Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRACTHiggs Boson yang ditemukan pada tahun 2012 di Large Hadron Collider LHC hingga saat ini masih dianggap Higgs Boson Standard Model -sebuah partikel skalar. Padahal, ada kemungkinan bahwa partikel itu adalah Higgs Boson pseudo-scalar. Saat ini, LHC masih belum dapat membedakan apakah partikel Higgs itu scalar, pseudo-scalar, atau campuran dari keduanya. Fokus dari penelitian ini adalah pembentukan dari algoritma neural nerwork untuk membedakan sinyal yang datang dari Higgs Boson scalar dan Higgs Boson pseudo-scalar pada tumbukan proton-proton.

---

ABSTRACTThe Higgs Boson discovered in 2012 at the Large Hadron Collider LHC is still assumed to be Standard Model Higgs Boson a scalar particle. But there are still possibilities for it to be a pseudo scalar Higgs Boson. Currently LHC has not been able to discriminate whether the particle is a scalar, pseudo scalar, or mixed pseudoscalar particle. The focus of this research is in the formulation of the neural network algorithm to discriminate between event signals from a scalar Higgs Boson and pseudo scalar Higgs Boson from proton proton collision."

"Higgs Boson telah ditemukan pada tahun 2012 di Large Hadron Collider LHC. Higgs Boson meluruh secara dominan menjadi partikel bottom anti bottom bb, dari tumbukan proton anti proton menghasilkan sinyal yang sama dengan top anti top tt jets. Dalam peluruhan Higgs Boson, Higgs tersebut masih belum dapat dibedakan dari reaksi latar belakang bb. Penelitian ini akan menyajikan pembelajaran sistematis tentang machine learning ML menggunakan metode neural network untuk membedakan ttH pada peluruhan H --> bb. Penelitian inimenggunakan metode fenomenologi serta simulasi untuk membentuk event, kemudian komputasi sebagai alat untuk seleksi event dan ML. Adapun hasil yang diperoleh adalah diskriminasi yang hanya menghasilkan efisiensi testing sebesar 2.7 sehingga perlu optimasi rekonstruksi top quark yang lebih menyeluruh agar menghasilkan variabel yang lebih kuat untuk didiskriminasi.

---

Higgs Boson has been discovered in 2012 in the Large Hadron Collider LHC. Higgs Boson decays predominately into bottom bottom particles bb, from proton collisions producing the same anti proton signals as top anti top tt jets with heavy flavor. In the decay of Higgs Boson, the Higgs is still indistinguishable from the background reaction bb. This study will present systematic learning about machine learning ML using the neural network method to distinguish ttH on decay H bb. The methods that were used on this research were phenomenology, simulation to generate event, then computation as tool for event selection and ML. The result obtained were discrimination that only produced testing efficiency 2.7 so it needs more optimization of top quark reconstruction to produce stronger variable to be more discriminated."

"Emisi kendaraan terutama yang menggunakan mesin diesel merupakan masalah yang sudah tidak asing lagi. Nox, HC, O2, CO, CO2 dan asap yang merupakan zat- zat hasil pembakaran mesin diesel dapat di ukur melalui percobaan eksperimental. Tetapi tentunya percobaan eksperimental ini mempunyai beberapa kekurangan seperti pengoperasiannya yang mahal serta prosesnya yang memakan waktu cukup panjang. Untuk mengatasi masalah itu semua, maka dibuatlah suatu metode pemodelan matematika menggunakan Artificial Neural Network (ANN). Metode ANN yang digunakan dalam skripsi ini adalah Backpropagation. Dengan dilakukannya penelitian ini diharapkan karakter emisi kendaraan mesin diesel dapat diprediksi secara akurat. Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa ANN cukup handal dalam memprediksi emisi bahan bakar mesin diesel.

---

Vehicle emissions, especially using diesel engine is not a strange problem anymore. NOx, HC, O2, CO, CO2 and smoke emissions comes from the combustion of substances in diesel engines can be measured through experimental test. Certainly this experimental test has several shortcomings such as the operation is expensive and time consuming process which is long enough.

To cope with this problem, then a mathematical modeling method using Artificial Neural Network (ANN) was made. ANN method used in this thesis is Backpropagation. This research expect to predict characters of diesel engine emissions accurately. The results of this study proves that ANN quite good to predict diesel engine emission."

"ABSTRAK

Kanker Payudara (KPD) merupakan salah satu penyakit penyebab kematian terbesar. Indonesia merupakan negara dengan jumlah KPD cukup besar. KPD ini merupakan benjolan. Benjolan ini dapat diperiksa menggunakan cara manual yaitu diraba bagian dekat dengan putting susu. Jika benjolan tidak kunjung mengecil dianjurkan untuk memeriksa ke dokter. Pendektesian KPD ini dapat dilakukan dengan menggunakan proses pencitraan. Data yang digunakan pada penelitian ini diambil dari website Pilot European Image Processing Archive (PEIPA) yaitu dataset Mammographic Image Analysis Society (MIAS). Pendektesian dilakukan dengan menganalisa gambar payudara (mammography) pasien dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) mengubah gambar dalam bentuk matriks. Matriks ini akan digunakan sebagai data yang akan digunakan dalam Neural Network (jaringan saraf tiruan) dengan metode Backpropagation Neural Network (BNN). Dari hasil Percobaan dapat diketahui bahwa metode ini menghasilkan nilai akurasi pembelajaran dari deep learning supervised sebesar 98%.

---

ABSTRACTBreast Cancer is one of the biggest causes of death. Indonesia is a country with a large number of KPDs. This KPD is a lump. This lump can be examined using a manual method that is palpated near the nipple. If the lump does not go away it is recommended to see a doctor. This breast cancer assessment can be done using the imaging process. . The data used in this study was taken from the website of the Pilot European Image Processing Archive (PEIPA) namely the Mammographic Image Analysis Society (MIAS) dataset. The assessment is done by analyzing the breast image (mammography) of the patient using the Principal Component Analysis (PCA) method to change the image in the form of a matrix. This matrix will be used as data to be used in Neural Networks with the Backpropagation Neural Network (BNN) method. From the results of the Experiment it can be seen that this method produces the value of accuracy of learning from supervised deep learning about 98%.

"

"Plat nomor merupakan suatu jenis identifikasi kendaraan bermotor. Setiap kendaraan bermotor yang beroperasi dijalanan diwajibkan untuk melengkapi kendaraannya dengan plat nomor atau Tanda Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB) yang sesuai dengan kode wilayah, nomor registrasi dan masa berlaku. Plat nomor di Indonesia terdapat 3 warna yang dipakai yaitu hitam, merah dan kuning dengan masing masing warna untuk fungsi yang berbeda. Dengan jumlah kendaraan di Indonesia, sistem pengenalan plat nomor dibuat secara otomatis bisa di implementasikan untuk memudahkan berbagai hal dalam pendataan plat nomor diantaranya pengecekan plat nomor ketika di area parkir, menemukan kendaraan yang dicuri ataupun mobil yang melanggar lampu merah. Pada penelitian ini terdapat 2 metode yang sering digunakan untuk pengenalan plat nomor otomatis yaitu KNN (K-Nearest Neighbour) dan NN (Neural Network). Setelah dilakukan pengujian menggunakan 3 analisis uji yang sudah dilakukan oleh penulis, akurasi metode neural network berhasil mencapai 88,8% sedangkan pada K-Nearest Neighbor akurasinya mencapai 72,2%. Metode NN lebih baik daripada KNN pada pengujian kali ini disebabkan adanya modifikasi pada variable yang dapat membuat akurasi NN lebih baik daripada KNN. Sedangkan pada metode KNN tidak dapat merubah akurasi yang telah didapatkan.

---

Number plate is a type of motor vehicle identification. Every motorized vehicle operating on the road is required to complete the vehicle with a license plate or Motor Vehicle Number (TNKB) that matches the area code, registration number and validity period. Number plates in Indonesia there are 3 colors used, namely black, red and yellow with each color for different functions. With the number of vehicles in Indonesia, the number plate recognition system is made automatically can be implemented to facilitate various things in number plate registration including checking license plates when in the parking area, finding stolen vehicles or cars that violate red lights. In this study there are 2 methods that are often used for automatic number plate recognition, namely K-Nearest Neighbor and NN (Neural Network). After testing using 3 test analyzes carried out by the author, the accuracy of the neural network method reached 88.8% while the K-Nearest Neighbor accuracy was 72.2%. The NN method is better than KNN in this test due to a modification in the variable that can make the accuracy of NN better than KNN. While the KNN method cannot change the accuracy that has been obtained."

"Perkembangan bare dalam neural network telah memberikan keuntungan-keuntungan dalam aplikasi sistem kontrol. Berdasarkan teori stale space dan pendekatan neural network, dikembangkan suatu algoritma yang disebut Stochastic Neural Direct Adaptive Control (SNDAC) untuk mengendalikan plant yang diketahui sebagian matriks sistemnya, yaitu matdks masukan B(.) dan matriks keluaran C(.). Pengendali neural network menggunakan algoritma SNDAC untuk mengubah bobot-bobotnya sehingga dihasilkan sinyal kendali yang mengoptimalkan quadratic performance index. Parameter yang berpengaruh pada pengendalian adalah banyaknya neuron pada lapisan tersembunyi dan besarnya koefisien belajar. Pemilihan banyaknya neuron pada lapisan tersembunyi dan besarnya koefisien belajar tidak dapat dilakukan secara eksak, tetapi dengan trial and error. Dengan pemilihan yang tepat dihasilkan pengendalian yang stabil dengan toleransi kesalahan yang kecil, seperti terlihat pada hasiI simulasi."

"Salah satu upaya meminimalkan hambatan gelombang untuk mengurangi hambatan total adalah konfigurasi multi lambung dengan memvariasikan penempatan outrigger. Penelitian ini bertujuan untuk mencari konfigurasi optimal pentamaran lambung warp-chine untuk mengurangi hambatan total yang signifikan untuk berbagai kecepatan. Terbatasnya informasi penggunaan lambung warp-chine pada multihull berkaitan dengan karakteristik lambung serta optimalisasi penempatan outrigger menjadi dasar dari penggunaan lambung warp-chine pada penelitian ini. Perhitungan dan optimasi menggunakan program komputer MATLAB menggunakan metode Artificial Neural Network dan Algoritma Genetika. Hasil optimasi menunjukkan penurunan hambatan pada saat Fr>0.4 baik koefisien hambatan gelombang maupun koefisien hambatan total dengan penurunan rata-rata dari masing-masing hambatan sebesar 1.47% dan 4.06%. Hasil menunjukkan bahwa proses optimasi pentamaran pada penelitian ini dapat diprediksi dengan baik pada pentamaran dengan kecepatan tinggi, namun belum bisa diprediksi dengan baik pada pentamaran dengan kecepatan rendah.

---

One effort to minimize wave resistance to reduce total resistance is a multihull configuration by varying the placement of the outrigger. This study aims to find the optimal configuration of the warp chine hull to reduce significant total resistance for various speeds. The limited information about the use of warp chine hull in multihull related to the characteristics of the hull and the optimization of outrigger placement is the basis of the use of warp chine hull in this study. Calculation and optimizations using the MATLAB computer program using Artificial Neural Network methods and Genetic Algorithms. The optimization results show a decrease in resistance when Fr> 0.4 both the wave resistance coefficient and the total resistance coefficient with an average reduction of each resistance by 1.47% and 4.06%. The results show that the optimization process in this study can be predicted well in the high speed application, but it cannot be predicted well in the low speed application."

"Memprediksi Pergerakan Harga Saham selalu menjadi isu yang menarik dan memiliki implikasi yang signifikan dalam membuat keputusan investasi, khususnya di Bursa Efek Indonesia sebagai pasar yang menggeliat. Penelitian membahas prediksi pergerakan harga saham dengan menggunakan Artificial Neural Network (ANN) atau jaringan syaraf tiruan dan Box-Jenkins Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) di Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan tergolong dalam studi eksplanatif. Rentang waktu yang digunakan ialah dari Januari 2008 hingga Desember 2012. Penelitian ini berusaha menganalisis signifikansi dari metode ANN dalam peramalan harga saham LQ45 di Indonesia. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat membantu para investor dan pihak lain yang berkepentingan dalam memilih metode peramalan yang terbaik dan juga keputusan bisnis terbaik. Terdapat empat faktor yang dipilih sebagai variabel independen, yaitu Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), volume perdagangan harian tiap saham, kurs Rupiah terhadap Dollar Amerika dan harga minyak dunia. Penelitian ini menemukan bahwa metode ANN lebih signifikan dibandingkan dengan metode ARIMA dalam peramalan harga saham LQ45 di Indonesia.

---

Predicting Stock Price Movement is always considered as an interesting issues and has significant impacts in creating investment decision, particularly in the Indonesian Stock Exchange as an emerging market. This research discusses the prediction of stock price movements using Artificial Neural Networks (ANN) method and Box Jenkins Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) in Indonesian Stock Exchange.

This research is quantitative and explanation in nature. The time scope of this research was from January 2008 up to December 2012. This research intends to analyze the significant of ANN method in forecasting Indonesian LQ45 Stock prices.

It is expected that the results of this research might assist the investors and other interested parties in selecting best forecasting methods and also best investment decision. There are four factors selected as independent variables, such as: Indonesian Composite Index, trading volume of each stocks, local currency exchange rate to USD and oil spot price. The research reveals that ANN is statistically more significant compared."

"Tujuan penelitian ini adalah melakukan studi awal guna memprediksi nilai kerma udara dan half value layer (HVL) pesawat CT scan berdasarkan citra fantom homogen. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan citra homogen dari fantom standar CT scan yang dilakukan ekstraksi fitur GLCM (Gray Level Co-occurence Matrix), dengan data tambahan berupa nilai kVp pengambilan citra. Sebagai label output adalah hasil pengukuran kerma udara dan HVL. Model yang digunakan berbasis artificial neural network, dengan hyperparameter ditentukan berdasarkan teknik hyperparameter tuning dengan menggunakan Teknik Gridsearch. Pencarian hyperparameter berupa fungsi aktivasi, jumlah hidden layer, jumlah hidden unit, kernel initializer, dan optimizer dilakukan dengan Analisa performa hasil. Kualitas performa klasifikasi model artificial neural network menggunakan confusion matrix menunjukkan akurasi sebesar 84,4% pada model yang dilatih menggunakan input fitur GLCM, sedangkan pada model artificial neural network yang menggunakan input fitur GLCM dan kVp menunjukkan akurasi sebesar 100%. Hasil ini menunjukkan bahwa fitur GLCM mampu menghasilkan akurasi yang baik untuk melakukan prediksi kerma udara dan HVL. Namun, jika disertai dengan fitur kVp sebagai input, maka proses training akan menghasilkan akurasi yang sangat baik, dengan gejala dominasi fitur kVp terhadap fitur GLCM.

---

The goals of this research is to do preliminary study to predict air kerma and half value layer (HVL) of CT scan base on phantom image which has homogeneous characteristic. This research starts with GLCM (Gray Level Co-occurence Matrix) feature extraction process from the phantom image, the kVp value also extracted from the phantom image dicom information. While the target during training is air kerma and HVL measurement resulted from the dosimeter and solid state device. Machine learning model used for this research is artificial neural network (ANN) base Machine Learning model. However, the hyperparameter have not yet been found. Thus, this problem could be solved by using Hyperparameter tuning technique, specifically using Gridsearch with variety of activation function, hidden layers, hidden units, kernel initializer, and optimizer as the parameter guideline. The performance of classification model is measured using confusion matrix technique. The classification performance show that the model which trained using GLCM feature only has 84.4% accuracy to predict air kerma and HVL. While, the classification performance show that the model which trained using GLCM feature and kVp that extracted from the dicom information has 100% accuracy to predict air kerma and HVL. Although, the model that train using GLCM feature and kVp can predict much better than the model which trained using GLCM feature only, it shows that GLCM feature is dominated by kVp feature that extracted from the dicom information."

"Peran transformasi wavelet dalam bidang kompresi dan pengkodean citra telah sangat dikenal dan telah menghasilkan standar format citra digital. Dengan konsep multiskala dan multiresolusi, sebuah citra dapat memberikan representasi yang informatif dengan titur-fitur yang ada. Fitur-fitur ini dapat dimanfaat untuk sebuah sistem pengenalan citra. Jaringan syaraf tiruan sebagai pengklasifikasi telah digunakan secara umum dengan tujuan pengenalan terhadap suatu objek ataupun fungsi. Kelebihan yang dimilikinya karena penggunakan metode training. Training dilakukan terhadap sekumpulan training set yang representatif untuk dapat melakukan proses klasifikasi terhadap objek yang akan dikenali. Skripsi bertujuan untuk memanfaatkan kemampuan transformasi wavelet untuk ekstraksi fitur dengan pengklasifikasi jaringan syaraf tiruan. Penerapannya dilakukan terhadap citra tekstur yang memiliki pola teratur. Pengambilan fitur-fiturnya menggunakan wavelet histogram signazures yang memperlihatkan fitur-fitur wavelet dalam karakteristik statistik orde pertama. Percobaan dilakukan dengan sebuah simulasi software pengenalan pola yang dibuat dengan MATLAB. Sistem dibuat berdasarkan transformasi wavelet dan jaringan syaraf tiruan. Hasil dari percobaan adalah berapa persen jumlah keberhasilan pengenalan sistem terhadap objek pengujian yang diberikan. Pengujian juga dilakukan terhadap tekstur yang diberi gangguan (noise)."