Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Skema multipath routing dapat digunakan untuk meningkatkan toleransi terhadap fault serta meningkatkan tingkat keandalan dari jaringan. Penggunaan tingkat keandalan selama ini cenderung difokuskan sebagai sebuah target yang harus dicapai dengan level setinggi-tingginya. Penggunaan sifat path disjointness yang merepresentasikan kemiripan jalur-jalur anggota dari himpunan jalur hasil algoritma pencarian jalur multipath dapat mempengaruhi tingkat keandalan dari himpunan jalur yang dihasilkan. Pemanfaatan tingkat keandalan dan derajat divergensi yang merepresentasikan tingkat kemiripan dari jalur-jalur yang ada bisa digunakan sebagai basis untuk menghasilkan algoritma pencarian jalur yang menghasilkan himpunan jalur yang menggunakan sumber daya secara tepat guna

---

ABSTRACT
Multipath routing scheme can be used to improve the fault tolerance and increase the reliability level of a network. The utilization of reliability level to this date tends to be focused as a target that have to be achieved as high as possible. The use of path disjointness properties that represent similarity level in a set of path in a paths synthesis algorithm can affect the overall reliability level of the set of paths generated. Utilization of the level of reliability and the degree divergence of a set of paths can be used as a basis to develop a paths synthesis algorithm that generate a set of paths that use network resource efficiently

Abstrak :
Penelitian tugas akhir ini meliputi tiga hal utama, yaitu pengembangan perangkat lunak sistem pintu otomatis yang dapat berjalan secara real time, penerapan algoritma pengenalan wajah Fuzzy Neuro Learning Vector Quantization berbasiskan dimensi pada perangkat lunak, dan pengujian atau eksperimen dari algoritma Fuzzy Neuro Learning Vector Quantization berbasiskan dimensi dengan menggunakan data wajah yang tidak ideal. Hasil yang diharapkan adalah perangkat lunak dari sistem yang dapat berjalan secara real time, dan gambaran perilaku dari algoritma Fuzzy Neuro Learning Vector Quantization berbasiskan dimensi dalam menangani data tidak ideal. The purpose of this final project research included three main things, the development of auto door-lock system software that can run in real time, the application of the Fuzzy Neuro Learning Vector Quantization dimension based algorithm, and the experiment of Fuzzy Neuro Learning Vector Quantization dimension based algorithm using non ideal data. The results of this research are, the real time auto door-lock system software, and the behavior of Fuzzy Neuro Learning Vector Quantization dimension based algorithm in dealing with non ideal data.