi adalah bahaya akibat rasa kantuk yang dialami pengemudi saat berkendara. Pada penelitian ini dibuat aplikasi android sistem deteksi kantuk yang memanfaatkan kamera smartphone. Kamera digunakan untuk mendapatkan informasi fitur citra wajah yaitu aspek rasio mata kanan, aspek rasio mata kiri, aspek rasio mulut, percentage of eye closure (PERCLOS), tingkat kejadian microsleep, dan tingkat kejadian menguap. Fitur-fitur tersebut didapat dari proses transformasi titik-titik landmark wajah. Pada penelitian ini, ditemukan bahwa metode terbaik untuk mendapatkan titik landmark wajah adalah dengan pelacakan Lucas-Kanade optical flow dengan 5 jumlah frame yang dilacak. Fitur-fitur yang dikumpulkan dapat digunakan untuk mendeteksi tingkat kantuk dengan memanfaatkan model deep learning yang telah dilatih dengan data yang dikumpulkan dari 10 orang. Pada penelitian ini, ada 2 jenis model deep learning yang dilatih untuk mendeteksi tingkat kantuk yaitu model deep neural network (DNN) dan long short-term memory (LSTM). DNN memiliki keseluruhan performa yang lebih baik dibandingkan LSTM. DNN memiliki accuracy sebesar 0.902538 dan f1 sebesar 0.899563. Sedangkan LSTM memiliki dari accuracy sebesar 0.891857 dan f1 sebesar 0.892689. Aplikasi android sistem deteksi kantuk yang dibuat menggunakan model deep learning DNN dan memiliki performa yang bagus dengan accuracy sebesar 0.844 dan f1 sebesar 0.865052. Aplikasi Android memiliki mekanisme pemberitahuan berupa suara yang dimainkan ketika pengemudi mengantuk. Selain itu, pada aplikasi Android juga terdapat 2 fungsi tambahan yaitu deteksi tidur dan deteksi gangguan konsentrasi pengemudi. Kedua fungsi tersebut akan mengeluarkan suara ketika terdeteksi untuk memberitahukan kepada pengguna. Dengan adanya aplikasi sistem deteksi kantuk yang dibuat pada penelitian ini, diharapkan dapat mendeteksi tingkat kantuk pengemudi sehingga mengurangi risiko kecelakaan akibat mengantuk.

---

Deep learning technology can solve many problems that are difficult to solve by ordinary mathematical formulas. One of the problems that can be overcome is the danger due to drowsiness experienced by the driver while driving. In this study, a drowsiness detection system on Android application that uses a smartphone camera is made. The camera is used to obtain facial image feature informations which is right eye aspect ratio, left eye aspect ratio, mouth aspect ratio, percentage of eye closure (PERCLOS), microsleep rate, and yawning rate. These features are obtained by transforming and processing facial landmark points. In this study, it was found that the best method for obtaining facial landmarks points is from Lucas-Kanade optical flow tracking with 5 frames tracked. The features collected can be used to detect drowsiness by utilzing a deep learning model that has been trained with data collected from 10 volunteers. In this study, there are 2 types of deep learning models that are trained to detect drowsiness that are deep neural network (DNN) and long short-term memory (LSTM). DNN has better overall performance than LSTM. DNN has an accuracy of 0.902538 and f1 of 0.899563. Whereas LSTM has an accuracy of 0.891857 and f1 of 0.892689. The drowsiness detection system Android application is created using the DNN model and has a good performance with an accuracy of 0.844 and f1 of 0.865052. The Android application has a notification mechanism in the form of sound that played when the driver is detected to be drowsy. In addition, the Android application also has an additional function that are sleeping detection and driver distraction detection. Both functions will make a sound when detected to notify the user. With the application of drowsiness detection system made in this study, it is expected to detect the level of drowsiness of the driver thereby reducing the risk of accidents due to drowsiness.

"

"Tujuan utama penggunaan peralatan Pressure Relief Device (PRD) adalah untuk memastikan keamanan bejana tekan dalam sistem bertekanan. Seiring berjalannya waktu, peralatan PRD dapat mengalami penurunan kualitas dan gagal menjalankan fungsi yang diharapkan, sehingga harus diidentifikasi sebagai mode kegagalan. Untuk memitigasi potensi risiko yang terkait dengan hal ini, direkomendasikan agar pendekatan seperti inspeksi berbasis risiko (RBI) diterapkan. Meskipun RBI telah diadopsi secara luas, metode ini bergantung pada teknik kualitatif, sehingga menyebabkan variasi yang signifikan dalam penilaian risiko peralatan. Studi ini mengusulkan metode analisis risiko baru yang menggunakan pembelajaran mesin berbasis pembelajaran mendalam untuk mengembangkan model penilaian risiko untuk peralatan PRD terkait dengan mode kegagalan failure on leakage. Pendekatan inovatif ini akan mengurangi waktu penilaian, meningkatkan akurasi, dan menurunkan biaya pemrosesan dengan memberikan hasil penghitungan yang tepat. Penelitian ini mengembangkan program prediksi risiko yang menggunakan pembelajaran mesin berbasis deep learning yang dirancang secara eksplisit untuk mode kegagalan failure on leakage pada peralatan pelepas tekanan. Dataset yang digunakan dalam proses pengembangan model mengikuti standar API 581 dan berisi 168 dataset. Berbagai parameter model digunakan, antara lain test size 20%, nilai random state 0, 150 epoch, learning rate 0,001, dan 3 layers dengan nilai dense 128, 64, dan 32. Performa model dievaluasi menggunakan validation confusion matrix, yang menunjukkan akurasi 94%.

---

The primary objective of deploying Pressure Relief Device (PRD) equipment is to ensure the safety of pressure vessels within a pressurized system. Over time, PRD equipment may degrade and fail to perform its intended function, which must be identified as a failure mode. To mitigate potential risks associated with this, it is recommended that an approach such as risk-based inspection (RBI) be implemented. Despite the widespread adoption of RBI, the method relies on qualitative techniques, leading to significant variations in equipment risk assessments. This study proposes a novel risk analysis method that uses deep learning-based machine learning to develop a risk assessment model for PRD equipment related to the fail-on-leakage failure mode. This innovative approach will reduce assessment times, improve accuracy, and lower processing costs by providing precise calculation results. The research develops a risk prediction program that uses deep learning-based machine learning designed explicitly for failure-on-leakage failure mode in pressure relief equipment. The dataset used in the model development process adheres to API 581 standards and comprises 168 data points. Various model parameters are employed, including a test size of 20%, a random state value of 0, 150 epochs, a learning rate of 0.001, and 3 layers with dense values of 128, 64, and 32. The model's performance is evaluated using a validation confusion matrix, which indicates an accuracy of 94%."

"Pada perusahaan telekomunikasi, jumlah dan interval permintaan seringkali sulit untuk diprediksi dikarenakan adanya ketergantungan yang tinggi terhadap strategi ekspansi pelanggan dan perkembangan teknologi. Permintaan muncul ketika pelanggan hendak melakukan penambahan kapasitas di eksisting lokasi atau membangun jaringan di lokasi baru. Karena pola permintaan yang bersifat sporadis dan penuh dengan ketidakpastian, serta adanya periode yang memiliki jumlah permintaan nol, maka tipe data penelitian dikategorikan sebagai intermittent. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode Artificial Neural Network dan Seasonal ARIMA untuk meramalkan permintaan yang bersifat intermittent dalam perusahaan telekomunikasi. Penelitian ini menggunakan data historis permintaan selama enam tahun terakhir. Penelitian ini mempertimbangkan faktor seasonal karena permintaan material akan meningkat selama liburan karena adanya peningkatan traffic jaringan. Dengan membandingkan akurasi peramalan, diperoleh bahwa metode machine learning menggunakan Artificial Neural Network akan memberikan hasil yang lebih unggul dibandingkan metode SARIMA. Peningkatan dalam akurasi peramalan diharapkan berdampak pada komitmen perusahaan dalam memenuhi pesanan secara tepat waktu.

---

In telecommunication company, amount and interval of customer demand often difficult to predict due to high dependency in customer expansion strategy and technology development. Demand arrives when customer need to add capacity in existing site or build network in new site. Because its sporadic and uncertainty pattern, even sometimes there is null demand for certain period, the demand is categorized as intermittent. This research aims to compare Artificial Neural Network (ANN) and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) method to forecast intermittent demand in telecommunication vendor company. Historical demand data for 6 years is used to support this research. This research consider seasonality factor as material demand will increase during holiday due to network traffic. By comparing forecast accuracy, it is found that machine learning forecasting by using ANN will outperform SARIMA method. Improvement in forecast accuracy is expected to give impact to company commitment to deliver material in time."