Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Speech coder is one of the most important part of communication systems. Speech signal can be represented as a combination of many sinusoidal signals.....

Abstrak :
Melalui penelitian dan penulisan ini, program Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) dikembangkan untuk penilaian esai berbahasa Indonesia menggunakan algoritma hybrid CNN dan Bidirectional GRU dengan metrik Manhattan Distance dan Cosine Similarity. CNN digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur dari masukan teks. Bidirectional GRU digunakan untuk menangkap makna atau konteks teks dari dua arah. Pengembangan program ini menggunakan bahasa pemrograman Python untuk proses deep learning. Hasil rata-rata selisih penelitian ini adalah 15.04 untuk model metrik Manhattan Distance dan 22.02 untuk model Cosine Similarity. ...... Through this research and writing, the Automatic Essay Scoring System (SIMPLE-O) program was developed for evaluating essays in the Indonesian language using a hybrid CNN and Bidirectional GRU algorithm with Manhattan Distance and Cosine Similarity metrics. CNN is employed to extract features from the input text, while Bidirectional GRU captures the meaning or context of the text from both directions. The development of this program utilizes the Python programming language for deep learning processes. The average differences results of this research is 15.04 for the Manhattan Distance metric model and 22.02 for the Cosine Similarity model.

Abstrak :
With the vast development of data to become informations on the Internet, everything online seems to explode at a rapid rate. These informations, including online news which is created as a complement to the original printed media, has even overtaken the latter. Subdirectorate of Household National Account and Non-profit Institution of Statistics Indonesia is in charge for the work of media research. In the process of media research, time and human resources are two important elements but yet having problem of ineffective and inefficient process. This study aimed to overcome that problem by developing a web crawler system that could do summarization automatically from online news sites (currently from Bisnis and Kontan) with output in Microsoft Word format file and minimizing number of similar news. This system is developed using several techniques in information technologies such as crawling and wrapping method and cosine similarity method to minimalize similar news. The result shows the process of media research by using this system much more effective and efficient.

Abstrak :
Perkembangan sistem jaringan multimedia yang sangat pesat menyebabkan terancamnya keamanan hak cipta dari data multimedia. Kemudahan distribusi, reproduksi, serta manipulasi data, menyebabkan dibutuhkannya suatu sistem proteksi. Video watermarking merupakan suatu metode penyisipan tanda khusus pada video yang berguna untuk melindungi data yang didistribusikan melalui Internet atau secara nirkabel dari penduplikasian ilegal. Tanda khusus yang disisipkan ini disebut dengan watermark, dan berguna untuk authentikasi kepemilikan. Teknik scrambling koefisien discrete cosine transform (DCT) terkuantisasi merupakan salah satu algoritma yang digunakan dalam video watermarking. Watermark disisipkan dengan melakukan modifikasi terhadap pasangan koefisien transformasi DCT terkuantisasi yang berada pada blok luminan dari beberapa makroblok (MB) yang terpilih dari video. Pada skripsi ini, analisis dilakukan untuk melihat hubungan sifat perceptual invisibility dari -watermark dengan tingkat kepercayaan pendeteksian. Hal ini dilakukan karena salah satu ciri dari video watermarking yang efektif adalah memiliki sifat perceptual invisibility. Proses analisis didukung dengan simulasi yang dibuat menggunakan MATLAB versi 7.0.1. dan diujicobakan pada tiga buah video hitam-putih berukuran QCIF 176x144 pixel. Berdasarkan hasil simulasi, ternyata parameter activity function (Ap) yang digunakan pada penyisipan harus dapat menyeimbangkan antara tetap dapat mendeteksi watermark dengan benar, yaitu dengan memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi, dengan tetap menjaga kualitas visualisasi dari video.

Abstrak :

ABSTRAK
Pada skripsi ini dilakukan beberapa uji coba untuk melihat pengaruh matriks kuantisasi terhadap kualitas gambar rekonstruksi. Pada uji coba pertama dilihat kualitas beberapa gambar rekonstruksi dengan menggunakan matriks kuantisasi yang sama. Pada uji coba kedua dilihat peranan matriks kuantisasi dalam menjaga kualitas gambar pada batas target kesalahan tertentu, dan pada uji coba ketiga dilihat hubungan dari rasio kompresi dengan kualitas gambar yang diperoleh.

Ketiga uji coba ini dilakukan pada sepuluh gambar kelabu (greyscale) yang bezukuran 200 x 200 pixel dan mempunyai kedalaman 8 bit. Setiap gambar ini disimpan dalan file dengan format RAW.

Dari hasil uji coba diperoleh, hasil rasio kompresi optimum diperoleh pada target AGE (Average Greyscale Error) 2 %, dengan rasio kompresi 73,67 % - 78,34 % dengan menggunakan tiga jenis matriks kuantisasi.

Abstrak :
Jurnal ini membahas tentang pengembangan Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) untuk Bahasa Indonesia menggunakan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dan Bidirectional LSTM. BERT digunakan untuk melakukan sentence embedding pada jawaban mahasiswa dan dosen, yang kemudian diproses oleh Bidirectional LSTM. Kemiripan antara jawaban diukur dengan menggunakan Manhattan Distance dan Cosine Similarity. Hasil pengujian menunjukkan bahwa rata-rata selisih absolut antara nilai model dengan nilai human rater adalah 22.83 dengan error MAE dan RMSE sebesar 0.2462 dan 0.2850 untuk Manhattan Distance, dan 12.88 dengan error MAE dan RMSE sebesar 0.1614 dan 0.1946 untuk Cosine Similarity. ......This paper presents the development of an Automatic Essay Scoring System (SIMPLE-O) for the Indonesian using BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) and Bidirectional LSTM. BERT is used to perform sentence embedding on both student and lecturer answers, which are then processed by Bidirectional LSTM. The similarity between the answers is measured using Manhattan Distance and Cosine Similarity. The test results show that the average absolute difference between the model score and the human rater score is 22.83 with MAE and RMSE error of 0.2462 and 0.2850 for Manhattan Distance, and 12.88 with MAE and RMSE error of 0.1614 and 0.1946 for Cosine Similarity.

Abstrak :
Pada skripsi ini akan membahas mengenai pengimplementasi pendeteksian pengulangan kata menggunakan Cosine Similarity, sedangkan untuk melihat makna antar kalimat akan dilakukan pembobotan kalimat yang sebelumnya di lakukan proses parsing, stemming, stopword dan melakukan pemisahan antar kalimat. Metode stemming yang akan digunakan adalah metode stemming Arifin-Setiono, proses stemming digunakan untuk mencari kata dasar dari setiap kata pada jawaban dan kemudian dibandingkan dengan kata yang ada pada database. Jika antar kalimat masing-masing dibandingkan dan memiliki nilai cosine similarity lebih dari 0.5 maka sistem tambahan akan menghapus satu kalimat tersebut. Waktu proses antara sistem SIMPLE-O murni lebih cepat jika dibandingkan dengan SIMPLE-O dengan pendeteksian kata yang berulang antar kalimat dengan selisih waktu 0.22 detik. Korelasi nilai antara SIMPLE-O+Cosine dengan Human Raters adalah yaitu sebesar 0.38 untuk soal nomor satu dan untuk soal nomor dua memiliki nilai korelasi yang bernilai negatif 0.08 , untuk soal tiga 0.13, untuk soal empat 0.65 dan 0.022 untuk soal nomor lima. ...... In this paper will discuss the use of word repetition detection implement Cosine Similarity, while to see the meaning of the sentence will be weighted between sentences previously performed process of parsing , stemming , stopword and separation between sentences . Stemming method to be used is a method of stemming Arifin - Setiono , stemming process used to find root of each word in student answer , and then compared with of the word database . If the inter- sentence and has been compared and have value of cosine similarity more than 0.5 , the additional features on the system will remove a sentence . The time between system processes SIMPLE - O more fast when compared with SIMPLE-O with additional features on the system that will repetitive detection word sentence with a time difference between 0.22 seconds. The correlation value of the Human Raters with the SIMPLE-O + Cosine is 0.383 for the first question, -0.08 for the second question, 0.13 for the third question, 0.65 for the fourth question and 0.02 for the fifth question.

Abstrak :
Perubahan adalah sesuatu yang biasa terjadi dalam kehidupan sehari-hari. Baik itu masyarakat, lingkungan, dan khususnya teknologi tidak lepas dari perubahan. SIMPLE-O merupakan salah satu bentuk perkembangan teknologi yang memungkinkan otomatisasi koreksi soal dalam bentuk esai. Pada skripsi ini akan dilakukan integrasi sistem SIMPLE-O dengan web interface yang telah diciptakan tahun lalu, dan menggabungkan algoritma LSA dengan algoritma Cosine Similarity dan algoritma Jaro Winkler Distance untuk kemudia diuji dan dianalisis hasilnya. Berdasarkan hasil analisis, algoritma gabungan lebih efektif dan akurat dalam 5 dari 6 skenario, dengan nilai korelasi yang lebih tinggi. Namun, untuk algoritma gabungan maupun algoritma yang tidak dimodifikasi, tingkat akurasi masih rendah jika menggunakan jawaban yang menggunakan banyak kata-kata. Tingkat akurasi masih termasuk rendah untuk kedua algoritma, dengan korelasi tertinggi hanya mencapai 0.416883886. Sistem dengan Algoritma LSA memiliki keunggulan waktu proses yang signifikan atas sistem dengan Algoritma gabungan, dimana keunggulan waktu sampai dengan 531%. ...... Change is something that occurs frequently in our daily lives. Nothing is free of change, be it the public, the environment, and especially technology. SIMPLE-O is a form of technology advancement which makes automatic essay correction possible. This essay will integrate SIMPLE-O with a web interface that was created specifically for SIMPLE-O last year, and integrate Cosine Similarity and Jaro Winkler Distance algorithms into the system. Based on the analysis, the joined algorithm is more effective and accurate in 5 out of 6 scenarios, whic is indicated by a higher correlation number. However, for the algorithm whether it is joined or not, the accuracy is still low if it is used for processing long answers. The accuracy level is still low for both systems, with the highest correlation value being 41%. Regarding execution time, the unmodified system is vastly superior with processing speeds up to 531% faster than the modified system.

Abstrak :
Penelitian ini membahas tentang pengembangan sistem Chatbot pada customer service bengkel motor dengan menggunakan algoritma cosine similarity. Cosine Similarity merupakan algoritma dengan basis dua vektor yang dihitung persamaannya berdasarkan sudut kedua vektor tersebut untuk mengukur tingkat kemiripan teks. Masukan sistem berupa percakapan teks yang pada proses selanjutnya diubah menjadi vektor dengan besar nilai vektor mengikuti dataset yang ada menggunakan metode Bag Of Words dengan dataset untuk membalas percakapan tersebut. Kemiripan suatu teks menggunakan akurasi dari perhitungan cosine similarity dengan akurasi sebesar 82.7%. Diamati faktor-faktor yang mempengaruhi akurasi setiap pengguna. Dalam penelitian ini, sistem menggunakan dataset sebesar 472 data katalog sepeda motor.

---

This paper discusses the development of a chatbot system in a motorcycle garage using the cosine similarity algorithm. Cosine similarity is an algorithm to calculate the degree of similarity of two vectors based on the value of the angle between the two vectors. The chatbot receives an input consisting of a sentence which is then converted into a vector using the Bag of Words algorithm. Using the cosine similarity algorithm, an accuracy of 82.7% is achieved. This paper utilizes 472 motorcycle catalogues as a dataset to perform the calculation and prediction previously mentioned.