Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPenelitian ini membahas mengenai Pengalaman Pengguna Terhadap Antarmuka Situs Web Sampoerna University. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi pengalaman pengguna terhadap front-end antarmuAka situs web perpustakaan Sampoerna University dengan mendengarkan pendapat dari mahasiswa Sampoerna University, hasil observasi, dan membandingkannya dengan teori yang ada. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dengan menggunakan metode wawancara. Responden dalam penelitian ini adalah mahasiswa Sampoerna University angkatan diantara 2010, 2011, 2012, 2013, 2014 yang menggunakan layanan antarmuka Situs Web Library and Learning Center Sampoerna University. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tampilan antarmuka situs web perpustakaan Sampoerna University sudah sudah memenuhi kebutuhan pengguna dan berdasarkan hasil dari observasi yang dilakukan peneliti jika membandingkannya dengan teori Sean Mcmanus (2011) bagaimana sebuah website dibuat sudah memenuhi beberapa kriteria.

---

ABSTRACTThis study discusses the User Experience On Sampoerna University Website Interface. The purpose of this study is to identify the user experience on the front-end interface library website Sampoerna University to listen to the opinions of students Sampoerna University, observation, and compare it with the existing theory. This study is a qualitative study using interviews. Respondents in this study were Sampoerna University students among the class of 2010, 2011, 2012, 2013, 2014 using a service interface Website Library and Learning Center Sampoerna University. These results indicate that the user interface library website Sampoerna University has been meeting the needs of users and based on the results of observations conducted by researchers when comparing it with the theory of Sean McManus (2011) how a website is made already meet several criteria."

"Analisis Prediksi Gerakan Tangan menggunakan Sinyal Elektroensefalografi. Berbagai pendekatan teknologi telah dikembangkan untuk membantu mereka yang menderita kelumpuhan dalam melakukan aktivitas kesehariannya secara mandiri. Salah satu teknologi tersebut adalah Brain-Computer Interface (BCI). Sistem BCI menggunakan elektro- ensefalografi (EEG) yang dihasilkan dari aktivitas mental seorang subjek sebagai masukan, dan mengubahnya menjadi perintah. Beberapa percobaan sebelumnya telah menunjukkan kemampuan sistem BCI untuk memprediksi gerakan sebelum gerakan tubuh aktual terjadi. Penelitian tersebut memprediksi gerakan yang akan terjadi dengan membedakan data pada kondisi rest, di mana tidak ada intensi gerakan, dengan kondisi pre-movement, di mana terdapat intensi gerakan sebelum gerakan aktual terjadi. Penelitian ini dilakukan untuk melakukan analisis sistem yang dihasilkan dari pembelajaran, yang kemudian diterapkan pada data dengan interval waktu kontinu, antara 3 detik sebelum gerakan terdeteksi sampai 1 detik setelah gerakan sebenarnya terjadi. Hasil percobaan menunjukkan bahwa sistem dapat membedakan kondisi pre- movement dan kondisi rest dengan menggunakan sinyal EEG pada frekuensi 7-30 Hz di mana letak Mu dan ritme Beta dengan nilai rerata true positive rate (TPR) sebesar 0.64 ± 0.11 dan rerata nilai false positive rate (FPR) sebesar 0.17 ± 0.08. Hasil percobaan juga mampu menunjukkan bahwa penggunaan sinyal EEG yang dekat dengan terjadinya gerakan, membuat sistem dapat mendeteksi intensi gerakan dengan nilai TPR atau tingkat deteksi gerakan semakin tinggi.

---

Various technological approaches have been developed in order to help those people who are unfortunate enough to be afflicted with different types of paralysis which limit them in performing their daily life activities independently. One of the proposed technologies is the Brain-Computer Interface (BCI). The BCI system uses electroencephalography (EEG) which is generated by the subject?s mental activity as input, and converts it into commands. Some previous experiments have shown the capability of the BCI system to predict the movement intention before the actual movement is onset. Thus research has predicted the movement by discriminating between data in the ?rest? condition, where there is no movement intention, with ?pre-movement? condition, where movement intention is detected before actual movement occurs. This experiment, however, was done to analyze the system for which machine learning was applied to data obtained in a continuous time interval, between 3 seconds before the movement was detected until 1 second after the actual movement was onset. This experiment shows that the system can discriminate the ?pre-movement? condition and ?rest? condition by using the EEG signal in 7-30 Hz where the Mu and Beta rhythm can be discovered with an average True Positive Rate (TPR) value of 0.64 ± 0.11 and an average False Positive Rate (FPR) of 0.17 ± 0.08. This experiment also shows that by using EEG signals obtained nearing the movement onset, the system has higher TPR or a detection rate in predicting the movement intention."

"Brain-Computer Interface (BCI) merupakan sebuah sistem yang mampu menerjemahkan sinyal-sinyal otak menjadi perintah kepada berbagai devais keluaran. Teknologi ini kini sedang berkembang pesat terutama untuk keperluan rehabilitasi gerak bagi orang-orang yang telah kehilangan kemampuan geraknya. Dalam penelitian ini, dirancang sebuah sistem BCI yang mampu menerjemahkan sinyal otak seseorang ketika sedang melakukan pembayangan gerak (motor imagery) untuk gerakan tangan menggenggam dan membuka. Hasil terjemahan tersebut dapat digunakan untuk menggerakkan sebuah antarmuka yang membantu orang tersebut untuk bergerak menggenggam dan membuka tangan secara real-time. Sistem BCI ini menggunakan perangkat akuisisi data yang terdiri dari Raspberry Pi 4 dan ADS1299 Analog-to-Digital Converter. Sistem ini juga dikembangkan dengan menggunakan berbagai algoritma pemrosesan dan klasifikasi data, mulai dari Independent Component Analysis, Support Vector Machine, Linear Discriminant Analysis, k-Nearest Neighbours, dan Random Forest. Akurasi hasil testing klasifikasi yang dilakukan oleh sistem ini bernilai 64,6% untuk mengklasifikasi 3 jenis pembayangan gerak (menggenggam, membuka, dan diam) menggunakan algoritma SVM serta 94,7% untuk klasifikasi 2 jenis pembayangan gerak (menggenggam dan membuka) menggunakan algoritma Random Forest.

---

Brain-Computer Interface (BCI) is a system which can translate brain signals to command various output devices. This technology had been developing rapidly, especially for movement rehabilitation purposes for people with motoric disabilities. In this research, a BCI system has been developed which can translate one’s brain signals when one is imagining doing hand movement (motor imagery). The translation result can be used to drive an interface in real-time. This BCI system utilize an acquisition device, consisting of Raspberry Pi 4 and ADS1299 Analog-to-Digital Converter. Besides, this system has also been developed using several algorithms for processing and classifying data, namely Independent Component Analysis, Support Vector Machine, Linear Discriminant Analysis, k-Nearest Neighbours, and Random Forest. Testing accuracy for this system yielded a 64.6% for classifying three types of motor imagery (hand grasping, hand opening, and resting) with SVM, and 94.7% for classifying two types of motor imagery (hand grasping and hand opening only) using Random Forest."

"AbstrakKartu tanda anggota (KTA) merupakan kartu tanda identitas bagi anggota tetap TNI AU dan taruna AAU. Penggunaan KTA di AAU sangat terbatas dan masih menggunakan cara manual. unuk mengatasi hal tersebut, dilakukan perancangan perangkat e-kta dengan mengubah kta menjadi e-kta menggunakan teknologi RFID dengan database menggunakan microsoft acces dan tampilannya mengubah visual basic"

"ABSTRAKPengupasan sabut kelapa dengan cara tradisioanal masih saja dilakukan orang terlebih di daerah-daerah pedesaan. Demikian halnya mesin-mesin pengupas sabut kelapa yang diharapkan akan mampu memberi solusi mengatasi adanya kelemahan pada alat yang digunakan dengan cara tradisional. Namun keberadaan mesin-mesin kian hari kian berkembang. Sehingga dilakukanlah suatu penelitian dengan melakukan rancang bangun terhadap mesin pengupas sabut kelapa yang baru dengan kapasitas besar dan semi kontinu. Mesin ini mengalami perubahan dan inovasi dari mesin-mesin yang sudah ada sebelumnya. Kegiatan penelitian diawali dengan melakukan perancangan terhadap mesin, kemudian hasil perancangan direalisasikan dalam bentuk pembuatan mesin dan akhirnya dilakukan uji kinerja mesin. Pengujian dilakukan terhadap tiga jenis kelapa yang keadaan kulitnya basah, sedang dan kering. Masin-masing buah kelapa yang diuiji sebanyak 10 buah. Pada hasil pengujian Waktu rata-rata pengupasan untuk tiap buah kelapa yang bersabut basah selama 13,1 detik per buah, untuk kelapa sedang 17,2 detik dan untuk kelapa kering selama 22 detik. Sedang kapasitas mesin adalah: untuk pengupasan jenis kelapa basah, kapasitas mesin adalah sebanyak 275 buah/jam, untuk kelapa sedang adalah sebanyak 209 buah/jam dan untuk kelapa kering sebanyak 163 buah/jam. Hasil kesimpulan dari penelitian adalah: analisis secara umum kelapa basah lebih mudah dikupas, sebab kelapa basah seratnya lebih banyak mengandung air sehingga gampang/lebih mudah dipisahkan dari kulitnya dibandingkan dengan kelapa yang lebih kering, seratnya hampir tidak mempunyai kadar air atau kondisi sabut kelapa kering."

"Dalam industri migas di Indonesia, sudah tercatat dalam kurun waktu dua tahun terakhir, 8 proyek pengembangan lapangan migas eksisting mundur dari jadwal onstream yang sudah ditentukan. Fenomena ini perlu mendapatkan perhatian khusus. Mundurnya jadwal onstream dari proyek-proyek tersebut karena kurangnya koordinasi antar pihak yang terkait seperti keterlambatan rig, masalah administrasi, belum adanya buyer, keterlambatan material dan lain-lain. Manajemen interface merupakan salah satu upaya untuk mengatasi masalah kurangnya koordinasi antar pihak mengingat proyek-proyek di industri migas merupakan mega proyek yang melibatkan banyak pihak. Tujuan dari penelitian ini untuk mengembangkan strategi manajemen interface dengan mengidentifikasi masalah interface yang berkaitan dengan kinerja waktu dan mencari masalah interface mana yang sangat mempengaruhi kinerja waktu pada proyek pengembangan lapangan migas eksisting pada Blok Natuna. Penelitian ini dibagi menjadi 4 tahapan, dimana tahap pertama adalah analisa arsip dan dilanjutkan dengan validasi pakar, tahap ketiga adalah adalah pilot survey & kuisioner responden, dan yang terakhir adalah interview langsung untuk mengetahui strategi pengembangan manajemen interface untuk meningkatkan kinerja waktu. Terdapat 38 masalah interface dengan 9 kategori faktor, yaitu; partisipan, metode/proses, praktek, sumber daya, manajemen, informasi, lingkungan, hukum serta regulasi dan bid serta kontrak. Faktor analisis dilakukan setelah validasi pakar, lalu dilakukan uji validitas dan uji realibilitas dengan bantuan software SPSS. Hasil analisis data akan digunakan untuk membuat strategi dalam pengembangan manajemen interface pada proyek modifikasi lapangan migas eksisting di Blok Natuna.

---

In the oil and gas industry in Indonesia, it has been recorded that in the last two years, 8 existing oil and gas field development projects have been delayed from the onstream schedule that has been determined. This phenomenon needs special attention. The delay in the onstream schedule of these projects is due to lack of coordination between related parties such as rig delays, administrative problems, the absence of buyers, material delays and others. Interface management is one of the efforts to overcome the problem of lack of coordination between parties considering that projects in the oil and gas industry are mega projects that involve many parties. The purpose of this study is to develop an interface management strategy by identifying interface problems related to time performance and finding out which interface problems greatly affect time performance in the existing oil and gas field development project in the Natuna Block. This research is divided into 4 stages, where the first stage is archive analysis and continued with expert validation, the third stage is pilot survey & respondent questionnaire, and the last is direct interview to find out the interface management development strategy to improve time performance. There are 38 interface problems with 9 categories of factors, namely; participants, methods/processes, practices, resources, management, information, environment, laws and regulations and bids and contracts. Factor analysis is carried out after expert validation, then validity and reliability tests are carried out with the help of SPSS software. The results of the data analysis will be used to create strategies in the development of interface management in the modification project of the existing oil and gas field in the Natuna Block."