Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini melanjutkan dari penelitian sebelumnya mengenai pengenalan wajah tiga dimensi dengan sudut pandang vertikal-horisontal yang beragam. Penelitian ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Hemispheric Structure of Hidden Layer (HSHL). HSHL adalah struktur JST dengan lapis tersembunyi berbentuk hemisfer. Pada penelitian sebelumnya, informasi sudut pandang yang digunakan HSHL dalam proses pengujian diberikan secara manual dan penelitian tersebut memberikan hasil yang bagus.Pada penelitian ini, penulis mencoba untuk membandingkan antara JST HSHL dengan sudut wajah diketahui sebelumnya dengan JST HSHL menggunakan interpolasi spline sebagai pengenal sudut wajah. Selain itu, penulis juga menggunakan Principal Component Analysis untuk ekstraksi ciri dari data masukan.Penelitian ini menyimpulkan bahwa pengenalan wajah menggunakan JST HSHL dengan interpolasi spline sebagai pengenal sudut wajah memberikan tingkat pengenalan yang tidak jauh berbeda dengan JST HSHL yang sudut wajah diketahui. Oleh karena itu, kombinasi antara JST HSHL dengan interpolasi spline memungkinkan untuk diterapkan dalam aplikasi dunia nyata.

---

This research continues from previous researches about 3D face recognition with variation of vertical-horizontal angle face. This research uses Hemispheric Structure of Hidden Layer (HSHL). In the previous research, angle face information is known by the system and the recognition rate is high.In this research, writer try to compare HSHL with known angle face and HSHL with spline interpolation to guess the angle face. Writer also uses Principal Component Analysis to extract features from input data.This research concludes that HSHL with spline interpolation to guess the agle face yields a competitive result with HSHL with known angle face. Therefore, combination of HSHL and spline interpolation is possible to be applied in the real world."

"PT. Kliring Penjaminan Efek Indonesia (KPEI) mengemban peran sebagai central counterparty yang bertanggung jawab dalam menciptakan pasar modal Indonesia yang aman dan menarik. Permasalahan yang dihadapi KPEI adalah redundansi fungsi sistem dan ketidakadaan pengelolaan data master sebagai “single source of truth” yang berakibat pada ketidakakuratan keputusan yang dihasilkan. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, penelitian ini menilai tingkat kematangan manajemen data master yang ada di KPEI saat ini dengan menggunakan model kematangan manajemen data master Loshin dan PAM COBIT 5 sebagai metode penilaian. Hasil penilaian kematangan tersebut menjadi dasar perencanaan pengembangan data master dengan menggunakan teori manajemen data master Loshin dan DMBOK. Hasil penelitian menunjukan bahwa tingkat kematangan manajemen data master KPEI adalah tingkat 0 (non existent) yang sedang menuju tingkat 1 (intial). Penelitian juga menghasilkan perencanaan pengembangan data master KPEI yang dapat membantu KPEI untuk menyelesaikan permasalahan yang dihadapi.

---

PT Kliring Penjaminan Efek Indonesia (KPEI) has a role as central counterparty who has resposibility to actualize a save and attractive Indonesia capital market. The problem faced by KPEI are redundancy of system functions and absence of master data management as a single source of truth that can lead to inaccurate decision making. To solve these problem, this research try to assess current data master management maturity level by using master data management maturity model from Loshin and PAM COBIT 5 as a assessment method. This assessment result used for building the data master development planning. The result of this research show that KPEI’s master data management maturity level has begun to transition from level 0 (non existent) to the level 1 (initial). This research also propose master data development planning for assisting KPEI to solve its problem."