Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPenelitian ini merupakan pengembangan dari metode klasifikasi dengan jaringan syaraf tiruan (JST) yang telah dilaporkan dalam Iiteratur. Pengembangan yang diusulkan dalam penetilian ini adalah mengklasifkasi sinyal M-PSK termodulasi pada sisi penerima dengan mencari nilai entropi dari masing masing band output dekomposisi wavelet untuk mengidentifikasi sinyal temuodulasi yang diterima oleh penerima Serta melewatkannya pada sistem jaringan syaraf timan untuk mengelompokkan dan pengklasitikasian sinyal yang diterima tersebut dalam kelompok M-PSK dimaksud.Dari hasil pengujian sistem ini, dapat dilihat bahwa jenis modulasi yang paling mudah dikenali adalah BPSK dan yang paling sulit adalah 32-PSK. Untuk pengaruh kanal, kanal frekuensi selektif fading memberikan pengaruh yang paling besar untuk M-PSK dengan M yang semakin besar. Untuk tipe wavelet yang berbeda, tipe wavelet Haar yang memberikan tingkat pengenalan yang paling baik dibandingkan daubechies dan Biorlhogonal. Sedangkan Tingkat Keakuratan 100 % untuk M=2, 93,33% untuk M=4, 86.67% untuk M=8, 70% untuk M=16, 36,67 % untuk M=32 dan 76,67% untuk M=64.

---

ABSTRACTThere is a need for a reliable method of classifying signal modulation types without prior knowledge of the signal characteristics. This paper proposes training artificial neural networks with the entropies of wavelet packets to separate binary from M-ary phase shift keyed signals and describes the experimental results of that training and testing.As the information explosion places additional demands on our communications technology, the desire to encode more information within the same bandwidth drives the development of more sophisticated modulation schemes. Each new modulation type has introduced new problems for electrical and communications engineers to solve in order to make the information placed on a signal at the transmitter understandable at the receiver.The research goal was to develop a set of features characterizing a signal, which could then be used to train an artificial neural network. The resulting network could, in tum, be used to classify M-PSK signals. The result of experiment shown that the value of recognition are 100%, 93,33%, 86,67%, 70%, 36,67%, 76,67% for M=2,4, 8, 16, Ni=32 and M=64 respectively.

---

"

"Pada masa sekarang ini, teknologi semakin berkembang dan terus berkembang dengan cepat. Terutama kebutuhan adanya teknologi automasi yang memerlukan pengembangan lebih dalam lagi sehingga dapat menghasilkan teknologi cerdas yang dapat merespon tanggapan dengan cepat. Penelitian ini melakukan percobaan penerapan jaringan saraf tiruan radial basis function menggunakan metode backward dan metode Orthogonal Least Square (OLS). Berdasarkan hasil percobaan dapat dilihat bahwa penerapan jaringan saraf tiruan radial basis function metode OLS memiliki proses pelatihan yang lebih cepat dibandingkan penerapan jaringan saraf tiruan radial basis function metode backward. Selain itu, tingkat keakuratan yang dimiliki jaringan saraf tiruan radial basis function metode OLS juga tinggi.

---

In recent years, technology get better and better. The need of automatic technology that need to be developed more serious so it can result smart technology that can response the stimulation quickly. This research do experimentation on radial basis function neural network using backward methode and Orthogonal Least Square (OLS) methode and then compared with backpropagation neural network.

Based on result of experimentation we can conclude that radial basis function neural network using Orthogonal Least Square (OLS) method has training processing time faster than radial basis function neural network using backward method. Beside of that, radial basis function neural network using Orthogonal Least Square (OLS) method has high accuracy too."

"Metode Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk penerapan pada identifikasi dan aplikasi kendali sistem multi masukan multi keluaran (MIMO) dan sistem satu masukan satu keluaran (SISO) diharapkan dapat menjadi salah satu metode kendali cerdas alternatif selain mengandalkan metode kendali cerdas umum seperti Jaringan Syaraf Tiruan backpropagation. Sistem plant MIMO tersebut mengacu kepada sistem Pesawat Udara Nirawak SRITI yang menghasilkan 3 surface kendali. Metode ANFIS yang dibangun merupakan metode yang terdiri dari metode Jaringan Syaraf Tiruan Adaptif dan model sistem inferensi fuzzy. Algoritma pembelajaran identifikasi, invers, dan algoritma pembelajaran On-Line merupakan metode pembelajaran yang digunakan pada sistem ini. Melalui rancangan metode ANFIS ini kemudian dilakukan simulasi untuk memperlihatkan hasil identifikasi dan pembelajaran secara On-line sistem ketika masukan dan keluaran sistem Pesawat Udara Nirawak (UAV) diberikan. ANFIS dengan algoritma pembelajaran identifikasi dan invers telah dapat memberikan hasil respon yang baik, namun untuk menyempurnakan hasil metode pembelajaran Off-line sistem harus diberikan suatu pengestimasi tambahan yang menjadikannya sistem On-line. Hasil percobaan On-line telah menunjukkan keberhasilan sistem ANFIS dalam mengidentifikasi dan mempelajari sistem SISO dan MIMO.

---

Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) method for Multi Input Multi Output (MIMO) plant system identification and control application expected to become one of an alternative smart control method in addition to relying on another smart control method such as backpropagation neural network. That MIMO plant system refers to Unmanned AeroVehicle which produce 3 control surface.

ANFIS method which will be proposed consist of adaptive neural network method and Fuzzy Inference System model. Identification learning algorithm, inverse learning algorithm, and On-line learning are identification and control methods used in this system.

From this proposed ANFIS method then simulated to demonstrate the identification and learning’s output when UAV SRITI plant system's input and output were given. ANFIS with identification and inverse learning algorithm had given good response, but for more perfection of Off-line system method, there should be given some additional estimator to make it On-line. The On-line method result has demonstrated the success of ANFIS system in identifying and learning SISO and MIMO systems."

"Dalam beberapa tahun ini, telah banyak penelitian mengenai pengenalan pola yang dilakukan dengan jarigan syaraf tiruan. Skripsi ini membahas sistem pengenalan pola berbasis Jaringan Saraf Tunggal (JST). Penelitian ini membahas metode pembelajaran Levenberg Marquardt dalam melakukan pengenalan pola. Terdapat 9 dataset pola, 8 dataset dari "UCI Repository of Machine Learning Database" dan satu set dari data uranium dioxide pellet. Prosedur kerja sistem terdiri dari tahap pra-pemrosesan, pelatihan, dan pengujian. Hasil pengujian yang ditinjau dari computational cost dan recognition rate menunjukkan JSE berbasis metode Levenberg Marquardt memberikan performa yang lebih baik dibandingkan JST berbasis metode Levenberg Marquardt atau Backpropagation.

---

In recent years, many people have been working on pattern recognition using artificial neural network. This bachelor pra-thesis discuss about pattern recognition system based on Single Neural Network (SNN). This research discuss about Levenberg Marquardt learning algorithm in pattern recognition.There are 9 datasheets used in this experiment, which 8 of them are obtained from "UCI Repository of Machine Learning Database" and and one dataset of uranium dioxide pellet. The working procedures of the systems consists of pre-processing, training, and testing stages.

The testing result, which is measured from computational computational cost and recognition rate, shows that ENN based on Levenberg Marquardt learning algorithm has a better performance than SNN based on Levenberg Marquardt or Backpropagation."

"Pada Skripsi kali ini akan dibahas perbandingan 2 metode antara BGP Reflector dan BGP Confederation dengan menggunakan protocol BGP sebagai protocol utama. Kedua metode ini diharapkan bisa memberikan kinerja protocol yang lebih baik dan lebih handal dalam menangani traffic yang banyak. Perbandingan dilakukan dengan melakukan perbandingan terhadap QoS (Quality of Services) dimana simulasi akan dilakukan dengan bantuan software GNS 3 dan wireshark untuk penghitungan QoS. Simulasi dilakukan dengan melakukan migrasi pada topologi full mesh BGP menjadi BGP Reflector dan BGP Confederation. Jenis dari QoS yang digunakan adalah Packet Loss, Delay, Jitter, dan Throughput. Adapun hasil dari perbandingan keduanya untuk paket size yaitu size 1000 bytes, 5000 bytes, 10000 bytes dan 15000 bytes. Salah satu hasil size dengan size 15000 bytes pada reflector adalah delay 0.306 seconds, jitter 0.229, throughput 718.674 bytes/seconds, dan packet loss sebanyak 11%. Sedangkan untuk confederation yaitu delay 0.487 seconds, jitter 0.4203 seconds, throughput 438.97 bytes/seconds, dan packet loss sebanyak 8%.

---

In this thesis will discuss the comparison of two methods of BGP Reflector and BGP Confederation using BGP protocol as the primary protocol. Both methods are expected to provide a better protocol performance and more reliable in handling traffic. The comparison is done by checking the Quality of Services. This comparison originated from a full mesh topology which migrated to Reflector and Confederation. Types of Quality of Service is Packet Loss, Delay, Jitter, and Throughput. Comparisons were made to do a comparison of the QoS (Quality of Services) which the simulation will using software called GNS 3 and software wireshark for calculating QoS. Simulation are migrated from BGP full mesh topology to BGP Reflector and BGP Confederation. Types of QoS that is used is Packet Loss, Delay, Jitter, and Throughput. The results of the comparison base from the size while sending the message, 1000 bytes, 5000 bytes, 10000 bytes and 15000 bytes. One of the results with the size of 15000 bytes gives the reflector?s delay is 0.306 seconds, jitter is 0229 seconds, throughput is 718.674 bytes/seconds, and packet loss is 11%. Otherwhile, confederation?s delay is 0487 seconds, jitter is 0.4203 seconds, throughput is 438.97 bytes/seconds, and packet loss is 8%."

"Sampai saat ini ATM switch generasi Pertama menggunakan skema Explicit Forward Congestion Indication (EFCI) untuk kontrol kongesti layanan trafik ABR. Dengan cepatnya perkembangan teknologj Switching, generasi kedua ATM switch akan Dilengkapi dengan mekanisme kontrol kongesti Explicit Rate (ER). Skema Enhanced proportional Rate Control Algorithm, (EPRCA) merupakan salah satu mekanisme kontrol kongesti ER yang telah menjadi stand didalam ATM Forum. Karena mempunyai performansi yang cukup baik dan kemudahan dalarn implementasi, maka skema EPRCA akan menjadi pilihan beberapa vendor ATM untuk kontrol kongesti layanan trafik ABR. Pada periode transisi dari generasj pertama ke generasi kedua ATM switch, penggun skema EFCI dengan EPRCA dalam suatu jaringan ATM tidak dapat dihindarkan. Karena terdapat perbedaan dalam Operasi kerjanya, maka interoperabilitas penggunaan kedua skema kontrol kongesti tersebut akan menimbulkan permasalahan dan isi performansi yang dihasilkan. Dalam tesis ini, akan diteliti pengaruh penggunaan barga parameter kontrol Rate Increase Factor (RIF) yang berbeda terhadap hasil performansi pada skema EFCI dan skema EPRCA, serta pada interoperabilitas skema EFCI dengan EPRCA dalam suatu jaringan ATM. Dari hasil simulasi dapat ditunjukkan bahwa beat-down problem yang terjadi pada Iingkungan skema EFCI merupakan fungsi dan parameter kontrol RIF dan dengan RIF yang agresif tinggi dapat diperoleh performansi yang cukup baik. Sedangkan pada skema EPRCA, pengaruh penggunaan harga RIF yang berbeda tidak akan menyebabkan beat-down problem dan performansi yang dihasilkan sesuai dengan yang diharapkan. Sedangkan hasil performansi pada interoperabilitas skema EFCI dengan EPRCA sangat dipengaruhi oleh pemeliharaan harga RIF dan lokasi penempatan skema EPRCA. Untuk harga RIF yang konservatif rendah akan terjadi peningkatan performansi sebaliknya untuk harga RIF yang agresif tinggi akan mengakibatkan penurunan Performansi. Beat-down problem yang terjadi untuk sumber yang melewati multi-hop link pada lingkungan skema EFCI dapat dihilangkan jika skema EPRCA ditempatkan Pada least critical switch.

---

Currently, the first generation of the ATM switches use Explicit Forward Congestin Indication (EFCI) scheme for Congestion control mechanism of the ABR services. With the advances in switching technologies, the next generation of the ATM switches will employ the Explicit Rate (ER) congestion control mechanisms. The Enhanced Proportional Rate Coritol Algorithm (EPRCA) scheme is selected as one of the ER congestion control mechanisms by the ATM Forum. Because the EPRCA scheme has good performance and low implementation complexity, the ATM switch vendors will use it for congestion control mechanism of the ABR services.

During transition period from the first to the second generation of the ATM switches, the interoperability between EFCI and EPRCA schemes in the ATM net? ork became unavoidable. Because of the differences in their basic operating incehanisilis, their interoperation may be problematic in terms of the network perfoniiance. This thesis focuses on the impact on performance of the Raie Increase Factor (RIF) parameter selection in the EFCI and EPRCA schemes, also in the ititeroperahility between EFCI and EPRCA schemes.

The simulation results show that beat-down problem in an all EFCI scheme environment is function of RIF parameter. A more aggressive RIF value leads to a hìgher performance. However, in the EPRCA scheme environment with use different value of the RIF parameter, it will not make any beat-down problem and the performance results as expected.

From the interoperability perspective, the simulations conducted show that the RIF parameter selection and location of the EPRCA scheme will drive the performance of interoperability between EFCI and EPRCA schemes. With conservative RIF value will leads to performance improvement. On the other hand, with aggressive RIF value will leads to performance degradation. Beat-down problem of a multi-hop link in the EFCI scheme environment might be omitted if the EPRCA scheme is located at ihe Least critical switch. "

"ABSTRAKSebagian besar proses di industri adalah proses yang memiliki waktu tunda. Dengan adanya waktu tunda, dibutuhkan teknik analisis yang berbeda dengan sistem tanpa waktu tunda. Dalam makalah ini akan dibahas teknik pengendalian sistem dengan waktu tunda menggunakan prediktor Smith. Ide dari prediktor Smith adalah menggunakan model proses yang dikendalikan untuk meramalkan pengaruh aksi kendali yang diberikan pada saat kini terhadap proses tersebut. Selain itu juga dibahas bagaimana pengaruh ketidaksesuaian pemodelan pada prediktor Smith. Penerapan prediktor Smith disimulasikan menggunakan perangkat lunak yang dibuat dengan Turbo Pascal versi 6.0, sehingga dapat dilihat bagaimana pengaruh prediktor Smith pada tanggapan sistem yang dikendalikan. Selain itu juga dibahas sifat-sifat prediktor Smith."