Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAK Pemilihan prototype menggunakan single prototype memiliki kelemahan dimana daerah yang minor (distribusi datanya sedikit) belum dapat ter-cover dengan baik, sehingga dibutuhkan penggunaan multiple prototype agar data yang memiliki ketersebaran data yang tidak merata pada kelas yang sama dapat terwakilkan. Pada penelitian kali ini, akan diterapkan suatu metode incremental learning yang akan diintegrasikan dengan algoritma FNGLVQ. Metode incremental learning yang digunakan adalah metode random, statis dan dinamis. Metode random dilakukan dengan cara memilih prototype dari luar secara random dengan penetapan jumlah 2,5,10 dan 20 prototype perkelasnya; metode statis dengan memanfaatkan sifat keabuan dari nilai similaritas fuzzy yaitu menggunakan threshold di bawah nilai 0.5, 0.4, 0.3, 0.2 dan 0.1 sebagai kriteria pemasukan prototype sementara untuk metode dinamis juga menggunakan threshold yang diadaptasi dari penelitian (Xu Ye, 2012), namun dalam penelitian ini akan dilakukan penyesuaian mengikuti bentuk prototype yang digunakan yaitu dalam bentuk fuzzy. Dari keseluruhan metode incremental learning ini yang digunakan baik random, statis maupun dinamis, akurasi meningkat sebesar ±3 – 5% dari single prototype. Sementara untuk metode dinamis sendiri memiliki keunggulan di atas rata-rata dari metode random maupun statis baik dalam hal akurasi dan efisiensi jumlah prototype yaitu sebesar 94.78% dengan ±7 buah prototype pada uji data simulasi dengan menggunakan gaussian mixture models.

---

ABSTRACT Selection of prototype using single have a weakness where minor area could not cover well and need multiple prototype for a solution. In this research, incremental learning method will be integrated to FNGLVQ algorithm. Incremental learning method will be used random, static and dynamic. Random method will be selection of prototype from outside system randomly with 2, 5, 10, 20 prototype each class; statis method using threshold based on grey area of fuzzy similarity characteristic with using value under 0.5, 0.4, 0.3, 0.2 and 0.1 as criteria of entering the prototype to the set prototype, while dynamic method using threshold that adaptation from (Xu Ye, 2012), but in this research will be change form of prototype from crisp to fuzzy. From all incremental learning method that used such as random, static and dynamic, accuracy increasing about 3 until 5 % from single prototype. While dynamic threshold have an average superior than random and static method in accuracy andamount of prototype with 94.78% and ±7 prototypes on testing in simulation data using gaussian mixture models."

"ABSTRAKPada beberapa tahun terakhir, sistem pengenalan wajah telah marak digunakan dalam berbagai aspek sebagai wujud dari kemajuan teknologi. Berbagai penelitian dilakukan untuk terus memperbaiki akurasi dari pengenalan wajah. Pada penelitian ini digunakan metode klasifikasi Learning Vector Quantization dan Fuzzy Kernel Learning Vector Quantization. Data yang digunakan adalah Labeled Face in The Wild-a LFW-a. Database ini tidak memiliki batasan seperti latar belakang, ekspresi, posisi, dan sebagainya. Berdasarkan hasil uji coba menggunakan database LFW-a, sistem pengenalan wajah dengan metode LVQ memiliki akurasi tertinggi 89,33 dan metode FKLVQ memiliki akurasi tertinggi 89,33 pula.

---

ABSTRACTIn recent years, face recognition is widely used in various aspects as a form of technology advancement. Various studies are conducted to keep improving the accuracy of face recognition. In this research, Learning Vector Quantization and Fuzzy Kernel Learning Vector Quantization are used as a method of classification. The data used in this research is Labeled Face in The Wild a LFW a. This database has no restrictions such as background, expression, position, and so on. Based on test results using LFW a database, face recognition using LVQ method has highest accuracy at 89,33 and FKLVQ method has highest accuracy at 89,33 as well."

"Telah dilakukan penelitian terhadap pengembangan algoritma FNGLVQ sehingga memiliki karakteristik adaptif terhadap data input sehingga besaran perubahan vektor referensi memiliki besaran nilai yang adaptif. Karakteristik adaptif didapatkan dengan melakukan modifikasi terhadap perubahan update bobot dengan melakukan penurunan fungsi keanggotaan fuzzy tidak hanya terhadap parameter mean (yang dilakukan pada FNGLVQ awal) namun penurunan dilakukan terhadap kedua nilai min dan max sehingga besaran perubahan nilai min dan max akan bervariasi (tidak konstan seperti FNGLVQ) yang tergantung dari besaran input yang digunakan.Karakteristik ini dapat meningkatkan akurasi dalam percobaan dalam ketiga jenis data, yakni data EKG Aritmia, data pengenalan Aroma dengan 3 campuran, serta data Sleep secara keseluruhan, namun perbedaan nilai akurasi terbesar didapatkan dari pengujian data pengenalan aroma 3 campuran. Pengembangan karakteristik adaptif terhadap algoritma FNGLVQ dilakukan dengan kedua jenis fungsi keanggotaan yakni fungsi keanggotaan segitiga dan fungsi keanggotaan PI, dan FNGLVQ adaptif dengan fungsi keanggotaan PI sedikit lebih baik dibandingkan FNGLVQ adaptif dengan fungsi keanggotaan segitiga.

---

This research has been conducted on the development of FNGLVQ algorithms which have adaptive characteristics to the input data so that the amount of change in the reference vector has a magnitude of adaptive value. Adaptive characteristics are obtained by modifying the update changes the weight by doing a fuzzy membership function derivation. This is not only performed on the parameters of the mean (which is done at the beginning FNGLVQ) but they are derivated to both min and max values so that the amount of change in the weight and is continued with min and max values will vary (not constant as in the case of FNGLVQ) which in turn depends on the amount of inputs used.

These characteristics may increase the accuracy of the experiment in all three types of data, including data Arrhythmia ECG, data recognition Aroma with 3 mix, as well as overall Sleep data, but the biggest difference is the accuracy of values which have obtained from the test for 3 mixed aroma data recognition. Development of adaptive characteristics of the algorithm FNGLVQ has been performed with both types of membership functions namely triangular membership functions and PI membership functions, and FNGLVQ PI adaptive membership functions has been found to be slightly better than FNGLVQ adaptive triangular membership functions."

"Tidur merupakan suatu kondisi istirahat alami yang dialami tubuh yang sangat penting bagi kesehatan. Dengan waktu tidur yang tercukupi maka kondisi tubuh akan selalu segar karena pada saat tidur tubuh kita melakukan regenerasi terhadap sel-sel tubuh yang telah rusak ataupun mati. Namun hal tersebut tidak akan tercapai apabila kualitas tidur tidak baik. Penelitian pengenai pengukuran kualitas tidur hingga kini masih dilakukan. Salah satunya adalah penelitian yang dilakukan tim peneliti dari Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia.Pengukuran kualitas tidur dilakukan dengan melakukan pengenalan tahapan tidur berdasarkan sinyal Elektrokardiogram (EKG). Karakteristik data yang overlaping dan distribusi data yang menyebar masih mejadi permasalahan utama pada pengenalan tahapan tidur. Dalam penelitian ini, dikembangkan sebuah algoritma Adaptive Multi Codebook Fuzzy Neuro Generalize Learning Vector Quantizatio (AMFNGLVQ) untuk mengatasi data yang overlaping dan distribusi yang menyebar. Berdasarkan hasil pengujian, metode yang diusulkan memiliki tingkat akurasi dan nilai kappa yang lebih baik. Berdasarkan hasil pengujian, metode yang diusulkan mampu memperbaiki tingkat pengenalan dengan kenaikan 2% hingga 3 % untuk data Mitra dan 0.5% hingga 1.5% untuk data MIT-BIH. Sedangkan untuk pengujian menggunakan seluruh data Mitra kenaikan rata-rata tingkat akurasi mencapai 3% hingga 7%.

---

Sleep is a natural experienced condition by the body for relaxation, that is very essential for health. If the sleep time has been adequate, the body condition will always be fresh because our body can regenerate the body cells to maintain health. However, that condition will not be achieved if the quality of our sleep is not good. Research on sleep quality measurement is still progressing. One study is by a team of researchers from the Faculty of Computer Science, University of Indonesia. In this study, an Adaptive Neuro Fuzzy Multi Codebook Generalized Learning Vector Quantization (AMFNGLVQ) algorithm has been developed to overcome the data overlapping and distribution spread problems.Sleep quality measurement is done by identifying sleep stages based on electrocardiogram (ECG) signal. Data Overlapping and distribution spreads are still the main problems in identifying sleep stages. Based on experiment results, the proposed method has an accuracy rate and kappa values better than previous algorithm. Based on the results of testing the proposed method can improve the recognition rate with an increase of 2% to 3% for Mitra data and 0.5% to 1.5% for the MIT-BIH data. As for the test using the entire data Mitra average increase in accuracy rate reaches 3% to 7%."

"Perusahaan skala kecil dan menengah mulai bertumbuhan dan mendapatkan dukungan dari pemerintah sejak krisis ekonomi mulai melanda Indonesia pada akhir 1997. Namun berbagai kendala menghalangi mereka untuk tumbuh dan berkembang. Mulai dari kesulitan mendapatkan bahan baku, hingga kesulitan memasarkan produk. Berbeda dengan yang terjadi di negara maju, perusahaan skala kecil dan menengah Indonesia banyak yang belum memanfaatkan dukungan Teknologi Informasi dalam menjalankan usahanya. Dari masalah diatas pengusaha skala kecil dan menengah perlu dibantu untuk berkembang. Salah satu cara adalah dengan membuat suatu media untuk mempertemukan mereka dengan pembeli yang tepat, atau mendapatkan penjual bahan baku yang tepat. Internet sebagai teknologi yang masih terns berkembang, dan dipakai oleh jutaan orang di seluruh dunia, merupakan sebuah media yang layak unruk dicoba oleh perusahaan skala kecil dan menengah untuk mendukung bisnis mereka. Thesis ini akan membahas pembuatan suatu prototipe situs web perdagangan di internet yang memberikan fasilitas infrastruktur bagi perusahaan kecil dan menengah, dengan memberikan penekanan pada bisnis model dari situs B2B. Eksplorasi situs dilanjutkan dengan melakukan identifikasi key success factor. Untuk melihat kemungkinan kemungkinan yang akan terjadi saat implementasi maupun menentukan tahapan tahapan awal yang harus dilalui situs, dilakukan analisa perencanaan strategis. Analisa faktor internal dilakukan dengan metode CSF dan supply chain, sedangkan analisa faktor eksternal dilakukan dengan menggunakan model bisnis Porter Competitive Force. Penulis mengajukan juga rancangan fungsionalitas dan interaksi antara user dengan sistem, lewat metodologi Unified Modelling Language (UML). Thesis ini ditutup dengan implementasi yang membandingkan antara teknologi Java dan Active X.

---

Small and medium Enterprise (SME) in Indonesia get a chance to grow and also government attention after economic crisis hits Indonesia in the end of 1997. But to expand and grow SME business environment, they must solved several problem related to marketing and global reach for SME's products. For example, they are facing the lack to choose various supplier, difficulty to market their products, and small budget for advertising. It is very different with what happened in modem country, Indonesia's SME don't have IT Infrastructure to support their business. One important thing that they need right now is a market place to sell their product to buyer, and also get a good price for their supplies. Internet as a growing technology and used by millions of users all over the world, is a good media to build such marketplace. SME can meet their buyer or seller using an Internet site. This thesis will focus on designing a B2B Commerce web site to facilitate SME which highlight business models for B2B. After exploring the key success factor for B2B sites, we discuss analysis and strategic planning in building a B2B sites for SME. Using CSF analysis for internal & Porter Competitive model for external factor we conclude a better strategic planning. To show how to implement and realization of B2B for SME, we proposed a prototype site which support functionality and user interaction. We conclude implementation with a comparison of Java and ASP technology."

"Sistem Penilaian Otomatis SIMPLE-O selama ini dikembangkan dengan pemrograman PHP di Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia. Namun akurasi SIMPLE-O saat ini belum cukup tinggi untuk dapat digunakan secara praktis. SIMPLE-O kemudian dilanjutkan pengembangannya menggunakan pemrograman Bahasa C, tidak hanya untuk mencoba meningkatkan akurasi SIMPLE-O, tapi juga untuk memperluas penggunaannya. Untuk dapat meningkatkan akurasi penilaian SIMPLE-O diintegrasikan learning vector quantization LVQ pada pengembangannya. Skripsi ini membahas bagaimana pengembangan SIMPLE-O dengan LVQ menggunakan pemrograman Bahasa C.Seberapa banyak bagian data sampel yang digunakan pada saat training mempengaruhi performa penilaian. Semakin sedikit data yang digunakan pada fase training, maka akan terjadi penurunan akurasi pada fase evaluasi. Akurasi penilaian juga dipengaruhi proses ekstraksi ciri-ciri teks yang dilakukan menggunakan latent semantic analysis LSA dan singular value decomposition SVD . Akurasi penilaian dapat berubah ketika singular value yang dihasilkan, di proses terlebih dulu dengan frobenius norm dan vector angle. Faktor lainnya seperti jumlah kata-per-kolom matriks LSA tidak begitu mempengaruhi akurasi penilaian. Pada akhir percobaan, akurasi SIMPLE-O dengan LVQ secara rata-rata adalah 52.27 . Dengan menambahkan LVQ, akurasi SIMPLE-O mengalami peningkatan sebesar 41.67.

---

Sistem Penilaian Otomatis SIMPLE O was developed using PHP at Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia. But the resulting accuracy of the SIMPLE O was not reliable enough to be used practically. Right now, SIMPLE O was being developed using C Programming Language. This was done to increase its reliability and to further widen its applications. To increase the accuracy of SIMPLE O, learning vector quantization LVQ was integrated as part of the new program. This Paper was written to address the development of SIMPLE O with LVQ.With less data used in LVQ training phase there will a decrease in the resulting accuracy of the validation phase. The accuracy was also affected by the method of how well the extraction of the text characteristic using latent semantic analysis LSA and singular value decomposition SVD . Additional process of the resulting singular value will result in change of accuracy. The number of words per column when creating the LSA matrix did not have any significant effect. At the end, SIMPLE O with LVQ has an average accuracy of 52.27. Implementation of LVQ give an increase of 41.67 of the accuracy."

"Software-Defined Network (SDN) merupakan sebuah teknologi baru pada jaringan komputer. Teknologi ini memungkinkan user untuk mengontrol alur data pada jaringan yang dibangunnya. Isu keamanan jaringan saat ini menjadi isu penting terutama untuk melindungi sistem dari berbagai serangan pada jaringan. Serangan ping flood merupakan salah satu dari jenis serangan Distributed Denial of Service yang banyak terjadi dan berkembang dengan cepat di dunia jaringan komputer. Untuk memproteksi sistem itu sendiri dapat dilakukan dengan berbagai cara seperti dengan menggunakan firewall dan IDS. Namun, meskipun firewall didesain untuk memproteksi sebuah sistem, akan tetapi firewall tidak dapat memitigasi serangan dengan kategori Distributed Denial of Service karena memang perangkat tersebut tidak didesain untuk jenis serangan ini. Untuk dapat meningkatkan kinerja dalam memproteksi sebuah sistem terutama untuk memitigasi serangan DDoS, maka dapat digunakan teknologi SDN dengan membangun suatu mekanisme mitigasi yang memanfaatkan OpenFlow dan sFlow. Dengan pemanfaatan teknologi ini, didapatkan sistem deteksi dan mitigasi serangan ping flood yang cukup akurat dengan rata-rata waktu akses normal sebesar 0,26636 ms dan waktu mitigasi dan deteksi sebesar 10,5 detik. Sistem mitigasi dan deteksi ini juga tidak akan menggunakan sumber daya yang banyak dan mampu menurunkan penggunaan CPU sistem yang terkena serangan ping flood dengan selisih kenaikan dan penurunan penggunaan CPU sebesar 0,001% yang berarti sistem ini mampu mendeteksi dan memitigasi serangan ping flood dengan cukup efisien.

---

Software-Defined Network (SDN) is a new technology in computer network which is make an users can control data flow in network that build by users. At this time, network security issues be more important issue especially for protect the systems from any attackers in the computer network. Ping flood attack is one of Distributed Denial of Service attacks type that happened more than other network computer attacks and this attack growth fastest in computer network area. There are many methods to protects the system from attacker, i.e. using firewall and IDS. However, although firewall designed for protect the system, but firewall cannot mitigating the Distributed Denial of Service attack type because it not designed for that case. So, to improve performance of DDoS mitigation, we can use SDN technology with build a mitigation mechanism using OpenFlow and sFlow. Using this technology, we can get a ping flood attack mitigation and detection system more accurate with time average for normal access 0,26636 ms and time for mitigation and detection 10,5 second. This mitigation and detection system is not going to use much CPU resources and have ability for decrease CPU resources from attacks with difference 0,001%. It means, this system is more efficient for mitigation and detection ping flood attacks."

"ABSTRAKGeometri Fraktal adalah metode untuk merepresentasikan objek-objek yang muncul di alam. Untuk lebih memahami geometri fraktal, dipelajari beberapa pola fraktal. Pola fraktal selain banyak ditemukan di alam, juga muncul di dalam ekspresi fenomena matematik antara lain pada batas-batas daerah konvergensi pada metode iterasi Newton. Himpunan Julia adalah fraktal yang muncul dari suatu iterasi fungsi analitik dan pada himpunan Julia inilah kelakuan kaotik atau Chaos sering muncul.Pada tulisan in i, dibahas tentang prinsip-prinsip dasar himpunan Julia dan Chaos, yang kemudian digunakan dalam penelitian grafika komputer untuk menyelidiki cekungan atraksi ( basins of attraction ) dan himpunan Julia serta chaos dari transformasi Newton untuk beberapa fungsi polinomial berharga kompleks. Juga diberikan beberapa metode dan hasil penggambaran himpunan Julia dari transformasi Newton untuk fungsi polinomial tersebut."

"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."