Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Salah satu masalah bioinformatika adalah masalah rekonstruksi barisan DNA dengan metode Sequencing by Hybridization (SBH). Untuk melakukan rekonstruksi barisan DNA digunakan jalur Euler yang dicari pada graf DNA. Dalam skripsi ini dibahas beberapa algoritma untuk mencari jalur Euler, berikut kompleksitas algoritmanya, dan penggunaanya dalam SBH. Secara umum algoritma yang dibahas memiliki kompleksitas polinomial. Pada akhir skripsi dibahas algoritma yang dikatakan memiliki kompleksitas "linier"."

"DNA Sequencing by Hybridization (DNA SBH) adalah suatu proses pembentukan barisan nukleotida suatu rantai DNA dari kumpulan fragmen yang disebut spektrum. Spektrum tersebut diperoleh dari proses biokimia yang disebut hibridisasi. DNA SBH dapat dipandang sebagai masalah optimisasi yang dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma genetik. Prinsip kerja algoritma genetik berdasarkan pada teori evolusi Charles Darwin. Pada skripsi ini akan dibahas penerapan kinerja algoritma genetik pada DNA SBH. Terdapat tiga tahapan penting dalam algoritma genetik, yakni proses seleksi, crossover, dan mutasi. Jenis metode yang digunakan pada proses seleksi, crossover, dan mutasi secara berturut-turut adalah metode yang merupakan kombinasi antara roulette wheel dan deterministic, structured crossover, dan swap mutation. Kinerja algoritma genetik akan diuji dengan menggunakan data dari Gen Bank dan masalah DNA SBH yang dibuat secara acak. Selain itu juga akan dilihat pengaruh perubahan nilai probabilitas crossover (c) dan probabilitas mutasi (m) terhadap kinerja algoritma genetik untuk DNA SBH. Berdasarkan hasil percobaan diperoleh bahwa algoritma genetik cukup baik digunakan pada DNA SBH. Selain itu, perubahan nilai probabilitas crossover (c) dan probabilitas mutasi (m) ternyata mempengaruhi kinerja algoritma genetik dalam memperoleh solusi."

"Dalam teori graf, masalah jalur terpendek merupakan suatu masalah pencarian jalur antara dua verteks sedemikian sehingga jumlah bobot dari busur penyusunnya adalah minimum. Masalah jalur terpendek ini salah satunya dapat ditemui pada jaringan data, yakni proses routing pada saat pengiriman data dari node sumber ke node tujuan. Terdapat beberapa algoritma atau metode yang dapat memecahkan masalah jalur terpendek ini, pada skripsi ini akan dibahas penerapan algoritma genetika yang didasarkan prinsip evolusi biologi dalam penyelesaian jalur terpendek. Operator dasar yang digunakan pada skripsi ini adalah roda roulette untuk reproduksi, order crossover untuk crossover, dan insertion mutation untuk mutasi. Kinerja algoritma genetika akan diuji dengan menggunakan data dari OR-Library. Berdasarkan hasil percobaan diperoleh bahwa algoritma genetika cukup baik untuk digunakan dalam penyelesaian masalah jalur terpendek. Selain itu, ditunjukkan bahwa perubahan nilai parameter algoritma genetika ternyata mempengaruhi kinerja algoritma genetika dalam memperoleh solusi.

---

In graph theory, shortest path problem is a problem of finding a path between two vertices such that the total cost of the constituent edges is minimum. Shortest path problem can be found in data networks, namely routing process, when transmitting data from a source node to a destination node. There are several algorithms or methods that can solve this problem. In this final project, genetic algorithm based on principles of evolutionary biology is used to solve it. The basic operator for the genetic algorithm that used are the roulette-wheel for reproduction, order crossover, and insertion mutation. The performance of the genetic algorithm will be applied by using data from OR-Library. Based on the experiment result, the genetic algorithm is good enough to solve the shortest path problem. In addition, changes in values of parameters will affect the performance of the genetic algorithm in obtaining a solution."

"ABSTRAKTujuan utama dalam pengembangan sistem distribusi adalah meminimumkan biaya-biaya. baik biaya investasi maupun biaya operasional. Sebenarnya tujuan ini sesuai dengan persyaratan utama dalam pengembangan sistem distribusi, yaitu : Harus memenuhi kelayakan tehnis, harus memenuhi kelayakan ekonomis dan harus pula hemat energi. Permasalahan utamanya sendiri dalam hal ini tampak sederhana yaitu menentukan lokasi dan dimensi gardu distribusi serta dimensi penyulang yang optimum. Namun dalam pelaksanaannya, baik persyaratan maupun permasalahan tersebut mempunyai makna yang dalam. Bila ditelusuri lebih lanjut tampaklah kekompleksitasannya. Sehingga dalam mengoptimalkan sistem tidak semudah seperti yang dibayangkan. Parameter-parameter bantu, seperti tingkat beban puncak, pertumbuhan kebutuhan tenaga Ustrik, geografis dan topologis daerah pusat beban, lintasan terdekat penyulang dan lain-lainnya muncul satu persatu saling kait mengait. Oleh karena itu untuk mengoptimalkan sistem distribusi seperti demikian diperlukan alat bantu yang dapat mengatasi kekompleksitasan permasalahan di atas. Neuro-Fuzzy adalah salah satu alat bantu modern yang merupakan kombinasi dari logika Fuzzy dan Jaringan Syaraf Buatan, JSB (Artificial Neural Network), sehingga mampu bekerja dengan cepat dan memberikan hasil yang akurat pula. Keakuratan tersebut terjadi karena kombinasi itu sendiri, dimana antara Fuzzy dan JSB selling melengkapi dan saling menutupi kelemahan pasangannya. Dengan batuan algoritma neuro-fuzzy inilah lokasi dan dimensi gardu distribusi dapat ditentukan secara optimum. Demikian pula dengan sistem distribusi lain yang terkait dengan lokasi serta dimensi gardu tersebut."

"Dalam skripsi ini digunakan algoritma genetik untuk memilih vektor-vektor eigen pada metode Principal Component Analysis (PCA) dalam pengenalan citra wajah manusia. Data citra wajah yang digunakan adalah citra wajah dengan tingkat keabuan (gray level image), frontal, dan berukuran sama. Vektor-vektor eigen yang dipilih berdasarkan algoritma genetik, walaupun tidak semuanya berpadanan dengan nilai eigen terbesar, ternyata tetap dapat mengenali citra wajah dengan nilai error yang hampir sama dengan hasil yang dipilih berdasarkan nilai eigen terbesar. Hasil implementasi menunjukkan bahwa vektor eigen yang berpadanan dengan nilai eigen yang kecil apabila dikombinasikan hingga mencapai level persentase variansi tertentu ternyata dapat digunakan untuk pengenalan citra wajah manusia. Kata kunci: algoritma genetik, Principal Component Analysis, vektor eigen. xi + 86 hlm.; gbr.; tab.; lamp. Bibliografi: 15 (1989 ? 2007)"

"Permasalahan lokasi alokasi sekolah bertujuan untuk menghasilkan distribusi peserta didik ke sekolah sedemikian sehingga total jarak perjalanan siswa minimum. Permasalahan ini termasuk jenis masalah kombinatorial dan dapat dimodelkan sebagai permasalahan p-median. Pada penelitian ini, pendekatan algoritma hibrida firefly-genetika digunakan untuk menyelesaikan masalah lokasi alokasi sekolah dengan studi kasus SMP Negeri di Jakarta Selatan. Algoritma firefly diusulkan karena kemampuannya yang baik dalam mengarahkan konvergensi solusi ke nilai fungsi objektif yang lebih baik dalam permasalahan dengan fungsi kontinu. Algoritma genetika diusulkan karena kemampuan operasi genetikanya yang dapat menjaga variasi individu dalam populasi sehingga dapat menghindarkan solusi terjebak di nilai optimum lokal. Hasil pengujian menunjukkan nilai jarak perjalanan yang didapatkan oleh algoritma hibrida firefly-genetika lebih baik daripada algoritma firefly dan algoritma genetika. Untuk nilai parameter yang sama, waktu komputasi algoritma hibrida firefly-genetika relatif sama dengan algoritma firefly, namun jauh lebih tinggi dari algoritma genetika.

---

School location allocation problem aims to distribute students to schools such that the total of students travel distance is minimum. This problem is a type of combinatorial problem and can be modeled as a p-median problem. In this study, hybrid firefly-genetic algorithm is used to solve school location allocation problem with case study of South Jakarta junior public schools. Firefly algorithm is proposed because of its ability in directing the convergence to better solutions in continuous problems. Genetic algorithm is proposed because its genetic operators can maintain individual variation in the population to avoid a solution getting stuck at local optimum. The experiment results show that the total travel distance obtained by hybrid firefly-genetic algorithm is better than firefly algorithm and genetic algorithm. For the similar parameter values, the computational time of hybrid firefly-genetic algorithm is quite same as firefly algorithm, but much higher than genetic algorithm."

"Perkembangan teknologi, selain memberikan berbagai kemudahan, juga membawa dampak negatif yaitu menurunnya keamanan dalam penyampaian informasi. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengamanan informasi, terlebih yang bersifat rahasia. Pengamanan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu kriptografi dan steganografi. Dalam penelitian ini, akan dilakukan pengamanan informasi berupa suara digital dengan mengkombinasikan kriptografi dan steganografi. Untuk kriptografi menggunakan fungsi chaos Logistic Map dan untuk steganografi menggunakan metode Least Significant Bit LSB Coding. Proses pengamanan memakan rata-rata waktu komputasi 9,631-25,701 detik. Hasilnya diukur dengan Mean Square Error MSE dan Peak Signal-to-Noise Ratio PSNR . Nilai MSE dan PSNR yang dihasilkan adalah 0,102-0,434 dan 100,230-93,933 dB, di mana nilai tersebut mengindikasikan file suara yang baru sulit dibedakan dengan suara aslinya.

---

The development of technology, besides giving many advantages, also brings a negative impact. One of them is the decrease of security in information delivery. Therefore, we need to secure especially for secret informations. An information can be secured with two methods, that is cryptography and steganography.

In this research, an information securing of a digital audio using combination of cryptography and steganography will be applied. A chaotic function logistic map is used for cryptography and Least Significant Bit LSB Coding method is used for steganography. The average running time of a security process is 9,631 25,701 seconds.

The result is measured with Mean Square Error MSE and Peak Signal to Noise Ratio PSNR , with the MSE value is 0,102 0,434 and the PSNR value is 100,230 93,933 dB, which indicates the new sound file is difficult to distinguish from the original sound."

"Dalam desain sistem pemantauan dan pengontrolan parameter lingkungan secara otomatis, selain desain sistem serta implementasi algoritma di dalamnya, pemilihan media tanam merupakan faktor penting yang menjadi pertimbangan. Pertimbangan akan jenis media tanam mengarah kepada suatu media terisolasi yang memungkinkan terjadinya pengontrolan langsung oleh aktuator. Sedangkan pertimbangan akan desain sistem mengarah kepada bagaimana arsitektur fisik alat dan protokol pemantauan dan pengontrol dapat dieksekusi secara efektif dan efisien. Pertimbangan pada implementasi algoritma mengarah kepada bagaimana proses pemantauan dan pengontrolan bersifat komplementer. Dalam skripsi ini, peneliti mengusulkan rancang sistem pemantau dan pengontrol tanaman dengan media terarium tertutup berbasis IoT dengan menggunakan algoritma novel yang memanfaatkan integrasi data, yakni data fusion, dan adaptive hysteresis regime. Tujuan dari sistem yang diusulkan ialah untuk mengontrol setiap parameter lingkungan ke dalam rentang optimum dengan mempertimbangkan coupling relationship antar parameter untuk mempercepat pertumbuhan tanaman. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan menghasilkan kondisi optimum yang berkelanjutan dan stabil. Hal ini dibuktikan pada saat implementasi sistem di mana kecepatan pertumbuhan tanaman yang dikontrol di dalam sistem yang diusulkan rata-rata lebih cepat 23,83 % daripada tanaman yang tidak dikontrol.

---

In the design of autonomous monitoring and controlling environmental parameters, in addition to the system design and algorithm implementation, the choice of planting media is an important factor to be considered. Consideration of the type of planting media leads to an isolated medium that allows direct control by actuators. While the consideration of the system design leads to how the physical architecture and monitoring and controlling tools and protocols can be executed effectively and efficiently. Consideration on the implementation of algorithm leads to how the monitoring and controlling process is complementary to each other. In this thesis, the researcher proposes the design of plant monitoring and controlling system with IoT-based terrarium medium using novel algorithms that utilize data integration, namely data fusion, and the adaptive hysteresis regime. The purpose of the proposed system is to control each environmental parameter into the optimum range by considering coupling relationship between parameters to accelerate plant growth. The measurement results show that the proposed system produces optimum conditions that are more sustain and stable. This is evidenced at the time of the implementation of the system where the plant growth controlled in the proposed system is on average 23,83 % faster than uncontrolled ones."