Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kemajuan teknologi mengiringi kemajuan Pesawat Tanpa Awak yang membuat peneliti terus mengembangkannya. Quadcopter merupakan Pesawat Tanpa Awak yang saat ini telah banyak digunakan untuk berbagai tujuan. Bentuknya yang ringkas serta beratnya yang ringan dengan empat buah baling-baling motor membuat quadcopter memiliki keunggulan dalam kemampuan dalam melakukan maneuver di udara. Tujuan dari penelitian skripsi ini adalah diajukannya sebuah ide menciptakam pengendali Jaringan Saraf Kendali Inverse Langsung NN ndash;DIC ndash; Neural Network Direct Inverse Control dengan algoritma Elman Recurrent untuk quadcopter, dan membandingkannya dengan pengendali berbasis algoritma Back Propagation Neural Network biasa. Dalam skripsi ini dikemukakan hasil simulasi dari identifikasi quadcopter dengan memodelkan secara black box, serta hasil dari dua jenis pengendali Inverse untuk quadcopter yaitu Elman Recurrent Neural Network Direct Inverse Control dan Back Propagation Neural Network Direct Inverse Control.

---

Technological advances accompany the progress of Unmanned Aircraft that keeps researchers on the rise. Quadcopter is an Unmanned Aircraft that is now widely used for various purposes. Its compact shape and light weight with four motor propellers make the quadcopter has an advantage in the ability to maneuver in the air. The purpose of this thesis research is to propose an idea to create a controller of the Direct Inverse Control Neural Network NN ndash DIC with Elman Recurrent algorithm for quadcopter, and compare it with an ordinary Back Propagation Neural Netwok algorithm. In this thesis, the shown simulation results are those of quadcopter plant based on black box modeling identification, and the result of two types of Inverse controllers for quadcopter, Elman Recurrent Neural Netwok Direct Inverse Control and Back Propagation Neural Network Direct Inverse Control."

"Kemajuan teknologi mengiringi kemajuan UAV yang membuat peneliti terus untuk mengembangkannya. Hexacopter yang merupakan salah satu jenis UAV, saat ini telah banyak diteliti untuk berbagai kepentingan seperti pemetaan, monitoring, aerial photography dan lain-lain. Hexacopter ini memiliki enam rotor sebagai penggeraknya yang berada pada keenam sisi frame-nya. Kelebihan hexacopter ini adalah kemampuan dalam mengangkat bebn yang cukup besar, daya yang lebih besar dan safety saat ada kegagalan pada salah satu rotornya. Namun permasalahan yang timbul yakni kesulitan dalam upaya untuk mengendalikan hexacopter secara autonomous agar dapat terbang stabil terutama saat ada gangguan dan juga dengan beban yang cukup berat. Selain itu menjaga pergerakan hexacopter mengikuti trajectory juga menjadi permasalahan yang sulit apalagi sistem hexacopter ini memiliki karakteristik yang nonlinier, multi input multi output MIMO. Pada penelitian ini dirancang platform hexacopter heavy-lift yang memiliki diameter 2.4 meter, dan payload yang mampu dibawa mencapai 40 kg. Sehingga dengan platform yang besar dan berat tentunya pengendalian menjadi lebih sulitHal inilah yang menjadi topik dari penelitian ini yaitu merancang sistem kendali yang dapat menjaga pergerakan hexacopter secara autonomous mengikuti trajectory. Untuk mewujudkan tujuan tersebut, pada penelitian ini digunakan algoritma kendali Direct Inverse Control-Neural Network dengan metode Elman Recurrent Neural Network DIC-ERNN. Metode DIC-ERNN ini memiliki kelebihan mampu mengingat dan menyimpan hasil keluaran hidden layer pada contact layer sehingga terhindar dari overfitting. Kelebihan lainnya adalah algoritma ini mampu memprediksi karakteristik pada waktu didepannya t 1. Dengan demikian pola dan karakteristik dari trajectory yang diberikan dapat diprediksi oleh pengendali ini. Berdasarkan hasil pengujian pada penelitian ini, didapatkan bahwa kendali DIC-ERNN mampu menunjukkan performa yang baik dalam mengikuti trajectory yang diberikan dengan nilai MSE yang kecil pada pengujian dengan data terbang, profile reference yang berbentuk helix serta profile reference double helix. Bila dibandingkan dengan algoritma Back Propagation Neural Network DIC-BPNN yang juga memiliki nilai MSE kecil, DIC-ERNN menunjukkan performance yang lebih baik khususnya pada saat diberikan uji impulsif fungsi doublet sebagai asumsi adanya gangguan. Pengendali DIC-ERNN menunjukkan kemampuan kembali pada kondisi steady state dengan settling time yang cepat dan tidak terdapat osilasi sedangkan pada pengendali DIC-BPNN terdapat osilasi meskipun settling time-nya juga cukup cepat.

---

Technological advances make researchers continue to develop UAV technology. Hexacopter is one type of UAV, has been widely researched for various interests such as mapping, monitoring, aerial photography and others. The Hexacopter has six rotors as the driving force on all six sides of the frame. The advantages of this hexacopter are the ability to lift a large enough load, greater power, and safety when there is a failure on one of its rotor. However, the problem that arises is the difficulty to control the hexacopter autonomously in order to fly stable, especially when there are disturbances and heavy loads. In addition, other difficulties are keeping the hexacopter movement following trajectory because the hexacopter system has nonlinear characteristics, and multi input multi output MIMO.

In this study, designed heavy lift hexacopter platform that has a diameter of 2.4 meters, and payload weight that can carry up to 40 kg. Thus, large and heavy platforms make control more difficult.Therefore, the topic of this research is to design a control system that can keep the hexacopter movement autonomously following the trajectory. To achieve the goal, this research uses the Direct Inverse Control Neural Network control algorithm with Elman Recurrent Neural Network DIC ERNN method. This DIC ERNN method has the advantage of being able to remember and store the hidden layer output on the contact layer so that it can avoid overfitting. Another advantage is that this algorithm can predict the characteristics at the time in front of it t 1. Thus, the pattern and characteristics of the given trajectory can be predicted by this controller.

Based on the results of the tests in this study, it was found that the control of DIC ERNN was able to show good performance in following trajectory given with small MSE value in testing with flying data, reference profile in the form of helix and reference double helix profile. When compared to the Back Propagation Neural Network DIC BPNN algorithm which also has a small MSE value, DIC ERNN performs better performance, especially when given the impulsive test doublet function as an assumption of the disturbance. The DIC ERNN controller shows the ability to return to steady state conditions with fast settling time and no oscillation while on the DIC BPNN controller, there is oscillation although settling time is also quite fast."

"Pada penelitian ini, didiskusikan mengenai metode kendali dengan menggunakan algoritma Direct Invers Control. Algoritma DIC yang digunakan berbasiskan pada Neural Networks untuk mendapatkan model identifikasi dan inverse dari plant. Untuk merancang kendali helicopter berbasis Neural Network, maka diperlukan pengumpulan data experiment penerbangan seperti data input kendali ke motor servo berupa sinyal PWM, sinyal output yaitu pitch, roll, yaw dan posisi. Untuk mendapatkan sinyal input dan output tersebut maka pada helicpoter dilengkapi dengan avionic system dan grounds station. Data penerbangan ini dikumpulkan untuk digunakan melatih dan menguji identifikasi dan kendali Neural Network. Dari hasil penelitian telah berhasil mensimulasikan kendali Neural Network DIC untuk attitude dan altitude dari helicopter. Pengembangan kendali Neural Network DIC menjadi kendali helicopter yang berbasis trajectory. Kendali berbasis trajectory ini terdiri dari dua bagian yaitu Outer Loop dan Inner Loop. Dari hasil simulasi, kendali ini dapat mengikuti trajectory dengan baik baik dengan data yang terkondisi maupun dengan data real.

---

In this study, we discussed the control method using Direct Invers Control algorithm. The DIC algorithm used is based on Neural Networks to obtain the identification and inverse model of the plant. To design a helicopter control based on Neural Network, it is necessary to collect flight experiment data such as control input data to servo motor in the form of PWM signal, output signal including pitch, roll, yaw and position. To get the input and output signals then the helicpoter equipped with avionic system and grounds station. This flight data is collected for use in training and testing the identification and control of Neural Network. From the research results have been successfully simulate the control of Neural Network DIC for the attitude and altitude of the helicopter. The development of Neural Network DIC controls into trajectory based helicopter control. Trajectory based control consists of two parts namely the Outer Loop and Inner Loop. From the simulation results, this control can follow trajectory well with both conditioned data and real data."

"Quadcopter atau Quadrotor adalah sebuah jenis helikopter tanpa awak yang memiliki empat rotor yang terpasang dengan propeller. Pada quadcopter memiliki 2 buah rotor yang berputar searah jarum jam dan 2 buah rotor yang berputar berlawanan arah jarum jam. Pada sebuah quadcopter memiliki keseimbangan yang tidak stabil secara aerodinamis sehingga memerlukan komputer untuk mengkonversi perintah input menjadi perintah yang dapat mengganti kecepatan rotasi dari propeller sehingga menghasilkan gerakan yang diinginkan. Seiring dengan perkembangan teknologi, khususnya Artificial Intelligence dan Machine Learning, teknologi telah menjadi bagian penting serta berpengaruh secara signifikan dalam kehidupan manusia. Pengaplikassian Artificcial Intelligence seperti Neural Network juga tidak luput pengaplikasiannya di bidang Quadcopter Unmanned Aerial Vehicles (UAV). Dalam hal ini Neural Network digunakan sebagai basis dari metode pengendalian yang hendak diaplikasikan pada Quadcopter Unmanned Aerial Vehicles (UAV) yang disebut sebagai Pengendali Neural Network. Metode pengendalian Neural Network merupakan metode pengendalian yang memiliki model matematika yang disusun oleh Artificial Neural Network (ANN) dimana pengendali Neural Network terdiri dari dua buah komponen dasar yakni komponen inverse dan komponen identifikasi. Jenis pengendali yang digunakan untuk menstabilisasi manuver pada pergerakan Quadcopter UAV kemudian diuji dan diverifikasi melalui simulasi yang dilakukan dengan bahasa pemrograman MATLAB serta dilakukan perbandingan dengan pengendali Single Neuron Adaptive PID sebagai pembanding dalam hal performa pengendali.

---

A quadcopter, or quadrotor, is an unmanned helicopter with four rotors equipped with propellers. In a quadcopter, two rotors spin clockwise, and two rotors spin counterclockwise. A quadcopter has an aerodynamically unstable balance, which requires a computer to convert input commands into instructions that can change the rotation speed of the propellers to produce the desired movements. With the advancement of technology, especially Artificial Intelligence and Machine Learning, technology has become an integral and influential part of human life. Artificial Intelligence, such as Neural Networks, is also applied in the field of Quadcopter Autonomous Aerial Vehicles (UAV). In this context, Neural Networks are used as the basis for control methods to be applied to Quadcopter Unmanned Aerial Vehicles (UAV), referred to as Neural Network Controllers. The Neural Network Controller method is a control method with a mathematical model constructed by an Artificial Neural Network (ANN) consisting of two primary components: the inverse component and the identification component. The type of controller used to stabilize the maneuvers in the movement of the Quadcopter UAV is then tested and verified through simulations conducted in the MATLAB programming language and compared with Single Neuron Adaptive PID (SNAPID) controllers regarding controller performance."

"Perkembangan Internet Of Things (IoT) pada era saat ini sudah semakin berkembang. Jumlah IoT device sudah mencapai 31 miliar perangkat yang tersebar di dunia. IoT adalah suatu objek yang memiliki kemampuan untuk mengirimkan data melalui jaringan tanpa memerlukan interaksi manusia ke manusia atau manusia ke computer. Dalam perkembangannya, dibutuhkannya teknologi Machine Learning untuk mendukung fitur-fitur yang ada pada IoT device, seperti prediksi konsumsi energi pada perangkat IoT. Machine learning diperlukan untuk mempelajari behaviour yang ada pada mesin yang diterjemahkan menjadi kondisi atau kata kata lain yang mencerminkan behaviour tersebut. Dalam implementasinya membutuhkan neural network yang didalamnya terdapat memory untuk mengingat behaviour tersebut sehingga proses learning dari alat menjadi cepat atau disebut dengan Recurrent Neural Network (RNN). Dengan tujuan dapat mengetahui dan memprediksi dari suatu nilai agar dapat memperkirakan besar konsumsi energi yang berakibat pada kenaikkan penggunaan listrik perkapita dalam negeri. Salah satu arsitektur dari RNN yaitu LSTM dapat digunakan untuk menjawab permasalahan. Data yang digunakan berasal dari sebuah alat dispenser. Hasil pengujian LSTM mencapai kategori baik dengan mendapatkan RMSE sebesar 3.9265.

---

The development of the Internet of Things (IoT) has increasingly developed many features. The number of IoT devices has reached 31 billion devices spread across the world. IoT is an object that has the ability to transfer data over a network without requiring human-to-human or human interaction to a computer. In its development, Machine Learning technology is needed to support features that exist on IoT devices, such as power predictions on IoT devices. Machine learning is needed to study the behaviors that exist on the machine which are translated into conditions or other words that reflect that behavior. For the implementation requires a neural network in which there is memory to remember the behavior so that the learning process of the tool becomes fast or called Recurrent Neural Network (RNN). The purpose of this research is to predict values from consumption energy, which related to average energy consumption on current country. One of the architectures of the RNN, namely LSTM can be used to answer the problem. The data comes from a smart dispenser. The LSTM test results reached a good category by getting RMSE of 3.9265."

"Quadrotor adalah wahana yang memiliki empat buah rotor sebagai penggerak. Untuk dapat bergerak sempurna maka quadrotor harus dilengkapi dengan Sistem kendali yang mampu mangatur dan memberikan sinyal kendali berupa kecepatan motor keseluruh rotor.Disertasi ini membahas tentang kendali autonomous untuk quadrotor menggunakan Neural Network Direct Inverse Control NN-DIC . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki kinerja Quadrotor menggunakan kontrol NN-DIC. Untuk mewujudkan penelitian ini, langkah pertama adalah untuk membangun sebuah platform Quadrotor. Karena ide dasar dari DIC adalah untuk menghilangkan efek dinamika plant dengan kendali inverse, maka langkah selanjutnya adalah membangun sebuah model NN-DIC menggunakan data penerbangan yang sebenarnya. Metode pelatihan backpropagation dipilih karena strukturnya sederhana namun mampu memberikan error yang kecil.Melalui beberapa simulasi, model kendali NN-DIC telah mampu menstabilkan quadrotor dengan performa yang sangat baik dalam mengikuti trajectory pada kondisi hover, perubahan altitude maupun manuver. Perfoma yang baik ini ditunjukan dengan nilai MSE yang kecil, yaitu 0.042 pada saat hover untuk kendali attitude, 0.340 pada saat perubahan altitude untuk kendali attitude-altitude dan terakhir nilai MSE sebesar 1.966 saat maneuver untuk kendali autonomous.

---

The quadrotor is an Unmanned Aerial Vehicle UAV which is included in the category of rotary wing with four rotors located at its four corners. In order to move perfectly the quadrotor must be equipped with a control system capable of controlling and providing control signals of motor speed throughout the rotors.This dissertation discusses about autonomous control for quadrotor using Neural Network Direct Inverse Control NN DIC . The purpose of this study was to investigate Quadrotor performance using NN DIC controls. To realize this research, the first step is build a Quadrotor platform. Since the basic idea of DIC is to eliminate the dynamics effect of the plant with inverse control, the next step is build an NN DIC model using actual flight data. Backpropagation training method is chosen because the structure is simple but has a small error result.Some simulations have been done, the NN DIC control model has been able to stabilize the quadrotor with excellent performance in following trajectory under hover conditions, altitude changes and maneuvers. The excellent performance is indicated from a small MSE score of 0.042 during hover on attitude control, 0.340 with altitude change on attitude altitude control and MSE of 1.966 when maneuvered on autonomous control."

"Perkembangan jaman menyebabkan plant modern memiliki struktur yang lebih kompleks dengan sistem yang non-linier, yang terdiri dari banyak masukan dan keluaran. Dalam struktur yang lebih kompleks tersebut, memungkinkan juga terjadinya disturbance pada sistem. Maka dari itu, diperlukan sistem pengendali yang mampu mengatasi perubahan karakteristik secara otomatis yang disebabkan oleh perubahan kondisi lingkungan kerja. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan performa antara pengendali backpropagation dan elman neural network terhadap suatu sistem. Data yang digunakan pada percobaan ini,menggunakan model matematis, data PPR, dan data helikopter. Kemudian juga dilakukan pengujian sistem Backpropagation dan Elman neural network terhadap reference input yang diberikan disturbance dengan metode online learning dan feedforward. Hasil dari percobaan, menunjukkan karakteristik Elman lebih baik dibandingkan backpropagation dalam pengujian offline dan online dengan sistem yang diberikan gangguan. Hasil respon transient dari Elman adalah %OS sebesar 5,43% pada pengujian online dan selisih satu data lebih cepat pada settling time dibanding backpropagation pada pengujian offline. Hasil pengujian online memiliki hasil yang baik pada kedua metode jika dibandingkan dengan pengujian offline dari segi persentase kesalahan tunak, karena mencapai nilai 0%.

---

Complexcity, there would be a probability of disturbance presences Therefore, we need a control system that able to automatically adapt with the characteristic changes that correspond to the environment conditions.

The purpose of this study was about to compare performances between backpropagation and elman neural network controller within the system. This experiment using mathematical model, data PPR, and data helicopter UAV. Trained backpropagation and Elman neural network will be tested by giving reference input and disturbance and also using method of feedforward and online learning.

The result of the experiment, shows the characteristics of Elman that is better than backpropagation in offline and online testing. The results %OS of Elman when using online learning is about 5.43% and there one a gap of single data, that shows elman faster on settling time than backpropagation when using offline system.

Online test outputs have good results on both algorithm than offline testing in terms of percentage of steady state error, because it reaches a value of 0%."

"Pada skripsi ini dibahas tentang simulasi dan perancangan pengendalian sistem Tangki Berhubungan Multivariabel (3 x 3) dengan menggunakan Neural Network model Kendali lnvers Langsung (Direct Inverse Control / DIC). Pengendali Neural Network model Kendali Invers Langsung mencari invers dari plant sehingga pengendali NN model DIC yang dirangkai seri dengan plant menghasilkan fungsi alih satu satuan, sehingga keluaran sistem akan sama dengan sinyal referensi yang diberikan. Penghilangan interaksi (kopling) yang terjadi pada sistem Tangki Berhubungan Multivariabel dilakukan dengan perancangan dekopling yang menggunakan metode Relative Gain Matrix. Perancangan dan simulasi sistem pengendalian Neural Network model Kendali Invers Langsung ini menggunakan program Matlab versi 6.1. Perbandingan antara analisa tanggapan waktu terhadap sistem kendali yang dirancang dengan sistem kendali Proportional Integral Derivartive (PID) dan sistem kendali Logika Fuzzy menghasilkan tanggapan untuk mencapai keadaan steady srare,dan pada Neural Network model Kendali Invers langsung lebih cepat dibandingkan dengan tanggapan waktu yang dihasilkan oleh pengendali konvensional PID dan Fuzzy."

"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."

"Saat ini banyak bermunculan jasa pengiriman paket barang. Hal ini memicu perusahaan pengiriman paket barang memberikan kualitas layanan yang baik kepada para konsumennya. PT Pos Indonesia merupakan BUMN yang bergerak di bidang jasa pengiriman surat dan paket. PT Pos Indonesia sedang berusaha meningkatkan kualitas layanannya untuk mengambil kembali pangsa pasar pengiriman paket barang. Dalam upaya meningkatkan kualitas layanannya diperlukan sebuah metode pengukuran kualitas layanan yang bisa memberikan gambaran secara akurat penilaian kualitas menurut persepsi pelanggan. Artificial Neural Network (ANN) merupakan salah satu bagian dari data mining yang dapat digunakan untuk pengukuran kualitas. Namun, ANN memiliki keterbatasan dalam penentuan nilai parameter yang digunakan. Penelitian ini bertujuan mengintegrasikan Genetic Algortihm dan ANN untuk mengoptimasi nilai paramater sehingga diperoleh hasil pengukuran kualitas yang akurat. Data penilaian kualitas menurut persepsi pelanggan diperoleh melalui survey menggunakan kuesioner. Hasil pengukuran kualitas menggunakan integrasi ANN-GA menunjukkan bahwa nilai kualitas layanan paket barang PT Pos Indonesia secara keseluruhan sudah baik. Selain itu, performa hasil pengukuran menggunakan integrasi ANN-GA lebih bagus daripada menggunakan metode ANN.

---

Today many emerging parcel delivery services. This triggers the parcel delivery company provide good quality service to its customers. PT Pos Indonesia is a state-owned enterprise engaged in mail and parcel delivery services. PT Pos Indonesia is trying to improve the quality of its services to take back market share package delivery goods.

In an effort to improve service quality required a method of measuring the quality of service that can give an accurate quality assessment according to customer perceptions. Artificial Neural Network (ANN) is one part of data mining that can be used to measure quality. However, ANN has limitations in determining value of the parameters used.

This research aims to integrate Genetic algorithm and ANN to optimize value of parameters in order to obtain an accurate quality measurement results. Data quality assessment according to customers' perceptions obtained through surveys using questionnaires.

Quality measurement results using ANN-GA integration shows that service quality of parcel delivery PT Pos Indonesia as a whole has been good. In addition, the performance measurement results using the integration ANN-GA better than using ANN."