Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini mengembangkan sistem pengenalan entitas bernama pada teks dokumen berbahasa Indonesia menggunakan pendekatan machine learning. Metode dalam machine learning yang digunakan adalah association rules. Entitas yang dikenali pada penelitian ini adalah entitas nama orang, nama organisasi dan nama lokasi. Aturan-aturan untuk mengenali suatu entitas dibuat berdasarkan informasi morfologi dan kelas kata yang digunakan sebagai fitur term/token yang ingin dikenali. Suatu term dapat mempunyai satu fitur (fitur tunggal) atau banyak fitur (fitur berganda). Fitur berganda dapat dibuat berdasarkan informasi morfologi, informasi kelas kata dan gabungan keduanya. Uji coba sistem dilakukan pada beberapa kombinasi penggunaan informasi morfologi dan kelas kata dalam aturan. Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem dapat melakukan pengenalan entitas bernama dengan F-measure tertinggi sebesar 79.39%. Hasil ini diperoleh dengan aturan pengenalan entitas bernama yang dibuat berdasarkan gabungan informasi morfologi dan kelas kata."

"Resolusi koreferensi merupakan salah satu tugas dalam ekstraksi informasi yang bertujuan untuk mengenali hubungan identitas antar frase-frase yang terdapat pada teks dokumen. Pasangan frase yang memiliki hubungan identitas memiliki arti bahwa pasangan frase tersebut merujuk kepada entitas yang sama. Penelitian ini bertujuan untuk melihat sejauh mana metode association rules dapat digunakan pada resolusi koreferensi. Sistem resolusi koreferensi dikembangkan dengan pendekatan machine learning. Metode machine learning yang diterapkan pada sistem adalah association rules. Association rules untuk resolusi koreferensi dalam penelitian ini dibuat berdasarkan informasi kelas kata, kelas nama, kesamaan karakter penyusun frase, serta letak atau posisinya dalam dokumen. Sistem diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Java. Hasil uji coba menunjukkan bahwa metode association rules dapat digunakan untuk menyelesaikan tugas resolusi koreferensi. Uji coba dilakukan pada artikel-artikel media massa online dari Republika dan dapat diperoleh F-measure hingga 79,68%."

"

Perkembangan teknologi pemrosesan ucapan sangat pesat akhir-akhir ini. Namun, fokus penelitian dalam Bahasa Indonesia masih terbilang sedikit, walaupun manfaat dan benefit yang dapat diperoleh sangat banyak dari pengembangan tersebut. Hal tersebut yang melatarbelakangi dilakukan penelitian ini. Pada penelitian ini digunakan model transfer learning (Inception dan ResNet) dan CNN untuk melakukan prediksi emosi terhadap suara manusia berbahasa Indonesia. Kumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini, diperoleh dari berbagai film dalam Bahasa Indonesia. Film-film tersebut dipotong menjadi potongan yang lebih kecil dan dilakukan dua metode ekstraksi fitur dari potongan audio tersebut. Ekstraksi fitur yang digunakan adalah Mel-Spectrogram dan MelFrequency Cepstral Coefficient (MFCC). Data yang diperoleh dari kedua ekstraksi fitur tersebut dilatih pada tiga model yang digunakan (Inception, ResNet, serta CNN). Dari percobaan yang telah dilakukan, didapatkan bahwa model ResNet memiliki performa yang lebih baik dibanding Inception dan CNN, dengan rata-rata akurasi 49%. Pelatihan model menggunakan hyperparameter dengan batch size sebesar 16 dan dropout (0,2 untuk Mel-Spectrogram dan 0,4 untuk MFCC) demi mendapatkan performa terbaik.

---

Speech processing technology advancement has been snowballing for these several years. Nevertheless, research in the Indonesian language can be counted to be little compared to other technology research. Because of that, this research was done. In this research, the transfer learning models, focused on Inception and ResNet, were used to do the speech emotion recognition prediction based on human speech in the Indonesian language. The dataset that is used in this research was collected manually from several films and movies in Indonesian. The films were cut into several smaller parts and were extracted using the Mel-Spectrogram and Mel-frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) feature extraction. The data, which is consist of the picture of Mel-spectrogram and MFCC, was trained on the models followed by testing. Based on the experiments done, the ResNet model has better accuracy and performance compared to the Inception and simple CNN, with 49% of accuracy. The experiments also showed that the best hyperparameter for this type of training is 16 batch size, 0.2 dropout sizes for Mel-spectrogram feature extraction, and 0.4 dropout sizes for MFCC to get the best performance out of the model used.

"

"

Emosi merupakan hal penting yang dimiliki oleh manusia. Banyak riset yang sudah dilakukan untuk menganalisis emosi seseorang secara langsung maupun tidak langsung. Salah satu topik dari machine learning yang berkembang adalah sistem yang mampu mempelajari isi suara manusia untuk menentukan emosi seseorang yang dinamakan speech emotion recognition. Banyak riset yang sudah dilakukan masih menggunakan dataset berbahasa Inggris, untuk itu diperlukan penelitian speech emotion recognition dengan menggunakan dataset berbahasa Indonesia. Pada penelitian ini dilakukan analisa speech emotion recognition menggunakan  4 model berbeda yaitu Convolutional Neural Network (CNN), Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Logistic Regression (LR). Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan hasil ekstraksi dari Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) yang dimasukkan ke dalam bentuk matriks 2D sebagai input menuju model percobaan. Dataset yang digunakan merupakan cuplikan dialog berbahasa Indonesia dengan karakteristik emosi tertentu yang sudah dikelompokkan terlebih dahulu. Dari percobaan yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa model SVM memiliki tingkat rata-rata akurasi tertinggi jika dibandingkan dengan model lainnya, yaitu sebesar 59%. Sedangkan untuk model LR, KNN, dan CNN didapatkan tingkat akurasi rata-rata secara berurutan sebesar 54,5%; 53,5%; dan 47,7%.

---

Emotions are important things in human life. A lot of research had been done to analyze persons' emotions directly or indirectly. One of the topics of machine learning that is developing is a system that could understand the content of the human voice to determine a person's emotions called speech emotion recognition. Much of the research that had been done still uses English datasets. Therefore, speech emotion recognition research using Indonesian language datasets is needed. In this study, Speech Emotion Recognition analysis was performed using 4 different models, such as Convolutional Neural Network (CNN), Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), and Logistic Regression (LR). This study was conducted using the extraction outputs from the Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) which was converted into a 2D matrix. The output would be used as an input to the model. The dataset used was a snippet of Indonesian dialogue with several emotional characteristics that had been grouped. Based on this study, the results showed that the SVM model had the highest average level of accuracy around 59%. Meanwhile, for the LR, KNN, and CNN models, the average accuracy rate were 54.5%; 53.5%; and 47.7%.

"

"Event Extraction merupakan salah satu tugas dalam sistem ekstraksi informasi yang bertujuan untuk menemukan kumpulan informasi event dari suatu dokumen. Informasi tersebut dapat berupa informasi pihak-pihak yang terlibat, tempat kejadian, waktu, dan segala informasi yang terkait dengan event. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan proses ekstraksi event (event pertemuan) pada teks berbahasa Indonesia. Dari event pertemuan tersebut, informasi yang dicari adalah informasi pihak yang terlibat (person), tempat (location), serta waktu (time) terjadinya event. Ekstraksi dilakukan dengan menggunakan pendekatan machine learning. Sedangkan metode machine learning yang digunakan adalah association rules, decision tree, dan neural networks. Penelitian bertujuan untuk melihat perbandingan kinerja ketiga metode tersebut terhadap ekstraksi event. Uji coba dilakukan pada artikel-artikel media massa online dari Kompas, Jawa Pos, Republika, dan Sinar Harapan. Pada ekstraksi event, diketahui bahwa metode decision tree menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan metode association rules dan metode neural networks dengan F-measure mencapai 83,95%. Metode association rules menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan metode neural networks dengan F-measure masing-masing sebesar 82,41% dan 81,57%."

"Pandemi COVID-19 yang semakin mengkhawatirkan telah membatasi masyarakat dalam melakukan kontak fisik dengan benda-benda pada fasilitas umum. Berbagai sarana interaksi yang membutuhkan kontak fisik telah digantikan dengan alternatif yang mendukung interaksi secara contactless. Elevator merupakan salah satu fasilitas umum yang paling sering digunakan masyarakat, maka perlunya alternatif dari penggunaan tombol pada elevator untuk mengurangi kemungkinan tersebarnya virus. Perkembangan teknologi computer vision telah menghasilkan banyak implementasi yang bermanfaat, salah satu implementasi tersebut adalah pendeteksian objek. Pada penelitian ini, dilakukan perancangan dan implementasi dari deep learning untuk menghasilkan model pengenalan gestur tangan secara real-time yang ditujukan untuk diterapkan sebagai sarana interaksi dengan elevator. Metode transfer learning digunakan karena dapat menghasilkan model yang akurat tanpa perlu menggunakan dataset yang besar. Perancangan model dilakukan menggunakan Tensorflow Object Detection API dan SSD MobileNetV2 sebagai pre-trained model yang telah dilatih dengan dataset Microsoft COCO. Model yang telah dilatih dengan jumlah training steps sebesar 11000 menggunakan Dataset A pada nilai threshold 0.7 dapat mendeteksi 8 gestur tangan dengan nilai akurasi mencapai 90% berdasarkan uji coba real-time yang dilakukan.

---

The increasingly worrying COVID-19 pandemic has limited people from making physical contact with objects in public facilities. Various means of interaction that require physical contact have been replaced with alternatives that support contactless interaction. Elevators are one of the public facilities that are most often used by the public, so there is a need for alternatives to using buttons on elevators to reduce the possibility of spreading the virus. The development of computer vision technology has resulted in many useful implementations, one of which is object detection. In this research, the design and implementation of deep learning and artificial neural network is carried out to produce a real-time hand gesture recognition model that is intended to be applied as a means of interaction with elevators. The transfer learning method is used because it can produce accurate models without the need to use large datasets. The model design is carried out using the Tensorflow Object Detection API and SSD MobileNetV2 as a pre-trained model that has been trained with the Microsoft COCO dataset. The model that has been trained with the number of training steps of 11000 using the Dataset A at a threshold value of 0.7 can detect 8 hand gestures with an accuracy reaching up to 90% based on real-time trials carried out."

"Analisis sentimen merupakan bagian dari data mining text mining , yaitu proses memahami, mengekstrak, dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi. Pada penelitian ini, analisis sentimen diterapkan pada salah satu media sosial, yaitu Twitter. Analisis sentimen tergolong sebagai masalah klasifikasi yang dapat diselesaikan menggunakan salah satu metode machine learning, yaitu Neural Network. Pada machine learning, data dibagi menjadi data pelatihan dan data pengujian yang berasal dari domain yang sama. Permasalahan utama pada penelitian ini adalah data pelatihan dan data pengujian berasal dari dua domain yang berbeda, sehingga perlu diterapkan pembelajaran lain selain machine learning. Masalah tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan transfer learning. Transfer learning merupakan suatu pembelajaran model yang dibangun oleh suatu data pelatihan dari suatu domain dan diuji oleh suatu data pengujian dari domain yang berbeda dari domain data pelatihan. Simulasi dalam penelitian ini menghasilkan suatu akurasi transfer learning dengan metode Neural Network yang nantinya akan diuji dengan fitur n-gram bi-gram dan tri-gram serta satu metode seleksi fitur, yaitu Extra-Trees Classifier. Dalam penelitian ini, nilai akurasi transfer learning tertinggi didapat saat hidden layer berjumlah satu. Sebagian besar nilai akurasi tertinggi didapat saat penggunaan 250 neuron pada hidden layer. Fungsi aktivasi ReLU dan tanh menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan fungsi aktivasi logistic sigmoid. Penggunakan metode seleksi fitur dapat meningkatkan kinerja transfer learning sehingga nilai akurasinya lebih tinggi dibandingkan simulasi tanpa penggunaan metode seleksi fitur.

---

Sentiment analysis is a part of data mining text mining , which is the process of understanding, extracting, and processing textual data automatically to obtain information. In this research, sentiment analysis is applied to one social media called Twitter. Sentiment analysis is categorized as a classification problem that can be solved using one of machine learning methods, namely Neural Network. In machine learning, data is divided into training data and test data from the same domain.

The main problem in this research is training data and test data come from two different domains, so it is necessary to apply other learning beside machine learning. The problem can be solved by using transfer learning. Transfer learning is a model learning constructed by a training data from a domain and tested by a test data from a different domain from the training data domain. The simulation in this research resulted in an accuracy of learning transfer with Neural Network method which will be tested using n grams bi grams and tri grams and one feature selection method called Extra Trees Classifier.

In this research, the highest value of transfer learning accuracy is obtained when one hidden layer is used. Most of the highest accuracy values are obtained from the use of 250 neurons on the hidden layer. The activation function of ReLU and tanh yield a higher accuracy value than the logical activation function sigmoid . The use of feature selection method can improve the transfer learning performance so that the accuracy value is higher than simulation without the use of feature selection method."

"Saat ini geosaintis memasuki era big data dan pembelajaran mesin memberikan potensi besar untuk berkontribusi dalam masalah geosains (Karpatne dkk., 2017). Automasi dalam analisis fasies perlu dilakukan untuk meningkatkan keakuratan, juga mengurangi waktu dan biaya dalam kegiatan pengembangan sumur sehingga dapat meningkatkan hasil produksi. Penelitian dilakukan menggunakan data log sumur pengeboran, laporan deskripsi batuan inti, dan deskripsi petrografi di reservoir gas Lapangan X. Akumulasi gas berada di reservoir utama hasil endapan vulkaniklastik pada Formasi Pucangan. Proses pengelompokan dilakukan menggunakan algoritma K-Means dan di analisis menggunakan Cutoff Crossplot. Kemudian dilanjutkan dengan klasifikasi yang dilakukan menggunakan pembelajaran tersupervisi dengan jenis algoritmaSupport Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Lokasi penelitian berada di wilayah kerja Minarak Brantas Gas Inc (MBGI) Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur. Lapangan X terletak pada reservoir vulkaniklastikberumur Pleistosen dan terletak di onshore Cekungan Jawa Timur. Interval produksi berada di bagian bawah yang terendapkan di lingkungan neritik luar atau lingkungan turbiditik. Lapangan X terdiri dari empat fasies yaitu, batulempung, batulanau, batupasirvulkanik, dan batupasir karbonatan. Algoritma pembelajaran mesin yang paling baik digunakan untuk identifikasi fasies pada Lapangan X adalah RandomForest dengan hasil akurasi f1-score tertinggi, dan nilai RMSE (Root Mean Square Error) paling rendah dibandingkan kedua algoritma lain.

---

Geoscientists are currently entering the era of big data and machine learning provides great potential to contribute to geoscience problems (Karpatne et al., 2017). Automation in facies analysis needs to be done to increase accuracy, also reduce time and costs in well development activities so as to increase production yields. The research was conducted using drilling well log data, core rock description reports, and petrographic descriptions of gas reservoirs in Field X. Gas accumulation is in the main reservoir as a result of volcaniclastic deposits in the Pucangan Formation. The clustering process was carried out using the K-Means algorithm and analyzed using the Cutoff Crossplot. Then proceed with the classification which is carried out using supervised learning with the types of Support Vector Machine (SVM), Random Forest, and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithms. The research location is in the working area of ​​Minarak Brantas Gas Inc. (MBGI) Sidoarjo Regency, East Java. Field X is in a Pleistocene volcaniclastic reservoir and is locatedonshore in the East Java Basin. The production interval is at the bottom which is deposited in an outer neriticenvironment or a turbiditic environment. Field X consists of four facies, namely, claystone, siltstone, volcanic sandstone, and carbonate sandstone. The bestmachine learning algorithm used for faciesidentification in Field X is Random Forest with thehighest f1-score accuracy, and the lowest RMSE (RootMean Square Error) value compared to the other two algorithms."

"Teknologi Dense Wavelength Division Multiplexing (DWDM) telah mengalami perkembangan pesat, di mana beberapa vendor telah meningkatkan kapasitas per frekuensi hingga mencapai 1 Tbps (Tera Bit Per Second). Dalam tesis ini, penelitian dilakukan untuk menentukan pola data yang digunakan oleh engineer guna mencapai hasil yang optimal dengan menggunakan kecerdasan buatan. Penelitian ini berfokus pada simulasi jaringan DWDM di Microsoft di Amerika Utara, yang melibatkan beberapa repeater dan mempertimbangkan berbagai faktor yang terjadi dalam jaringan tersebut. Dengan menggunakan data hasil performansi lapangan, ditemukan data yang paling optimal untuk jaringan DWDM tersebut. Dengan mencapai kinerja Q-Factor yang baik, diperoleh juga margin pada jaringan berdasarkan perhitungan kabel optiknya. Estimasi kinerja Q-Factor dapat diperoleh melalui fungsi regresi linear yang bergantung pada perangkat yang dilalui dalam jaringan, seperti Transponder, EDFA, dan media transmisi berupa serat optik. Data hasil pengukuran merupakan data perubahan daya transmisi pada sisi penguat, yang menyebabkan perubahan daya per kanal pada setiap transponder di sisi penerima. Setiap perubahan nilai kinerja Q-Factor pada setiap kanal dianalisis polanya menggunakan machine learning. Data tersebut akan dilakukan proses pelatihan berulang kali guna meminimalkan kesalahan dan mencapai kinerja Q-Factor yang lebih baik. Secara keseluruhan, hasil yang dicapai dalam tesis ini membentuk dasar bagi skema pemodelan kinerja Q-Factor yang akurat serta mendapatkan nilai Q-Factor yang optimal. Hasil penelitian ini memberikan wawasan tentang penggunaan machine learning di masa depan dalam perencanaan jaringan optik DWDM.

---

This research investigates the development of Dense

Wavelength Division Multiplexing (DWDM) technology in

conjunction with 6G technology to meet the growing demands for

high-speed data transmission. Vendors have significantly

increased the capacity per channel enabling speeds of up to 1 Tera Bit Per Second. The Q-Factor is one of the indicators that

determines the quality of the optical system. Q-Factor plays a

crucial role in evaluating these technological advancements. In

actual practice, engineers need to conduct manual field tests to

obtain the Q-factor value. Engineers must calibrate the equipment

manually onsite. This procedure is time consuming and inefficient. Machine learning can be used to calculate and forecast the Qfactor quickly and automatically. This study designs a machine learning algorithm to forecast the Q-factor value based on the equipment parameters in the field. This study evaluates 4 machine learning algorithms. The data used is obtained from the Microsoft optical network in North America. The Decision tree model archives the best results with an impressive accuracy of 99.5% and low mean squared error (MSE) of 0,00104. The proposed algorithm achieved better results than the previous research."

"Keamanan privasi data dan informasi dalam internet sering menjadi topik pembahasan dari waktu ke waktu, hal ini dikarenakan metode penyerangan siber selalu berevolusi menyesuaikan dengan struktur keamanan yang ada, menjadikan bidang keamanan siber menjadi bagaikan kompetisi untuk selalu lebih dahulu dari lawannya. Salah satu contoh implementasi keamanan siber merupakan Intrusion Detection System, dikenal juga dengan IDS. IDS dapat membantu menjaga sebuah jaringan dengan mendeteksi jika ada tanda-tanda penyerangan, namun dengan ini saja tidak cukup untuk memaksimalkan keamanan sebuah jaringan. Dari dasar IDS ini, sebuah proyek mencoba mengembangkan konsepnya dan membuat struktur besar, dan berhasil diciptakan proyek Mata Elang. Struktur Mata Elang dapat menjadi perantara antara internet dengan jaringan yang dilindunginya, dan ketika terjadi serangan, aktivitas tersebut akan dideteksi, ditahan, dan diproses oleh Mata Elang. Sistem deteksi Mata Elang bergantung kepada framework Snort. Sayangnya, Snort tidak memiliki kemampuan untuk beradaptasi di luar dari konfigurasi yang telah diberikan kepadanya. Dalam penelitian ini, penulis akan mengimplementasikan Machine Learning untuk meningkatkan keamanan yang diberikan pada proyek Mata Elang, spesifiknya pada sensornya yang menggunakan Snort. Setelah segala proses perancangan, pembuatan, dan pengujian telah dilakukan, hasil akhir yang didapatkan dari sistem Machine Learning merupakan sistem prediksi yang memuaskan untuk memprediksi kategori serangan bahkan dengan dukungan data yang lemah, namun kemampuan dari aturan Snort yang dihasilkan masih belum diuji dengan matang.

---

The talk about the security of private data and information will continue to be a relevant topic because of the nature of the concept. Cyberattacks have always been adapting according to the technology and structure that exists at the time, and so cybersecurity will continue to be a competition for gaining the advantage against their contrarian. One of the prime examples in cybersecurity implementation is Intrustion Detection Systems, also known as the shortened term, IDS. IDS can help guard a network by detecting different kinds of anomalies or attacks, although this alone wouldn’t be enough to maximize the level of proper security necessary for a whole network. Under the basic concept of IDS, a project attempts to develop an IDS and create a larger structure. The project was successfully implemented and now titled as Mata Elang. Mata Elang’s structure is an intermediary between an internet connection and the network it is connected to, and when an attack happens, those activities will be detected, interrupted, and then processed by Mata Elang. Mata Elang’s detection system completely relies on the framework Snort. Unfortunately, Snort does not have the capabilities to adapt outside the configurations that has been given to it. In this research, the writer will implement Machine Learning to further increase the security provided by Mata Elang, specifically on the sensors that uses Snort. After every step of the planning, making, and testing has been done the final result of the product was a Machine Learning system that has a satisfactory performance in categorizing the attacks, even with a weak supporting data, however the performance of the snort rules generated by it has not been tested thoroughly."