Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Paper ini mengeksplorasi penerapan teknik machine learning (ML) untuk memproyeksikan konsumsi energi biosolar di Indonesia di masa depan, yang bertujuan untuk memberikan informasi dan memandu pengambilan kebijakan di sektor energi. Transisi ke sumber energi terbarukan sangat penting bagi pembangunan berkelanjutan, terutama di negara-negara berkembang seperti Indonesia, yang telah menunjukkan peningkatan minat terhadap energi biosolar. Metode penelitian ini menggunakan Penelitian Kuantitatif dengan pendekatan Regresi Linier dan Sarima. Kami menggunakan beberapa model ML, menggunakan Phyton yang menganalisis dengan Multiple Linear Regression, Lasso Regression, dan Sarima, untuk menganalisis data historis mengenai konsumsi energi, indikator ekonomi, perubahan demografi, dan kemajuan teknologi. Temuan kami menunjukkan bahwa model ml dapat secara efektif memprediksi tren konsumsi biosolar, menyoroti pengaruh pertumbuhan ekonomi, urbanisasi, dan inovasi teknologi terhadap adopsi energi terbarukan. Model-model tersebut menunjukkan adanya peningkatan konsumsi biosolar, didorong oleh insentif kebijakan, kemajuan teknologi, dan meningkatnya kesadaran akan isuisu lingkungan. Keakuratan prediksi ml bergantung pada ketersediaan dan kualitas data. Selain itu, proyeksi tersebut mungkin tidak memperhitungkan perubahan ekonomi atau teknologi yang tidak terduga. Penelitian di masa depan harus fokus pada penggabungan sumber data yang lebih dinamis dan mengeksplorasi dampak perubahan kebijakan terhadap penerapan energi terbarukan. Kesimpulannya, pemanfaatan pembelajaran mesin untuk proyeksi kebijakan menawarkan pendekatan yang menjanjikan untuk mendukung pertumbuhan konsumsi biosolar di Indonesia. Studi ini memberikan landasan untuk penelitian di masa depan dan menyoroti potensi ml dalam menyusun kebijakan energi yang terinformasi dan efektif.

---

This paper explores the application of machine learning (ML) techniques to project the future consumption of bio solar energy in indonesia, aiming to inform and guide policy decisions in the energy sector. The transition to re-newable energy sources is crucial for sustainable development, especially in emerging economies like indonesia, which has shown a growing interest in bio solar energy. This research method uses Quantitative Research with Linear Regression and Sarima approaches. We employed several ML models, using Phyton which analyse with Multiple Linear Regression, Lasso Regres- sion and Sarima, to analyze historical data on energy consumption, economic indicators, demographic changes, and technological advancements. Our findings indicate that ml models can effectively predict bio solar consumption trends, highlighting the influence of economic growth, urbanization, and technological innovation on renewable energy adoption. The models suggest an increasing trajectory in bio solar consumption, driven by policy incentives, technological advancements, and a growing awareness of environmental is- sues. The accuracy of ml predictions is contingent upon the availability and quality of data. Furthermore, the projections may not account for unforeseen economic or technological changes. Future research should focus on incor- porating more dynamic data sources and exploring the impact of policy changes on renewable energy adoption. In conclusion, leveraging machine learning for policy projection offers a promising approach to support the growth of bio solar consumption in indonesia. This study provides a foundation for future research and highlights the potential of ml in crafting informed, effective energy policies."

"Just like electricity, Machine Learning will revolutionize our life in many ways-some of which are not even conceivable today. This book provides a thorough conceptual understanding of Machine Learning techniques and algorithms. Many of the mathematical concepts are explained in an intuitive manner. The book starts with an overview of machine learning and the underlying Mathematical and Statistical concepts before moving onto machine learning topics. It gradually builds up the depth, covering many of the present day machine learning algorithms, ending in Deep Learning and Reinforcement Learning algorithms. The book also covers some of the popular Machine Learning applications. The material in this book is agnostic to any specific programming language or hardware so that readers can try these concepts on whichever platforms they are already familiar with."

"Proses training model membutuhkan sumber daya komputasi yang akan terus meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah data dan jumlah iterasi yang telah dicapai. Hal ini dapat menimbulkan masalah ketika proses training model dilakukan pada lingkungan komputasi yang berbagi sumber daya seperti pada infrastruktur komputasi berbasis klaster. Masalah yang ditimbulkan terutama terkait dengan efisiensi, konkurensi, dan tingkat utilisasi sumber daya komputasi. Persoalan efisiensi muncul ketika sumber daya komputasi telah tersedia, tetapi belum mencukupi untuk kebutuhan job pada antrian ter- atas. Akibatnya sumber daya komputasi tersebut menganggur. Penggunaan sumber daya tersebut menjadi tidak efisien karena terdapat kemungkinan sumber daya tersebut cukup untuk mengeksekusi job lain pada antrian. Selain itu, pada cluster computing juga mem- butuhkan sistem monitoring untuk mengawasi dan menganalisis penggunaan sumber daya pada klaster. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan resource manager yang sesuai untuk digunakan pada klaster komputasi yang memiliki GPU agar dapat meningkatkan efisiensi, implementasi sistem monitoring yang dapat membantu analisis penggunaan sumber daya sekaligus monitoring proses komputasi yang sedang dijalankan pada klaster, dan melayani inference untuk model machine learning. Penelitian dilakukan dengan cara menjalankan eksperimen penggunaan Slurm dan Kubernetes. Hasil yang diperoleh adalah Slurm dapat memenuhi kebutuhan untuk job scheduling dan mengatur penggunaan GPU dan resources lainnya pada klaster dapat digunakan oleh banyak pengguna sekaligus. Sedangkan untuk sistem monitoring, sistem yang dipilih adalah Prometheus, Grafana, dan Open OnDemand. Sementara itu, sistem yang digunakan untuk inference model adalah Flask dan Docker.

---

The amount of computational power needed for the model training process will keep rising along with the volume of data and the number of successful iterations. When the model training process is conducted in computing environments that share resources, such as on cluster-based computing infrastructure, this might lead to issues. Efficiency, competition, and the level of resource use are the three key issues discussed.Efficiency problems occur when there are already computing resources available, yet they are insufficient to meet the demands of high-level workloads. The power of the machine is subsequently wasted. The utilization of such resources becomes inefficient because it’s possible that they would be adequate to complete other tasks on the front lines. A monitoring system is also necessary for cluster computing in order to track and assess how resources are used on clusters. The project seeks to set up a monitoring system that can assist in analyzing the usage of resources while monitoring the com- puting processes running on the cluster and locate a suitable resource manager to be utilized on a computing cluster that has a GPU in order to increase efficiency, also serve inference model in production. Slurm and Kubernetes experiments were used to conduct the investigation. The findings show that Slurm can handle the demands of job scheduling, manage the utilization of GPUs, and allow for concurrent use of other cluster resources. Prometheus, Grafana, and Open OnDemand are the chosen moni- toring systems. Else, inference model is using Flask and Docker as its system constructor."

"Proses training model membutuhkan sumber daya komputasi yang akan terus meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah data dan jumlah iterasi yang telah dicapai. Hal ini dapat menimbulkan masalah ketika proses training model dilakukan pada lingkungan komputasi yang berbagi sumber daya seperti pada infrastruktur komputasi berbasis klaster. Masalah yang ditimbulkan terutama terkait dengan efisiensi, konkurensi, dan tingkat utilisasi sumber daya komputasi. Persoalan efisiensi muncul ketika sumber daya komputasi telah tersedia, tetapi belum mencukupi untuk kebutuhan job pada antrian ter- atas. Akibatnya sumber daya komputasi tersebut menganggur. Penggunaan sumber daya tersebut menjadi tidak efisien karena terdapat kemungkinan sumber daya tersebut cukup untuk mengeksekusi job lain pada antrian. Selain itu, pada cluster computing juga mem- butuhkan sistem monitoring untuk mengawasi dan menganalisis penggunaan sumber daya pada klaster. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan resource manager yang sesuai untuk digunakan pada klaster komputasi yang memiliki GPU agar dapat meningkatkan efisiensi, implementasi sistem monitoring yang dapat membantu analisis penggunaan sumber daya sekaligus monitoring proses komputasi yang sedang dijalankan pada klaster, dan melayani inference untuk model machine learning. Penelitian dilakukan dengan cara menjalankan eksperimen penggunaan Slurm dan Kubernetes. Hasil yang diperoleh adalah Slurm dapat memenuhi kebutuhan untuk job scheduling dan mengatur penggunaan GPU dan resources lainnya pada klaster dapat digunakan oleh banyak pengguna sekaligus. Sedangkan untuk sistem monitoring, sistem yang dipilih adalah Prometheus, Grafana, dan Open OnDemand. Sementara itu, sistem yang digunakan untuk inference model adalah Flask dan Docker.

---

The amount of computational power needed for the model training process will keep rising along with the volume of data and the number of successful iterations. When the model training process is conducted in computing environments that share resources, such as on cluster-based computing infrastructure, this might lead to issues. Efficiency, competition, and the level of resource use are the three key issues discussed.Efficiency problems occur when there are already computing resources available, yet they are insufficient to meet the demands of high-level workloads. The power of the machine is subsequently wasted. The utilization of such resources becomes inefficient because it’s possible that they would be adequate to complete other tasks on the front lines. A monitoring system is also necessary for cluster computing in order to track and assess how resources are used on clusters. The project seeks to set up a monitoring system that can assist in analyzing the usage of resources while monitoring the com- puting processes running on the cluster and locate a suitable resource manager to be utilized on a computing cluster that has a GPU in order to increase efficiency, also serve inference model in production. Slurm and Kubernetes experiments were used to conduct the investigation. The findings show that Slurm can handle the demands of job scheduling, manage the utilization of GPUs, and allow for concurrent use of other cluster resources. Prometheus, Grafana, and Open OnDemand are the chosen moni- toring systems. Else, inference model is using Flask and Docker as its system constructor."

"Event Extraction merupakan salah satu tugas dalam sistem ekstraksi informasi yang bertujuan untuk menemukan kumpulan informasi event dari suatu dokumen. Informasi tersebut dapat berupa informasi pihak-pihak yang terlibat, tempat kejadian, waktu, dan segala informasi yang terkait dengan event. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan proses ekstraksi event (event pertemuan) pada teks berbahasa Indonesia. Dari event pertemuan tersebut, informasi yang dicari adalah informasi pihak yang terlibat (person), tempat (location), serta waktu (time) terjadinya event. Ekstraksi dilakukan dengan menggunakan pendekatan machine learning. Sedangkan metode machine learning yang digunakan adalah association rules, decision tree, dan neural networks. Penelitian bertujuan untuk melihat perbandingan kinerja ketiga metode tersebut terhadap ekstraksi event. Uji coba dilakukan pada artikel-artikel media massa online dari Kompas, Jawa Pos, Republika, dan Sinar Harapan. Pada ekstraksi event, diketahui bahwa metode decision tree menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan metode association rules dan metode neural networks dengan F-measure mencapai 83,95%. Metode association rules menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan metode neural networks dengan F-measure masing-masing sebesar 82,41% dan 81,57%."

"Penelitian ini menganalisis akurasi peramalan permintaan produk barang konsumsi cepat (FMCG) menggunakan model Machine Learning, yaitu LSTM (Long Short-Term Memory) dan SARIMAX (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous regressors), dengan data sekunder dari April 2021 hingga April 2024 yang terdiri dari 36 observasi bulanan. Variabel dependen adalah total penjualan, sementara variabel eksogen mencakup pengeluaran per kapita, adopsi produk, proporsi penjualan dari promosi, jumlah toko yang menjual produk, dan pangsa pasar produk. Hasil menunjukkan model LSTM memiliki akurasi lebih tinggi dalam memprediksi nilai penjualan dibandingkan SARIMAX, dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang lebih rendah pada sebagian besar sampel. Analisis korelasi mengungkapkan variabel jumlah toko yang menjual produk dan adopsi produk berpengaruh signifikan terhadap nilai penjualan dalam model LSTM, sedangkan SARIMAX unggul dalam menangkap pola musiman namun memiliki MAPE lebih tinggi. Penelitian ini menyarankan penggunaan model LSTM untuk data time series yang kompleks dan tidak stasioner, sementara SARIMAX lebih cocok untuk data dengan komponen musiman yang kuat. Pemilihan model harus mempertimbangkan karakteristik data dan tujuan analisis.

---

This study analyzes the forecasting accuracy of fast-moving consumer goods (FMCG) demand using Machine Learning models, namely LSTM (Long Short-Term Memory) and SARIMAX (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous regressors), utilizing secondary data from April 2021 to April 2024 with a total of 36 monthly observations. The dependent variable is sales value, while the exogenous variables include spend per buyer, product penetration, promo % of value, the number of stores selling, and market share. The results indicate that the LSTM model has higher accuracy in predicting sales value compared to the SARIMAX model, with a lower Mean Absolute Percentage Error (MAPE) for most samples. Correlation analysis reveals that the variables number of stores selling and product penetration significantly influence sales value in the LSTM model, whereas SARIMAX excels in capturing seasonal patterns but has a higher MAPE. This study recommends using the LSTM model for complex and non-stationary time series data, while SARIMAX is more suitable for data with strong seasonal components. Model selection should consider the characteristics of the data and the objectives of the analysis."

"Banyaknya konferensi menyulitkan peneliti memilih konferensi berkualitas. Kemungkinan peneliti tertipu dengan konferensi predator merupakan ancaman nyata yang perlu diperhatikan. Penilaian konferensi umumnya menggunakan pakar yang membutuhkan waktu dan biaya yang tinggi. Penelitian ini fokus untuk menganalisis jika h-indeks, impact factor, jumlah dokumen, dan SJR dapat menghasilkan penilaian kualitas yang sesuai dengan penilaian manual pakar dari beberapa situs penilaian konferensi serta membandingkan hasil performanya dengan penilaian jurnal. Data yang digunakan dikumpulkan dari empat sumber situs web yang mengkalkulasi kualitas konferensi luar negeri, yaitu CORE, ERA/QUALIS, AMiner, dan ScimagoJR. Data untuk penilaian jurnal didapatkan dari Guide2Research. Variabel yang digunakan untuk penilaian adalah h-indeks, jumlah dokumen, impact factor, dan SJR. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, dan Decision Tree (DT). KNN menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 72,22% dan f1 score senilai 63,06% menggunakan data Qualis dengan faktor h-indeks, IF, dan SJR.

---

The number of conferences makes it difficult for researchers to choose quality conferences. The possibility of researchers being fooled by predatory conferences is a real threat that deserves attention. Conference assessments generally use experts who require time and money to evaluate the conferences. This study focuses on analyzing whether h-index, impact factor, number of documents, and SJR can produce quality assessments in accordance with expert manual assessments from several conference assessment sites and compare the resulting performance with journal assessments. The data used were collected from four website sources that calculate the quality of overseas conferences, namely CORE, ERA/QUALIS, AMiner, and ScimagoJR. Data for journal assessments were obtained from Guide2Research. The variables used for the assessment are h-index, number of documents, impact factor, and SJR. This research used K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, and Decision Tree (DT). KNN produced the highest accuracy value of 72.22% and the f1 score of 63.06% using Qualis data with the h-index, IF, and SJR factors."

"Artificial Intelligence (AI) model Machine Learning (ML) merupakan perkembangan teknologi yang memiliki potensi untuk berperan sebagai pengambil keputusan dalam kehidupan manusia. Teknolgi harus dijaga agar memberikan dampak positif dalam kehidupan masyarakat sesuai amanat dalamPasal 28C UUD 1945. Pemerintah yang memiliki kewajiban untuk memenuhi hal tersebut. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisa pengaturan terkait AI model ML terkait penggunaan dan pemanfaatan di Indonesia. Penelitian ini juga akan menganlisa peraturan hukum Indonesia dalam melingkupi prinsip Ethical and trustworty AI dalam penyelenggaraan AI model ML. Kemudian penelitian inijuga mengalisa bentuk pertanggunjawaban hukum terkait AI di Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian yuridis normatif dengan pendekatan kualitif yang bersifat exploratoris. Hasil dari penelitian ini menunjukan Indonesia memiliki sisnas IPTEK untuk mencapai tujuan Pasal 28C UUD 1945. AI yang tergolong dalam sistem elektronik, menjadikan tunduk padaaturan terkait penyelenggaraan sistem elektronik dalam UU ITE. Utilitarian purposes yang melekat pada teknologi AI membuat perlindungan kekayaan intelektual berada dalam perlindungan Paten. Ethical dan trustworthy pada AIdapat dikrucutkan kedalam 5 prinsip utama dalam penggunaan dan pemanfaatan AI dalam industri. Prinsip tersebut adalah Keaman dan Keselamatan, Privasi, Keadilan, Transparansi serta Akuntabilitas. Prinsip ini telah tertanggulangi dalam prinsip dalam strategi nasional kecerdasan Artifisial. Pemenuhan standar produk AI dan Kode Etik yang mengadopsi prinsip ethical and trustworthy AI diperlukan dalam peraturan hukum di Indonesia saat ini. Berdasarkan peraturan yang ada, pertanggungjawaban dalam penyelenggaraan Sistem Elektronik, termasuk AI, menerapkan prinsip praduga bersalah. Besarnya risiko pada AI membuatnya termasuk kedalam dengerous activities, sehingga perlu diterapkan strict liability.

---

Artificial Intelligence (AI) Machine Learning (ML) model is a technologicaldevelopment that has the potential to be a decision maker in human life. According to the article 28C of the UUD 1945, technology must be maintained to has a positive impact on people's lives. Government has the obligation to fulfill this. The purpose of this research is to analyze regulations related to AI model ML about its use and utilization in Indonesia. This research will also analyze Indonesian regulations covering principles of Ethical and trustworthiness of AI in implementation of AI model ML. Then this reasearch also analyzes forms of legal liabiility related to AI in Indonesia. Analysis method used a normative juridical research with a qualitative approach. The results show that Indonesia has Sisnas IPTEK to achieve a possitive impact. AI is classified as an electronic system, making it subject to rules related to the implementation of electronic systems in UU ITE. AI being protect by Paten, because of utilitarian purposes attached to it.

Ethical and trustworthy of AI can be narrowed down into 5 main principles. These are Security and Safety, Privacy, Fairness, Transparency and Accountability. They have been addressed in Stragtegi Nasional Kecerdasan Artifisial. Current regulations require product standard and Code of Ethics that adopts ethical and trustworthy principles of AI. Based on existing regulations, legal liability in operation of Electronic Systems, including AI, applies the presumption of guilt.

Big risk in AI makes it included in dengerous activities, so it is necessary to applystrict liability."

"ABSTRAKSynthesis loop merupakan salah satu sistem kritis di pabrik amoniak. Oleh karena itu, ada urgensi untuk menjaga reliability dan availability pada sistem ini. Sebagian besar peristiwa shutdown di pabrik amoniak terjadi tiba-tiba setelah alarm tercapai. Jadi, perlu ada sistem deteksi dini untuk memastikan masalah anomali ditangkap oleh operator sebelum menyentuh set point alarm. Implementasi algoritma machine learning dalam membuat model deteksi potensi kegagalan telah digunakan di berbagai industri dan objek sebagai penelitian. Algoritma yang digunakan adalah classifier dasar dan ensemble untuk membandingkan algoritma mana yang menghasilkan hasil klasifikasi terbaik. Penelitian ini dapat memberikan ide dan perspektif baru ke dalam industri pabrik amoniak untuk mencegah terjadinya shutdown yang tidak terjadwal dengan memanfaatkan data menggunakan algoritma machine learning.

---

ABSTRACTSynthesis loop is one of the critical systems in ammonia plant. Therefore, there is urgency for maintaining the reliability and availability of this system. Most of the shutdown events occur suddenly after the alarm is reached. So, there needs to be an early detection system to ensure anomaly problem captured by the operator beforetouching the alarm settings. The implementation of machine learning algorithms in making fault detection models has been used in various industries and objects. The algorithm used is the basic and ensemble classifier to compare which algorithms generate the best classification results. This research can provide a new idea and perspective into ammonia plant industry to prevent unscheduled shutdown by utilizingdata using machine learning algorithm."