Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"ABSTRAKAlgoritma pembelajaran jaringan saraf tiruan dewasa ini semakin beragam.Masing-masing algoritma memiliki kelebihan dan kekurangan dan menjadi halyang menarik untuk dipelajari. Pada penelitian ini akan dibahas mengenaialgoritma pembelajaran metode Levenberg-Marquardt yang akan digunakanuntuk jaringan saraf tunggal dan Ensemble Neural Network. Hasil percobaanmenunjukan bahwa metode Levenberg-Marquardt memiliki keunggulan dalamkecepatan dan kestabilan.

---

ABSTRACTNeural network learning algorithm is more diverse today. Each algorithm hasadvantages and disadvantages, and those are interesting thing to learn. Thisresearch will be discussed on the learning algorithm Levenberg-Marquardtmethod to be used for a single neural network and Ensemble Neural Network.Results of this research shows Levenberg-Marquardt learning algorithm has agood speed and stability."

"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."

"ABSTRAKPada penelitian ini menjelaskan bagaimana pengenalan suara otomatis menggunakan bahasa daerah yang berasal indonesia yaitu bahasa sunda, yang dapat mengontrol alat-alat elektronik pada suatu rumah. Bahasa sunda merupakan bahasa daerah dengan penuturan terbanyak kedua di indonesia setelah bahasa jawa. Pengenalan suara menggunakan bahasa sunda dilakukan pada penelitian ini dengan tujuan dapat mengontrol beberapa alat elektronik didalam rumah secara langsung dengan akurasi yang baik. Adapun metode yang digunakan dalam pengenalan suara bahasa sunda adalah metode ekstraksi Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) dan metode classifikasi jaraingan saraf tiruan berbasis algoritma backpropagation. Ada 16 intruksi bahasa sunda yang digunakan dalam pengenalan suara sebagai input pada sistem, setiap instruksi memiliki 2 sampai 3 suku kata bahasa sunda. Output yang digunakan penulis dalam penelitian ini sebanyak 6 alat elektronik rumah tangga, untuk menghidupkan atau mematikan satu output dikontrol menggunakan 2 instruksi bahasa sunda. Data suara yang digunakan dalam proses pembelajaran algoritma backpropagation adalah sebanyak 480 data yang masing-masing instruksi bahasa sunda adalah 30 data suara yang sama, hasil dari proses pembelajaran adalah berupa bobot yang dapat digunakan untuk proses pengetesan hardware, berdasarkan hasil percobaan langsung didapat tingkat akurasi pengenalan sebesar 96.875% saat dilakukan testing terhadap sistem.

---

ABSTRACTIn this study explain how automatic speech recognition uses regional languages that originate from Indonesia, namely Sundanese language, which can control electronic devices in a home. Sundanese is the second most spoken local language in Indonesia after Javanese. Voice recognition using Sundanese language was carried out in this study to be able to directly control several electronic devices in the house with good accuracy. The method used in Sundanese speech recognition is the Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) extraction method and the artificial neural network classification method based on the backpropagation algorithm. There are 16 Sundanese language instructions used in speech recognition as input to the system; each instruction has 2 to 3 Sundanese language syllables. The output used by the author in this study was five household electronic devices, to turn on or turn off one output controlled using 2 Sundanese language instructions. Sound data used in the learning process of the backpropagation algorithm is 480 data, each Sundanese language instruction is 30 of the same sound data, the results of the learning process are in the form of weights that can be used for hardware testing, based on the results of direct experiments 96.875 % when testing the system."

"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."

"Pada skripsi ini akan dibahas mengenai pengaruh swap perangkat jaringan transmisi ML-E Ericsson ke ML-TN Ericsson yang memiliki kelebihan dari segi efisiensi, ekspansi kapasitas dan kecepatan data, nilai investasi jaringan dan kualitas jaringan. Hal ini dilakukan dengan membandingkan beberapa parameter-parameter seperti pengukuran BER Rate menggunakan BER Test, pengukuran kecepatan upload/download HSDPA dan juga aplikasi monitoring performance yang ada pada perangkat tersebut.Hal ini dibuktikan dengan tidak adanya nilai error (error = 0) pada perangkat ML-TN dibandingkan dengan ML-E dengan nilai error rata-rata yang muncul SESR 2,81 x 10-7 , BBER 2,64 x10-5, ESR 4,68 x 10-7 . Selain itu kecepatan upload/download HSPDA meningkat hampir dua kali setelah swap yang sebelumnya kecepatan rata - rata download 2.7Mbit/s dan upload 799Kbit/s menjadi rata – rata download 4.6Mbit/s dan upload 2.7Mbit/s .Adapun hasil dari skripsi ini adalah mampu memberikan informasi tentang bagaimana teknologi ML-TN dapat memberikan perbedaan yang sangat signifikan terhadap kualitas layanan telekomunikasi yang membutuhkan alokasi bandwidth yang besar. Selain itu, penggunaan jaringan transmisi baru menggunakan ML-TN juga memberikan keuntungan yang sangat besar bagi vendor telekomunikasi, karena dapat memberikan efisiensi tanpa mengurangi kualitas jaringan itu sendiri.

---

In this final project will be discussing regarding the swap impact to the transmission network device from ML-E Ericson to ML-TN Ericsson which would created the benefit in efficiency, capacity expansian and data rate, network investment value and also network quality. This is aim to make a comparison on view parameter, such as BER Rate measurement using BER Test, measurement of HSDPA upload/download speed and also monitoring performance aplication on those transmission.This was being proved by no error value (error = 0) in ML-TN transmission compare with ML-E which shown average error value as SESR 2,81 x 10-7 , BBER 2,64 x10-5, ESR 4,68 x 10-7 . Furthermore speed of HSPDA upload/download was increased almost twice after swap, first the average of download was 2.7 Mbit/s and upload was 799 Kbit/s become average of download was download 4.6Mbit/s and upload was 2.7Mbit/s.Meanwhile this project may provide the information regarding how ML-TN technology could create significant difference for telecommunication services quality which needed large bandwidth alocation. Also new transmisson application using ML-TN can create broad benefit to telecommunication vendor because could gain the efficiency without reducing the quality itself. "

"Skripsi ini membahas tentang upaya reduksi harmonik pada sistem tenaga listrik yang memiliki beban non-linier variable frequency drives dengan menggunakan single-tuned passive filter. Variasi tuning dan quality factor pada perancangan filter dilakukan untuk mendapatkan nilai reduksi yang optimal dan memenuhi standar IEEE 519-1992. Variasi tuning factor yang dilakukan adalah ± 0.5 dari orde harmonik dominan dan variasi quality factor adalah 1 hingga 80. Dari hasil simulasi menggunakan ETAP 7.0.0, nilai reduksi harmonik optimal didapatkan dengan pemasangan dua buah single-tuned passive filter dengan tuning factor 5.1 dan 11.1 dan quality factor 60 hingga 80. Besarnya reduksi harmonik arus adalah 16.11% dan besarnya reduksi harmonik tegangan adalah 8.11%, dimana nilai individual harmonic distortion dan total harmonic distortion telah memenuhi standar. Tingkat pembebanan pada transformator penyuplai juga berhasil diturunkan dari 81% menjadi 69.6%.

---

This focus of study is about the reduction of harmonic distortion in power system supplied non-linear loads variable frequency drives using single-tuned passive filter. Variation of tuning and quality factor has been done to optimize harmonic reduction value to meet IEEE 519-1992 requirement. Variation of tuning factor is ± 0.5 around its dominant harmonic order and variation of quality factor is 1 up to 80. Simulation using ETAP 7.0.0 results optimum reduction of harmonic distortion is achieved by using 2 single-tuned passive filters with tuning factor 5.1 and 11, and quality factor 60 up to 80. Current harmonic distortion has been reduced 16.11% and voltage harmonic distortion has been reduced 8.11%, where individual harmonic distortion and total harmonic distortion has met the requirement. Feeder transformer loading has been reduced from 81% to 69.6%."

"Suatu sistem distribusi sangat rentan akan gangguan karena daerahnya yang luas dan dekat dengan konsumen. Pada sistem distribusi, jaringan tegangan menengah memiliki peranan penting dalam pendistribusi tenaga listrik. Dalam kenyataannya gangguan sering terjadi pada jaringan tegangan menengah. Gangguan ini dapat menyebabkan kerusakan pada perlatan listrik sehingga menyebabkan terganggunya kontinyuitas suatu sistem distribusi. Untuk mengatasi hal ini dibutuhkan sistem proteksi yang efektif. Sistem proteksi yang efektif memiliki beberapa syarat yaitu cepat, selektif, sensitif, dan handal sehingga dapat menghilangkan dan mengurangi dampak gangguan yang terjadi. Sistem proteksi distribusi tegangan menegah terdiri dari relai arus lebih dan relai gangguan tanah sebagai proteksi jaringan tegangan menegah. Pada skripsi ini akan dibahas tentang perbandingan setting hasil perhitungan dan setting eksisting yang ada pada penyulang limo di gardu induk Gandul. Dari perbandingan didapat bahwa relai hasil seting perhitungan dapat bekerja sedikit lebih cepat dari pada hasil seting lapangan.

---

A distribution system is highly vulnerable to disruption due to a broad area and close to the consumer. In the distribution systems, medium voltage networks have an important role in electrical power distribution. In fact disturbance common in medium voltage networks in particular short circuit. This disturbance can cause damage to the electrical equipment and causing disruption of continuity of a distribution system.

To overcome this needed an effective protection system. Effective protection system has several requirements like fast, selective, sensitive, and reliable so as to eliminate and reduce the impact of disturbance. Protection of medium voltage distribution system consists of overcurrent relay and ground-fault relay as protection for medium voltage networks.

In this paper will discuss comparison between the results of the calculation and settings that exist in the field setting limo feeder in Gandul main station. The results obtained that the relay setting calculation may work slightly faster than on the results of field settings."

"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%."

"Pada penelitian ini, dilakukan sebuah evaluasi dari jaringan serat optik di sebuah institusi perguruan tinggi yang berlokasi di Depok dan metode peningkatannya. Jaringan serat optik tersebut merupakan sebuah jaringan serat optik yang secara keseluruhan terletak di bawah tanah yang dirancang berdasarkan topologi star yang berpusat pada gedung Pusat Ilmu Komputer dari institusi tersebut. Jaringan serat optik ini termasuk kedalam tipe active optical network (AON) yang mengandalkan peralatan elektronik aktif untuk melakukan operasi switching yang dilakukan di layer 3 dari model OSI Layer. Jaringan serat optik ini terdiri dari gabungan antara single-mode fiber dan multi-mode fiber yang digunakan secara berkesinambungan dengan menggunakan cahaya dengan panjang gelombang 850 nm untuk multi-mode dan 1350 nm untuk single-mode. Kapasitas total dari jaringan serat optik ini untuk saat ini adalah 2.6 Gbps dengan 1.6 Gbps untuk penggunaan internet internasional dan 1 Gbps untuk penggunaan internet domestik. Kapasitas internet internasional tersebut dibagi lagi menjadi dua, 0.8 Gbps diarahkan menuju Telkom dan 0.8 Gbps sisanya menuju Indosat. Jaringan tersebut juga tersambung dengan area kampus Salemba yang letaknya terpisah melalui Metro Ethernet Indosat dengan kecepatan 270 mbps. Pada penelitian ini, dikemukakan sebuah ide bahwa sambungan tersebut dapat dikembangkan lagi menuju institusi perguruan tinggi lainnya untuk meningkatkan kesinambungan antara perguruan-perguruan tinggi di Indonesia.

---

This paper presents an evaluation of a fiber optic network of a higher education institution that is located in Depok and its improvement methods. The fiber optic network in question is a wholly underground network with designs based on the star topology centered in said institution’s Center for Computer Science. The fiber optic network is an active optical network (AON) which relies on a set of electrically powered switches to perform switching or routing operations which is conducted in the layer 3 of the OSI Layer model. The fiber optic network utilizes a combination of both single-mode fiber and multi-mode fiber concurrently with the 850 nm wavelength reserved for the multi-mode fiber and 1350 nm wavelength for the single-mode fiber. The current total capacity of the network is 2.6 Gbps with 1.6 Gbps allocated for international connections and the remaining 1 Gbps for domestic internet connections. The 1.6 Gbps bandwidth for international connection is further divided into two halves, 0.8 Gbps is routed through Telkom and the other half is routed through Indosat. This network is also connected to an off-site campus located at Salemba through Indosat's Metro Ethernet network with a data rate of 270 mbps. This paper presents the idea of expanding this connection to include other higher education institution to increase the degree of connectivity between educational institutions in Indonesia."