Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABTRAKSuatu model tree dipakai untuk mempelajari faktorisasi matriks sparse simetris indefinit dengan cara pemilihan pivot diagonal. Struktur dasar yang digunakan adalah eliminasi tree dan eliminasi delay (eliminasi tertunda). Proses faktorisasi untuk matriks yang indefinit dapat dipandang sebagai suatu barisan transformasi tree yang didasari oleh data/informasi struktural dan data nilai-nilai numerik matriks. Hal tersebut memberikan suatu model dasar untuk mempelajari berbagai aspek numerik dari dekomposisi matriks sparse indefinite"

"Sistem informasi yang efektif adalah sistem yang mendorong dan berperan sebagai enabler bekerjanya strategi bisnis suatu organisasi. Dalam setiap perusahaan terdapat proses-proses utama yang menjalankan strategi bisnis yang kritis dan perlu didukung secara efektif oleh suatu sistem informasi. Pada sisi lain sistem informasi memberi peluang inovasi terhadap proses bisnis sehingga diperlukan redefinisi visi dan strategi bisnis agar perusahaan dapat memenangkan persaingan. Sinergi antara pendekatan business-driven dan pendekatan technology-driven dalam perencanaan sistem informasi diharapkan dapat meningkatkan competitive advantage suatu organisasi. Tesis ini mengkaji bagaimana strategi bisnis suatu organisasi dapat dijabarkan ke dalam perencanaan sistem informasi sehingga berbagai keunggulan teknologi yang tersedia dapat dieksploitasi untuk meningkatkan kinerja internal perusahaan dan secara ekstemal siap menghadapi tekanan lingkungan bisnis yang terus berubah. Perencanaan sistem informasi difokuskan untuk menciptakan alignment antara strategi sistem informasi dengan strategi bisnis pada suatu perusahaan yang bergerak dalam penyediaan jasa solusi teknologi informasi yang sedang dipersiapkan menghadapi tekanan persaingan global. Proses perencanaan sistem informasi yang dlakukan mengikuti metode Enterprise Architectuire Planning. Metode ini dimulai dengan pengembangan business model untuk menguji faktor ekstemal (opportunity & threat) dan faktor internal (strength & weakness) yang dimiliki perusahaan; dilanjutkan dengan dekomposisi proses-proses bisnis dan entity yang terkait; penilaian sistem dan teknologi yang telah ada; perumusan arsitektur data, aplikasi, dan teknologi; dan diakhiri dengan rekomendasi manajemen sistem untuk efektifitas pengembangan sistem informasi ke masa depan. Dengan tersusunnya rencana sistem informasi maka alokasi sumberdaya dan rencana pembangunan proyek-proyek sistem informasi pada suatu perusahaan dapat dirumuskan secara lebih terarah. Rencana sistem informasi yang dibuat perlu menjadi pedoman bagi fungsi sistem informasi dan menjadi kerangka berpikir bagi manajemen untuk secara efektif mendorong organisasi menjalankan strategi bisnis terpilih guna mencapai visi yang dicita-citakan.

---

An effective information system is a system that support and enable a company business strategy to work effectively. There are always some key processes within any company that carry out critical business strategies and these processes need to be effectively supported by information system. On the other hand information system also offer opportunity for process innovation which in turn drive the company further to redefine their business vision and strategy in order to win the competition. The synergy between the above business-driven approach and technology-driven approach on information system planning is expected to improve the competitive advantage of the company. The thesis is intended to exercise on how a company business strategy can be translated into information system planning with the objective that various available technology advancement can be exploited to improve the company performance internally as well as to be prepared to deal with changing external business pressures. Case for the study is a company of information technology solution provider industry that is being prepared to enter the global industry competition. The information system planning process undertaken is to follow an Enterprise Architecture Planning method. The method start with development of business model to examine external factors (opportunity & threat) and internal factors (strength & weakness) of the company; to be continued with decomposition of business processes and related entity; assessment of existing system and technology; development of data architecture, application architecture, technology architecture; and finalized with recommendation of system management in order to effectively develop and manage the information system for the future. With the existence of information system plan it is expected that resource for development of the company information system projects can be allocated in right direction. The completed information system planning should become a guideline for information system function as well as to become a framework for management level to effectively drive the organization to implement its business strategy in order to achieve their vision."

"Perkembangan teknologi komunikasi sangat berpengaruh dalam kegiatan bisnis pada saat ini. Teknologi komunikasi khususnya teknologi komunikasi data sangat membantu dalam menunjang kegiatan bisnis suatu organisasi. Dalam mencapai tujuan bisnisnya, suatu organisasi bisnis mti:manfaatkan teknologi komunikasi sebagai sarana pendukung. Teknologi komunikasi telah memungkinkan unit-unit bisnis sating berinteraksi, berkomunikasi dengan mudah. Teknologi komunikasi khususnya teknologi komunikasi data memungkinkan dilakukan penyebaran informasi secara cepat dan akurat. Teknologi komunikasi memungkinkan kegiatan bisnis baru diciptakan. Penerapan teknologi dalam suatu orgarusas1 bisnis memerlukan perencanaan yang matang, sehingga penggunaan teknologi tersebut nantinya benar-benar memenuhi kebutuhan serta manfaatnya bagi kegiatan organisasi bisnis tersebut. Dalam implementasi penggunan teknologi komunikasi di suatu organisasi bisnis sering terjadi bahwa sistem jaringan komunikasi yang dibangun tidak dapat memenuhi kebutuhan bisnisnya. Dalarn tesis 1ru, penulis akan melakukan studi kasus perencanaan infrastruktur jaringan komunikasi untuk mendukung kegiatan bisnis mikro di PT. Bank Rakyat Indonesia (Persero) atau selanjutnya disebut BRI. Sesuai dengan bisnisnya, kegiatan bisnis mikro di BRI memiliki karakteristik yang agak berbeda dibandingkan dengan kegiatan bisnis bank pada umumnya. Karakteristik bisnis mikro dapat dilihat dari segi : • Ukuran transaksi bisnis ini yang relatifkecil tetapi jumlahnya banyak. • Kegiatan bisnis mikro berorientasi pada segmen sektor ekonomi kecil. • Kegiatan bisnis mikro di BRI sebagian bes.ar berada di rural area, mulai dari tingkat kecarnatan sampai tingkat desa di seluruh Indonesia . . Mengingat karakteristik bisnis mikro tersebut, diperlu-kan perencanaan yang baik dalam membangun jaringan komunikasi11.ya. Dengan perencanaan yang baik ini diharapkan akan didapatkan jaringan komunikasi yang benar-benar sesuai dengan kebutuhan serta kegiatan bisnisnya yang selanjutnya diharapkan akan memberikan kontribusi pada keuntungan bisnisnya.

---

Today the business activity 1s m line with the development of the technology itself In some cases the technology support is mandatory, in order to respond customer needs and compete with the other services. Communication technology especially in data communication technology, is one of the key support for business activity in the organization. This technology enabled business units to interact each other in the simple and easy ways. Data communication technology has enabled distribute informations faster dan more acurate. In this thesis, the author will take the case study of the network infrastructure planning for supporting micro banking business in the PT. Bank Rakyat Indonesia (Persero). According to the BRI's environment, the micro banking business activity have different characteristics of the ordinary banking activity. The characteristics of the micro banking business as follows :

• The size of the business transaction is relatively small but the quantity of transaction is large.

• The orientations of the micro banking activity is in the small market segment.

• The most micro banking activity is on the rural area, from the level kecamatan area until desa of all Indonesia regions.

According to that characteristics of the micro banking business, we need to plan for building a communication networks which spans to the rural area. Unfortunately the public telecommunication infrastructure in the remote area is very poor or it is not existed yet. In BRI case, trying to develop and invest in setting up the tlecommunication network reaching remote area is one of the critical success factor for micro banking business. The good planning will protect .the investment in the communication network that fi,1 the need of the business activity. We start the micro business network plan with a hierarchical network plan. In this plan, we explore the possibility of using cost effective technology to implement data communication network such as dial ;Jp link, packet radio network, etc. We identify and propose scheme for integrating micro business network with corporate and retail network."

"

Pengenalan emosi dasar melalui ekspresi wajah menjadi domain penelitian yang berkembang saat ini. Berbagai metode machine learning telah digunakan untuk permasalahan ini. Dewasa ini, metode deep learning terbukti lebih robust untuk penyelesaian domain pengenalan emosi dasar. Salah satu metode deep learning yang dapat digunakan adalah deep belief network-deep neural network (DBN). Metode ini sebelumnya berhasil diujikan untuk pengenalan citra CIFAR-10 dan MNIST, namun masih belum digunakan untuk dataset citra emosi wajah. Oleh karena itu, pada penelitian ini, kami menggunakan DBN-DNN untuk pengenalan emosi dasar. DBN-DNN diujikan dengan 2 (dua) skema eksperimen yakni DBN-DNN dimensi penuh dimensi tereduksi. Hasil dari kedua skema menunjukkan bahwa DBN-DNN berhasil diujikan pada dataset citra wajah MUG, CK+, dan IMED untuk pengenalan 7 (tujuh) kelas emosi dasar yaitu marah, jijik, takut, senang, netral, sedih, dan terkejut. Skema DBN- DNN dimensi penuh, berhasil mendapatkan akurasi pengenalan emosi dasar pada citra wajah dataset MUG sebesar 94.07%, dengan waktu komputasi yang cukup lama yakni 7 jam 13 menit. Berbeda halnya dengan pengenalan DBN- DNN dimensi penuh pada citra wajah dataset CK+ dan MUG, meskipun waktu yang dibutuhkan saat pengenalan cukup singkat yakni 11 menit untuk  CK+ dan 7 menit untuk IMED, akurasi yang didapatkan masih cukup kecil yakni 40.64% untuk CK+ dan 44.43% untuk IMED. Kecilnya akurasi pengenalan CK+ dan IMED, dipengaruhi oleh jumlah data yang kurang banyak, berbeda dengan MUG yang mencapai 9805 data. Sehingga, DBN-DNN kurang optimal dalam melakukan proses pembelajaran pada kedua dataset tersebut, CK+ dan IMED. Sedangkan, pada skema DBN-DNN dimensi tereduksi, akurasi berhasil meningkat baik untuk pengenalan pada dataset MUG, CK+ dan IMED. Akurasi pengenalan pada MUG mencapai 94.75%, CK+ 52.84%, dan IMED 56.58%. Waktu komputasi yang diperlukan dalam pengenalan pun juga lebih efisien khususnya pada dataset MUG, menjadi 3 jam 45 menit termasuk proses reduksi dimensi SVD di dalamnya. Hal ini berbeda untuk dua dataset lain, CK+ dan IMED, keduanya membutuhkan waktu cukup lama untuk proses reduksi dimensi karena SVD menggunakan jumlah dimensi 16384 untuk mendekomposisi matriks. Namun, jika waktu yang digunakan untuk proses DBN-DNN nya saja relatif lebih singkat dari DBN-DNN dimensi penuh, yakni 2 menit untuk CK+ dan 1 menit untuk IMED.

 

---

Facial emotion recognition using facial expression has been popular in these past years. There are many machine learning methods used for recognition tasks.  Currently, the most robust method for this domain is deep learning. One type of deep learning method that can be used is the deep belief network – deep neural network (DBN-DNN). Although DBN-DNN has been used for recognizing CIFAR-10 and MNIST datasets, it has not yet been used for facial emotion recognition. Hence, in this research, we attempt to use the DBN-DNN for recognizing facial emotions. This research consists of two experimental schemes, DBN-DNN with full dimension and DBN-DNN with the reduced dimension. The result of these experiments shows that using the MUG facial emotion dataset, DBN-DNN has successfully recognized 7 (seven) classes of basic emotions, angry, disgust, fear, happy, neutral, sadness, and surprise. DBN- DNN with full dimension has successfully reached 94.07% accuracy for recognizing 7 ( seven) basic emotions from the MUG dataset, even the run time needed is not efficient, 7 hours and 13 minutes. Meanwhile, the CK+ dan IMED dataset is not quite good at accuracy, even the run time is quite short, 11 minutes for CK+ dataset and 7 minutes for the IMED dataset. The accuracy for the CK+ dataset reaches 40,64% and 44.43% for the IMED dataset. This accuracy occurs because of the lack number of data that is processed by DBN-DNN. DBN-DNN is good at a lot of the number of data, like MUG with 9805 data. On the other hand, DBN-DNN with reduced dimension has successfully reached higher accuracy for MUG (94.75%), CK+ (52.84%) and IMED (56.58%) The run time also more efficient, especially on MUG Dataset (3 hours and 45 minutes). But, CK+ and IMED need a longer time for finishing the dimensionality reduction with SVD. Its because the number of dimensions processed by SVD uses a full dimension of the matrix, 16384. Hence, it needs more time to run the SVD. But, the time need for processing DBN-DNN after finishing the SVD, only need 2 minutes for CK+ dataset and 1 minute for IMED dataset.

 

"

"Telah dibuat sebuah sistem pakar untuk ''trobleshooting'' komputer, yang diberi nama EXACT (expert system advisor for computer trobleshooting). Sistem pakar ini ditujukan sebagai penasehat perbaikan perangkat keras komputer pribadi IBM PC dan kompatibel. Proses pembuatan EXACT melalui tiga tahapan. Tahap pertama adalah akuisisi pengetahuan. Tahap kedua adalah representasi pengetahuan dan tahap terakhir yaitu pembuatan kelopak sistem pakar. Tahapan operasi EXACT adalah menanyakan gejala kerusakan dan keadaan perangkat keras, memberikan langkah-langkah untuk mengidentifikasi kerusakan, menyimpulkan letak kerusakan komputer, dan memberikan nasehat dan rekomendasi. Bagi pengguna komputer awam, EXACT akan memberikan nasehat bagaimana mengatasi masalah kerusakan komputer. Bagi teknisi, EXACT dapat membantu mengurangi kebingunan yang berhubungan dengan ''troubleshooting'' serta mempercepat proses diagnosa. "

"ABSTRAK Pada penelitian ini, penulis mencoba merealisasikan sistem pelacakan ujung-ujung jari yang diperuntukan untuk interaksi yang lebih baik antara manusia dan komputer serta untuk membantu penangkapan gerak jemari tangan guna pembuatan animasi 3D. Pelacakan posisiujung-ujung jari dilakukan dalam dua proses terpisah yakni: (1) pelacakan posisi dua dimensi (2D) vertical dan horizontal atau posisi (, ) dari citra RGB (red, green, blue); (2) pelacakan dimensi ketiga yaitu () dari citra kedalaman atau depth images yang dikalibrasi, yang kemudian disatukan kedalam pelacakan posisi tiga dimensi (, , ) menggunakan Particle Filter (PF).Posisi 2D atau (, ) ditemukan dengan cara menghitung Convex Hull 2D dari citra hasil binerisasi citra asli. Sedangkan posisi 3D ditentukan menggunakan metode Stephane-Magnenat dari citra kedalaman. Setelah itu, masing-masing ujung jari dilacak oleh beberapa pelacak PFsecara simultan dengan teknologi multithreading.Untuk menguji efektifitas sistem yang dikembangkan penulis membuat modul grafika tangan 3D untuk mensimulasikan gerakan tangan hasil pelacakan. Hasil pelacakan ujung-ujung jari ini kemudian juga digunakan untuk mensimulasikan kontrol pembesaran (zoom-in) danpengecilan (zoom-out) yang banyak dilakukan pada interaksi manusia dengan televisi maupun perangkat tablet melalui pembesaran dan pengecilan objek sederhana seperti bola dengan gerakan jemari tangan. Selain itu, penulis juga mengukur tingkat akurasi, overhead waktukomputasi, dan kemampuan untuk beradaptasi terhadap halangan atau occlusion dalam beberapa skenario eksperimen. Penanganan occlusion dilakukan dengan memprediksi gerakan jari menggunakan suatu model linier.Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa PF merupakan metode yang baik dalam melacak yaitu ditunjukan dengan rata-rata error yang rendah, kurang dari 2. Kemudian untuk penangan occlusion didapat rata-rata error kurang dari 3. Selain itu, Kemampuan sistem baik, yaitu dalam merealisasikan informasi pelacakan ujung jari kedalam animasi tangan 3D dan antar muka alami sederhana sebagai uji kasus ditunjukan dengan kemampuan menirukan gerakantangan dan dalam mengontrol operasi zoom in/out.

---

ABSTRACT This research tried to realize a fingertips tracking system for better interaction betweenhuman and computer as well as to assist fingers motion capture for 3D animation building.Fingertips tracking performed in two separate ways, they are: (1) fingertips tracking in 2Dhorizontal and vertical (x, y) position in RGB (red, green, blue) image. (2) tracking in 3rddimension (z) from calibrated depth image, then incorporated in 3D using particle filter (PF). 2Dposition is found by computing 2D convex hull from extracted binary image. other, found byStephane Magnenat approach in depth image. After that, each fingertips is tracked by several PFat once with multithreading technology.To test the effectiveness of developed system, 3D hand graphic module is applied tosimulate tracked hand motion. Then, tracked fingertips is applied to simulate scale control suchas zoom in/out process commonly done in interaction between human and television or tabletthrough simple scaling object at ball using fingertips. In addition, accuracy, time overhead andocclusion handling is added in several scenario. Occlusion handling is performed by predictingfingertip motion in linier model.The result, PF is reliable method in tracking shown at low average error, less from 2.Then in occlusion handling, obtained average error less from 3. Moreover, System ability isreliable in realizing fingertips tracking information into 3D hand animation and simple naturaluser interface (NUI) as case study in this research, shown by proper system motion copy andscaling object abilities."

"ABSTRACTA conversational agent is a software that can communicate with humans by using natural language. Earlier approaches to build conversation agents were rule-based. With the rise of deep learning, the neural network models have been used to automatically infer the conversations used by the agents. This method allows skipping the cumbersome feature engineering process in the training and results in the application of conversational agents to the various field. There is one major problem in the neural network called catastrophic forgetting, a condition where the neural network will forget knowledge learned in the previous training phase and a new knowledge will be acquired. This problem can be mitigated by using a continuous learning model to sustain the old knowledge while keep learning new knowledge. In this project, we propose the application of neural conversational model on Dota 2, an online game with the continuous update, bug fixes, and new features. The continuous update feature has led to players struggling to stay informed of changes in the game features and characters. We propose the usage of a conversational agent with a continuous learning model to learn the everchanging patch notes while still maintaining previous patches knowledge. Our project has shown that elastic weight consolidation is not suitable for a dataset with text properties and would be better to be applied in other types of datasets which has been conducted in previous studies.

---

ABSTRACTConversational agent, adalah perangkat lunak yang digunakan untuk berkomunikasi dengan user menggunakan natural language. Pembuatan conversational agent sebelumnya menggunakan rule-based. Dengan munculnya Deep learning, model menggunakan neural network untuk menyimpulkan pembicaraan di dalam percakapan secara otomatis. Metode ini memungkinkan untuk melewati proses feature engineering di masa pelatihan dan menghasilkan conversational agent dalam banyak bidang. Namun ada satu masalah besar menggunakan neural network yaitu model akan melupakan pengetahuan yang sudah dipelajari dalam masa pelatihan sebelumnya dan pengetahuan baru akan didapatkan. Masalah ini bias di mitigasi dengan menggunakan continuous learning model untuk mempertahankan pengetahuan lama sambal mempelajari pengetahuan baru. Di dalam proyek ini, kami mengusulkan penerapan model percakapan neural network pada Dota 2, game online yang memiliki pembaruan berkelanjutan seperti memberbaiki bug dan fitur baru. Fitur pembaruan berkelanjutan telah meyebabkan pemain berupaya untuk tetap mendapatkan informasi tentang perubahan fitur dan karakter. Kami mengusulkan penggunaan conversational agent dengan continuous learning agar model dapat mempelajari perubahan yang terjadi di dalam permainan tersebut dan mempertahankan pengetahuan sebelumnya. Project ini telah menunjukkan bahwa elastic weight consolidation tidak cocok untuk dataset dengan property teks dan akan lebih baik untuk diterapkan pada jenis dataset lain yang telah dilakukan dalam studi sebelumnya"