Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Kemajuan teknologi mengiringi kemajuan Pesawat Tanpa Awak yang membuat peneliti terus mengembangkannya. Quadcopter merupakan Pesawat Tanpa Awak yang saat ini telah banyak digunakan untuk berbagai tujuan. Bentuknya yang ringkas serta beratnya yang ringan dengan empat buah baling-baling motor membuat quadcopter memiliki keunggulan dalam kemampuan dalam melakukan maneuver di udara. Tujuan dari penelitian skripsi ini adalah diajukannya sebuah ide menciptakam pengendali Jaringan Saraf Kendali Inverse Langsung NN ndash;DIC ndash; Neural Network Direct Inverse Control dengan algoritma Elman Recurrent untuk quadcopter, dan membandingkannya dengan pengendali berbasis algoritma Back Propagation Neural Network biasa. Dalam skripsi ini dikemukakan hasil simulasi dari identifikasi quadcopter dengan memodelkan secara black box, serta hasil dari dua jenis pengendali Inverse untuk quadcopter yaitu Elman Recurrent Neural Network Direct Inverse Control dan Back Propagation Neural Network Direct Inverse Control.

---

Technological advances accompany the progress of Unmanned Aircraft that keeps researchers on the rise. Quadcopter is an Unmanned Aircraft that is now widely used for various purposes. Its compact shape and light weight with four motor propellers make the quadcopter has an advantage in the ability to maneuver in the air. The purpose of this thesis research is to propose an idea to create a controller of the Direct Inverse Control Neural Network NN ndash DIC with Elman Recurrent algorithm for quadcopter, and compare it with an ordinary Back Propagation Neural Netwok algorithm. In this thesis, the shown simulation results are those of quadcopter plant based on black box modeling identification, and the result of two types of Inverse controllers for quadcopter, Elman Recurrent Neural Netwok Direct Inverse Control and Back Propagation Neural Network Direct Inverse Control.

Abstrak :
Akhirnya kita tiba di era kecerdasan buatan di mana teknologi telah dilatih untuk meniru kecerdasan manusia. Machine Learning adalah salah satu terobosan dalam kecerdasan buatan yang menyajikan banyak potensi untuk menghadirkan keunggulan kompetitif dengan kemampuannya untuk mengoptimalkan analisis data secara otomatis. Industri perbankan komersial selalu menjadi pengadopsi awal berbagai kecerdasan buatan. Namun, potensi Machine Learning di perbankan komersial masih belum tergali. Lama setelah krisis keuangan yang hebat, industri perbankan komersial telah menjadi lebih besar dan lebih kompetitif, dengan banyak pengganggu yang mengubah lingkungan persaingan di industri tersebut. Industri perbankan kini memasuki era transformasi digital berikutnya, di mana persaingan semakin ditentukan oleh teknologi. Di bank komersial, layanan pelanggan adalah area krusial di mana semua titik kontak langsung dengan pelanggan terjadi. Bank harus terus mencari cara baru dalam meningkatkan kemampuannya dalam memberikan layanan berkualitas tinggi yang memenuhi bahkan melebihi harapan nasabah. Untuk mencapai hal tersebut diperlukan pengetahuan yang intensif tentang pelanggan. Makalah ini bertujuan untuk membahas potensi machine learning dalam meningkatkan berbagai aktivitas customer service di bank umum. Secara khusus, Machine Laerning meningkatkan pengembangan layanan yang dipersonalisasi, pencegahan penipuan, dan bantuan pelanggan virtual yang sangat penting untuk kelangsungan hidup bank komersial saat ini. ...... We have finally arrived in the age of artificial intelligence where technologies have been trained to imitate human intelligence. Machine learning is one of the breakthroughs in artificial intelligence that serve a lot of potential to bring competitive advantage with its ability to automatically optimize data analyses. Commercial banking industry has always been the early adopter of various artificial intelligence. Yet, the potentials of machine learning in commercial banking are still unexplored. As banking industry is now entering the next era of digital transformation, the competition is increasingly defined by technology. Technological transformation has changed the competitive environment in banking industry, and influenced consumer behaviour. Machine learning offers new ways in which banks could overcome these challenges. In commercial banking, customer service is the crucial area where all direct touch-points with customers take place. Banks must continuously find new ways in improving its ability to deliver high quality service that meets and even exceeds customer expectation. The objective of this paper is to discuss the potential of machine learning in improving various customer service activities in a commercial bank. This paper is particularly relevance for managers in banking industry as it provides comprehensive discussion about the business implications of machine learning. The research question that I aim to answer in this paper is about: How Does Machine Learning Help Commercial Banks to Sustain Competitive Advantage in Customer Service?