Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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 ..."

"Pada skripsi ini, akan dilalcukan pemodelan sistem kardiovaskular manusia dengan menggunakan prinsip-prinsip dasar fisika. Model matematis yang diperoleh selanjutnya akan disimulasikan dengan menggunakan program Matlab 6.5.Kemudian, juga dimodelkan dan disimulasikan proses regulasi tekanan darah yang terjadi pada sistem kardiovaskulan Simulasi akau dilakukan dengau mcnggunakan gabungan model sistem kardiovaskular dan model sistem regulasi tekanan darah.Selanjumya, dirancang dan disimulasikan suatu pacu jantung rare-adaptif berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan Syaraf Tiruan berfnmgsi untuk menenlukan besamya periode impuls yang dikeluarkan pacu jantung. Jaringan Syaraf Tiruan yang digunakan terdiri dari tiga layer. Perancangan dilakukan dalam dua tahapan, yaitu proses pelatihan dan proses pengujian. Pada pelatihan, digunakan data basil simulasi sistem kardiovaskular yang telah dilengkapi dengan sistem regulasi sebagai data pelatihan, dan digunakan algoritma backpropagation sebagai algoritma pelatihan. Pada pengujian, akan dilihat kinerja pacu jantung berbasis Jaringan Syaraf Tiruan ketika digunakan pada sistem kardiovaskular.Hasil perancangan menunjukkan perfonna pacu jannmg yang mendekati fungsi denyut jantung tubuh sebenarnya."

"Sistem Pengaturan Lampu Lalu Lintas Terdistribusi adalah sebuah sistem lampu lalu lintas yang ditujukan untuk memenuhi kebutuhan akan kinerja pengaturan lampu lalu lintas yang cerdas dengan pengambilan data secara real-time. Sistem ini dapat melakukan penjadwalan dan pengaturan jaringan banyakpersimpangan secarareal-time yang tidak bisa dilakukan oleh sistem pengaturan lampu lalu lintas konvensional. Penerapan klasifikasi di dalam sistem ini digunakan untuk meningkatkan akurasi dari pengenalan mobil. Proses klasifikasi diimplementasikan menggunakan tiga algoritma Jaringan Syaraf Tiruan, yakni Backpropagation, FLVQ, dan FLVQ-PSO. Berdasarkan hasil ujicoba, dapat ditunjukkan bahwa algoritma Backpropagationmemiliki performa akurasi yang lebih baik dibandingkan dua algoritma JST yang lainnya.

---

AbstractDistributed Traffic Light Control System is a traffic light system intended to meet the need for setting the performance of intelligent traffic lights with real-time data capturing. The system can perform scheduling and network settings of multi-junction in real time that can not be done by a conventional traffic light settings system. Application of classification within this system is used to improve the accuracy of the car recognition. Classification process is implemented using three neural network algorithms, namely Backpropagation, FLVQ, and FLVQ-PSO. Based on the test results, it can be shown that the Backpropagation algorithm performs better accuracy than the other two algorithms."

"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 %."

"Penyakit jantung koroner adalah penyakit jantung yang paling mematikan sehingga perlu dilakukan diagnosa secara dini terhadap penyakit ini untuk keberhasilan pengobatan. Salah satu cara diagnosa awal penyakit jantung koroner yang dilakukan oleh dokter ahli jantung adalah melalui rekaman Elektrokardiografi (EKG). Deteksi penyakit jantung koroner dapat diotomasisasikan dengan membuat suatu perangkat lunak pengenalan pola EKG. Untuk kebutuhan ini diperlukan akurasi yang cukup tinggi sehingga mendapatkan hasil diagnosa awal yang tepat. Dalam penelitian ini akan dilakukan implementasi dan analisis performasi metode Jaringan syaraf tiruan Propagasi Balik dengan momentum untuk Pengenalan pola EKG Jantung koroner. Hasil pengujian menunjukan JST Propagasi balik RPROP dapat mengenalai pola EKG dengan tingkat akurasi 100% untuk citra latih dan 61.84% untuk citra uji."

"ABSTRAKTesis ini membahas identifikasi sistem kiln semen dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST), yang meliputi penentuan parameter yang dibutuhkan untuk pemodelan sistem tersebut, dan perancangan JST yang digunakan untuk identifikasi tersebut. Dalam tesis ini digunakan struktur Multi-Layer Feedforward Network yang terdiri dari lapisan masukan, lapisan keluaran dan 2 buah lapisan tersembunyi. Data diperoleh dari kiln semen yang sebenarnya yaitu dari Pabrik Tuban-II PT. Semen Gresik (Persero) tbk., kemudian data tersebut digunakan untuk melatih JST. Untuk melakukan identifikasi menggunakan model masukan-keluaran dengan struktur serial-paralel dan pelatihan JST tersebut menggunakan algoritma Error Back Propagation. Hasil identifikasi selanjutnya disimulasikan dan dibandingkan dengan plant yang sebenarnya.

---

ABSTRACT

This thesis discuss about system identification of cement kiln using Artificial Neural Network (ANN). The process of system identification using ANN requires to define of the input and output parameters, and to decide ANN's structure. In this thesis, the Feedforward Multi-Layer Network is used which contain input layer, output layer and two hidden layers. The data are collected from the real cement kiln at Pabrik Tuban-II PT. Semen Gresik (Persero) tbk, then good data are selected for training the ANN. In this thesis is using Serial-Parallel Structure and training algorithm is using Error Back Propagation method. The result of the identification is then simulated and compared to the real plant."

"Cylindrical Hidden Multi-Layer Perceptron Back Propagation (CHMLP-BP) adalah sistem jaringan syaraf tiruan berdasarkan multy-layer perceptron untuk mengenali objek 3 dimensi secara horizontal. Arsitektur CHMLP-BP dikembangkan lebih lanjut menjadi Hemisphere Structure of Hidden Layer (HSHL) sehingga mampu mengenali objek 3 dimensi secara vertikal dan horizontal dengan lingkup ½ bola. Efektifitas HSHL mendorong disempurnakannya arsitektur HSHL agar dapat mengenali objek 3 dimensi dengan lingkup 1 bola penuh. menjadi Spheric Structure of Hidden Layer. Dalam pengembangan SSHL dilakukan juga penambahan pemrosesan pada citra masukan dengan melakukan inversi dan perentangan nilai piksel citra masukan. Dilakukan juga modifikasi pada metode pengklasifikasian kelas pada neuron keluaran dari penggunaan batas treshold ½ untuk menentukan apakah neuron harus dibaca sebagai 1 atau 0 menjadi menggunakan metode greedy dengan harapan proses pembelajaran menjadi lebih mudah dan pengenalan objek 3 dimensi menjadi lebih baik. Metode eksperimen yang dilakukan pada SSHL menggunakan Percentage of Learning/Testing Paradigm. Kemampuan pengenalan objek 3 dimensi terbaik didapatkan pada jenis jaringan Multiplied untuk arsitektur SSHL Tunggal maupun Jamak dengan prosentase data pelatihan sebesar 47% didapatkan pengenalan sekitar 94% - 95% khususnya menggunakan Multiplied 3 Lapis yang mencapai 95.87%. Pengenalan terburuk pada SSHL didapatkan pada SSHL Tunggal Normal dengan prosentase data pelatihan sebesar 26% diperolah hasil pengenalan mencapai 81.02%."

"Biometrik adalah proses identifikasi dan autentikasi berdasarkan atribut unik yang dimiliki oleh manusia. Salah satu atribut manusia yang dapat digunakan untuk biometrik adalah iris. Iris adalah bagian dari mata yang mengatur banyaknya cahaya yang masuk mengenai retina. Iris berbentuk lingkaran dan memiliki karakteristik yang unik pada setiap orang. Penelitian ini adalah tentang pengenalan iris untuk biometrik.Dalam penelitian ini pembuatan vektor masukan untuk pengenalan dilakukan dengan cara yang berbeda dari biasanya yaitu dengan melingkar, sesuai bentuk iris. Untuk pengenalannya digunakan metode pattern matching dan jaringan syaraf tiruan. Dengan pembuatan vektor masukan secara melingkar, tingkat pengenalan yang dihasilkan cukup tinggi terutama jika metode pengenalan yang digunakan adalah dengan pattern matching.

---

Biometric is the process of identification and authentication based on many unique attributes of human. One of the usable human attributes for biometric is iris. Iris is a part of the human eye which controls the amount of light going to the retina. Iris is circular and each person has a different iris characteristics. This research is about iris recognition for biometrics.

In this research, the input vector for recognition is created with a different way from the usual. The input vector is created by following iris shape which is circular. The recognition process is done by using pattern matching and artificial neural network. The creation of input vector by circling yields a high recognition rate, especially when pattern matching is used for the recognition process."

"Pada skripsi ini akan dirancang suatu sistem pengendalian ketinggian air untuk sistem coupled tank pp-00 berdasarkan pengendali jaringan syaraf tiruan dengan metode pelatihan adaptive interaction. Sistem yang digunakan disusun berdasarkan bentuk tangki terhubung dengan satu masukan dan satu keluaran (SISO). Sesuai dengan waktu cuplik yang telah ditentukan, komputer akan menerima data-data hasil cuplikan sensor berupa ketinggian air pada tangki kedua dengan memberikan masukan air pada tangki pertama. Pengendalian ketinggian air didasarkan pada error yang dihasilkan antara data-data yang berasal dari sensor pada tangki kedua sebagai titik ketinggian air sistem yang akan diatur dan titik acuan yang telah didefinisikan terlebih dahulu sebagai nilai setpoint. Digunakan dua buah masukan pada pengendali jaringan syaraf tiruan yaitu error pada waktu pencuplikan sekarang dan waktu pencuplikan sebelumnya. Untuk melihat bagaimana kerja dari pengendali jaringan syaraf tiruan ini akan dilakukan perubahan parameter-parameter dari jaringan syaraftiruan ini, seperti banyaknya neuron pada lapisan tersembunyi, dan konstanta pelatihan. Untuk membantu pengendali jaringan syaraf tiruan, akan diberikan pengendali tambahan yaitu pengendali feedforward. Pengendali ini kemudian akan dibandingkan performa kerjanya dengan pengendali konvensional yang telah lama dikenal, yaitu pengendali PI. Hasil simulasi memperlihatkan bahwa pengendali jaringan syaraftiruan ini dapat memberikan hasil yang lebih baik dengan pengendali PI, selain itu dengan melakukan perubahan-pembahan pada parameter jaringan syaraf tiruan dapat membantu kinerja pengendali agar dapat mengendalikan sistem menjadi lebih baik. Pada akhirnya rancangan pengendali jaringan syaraf tiruan ini ditambahkan dengan pengendali feedforward yang terbukti dapat meningkatkan kinerja pengendali jaringan syaraftiruan ini."