Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pemisahan CO2 dari gas alam di amine plant bertujuan untuk menghilangkan akibat buruk yang akan ditimbulkan oleh CO2 pada proses selanjutnya. Salah satu alternatif proses pemisahan tersebut adalah dengan cara absorpsi yang menggunakan solvent MDEA. Solvent inilah yang memisahkan CO2 dari umpan gas hingga menghasilkan produk yang seuai dengan yang diinginkan oleh konsumen. Kuantitas dan kualitas umpan masuk pada kolom absorber merupakan faktor ketidakpastian, sehingga akan menyulitkan dalam mempertahankan kualitas produk gas yang diinginkan. Oleh karena itu, maka untuk dapat menganalisa pengaruh dari variabel operasi yang terlibat didalamnya diperlukan suatu model. Pemodelan konvensional yang biasa dilakukan dengan pemodelan matematis cenderung kaku dengan banyaknya asumsi dan sulit untuk dilakukan. Percobaan sebelumnya dilakukan dengan teknik regresi dan membandingkannya dengan model empiris. Makalah ini akan mencoba memodelkannya dengan jaringan Syaraf tiruan yang lebih fleksibel Algoritma pembelajaran yang digunakan adalah algoritma simulaled annealing jaringan syaraf tiruan dan sebagai pembandingnya dipakai algoritma pembelajaran resilient backpropagation. Ternyata jaringan syaraf tiruan (JST) simulated annealing yang terbentuk tidak dapat mengidentifikasi hubungan antara laju alir gas umpan dan laju sirkulasi MDEA terhadap laju alir gas produk dan kandungan CO2 didalamnya. Sedangkan algoritma pembanding resilient backpropagation jaringan syaraf tiruan berhasil mengidentifikasi hubungan tersebut. Dari hasil simulasi yang dilakukan pada jangkauan laju alir gas umpan yang kecil dan variabel tersebut dianggap tetap, didapatkan bahwa ada kecenderungan peningkatan laju sirkulasi MDEA menyebabkan meningkatnya persen CO2 didalam gas produk. Namun terjadi inkonsistensi yang disebabkan adanya variabel lain yang juga berpengaruh terhadap proses tersebut tetapi diluar data pengamatan yang ada."

"Tesis ini membahas identifikasi sistem dan inversi sistem untuk sistem evaporasi limbah cair radioaktif dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST), yang meliputi penentuan parameter JST yang diperlukan. Perancangan model JST dimaksudkan untuk merancang sistem pengendalian inversi yang sesuai. Dalam tesis ini digunakan struktur Multi-Layer Feedforward Network, yang terdiri dari lapisan masukan, lapisan keluaran dan 2 buah lapisan tersembunyi. Data diperoleh dari evaporator limbah cair radioaktif yang sebenarnya, yaitu dari Pusat Pengelolaan Pengembangan Limbah Radioaktif (P2PLR), PT. BATAN, Serpong, yang kemudian data tersebut digunakan untuk melatih dan menguji JST. Identifikasi sistem dan inversi sistem dilakukan dengan menggunakan model JST dengan struktur serial-paralel dan pelatihan JST dengan menggunakan algoritma Error Back Propagation. Hasil identifikasi tersebut diuji dengan memberikan masukan referensi pads pengendali. Berdasarkan hasil tes tanggapan waktu lingkar terbuka dan perhitungan harga MAE (Mean Absolute Error), ternyata didapat bahwa hasil pengendalian plant adalah baik.

---

This thesis discusses about identification of system and inverse system of an evaporation of liquid waste system using Artificial Neural Network (ANN) that includes determining the parameters required to get the ANN's model of the system. The ANN's model is used to design an appropriate inverse controller for the plant system.

In this thesis, the Feed forward Multi-Layer Network is used which contains input layer, output layer and two hidden layers. The data are collected from the real evaporator of radioactive liquid waste plant at Pusat Pengelolaan Pengembangan Limbah Radio aktif (P2PLR), PT. SATAN, Serpong, then the data are used to train and to test the ANN.

The ANN is implemented by using serial-paralel structure and is trained using error back propagation method. The ANN's model is tested using a reference input to the controller.

Based on open loop time response test dan calculating the Mean Absolute Error (MAE), yields a good controlling to the plant."

"Pada penelitian ini akan diterapkan sistim visi komputer terhadap contoh maket pemandangan suatu daerah, yang terdiri dari beberapa jenis kelas pola, misalnya tanaman, air, perumahan, dan sebagainya. Data citra pemandangan tersebut direkam oleh suatu sistim akuisisi memakai kamera video CCD-warna yang mengandung informasi digital dalam tiga kanal spektrum elektromagnetik.Yang akan diselidiki adalah bagaimana jenis-jenis pola tersebut dapat diklasifikasikan oleh suatu sistim perangkat komputer cerdas berbantuan jaringan syaraf tiruan dan logika fuzzy, sehingga hasilnya dapat tervisualisasi ''serta memberikan unjuk- kerja klasifikasi yang cukup .memadai dibandingkan dengan metode-metode yang telah lazim digunakan, seperti multiple density slicing, nearest neighbor, dan maximum likelihood.Aspek penelitian.ini adalah bahwa kalau sistim tersebut berhasil, maka baik metode maupum perangkat yang dibuat dapat dikembangkan untuk teknik penginderaan jauh, aplikasi medis, kontrol kualitas dengan.pemeriksaan oleh mesin komputer, dsb.Unjuk kerja metode klasifikasi dinyatakan oleh prosentasi kebenaran pada-suatu tabel yang menyatakan distribusi pengkategorian obyek ke dalam kelas yang telah ditentukan sebelumnya. Pengecekkannya langsung dilakukan dengan maket yang dibuat, sehingga beberapa pengamatan lapangan dari berbagai sudut pandang serta ketinggian dapat diatur sebaik-baiknya guna melengkapi hasil-hasil percobaan. Disamping itu hasil klasifikasi yang bertipe peta tematik disertai legends yang sesuai, dapat ditampilkan atau divisualisasikan pada layar monitor SVGA.

---

In this research, it is applied a computer vision system to an image which is consisting of several objects patterns. from an artificial maquette scene which had been taken by a color CCD camera. Due to object's responses in several electromagnetic waves are different to each other, then the 'recorded image can be splitted into three different color channels, i.e. blue, green, and red.

The research will investigate how to classify the above patterns. by using' an. intelligent computer system such as neural networks and fuzzy logic in order to obtain a reasonable performance compared with the available conventional classification system such as multiple density slicing, nearest. neighbor, and maximum likelihood.

The aspect of research is that the designed method -if successful- may be developed-to be applied to remote sensing technology, medical application, quality control by machine inspection, etc.

The classification performance is represented by percentage of correct on a truth table, which is reflected the distribution of object's category to a predetermined category. The direct observation can easily be done on the available maquette, so the several looking angles and height can be arranged to accomplish the experimental results. Beside it, the classification results will be represented on a thematic map with suitable legends to be visualized on a SVGA color monitor."

"Program pengklasifikasi gempa volkanik otomatis menggunakan jaringan syaraf tiruan tipe pengelompokan pola adaptif waktu nyata (RTAC) telah dibuat. Pola spektral gempa dipakai sebagai masukan atau ruang cid. Program ini mampu melakukan proses adaptasi did terhadap perubahan kondisi lingkungan. Adaptasi did dilakukan dengan caramendefmisikan kelas pola gempa baru dan bobot pengetahuan jaringan syaraf baru atau ..."

"Suara adalah suatu cara ideal bagi hewan-hewan untuk berkomunikasi di lautan. Suara sangat berguna dilautan ketika tidak ada cahaya. Jenis ikan yang tergolong dalam ikan jenis soniferous mempunyai suara yang khas. Beberapa diantaranya dapat mengeluarkan lebih dari satu jenis suara. Sebagai contoh ikan waekfish (Cynoscion regalis) jantan akan mengeluarkan suara drumming pada masa bertelur dan suara cattering untuk aktifitas hidup sehari-hari, sedangkan untuk betina hanya mengeluarkan suara cattering. Untuk dapat mengenali suara ikan tersebut diperlukan suatu proses identifikasi. Penggunaan voice recognition dapat diterapkan untuk melakukan proses identifikasi. Dengan diketahuinya suara ikan, selain jenis ikan kita juga dapat mengetahui keberadaan jenis ikan dan aktivitas hidup beberapa jenis ikan tertentu di dalam laut. Pada skripsi ini penggunaan voice recognition dengan mengaplikasikan neural network (jaringan syaraf tiruan) dilakukan untuk mengidentifikasi 5 jenis suara ikan. Hasil pengenalan sistem dari uji coba yang dilakukan menghasilkan tingkat pengenalan dengan keberhasilan sampai 97 %."

"ABSTRAKTidak terlalu berlebihan jika dikatakan bahwa perkembangan ekonomi secara keseluruhan harus pula diukur dari seberapa jauh perkembangan pasar modal dan industri sekuritas pada negara tersebut. Keputusan investasi dari seorang pemodal yang rasional didahului oieh suatu proses analisis terhadap variabel yang secara fundamental diperkirakan akan mempengaruhi harga suatu saham. Pada ekstrem yang lain sebagian pemodal menganggap bahwa jual bell saham adalah karena cepatnya perubahan harga (pin point technical analisis) atau faktor waktu (timing).Sistem jaringan syaraf tiruan adalah sistem jaringan yang meniru jaringan syaraf biologis. Sistem komputasi jaringan syaraf tiruan ini mempunyai kemampuan untuk mengatasi masalah-masalah yang non-algoritmik, selain itu juga rnampu menangani masalah yang memiliki data rumit mempunyai derau, dan tidak lengkap.Pada skripsi ini dibuat perangkat lunak Sistem Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Saham, menggunakan metode propagasi umpan balik (back propagation), dengan menggunakan data perubahan harga (pin point technical analisis) dan akan diadakan uji coba perangkat lunak tersebut.Dari hasil uji coba yang dilakukan diperoleh hasil bahwa sistim jaringan syaraf tiruan memiliki hasil prediksi yang cukup akurat dengan tingkat kesaiahan yang cukup kecil. Peningkatan selanjutnya adalah penambahan masukan sebagai pembanding daiam proses pembelajarannya juga proses coba-coba untuk nendapatkan bobot yang sangat baik."