Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Virtualization is a term that refers to the abstraction of computer resources on single computer controlled by Virtual Machine Monitor (VMM). Virtualization concept has to sideways, namely platform virtualization and application virtualization. This activity can be used for server consolidation, disaster recovery, validation, and new server testing. This technology can increase the utilization and flexsibility from physical resources to function as multiple logical operating system and application."

"Rumah cerdas adalah rumah yang dapat memberikan layanan kepada penghuninya sesuai dengan konteks yang sedang berlangsung saat ini. Salah satu konteks yang dijadikan acuan oleh rumah cerdas untuk memberikan layanan kepada penghuninya adalah konteks lokasi penghuni dan perangkat. Dalam beberapa penelitian rumah cerdas di Fasilkom UI, belum diimplementasikan modul yang memiliki fungsi untuk memahami konteks lokasi tersebut. Penelitian ini akan mengimplementasikan modul yang berfungsi untuk mengidentifikasi lokasi penghuni dan perangkat dengan menggunakan projective transformation yang meliputi perspective grid dan pendeteksian manusia pada citra video. Dari lokasi penghuni dan perangkat tersebut dapat diturunkan informasi lain seperti perangkat-perangkat terdekat dengan penghuni dan jaraknya dengan penghuni.

---

Smart home is a home that can provide services to it’s occupants according to the current ongoing context. One of the contexts that is used as reference, by the smart home to give services to it’s occupants, is the occupants location and devices location. There were some study about smart home in Fasilkom UI, but none of them implemented a module that has functionality for understanding the location context. This study will implement a module that will identify the location of occupants and devices using perspective grid on the image from video. Based on the occupant location and devices location, we can derive the other information such as the closest devices to the occupant dan the distance between them."

"Penelitian ini membahas mengenai pengukuran kualitas desain perangkat lunak berorientasi objek dengan kumpulan metrik yang dikenal sebagai Metrics for Object Oriented Design versi 2 (MOOD2) yang kemudian dikombinasikan dengan Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk melakukan interpretasi terhadap hasil pengukuran kualitas. Penelitian ini membahas hasil penelitian terdahulu berupa alat bantu yang pernah dikembangkan kemudian melakukan pengembangan lanjutan untuk meningkatkan usability dan maintainability. Sebagai tambahan dalam eskperimen, beberapa library bahasa pemrograman Java disertakan. Hasil ditampilkan dalam bentuk alat bantu yang sudah diperbaiki untuk mengukur metrik MOOD2 dengan metode AHP.

---

ABSTRACTThis research discusses the quality measurement of an object oriented software design with a set of metric known as Metrics for Object Oriented Design version 2 (MOOD2), combined with the Analytic Hirearchy Process (AHP) for interpreting the results. This research reviews several developed tools in previous researches and furthermore improves the usability and maintainability of it. For the experiment, an addition of several Java library were explored. The result is shown in the form of updated software tools for measuring MOOD2 using AHP method."

"Arsitektur jaringan overlay P2P berjenjang terstruktur (structured hierarchical P2P) sangat sesuai untuk jaringan heterogen karena mempertimbangkan keberagaman kapabilitas peer. Pada penelitian ini diusulkan pendekatan baru mekanisme rejoin yang dinamakan collective rejoin, dimana proses rejoin dilakukan secara per kelompok, sebagai alternatif dari pendekatan individual rejoin yang selama ini diterapkan pada arsitektur P2P berjenjang terstruktur berbasis Chord. Setiap kelompok yang mengalami kegagalan superpeer akan menunjuk normal peer dengan kapabilitas tertinggi dalam kelompoknya sebagai superpeer baru. Superpeer baru ini yang akan mengirimkan pesan rejoin ke sistem. Dengan pendekatan ini, jumlah trafik rejoin akan jauh berkurang dibandingkan pendekatan individual rejoin, sehingga konsumsi bandwidth untuk overhead trafik pengelolaan dapat dikurangi. Kinerja pendekatan collective rejoin ini dievaluasi dengan menggunakan parameter: variasi nilai rasio superpeer, tingkat dinamika jaringan (churn), ukuran jaringan, dan tingkat kesibukan jaringan (lookup query rate). Evaluasi kinerja dilakukan dengan mengamati jumlah trafik yang dihasilkan oleh proses rejoin pada saat terjadi kegagalan superpeer (rejoin traffic load), rasio antara lookup query yang berhasil diselesaikan terhadap seluruh lookup query yang terjadi (successful lookup rate), dan banyaknya hop yang harus ditempuh untuk menyelesaikan sebuah lookup query (lookup query cost). Nilai efisiensi diperoleh berdasarkan penghitungan penghematan penggunaan bandwitdh yang dapat dilakukan oleh pendekatan collective rejoin. Pada seluruh parameter yang diujikan, pendekatan collective rejoin menghasilkan jumlah trafik rejoin yang lebih sedikit dibandingkan dengan pendekatan individual rejoin. Hal ini dibarengi juga dengan successful lookup rate yang rata-rata lebih baik, dengan tanpa meningkatkan lookup query cost. Rasio superpeer dan ukuran jaringan berpengaruh signifikan terhadap nilai efisiensi. Sedangkan pada pengujian terhadap parameter tingkat dinamika jaringan dan tingkat kesibukan jaringan, nilai efisiensi relatif tetap. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pendekatan collective rejoin efektif jika diterapkan pada jaringan P2P berjenjang terstruktur dengan ukuran kelompok yang besar (pada penelitian ini, dengan rasio superpeer terbesar adalah 10%).

---

By considering the diversity of p overlay network architecture is weeer capability, structured hierarchical P2Pll suited for heterogeneous networks. In this research, a new approach of rejoin mechanism is proposed, called collective rejoin, whereby rejoin process is done per group. Each group that experiences a superpeer failure will appoint a normal peer that has highest capabilities in the group as the group's new superpeer. This new superpeer will send rejoin message to the system. Using this approach, the number of rejoin traffic is less than individual rejoin. In turn, it will decrease the bandwidth consumption of management traffic overhead The collective rejoin approach performance is evaluated using parameters: variety of superpeer ratio, network dynamics level (churn), network size, and overlay network activities level (lookup query rate).

Performance evaluation is conducted by observing the number of rejoin traffic, the successful lookup rate, and the lookup query cost. The efficiency value is obtained by calculating bandwidth consumption saving by the collective rejoin approach. On all tested parameters, the collective rejoin approach produces fewer rejoin traffics than the individual rejoin approach. The successful lookup rate of collective rejoin is outperform the individual rejoin. The lookup query cost of the collective rejoin can be maintained at the same value as in the individual rejoin. Superpeer ratio and network size significantly impact the efficiency. Meanwhile, networks dynamic and activities provide a relative stable efficiency. The results show that the collective rejoin approach is useful for large group size hierarchical structured P2P (in this research the maximum superpeer ratio is 10%)."

"Teknik berpikir vertikal melakukan penelusuran pohon basis pengetahuan secara pre-order, yaitu penelusuran yang dimulai dari kunjungan ke simpul awal (akar), kemudian diteruskan dengan mengunjungi simpul anak kiri. Jika simpul tersebut ditemukan atau kunjungan berhasil, maka kunjungan dilanjutkan ke simpul anak kiri yang lebih dalam. Demikianlah seterusnya, berhasilnya kunjungan pada sebuah simpul akan diteruskan ke simpul anak kiri yang lebih dalam lagi. Sebaliknya jika terjadi kegagalan dalam kunjungan pada suatu simpul, maka kunjungan dialihkan ke simpul anak kanan pada kedalaman yang sama. Kegagalan dalam suatu kunjungan pada suatu simpul akan mengakibatkan penelusuran diarahkan ke simpul anak kanan pada kedalaman yang sama. Proses penelusuran ini dapat berjalan dengan cepat karena jalurnya sudah tertentu. Tetapi proses penelusuran ini dapat mengalami kegagalan jika dalam penelusuran tidak ditemukan lagi simpul anak kanan, padahal tujuan yang ingin dicapai yaitu simpul paling ujung belum dikunjungi. Ditinjau dari segi dialog antara pemakai dengan komputer, teknik ini bersifat monoton dan membosankan, sebab jawaban yang diberikan oleh pemakai sangat terbatas, sehingga para pemakai tidak dapat mengembangkan jawabannya. Berbeda dengan teknik penalaran vertikal, teknik penalaran lateral bersifat lebih luwes. Di dalam teknik ini diperbolehkan terjadi lompatan-lompatan di dalam pohon basis pengetahuan guns, memperoleh berbagai macam alternatif. Penelusuran dalam pohon basis pengetahuan tidak mengikuti aturan tertentu, tetapi sesuai dengan permintaan pemakai. Teknik ini tidak menekankan pada pencapaian tujuan, tetapi lebih cenderung pada proses pencarran jalan alternatif dan pengembangan ide-ide baru dari pemakai, sehingga prosesnya berjalan lambat. Dialog antara pemakai dan komputer lebih bersifat manusiawi, karena pemakai dapat menggunakan bahasa alami. Gabungan kedua teknik penalaran tersebut di atas akan dapat menghasilkan teknik penalaran yang lebih canggih dan handal. Kegagalan dalam penelusuran dapat dihindari, dialog antara pemakai dengan komputer menjadi lebih bersifat manusiawi dan pemakai dapat mengembangkan ide-idenya dalam bahasa alami. "

"ABSTRAKKompresi merupakan upaya untuk meningkatkan efisiensi penyimpanan berkas.Tesis ini membahas suatu metodologi kompres dengan menerapkan Differential Codingdalam suatu jaringan neural yang mekanisme kerjanya bersifat unsupervised learningyang disebut Kohonen Self-Organizing Maps (KSOM).Penerapan Differential Coding dalam KSOM (DC-KSOM) ini lebih menekankanpada aspek kualitas rekonstruksi citra dekompres daripada waktu komputasi, danmetode ini merupakan jenis lossy compression. Mekanismenya diawali dengan pra-proses citra, proses clustering blok data, differential coding, dan diakhiri entropiccoding untuk memperoleh citra terkompres. Dengan mempertimbangkan topologicalproperly, Jaringan Neural KSOM (JN-KSOM) berperan untuk mengkuantisasi vektorcitra asli melalui proses pengelompokkan (peng-cluster-an) vektor-vektor pewakil(codebook) dari setiap blok. Proses clustering ini akan mengakibatkan reduksi dimensidata sehingga akan diperoleh hasil kompresi suatu berkas citra.Hasil uji coba penelitian menunjukkan bahwa Root Mean Square Error (RMSE)matriks citra dekompres dengan DC-KSOM adalah 4,29229337, relatif Iebih rendahdibanding TCD yaitu 7,95840738, yang berarti bahwa kualitas citra dekompres hasilkompresi DC-KSOM lebih baik daripada TCD. Dari 10 citra yang dikompres, hasilkompresi dengan DC-KSOM menunjukkan nilai RMSE yang relatif stabil/reliable.

---

"

"Untuk membersihkan derau yang berbentuk garis-garis baik vertikal, horizontal maupun miring dapat dilakukan dalam domain spasial dan domain frekuensi. Pembersihan derau dalam domain frekuensi, citra harus ditransformasikan dari domain spasial ke dalam domain frekuensi dengan menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) dan Fast Hartley Transform ( FHT). Citra yang mengandung derau hasil transformasinya tidak licin, sehingga untuk menghilangkan derau, harus dibuat licin. Kemudian setelah dibuat licin dikembalikan ke domain spasial dengan menggunakan invers FFT dan invers FHT. Sedangkan ralam domain spasial menggunakan filter harga rata-rata I piksel dan filter harga median terhadap tetangga-tetangga yang mengitarinya dimana untuk pengoperasiannya digunakan kernel :3 X 3.Hasil pembersihan derau dalam domain spasial dibandingkan dengan dalam domain frekuensi. Untuk pembersihan derau dalam domain frekuensi waktu yang dibutuhkan relatif lebih lama, citranya dapat lebih bagus dibandingkan dengan dalam domain spasial. Meskipun pembersihan derau dalam domain spasial dapat lebih cepat tetapi ada sebagian informasi yang hilang."