Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Biometrik adalah proses identifikasi dan autentikasi berdasarkan atribut unik yang dimiliki oleh manusia. Salah satu atribut manusia yang dapat digunakan untuk biometrik adalah iris. Iris adalah bagian dari mata yang mengatur banyaknya cahaya yang masuk mengenai retina. Iris berbentuk lingkaran dan memiliki karakteristik yang unik pada setiap orang. Penelitian ini adalah tentang pengenalan iris untuk biometrik.Dalam penelitian ini pembuatan vektor masukan untuk pengenalan dilakukan dengan cara yang berbeda dari biasanya yaitu dengan melingkar, sesuai bentuk iris. Untuk pengenalannya digunakan metode pattern matching dan jaringan syaraf tiruan. Dengan pembuatan vektor masukan secara melingkar, tingkat pengenalan yang dihasilkan cukup tinggi terutama jika metode pengenalan yang digunakan adalah dengan pattern matching.

---

Biometric is the process of identification and authentication based on many unique attributes of human. One of the usable human attributes for biometric is iris. Iris is a part of the human eye which controls the amount of light going to the retina. Iris is circular and each person has a different iris characteristics. This research is about iris recognition for biometrics.

In this research, the input vector for recognition is created with a different way from the usual. The input vector is created by following iris shape which is circular. The recognition process is done by using pattern matching and artificial neural network. The creation of input vector by circling yields a high recognition rate, especially when pattern matching is used for the recognition process."

"Tesis ini meneliti metode pengklasifikasian menggunakan metode jaringan syaraf tiruan untuk mengklasifikasikan data aroma. Data aroma adalah data keluaran dari sistem penciuman elektronik. Penelitian ini merupakan lanjutan penelitian sebelumnya yaitu metode pengklasifikasian fuzzy-neuro learning vector quantization (fnlvq). Sebelumnya telah dikembangkan pula metode matrix similarity analysis (msa) guna menentukan kriteria pemberhentian algoritma fnlvq.Dalam penelitian ini akan dikembangkan dua metode fnlvq yang akan dioptimasikan dengan metode swarm intelligence yaitu fnlvq-particle swarm optimization (pso) dan metode swarm-fnlvq. Dengan menggunakan validasi silang, hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata tingkat pengklasifikasian untuk aroma tiga campuran menggunakan fnlvq-pso sebesar 91% dan swarm-fnlvq sebesar 90% dimana kedua metode ini lebih baik daripada fnlvq yang sebesar 79% dan fnlvq-msa sebesar 77%.

---

This thesis examines a classification method based on artificial neural networks to classifying various mixture of fragrance which is the output of the electronic nose system. This research is a continuation research of earlier fuzzy-neuro learning vector quantization (fnlvq) classification method. Previously a matrix similarity analysis method is developed to determine a stopping criterion of fnlvq algorithms.

This research objective is to develops two modification fnlvq method based on swarm intelligence method namely fnlvq-particle swarm optimization (pso) and swarm-fnlvq methods. By using cross validation, this research showed that the average classification rate of fnlvq-pso is 91% whether swarm-fnlvq is 90%, this two methods is better than conventional fnlvq with 79% and fnlvq-msa at 77%."

"Dengan terus bertambahnya industri pada berbagai bidang, membuat konsumen memiliki banyak pilihan ketika memilih barang atau jasa. Oleh karena itu dibutuhkan suatu cara agar dapat menghasilkan barang dengan tepat. Hal inilah yang menjadi peranan dari sebuah metode peramalan permintaan. Terdapat banyak cara dalam melakukan peramalan, namun cara manakah yang dapat memberikan hasil yang terbaik. ANN dan SVR merupakan salah satu cara yang memberikan hasil peramalan terbaik. Dalam penelitian ini, dibandingkan antara metode ANN dan SVR dengan metode tradisional. Dari enam jenis data yang digunakan empat menunjukan ANN memberikan peramalan terbaik, dan satu menunjukan SVR memberikan peramalan terbaik.

---

With the continuous increase of industry in many fields, making consumers to have many choices when choosing goods or services. Because of that, we need some way to produce good with the correct amount. This is the role of a demand forecast method. There are many methods in demand forecast, but which method that give the best result. ANN and SVR are one of many methods that will give the best forecast result. In this research, ANN and SVR method will be compared to the traditional methods. From six kinds of data that is used, four show that ANN give the best forecast result, and one shows SVR give the best forecast result."

"Pada Skripsi ini direkayasa sistem identifikasi tanda tangan menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan berbasis perangkat pemrograman MATLAB. Sistem ini mengenali citra tanda tangan seperti atau bahkan lebih baik dari daya persepsi manusia dibutuhkan perangkat pemrograman dengan kemampuan manipulasi numerik yang cepat dan akurat karena citra dalam format dijital direpresentasi dalam bentuk matriks angka. Belakangan ini tersedia perangkat pemrograman yang mampu memenuhi persaratan tersebut yaitu MATLAB (Mathematic Laboratory). Perangkat pemrograman ini sangat luas penggunaannya karena kemampuan manipulasi numeriknya yang baik dan kesederhanaan sistemnya. Pengambilan citra, pengolahan citra, pembentukan jaringan dan pelatihan jaringan dilakukan berbasis perangkat pemrograman MATLAB. Diharapkan sistem ini dapat bekerja dengan baik mengenali citra tanda tangan asli dan palsu yang dimasukan sebagai citra pelatih dan penguji jaringan sayaraf tiruan.

---

This Thesis create a signature recognition system using artificial neural network based MATLAB programming platform. Image aquisition, image extraction, image processing, network implementation and network training conducted based on MATLAB programming platform. The signature recognition system that could recognize the signature image as good as or better that human description ability required a programming platform with fast and acurate numerical manipulation process because of an image in digital form was represented by a matrix of number. Lately, a programming platform that fit the requirement is availabe which is MATLAB (Mathematic Laboratory). This programming platform has a extensive utilization because of its fine numerical manipulation ability and its system modesty. The system is expected to be able to perform well on identifying and distinguish original signature iamge and its forgery that feed to the artificial neural network as image trainer and image tester."

"Pada skripsi ini, akan dilalcukan pemodelan sistem kardiovaskular manusia dengan menggunakan prinsip-prinsip dasar fisika. Model matematis yang diperoleh selanjutnya akan disimulasikan dengan menggunakan program Matlab 6.5.Kemudian, juga dimodelkan dan disimulasikan proses regulasi tekanan darah yang terjadi pada sistem kardiovaskulan Simulasi akau dilakukan dengau mcnggunakan gabungan model sistem kardiovaskular dan model sistem regulasi tekanan darah.Selanjumya, dirancang dan disimulasikan suatu pacu jantung rare-adaptif berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan Syaraf Tiruan berfnmgsi untuk menenlukan besamya periode impuls yang dikeluarkan pacu jantung. Jaringan Syaraf Tiruan yang digunakan terdiri dari tiga layer. Perancangan dilakukan dalam dua tahapan, yaitu proses pelatihan dan proses pengujian. Pada pelatihan, digunakan data basil simulasi sistem kardiovaskular yang telah dilengkapi dengan sistem regulasi sebagai data pelatihan, dan digunakan algoritma backpropagation sebagai algoritma pelatihan. Pada pengujian, akan dilihat kinerja pacu jantung berbasis Jaringan Syaraf Tiruan ketika digunakan pada sistem kardiovaskular.Hasil perancangan menunjukkan perfonna pacu jannmg yang mendekati fungsi denyut jantung tubuh sebenarnya."

"Tujuan utama dari penelitian yang dilakukan adalah melakukan pengenalan pola isyarat tangan statis dalam bahasa Indonesia. Pengenalan pola isyarat tangan statis dalam bentuk citra secara garis besar dilakukan dalam 3 tahapan yang meliputi: 1) Segmentasi bagian citra yang akan dikenali berupa tangan dan wajah, 2) ekstraksi ciri, dan 3) klasifikasi pola. Data citra yang diterapkan ada 15 kelas kata isyarat statis. Segmentasi dilakukan dengan menggunakan filter HSVdengan ambang berdasarkan warna kulit. Ekstraksi ciri dilakukan dengan dekomposisi wavelet Haar filter sampai level 2. Klasifikasi dilakukan dengan menerapkan sistem jaringan syaraf tiruan perambatan balik dengan arsitektur 4096 neuron pada lapisan input, 75 neuron pada lapisan tersembunyi dan 15 neuron pada lapisan output. Sistem diuji dengan menggunakan 225 data validasi dan akurasi yang dicapai adalah 69%.

---

AbstractThe main objective of this research is to perform pattern recognition of static hand gesture in Indonesian sign language. Basically, pattern recognition of static hand gesture in the form of image had three phases include: 1) segmentation of the image that will be recognizable form of the hands and face, 2) feature extraction and 3) patternclassification. In this research, we used images data of 15 classes of words static. Segmentation is performed using HSV with a threshold filter based on skin color. Feature extraction performed withthe Haar wavelet decomposition filter to level 2. Classification is done by applying the back propagation system of neural network architecture with 4096 neurons in input layer, 75 neurons in hidden layer and 15 neurons in output layer. The system was tested by using 225 data validation and accuracy achieved was 69%."

"Skripsi ini dibuat untuk merancang perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi plat nomor mobil melalui proses image processing dengan ekstraksi fitur skeletonisasi menggunakan metode pengenalan Neural Network.Selama ini pencatatan plat nomor setiap mobil yang memasuki area parkir secara umum masih dilakukan secara manual oleh manusia, namun saat ini mulai muncul suatu sistem baru sehingga identifikasi plat nomor dapat dilakukan secara otomatis. Skripsi ini bertujuan untuk menganalisa pengenalan plat nomor mobil dalam bentuk Image dengan mengekstrak fitur/karakter pada plat dengan proses skeletonisasi menggunakan metode pembelajaran Neural Network (jaringan syaraf tiruan) yang selanjutnya akan dihasilkan output dalam bentuk tulisan karakter yang terdapat dalam plat nomor tersebut. Proses pengenalan ini dilakukan dengan memasukkan citra/image ke dalam pemrogaman MatLabTM dan proses ini dilakukan dalam 2 tahap, yaitu: pembentukan basis data untuk training serta proses recognition/identifikasi.Pada proses pembuatan basis data, gambar akan dibagi-bagi per karakter terlebih dahulu agar lebih memudahkan proses. Setiap karakter tersebut kemudian diekstrak dengan proses skeletonisasi sehingga dihasilkan skeleton/kerangka dari setiap karakter tersebut. Selanjutnya dilakukan proses training terhadap jaringan syaraf tiruan dengan memasukkan nilai-nilai piksel skeleton yang dihasilkan dari proses skeletonisasi untuk mendapatkan nilai bobot yang tepat. Nilai bobot ini kemudian akan disimpan untuk dapat digunakan pada proses selanjutnya yaitu proses recognition plat nomor. Proses recognition plat nomor yang dilakukan menggunakan metode pembelajaran ini mencapai tingkat akurasi sebesar 80%.

---

This final assignment is made to design a program that could be used to identify cars’ licensed plates through image processing with skeletonization feature extraction using Neural Network recognition method.Up to these days, licensed plate identification to every car entering the parking area is still commonly run by humanbeing, but nowadays there comes a new system that enables the identification to be run automatically. The aim of this final assignment is to analyse this automatic process in the image format by extracting features/characters using skeletonization and also applying Neural Network learning method to produce output consisting of the characters as mentioned on the plate. This identification is run by inserting an image into the MatLabTM program which is run in 2 stages comprises the making of training database and the recognition/identification itself.In making the database, the image is divided into characters to make the next process easier. Each of these characters is then extracted with skeletonization to produce the skeleton and then continued by training the Neural Network by inserting the values of the skeletons in order to produce the right weights. The weights themselves are furthermore saved to be used in the identification/recognition. The recognition using Neural Network run in this final assignment yields the percentage of accuracy up to 80%."

"ABSTRAKTesis ini membahas identifikasi sistem kiln semen dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST), yang meliputi penentuan parameter yang dibutuhkan untuk pemodelan sistem tersebut, dan perancangan JST yang digunakan untuk identifikasi tersebut. Dalam tesis ini digunakan struktur Multi-Layer Feedforward Network yang terdiri dari lapisan masukan, lapisan keluaran dan 2 buah lapisan tersembunyi. Data diperoleh dari kiln semen yang sebenarnya yaitu dari Pabrik Tuban-II PT. Semen Gresik (Persero) tbk., kemudian data tersebut digunakan untuk melatih JST. Untuk melakukan identifikasi menggunakan model masukan-keluaran dengan struktur serial-paralel dan pelatihan JST tersebut menggunakan algoritma Error Back Propagation. Hasil identifikasi selanjutnya disimulasikan dan dibandingkan dengan plant yang sebenarnya.

---

ABSTRACT

This thesis discuss about system identification of cement kiln using Artificial Neural Network (ANN). The process of system identification using ANN requires to define of the input and output parameters, and to decide ANN's structure. In this thesis, the Feedforward Multi-Layer Network is used which contain input layer, output layer and two hidden layers. The data are collected from the real cement kiln at Pabrik Tuban-II PT. Semen Gresik (Persero) tbk, then good data are selected for training the ANN. In this thesis is using Serial-Parallel Structure and training algorithm is using Error Back Propagation method. The result of the identification is then simulated and compared to the real plant."