Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Debu vulkanik merupakan partikel yang sangat berbahaya bagi aktivitas penerbangan. Objek tersebut dapat diamati secara spasial melalui pengamatan satelit. 8. Namun, satelit ini memiliki kelemahan berupa pergeseran akibat kesalahan sudut baca ketika objek yang diamati jauh dari posisi nadir satelit. Data target output debu vulkanik yang digunakan merupakan hasil interpretasi forecaster berdasarkan pengamatan satelit Terra/Aqua (MODIS) yang memiliki orbit polar sehingga pengamatan dilakukan tepat diatas objek. Algoritma sampel yang dilakukan untuk membuat model adalah dengan variasi sampel berupa data piksel tunggal dan data rata-rata piksel pada citra satelit Himawari Untuk menentukan lokasi debu vulkanik berdasarkan citra satelit, dibutuhkan interpretasi dari forecaster. Pada penelitian ini, dibuat sebuah sistem pemodelan berbasis artificial neural network untuk menghasilkan output sebaran debu vulkanik secara otomatis berdasarkan training data dari citra satelit Himawari 8. Namun, satelit ini memiliki kelemahan berupa pergeseran akibat kesalahan sudut baca ketika objek yang diamati jauh dari posisi nadir satelit. Data target output debu vulkanik yang digunakan merupakan hasil interpretasi forecaster berdasarkan pengamatan satelit Terra Aqua (MODIS) yang memiliki orbit polar sehingga pengamatan dilakukan tepat diatas objek. Algoritma sampel yang dilakukan untuk membuat model adalah dengan variasi sampel berupa data piksel tunggal dan data rata-rata piksel pada citra satelit Himawari Sedangkan variasi data input yang digunakan terdiri dari 3 input, 16 input, dan 4 input kanal satelit. Metode pengujian performa dari model dilakukan dengan melihat citra sebaran debu yang dihasilkan model yang diverifikasi di setiap titik piksel. Berdasarkan hasil penelitian, model dengan menggunakan 3 input kanal satelit dapat mendeteksi sebaran debu vulkanik dengan baik pada data training maupun testing. Untuk koreksi kesalahan paralaks satelit Himawari memiliki dampak yang cukup signifikan terhadap hasil output model. Akurasi dari output model meningkat signifikan setelah dilakukan koreksi spasial akibat kesalahan paralaks yang menghasilkan akurasi model pada saat testing mencapai 95 persen "

"Sistem deteksi aritmia otomatis sangat diperlukan karena keterbatsan dokter spesialis jantung di Indinesia. Paper ini akan mendiskusikan secara lengkap tentang studi dan implementasi dari sistem tersebut. Kami menggunakan berbagai macam metode pengolahan sinyal untuk mengenali aritmia berdasarkan sinyal ekg. Bagian utama dari sistem adalah klasifikasi. Kami menggukanakn jaringan syaraf tiruan berbasis LVQ yang meliputi LVQ1, LVQ2, LVQ2.1, FNLVQ, FNLVQ MSA, FNLVQ-PSO, GLVQ dan FNGLVQ. Hasil eksperimen menunjukkan untuk data non round robin tingkat akurasi sistem mencapai 94.07%, 92.54%, 88.09% , 86.55% , 83.66%, 82.29 %, 82.25%, dan 74.62%d berturut-turut untuk FNGLVQ, FNLVQ-PSO, GLVQ, LVQ2.1, FNLVQ-MSA, LVQ2, FNLVQ dan LVQ1. Sedangkan untuk data round robin tingkat akurasi sistem mencapai 98.12%, 98.04%, 94.31%, 90.43%, 86.75%, 86.12 %, 84.50%, dan 74.78% berturut-turut untuk GLVQ, LVQ2.1, FNGLVQ, FNLVQ-PSO, LVQ2, FNLVQ-MSA, FNLVQ dan LVQ1.

---

An automatic Arrythmias detection system is urgently required due to small number of cardiologits in Indonesia. This paper discusses only about the study and implementation of the system. We use several kinds of signal processing methods to recognize arrythmias from ecg signal. The core of the system is classification. Our LVQ based artificial neural network classifiers based on LVQ, which includes LVQ1, LVQ2, LVQ2.1, FNLVQ, FNLVQ MSA, FNLVQ-PSO, GLVQ and FNGLVQ. Experiment result show that for non round robin dataset, the system could reach accuracy of 94.07%, 92.54%, 88.09% , 86.55% , 83.66%, 82.29 %, 82.25%, and 74.62% respectively for FNGLVQ, FNLVQ-PSO, GLVQ, LVQ2.1, FNLVQ-MSA, LVQ2, FNLVQ and LVQ1. Whereas for round robin dataset, system reached accuracy of 98.12%, 98.04%, 94.31%, 90.43%, 86.75%, 86.12 %, 84.50%, and 74.78% respectively for GLVQ, LVQ2.1, FNGLVQ, FNLVQ-PSO, LVQ2, FNLVQ-MSA, FNLVQ and LVQ1."

"ABSTRAKKondisi cuaca merupakan faktor yang signifikan untuk berbagai sektor seperti keselamatan transportasi, pembangunan, kesehatan dan lain-lain oleh karena itu dibutuhkan akurasi yang tinggi dalam melakukan peramalan keadaan cuaca kedepannya. Banyak cara yang digunakan untuk memprakirakan kondisi cuaca, seiring berkembangnya teknologi, prakiraan Hujan dapat dilakukan dengan menggunakan teknologi Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan sehingga hasil yang diperoleh lebih optimal. Dalam penelitian ini, jaringan saraf tiruan yang digunakan memiliki algoritma feedforward neural network dengan data pelatihan berupa suhu, tekanan udara, kelembaban udara, titik embun, kecepatan angin tiap 3 (tiga) jam di Stasiun pengamatan BMKG di Jawa Timur dari tahun 2019 dengan target adalah intensitas curah hujan. Data pelatihan dilakukan pada periode 1 Januari 2019 sampai 28 Februari 2019 dan selanjutnya, data diuji pada periode 1 sampai 31 Maret 2019. Berdasarkan hasil analisis, model Jaringan Saraf Tiruan memiliki performa yang cukup baik dalam prakiraan intensitas curah hujan di Jawa Timur. Model terbaik ditunjukkan oleh model dengan arsitektur 7-60-1 dengan tingkat korelasi yang dihasilkan sebesar 0,87 dengan nilai error sebesar -0.03 serta akurasi 76 persen dengan lokasi penelitian di Stasiun Meteorologi Bawean. Dengan adanya model ini, diharapkan dapat menjadi salah satu pertimbangan forecaster dalam membuat prakiraan hujan khususnya prakiraan jangka pendek dengan interval tiap 3 (tiga) jam.

---

ABSTRACTWeather conditions are a significant factor for various sectors such as transportation safety, development, health, etc. Therefore, high accuracy is needed in forecasting future weather conditions. Many methods are used to predict weather conditions, as technology develops, Rain forecast can be made using Artificial Intelligence (AI) technology so that the results obtained are more optimal. In this study, the artificial neural network used has a feedforward neural network algorithm with training data in the form of temperature, air pressure, humidity, dew point, wind speed every 3 (three) hours at the BMKG observation station in East Java from 2019 with the target being rainfall intensity. The training data was conducted in the period January 1 2019 to February 28 2019 and subsequently, the data were tested in the period 1 to 31 March 2019. Based on the results of the analysis, the Artificial Neural Network model performed reasonably well in the forecast of rainfall intensity in East Java. The best model is shown by a model with 7-60-1 architecture with a resulting correlation level of 0,87 with an error value of -0.03 and an accuracy of 76 percent with the research location at the Bawean Meteorological Station. With this model, it is expected to become one of the forecaster considerations in making rain forecasts, especially short-term forecasts at intervals of every 3 (three) hours."

"Biomassa merupakan salah satu potensi energi alternatif untuk mengurangi ketergantungan penggunaan energi fosil. Indonesia memiliki potensi energi biomassa sebesar 49.810 MW yang berasal dari limbah dan tanaman. Pemanfaatan energi tersebut dapat dilakukan melalui proses gasifikasi yang mengubah biomassa menjadi gas sintetik. Salah satu metode untuk memodelkan proses tersebut adalah dengan menggunakan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI). Studi literatur yang dilakukan menunjukkan bahwa metode artificial neural network (ANN) adalah pendekatan AI yang sering dipakai untuk melakukan pemodelan proses gasifikasi. Namun, ANN memiliki beberapa kekurangan dalam pemodelan dinamis yang kemudian disempurnakan melalui salah satu pengembangannya yang dinamakan recurrent neural network (RNN) yang mampu memodelkan variabel dependen terhadap waktu. Kesimpulan dari penelitian ini menyarankan agar pengembangan RNN dapat dijadikan acuan untuk membuat sistem kontrol pintar pada prototipe gasifier yang akan datang.

---

Biomass is one of the alternative energy sources to reduce the usage of fossil energy. The potential of biomass energy in Indonesia reaches 49,810 MW, which comes from organic wastes and plants. Gasification is a process to convert biomass to synthetic gas, which is one of the utilizations of biomass energy. Artificial Intelligence (AI) implemented to model the complex process of gasification. Artificial Neural Network (ANN) is a common approach in AI to model the process in the gasifier. Yet, ANN is still inferior in modeling dynamic process that leads to an improvement of ANN called recurrent neural network (RNN). The result of this study suggests that RNN could be the foundation for the development of smart control for the next prototypes."

"Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) memiliki tugas untuk memberikan informasi cuaca termasuk curah hujan. Cuaca merupakan seluruh fenomena yang terjadi di atmosfer bumi. Kondisi cuaca baik hujan atau cerah sangat mempengaruhi aktivitas masyarakat dalam kehidupan sehari-hari, terutama untuk aktivitas di luar ruangan. Kondisi hujan yang terjadi dapat ditentukan dengan adanya curah hujan. BMKG memiliki beberapa jenis alat pengukur curah hujan, dengan jumlah yang belum merata di seluruh wilayah. Harga peralatan itu relative mahal. Solusi yang bisa dilakukan untuk menambah kerapatan pengamatan curah hujan yaitu dengan memanfaatkan sumber yang sudah ada untuk mendapatkan informasi cuaca. Penelitian ini akan memanfaatkan CCTV yang tersebar di wilayah Jakarta untuk diolah sehingga menghasilkan informasi kondisi hujan. Metode yang digunakan yaitu melakukan image processing menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Gambar CCTV akan diambil dari internet secara otomatis dengan metode crawling untuk mendapatkan data citra digital. Gambar yang telah tersedia selanjutnya akan dilakukan proses pelatihan dan pengujian model untuk mendapatkan model dengan akurasi terbaik. Hasil dari model ini akan digunakan untuk deteksi hujan pada citra digital CCTV. Proses deteksi hujan akan dilakukan secara otomatis dan real time. Hasil proses deteksi hujan akan ditampilkan ke dalam peta sesuai dengan lokasi terpasangnya CCTV. Penelitian ini telah membuat model CNN untuk deteksi hujan secara otomatis dengan akurasi training 98,8% dan akurasi testing sebesar 96,4% serta telah dilakukan evaluasi dengan data pengamatan BMKG sehingga memiliki akurasi evaluasi sebesar 96,7%.

---

Meteorology Climatology and Geophysics Agency (BMKG) has the duty to provide weather information including rainfall. Weather is a whole phenomenon that occurs in the Earth's atmosphere. Rainy or sunny weather conditions greatly affect community activities in daily life, especially for outdoor activities. Rainfall conditions that occur can be determined by the presence of rainfall. BMKG has several types of rainfall gauges, with a number that has not been evenly distributed throughout the region. The price of the equipment is relatively expensive. The solution that can be done to increase the density of rainfall observations is to utilize existing sources to obtain weather information.

This research will utilize CCTV that is spread in the Jakarta area to be processed so as to produce information on rain conditions. The method used is to do image processing using the Convolutional Neural Network (CNN) method. CCTV images will be taken from the internet automatically by the crawling method to get digital image data. The available images will then be carried out a training process and model testing to get the model with the best accuracy. The results of this model will be used for rain detection on digital CCTV images. The rain detection process will be done automatically and in real time.

The results of the rain detection process will be displayed on the map according to the location of the installed CCTV. This research has made a CNN model for automatic rain detection with 98.8% training accuracy and 96.4% testing accuracy and has been evaluated with BMKG observation data so that it has an evaluation accuracy of 96.7%."

"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."

"Kanker payudara adalah salah satu kanker paling umum terjadi di kalangan wanita dan tingkat kelangsungan hidupnya cenderung rendah ketika stadiumnya ditemukan sudah tinggi. Untuk meningkatkan kelangsungan hidup kanker payudara, deteksi dini sangat penting. Ada dua cara untuk mendeteksi kanker payudara: diagnosis dini dan skrining. Untuk membuat diagnosa yang akurat pada stadium awal kanker payudara, munculnya massa dan mikro-kalsifikasi pada citra mamografi merupakan dua indikator penting. Beberapa Computer-Aided Detection (CADe) telah dikembangkan untuk mendukung ahli radiologi karena pendeteksian mikro-kalsifikasi penting dalam menegakkan diagnosis dan perawatan yang direkomendasikan berikutnya. Sebagian besar sistem CADe yang ada saat ini mulai menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengimplementasikan deteksi mikro-kalsifikasi pada mammogram dan hasil kuantitatifnya sangat memuaskan, rata-rata tingkat akurasinya lebih dari 90%. Penelitian ini melakukan pendekatan otomatis untuk mendeteksi lokasi setiap mikro-kalsifikasi pada citra mammogram yang lengkap dan secara sederhana. Total lebih dari 350 gambar dari dataset INbreast digunakan dalam studi penelitian ini serta implementasi menggunakan data lokal Rumah Sakit (RS) sebanyak 23 citra. Proses ini dapat membantu ahli radiologi untuk melakukan diagnosis dini dan meningkatkan akurasi deteksi wilayah mikro-kalsifikasi. Performa sistem yang diusulkan diukur berdasarkan nilai error Mean Squared Logarithmic Error (MSLE) sebagai teknik untuk mengetahui perbedaan antara nilai yang diprediksi oleh model yang diusulkan dan nilai sebenarnya, didapat nilai loss terbaik yang diperoleh adalah 0,05. Hasil validasi daring mendapatkan nilai sensitivitas sebesar 88.14%, presisi 91.6% dan akurasi sebesar 90.3%. Hasil implementasi pada data lokal RS menunjukkan model CADe dapat mendeteksi mikro-kalsifikasi dengan cukup baik.

---

Breast cancer is one of the most common cancer among women and the survival rate tends to be low when its stage found high when treated. To improve breast cancer survival, early detection is critical. There are two ways of detection for breast cancer: early diagnosis and screening. To make an accurate diagnosis in the early stage of breast cancer, the appearance of masses and micro-calcifications on the mammography image are two important indicators. Several Computer-Aided Detection (CADe) have been developed to support radiologists because the automatic detection of micro-calcification is important for diagnosis and the next recommended treatment. Most of the current CADe systems at this time started using Convolutional Neural Network (CNN) to implement the micro-calcification detection in mammograms and their quantitative results are very satisfying, the average level of accuracy is more than 90%. This research conducts an automated approach to detect the location of any micro-calcification in the mammogram images with the complete image and in a simple way. A total more than 350 images from INbreast dataset were used in this research study and for implementation used 23 images from local hospital data. This process can help as an assistant to the radiologist for early diagnosis and increase the detection accuracy of the microcalcification regions. The proposed system performance is measured according to the error values of Mean Squared Logarithmic Error (MSLE) as the technique to find out the difference between the values predicted by the proposed model and the actual values, the best loss value obtained by the training model was achieved in 0.05. The results for data online validation for sensitivity is 88.14%, precision is 91.6% and accuracy is 90.3%. The CADe model can detect micro-calcification quite well using local hospital data."

"Tekanan darah tinggi pada retina Hypertensive Retinopathy merupakan penyakit yang timbul akibat tingginya tekanan darah yang mengalir pada pembuluh darah retina, mengakibatkan penebalan dinding pembuluh darah, sehingga debit aliran darah pada retina berkurang. Komplikasi yang timbul dari penyakit ini beragam dan membahayakan, mulai dari oklusi pembuluh darah retina, kerusakan saraf mata, bahkan kebutaan. Skripsi ini membahas tentang pendeteksian tekanan darah tinggi pada retina, sehingga dapat digunakan sebagai media untuk membantu diagnosis dan pencegahan penyakit tekanan darah tinggi pada retina Hypertensive Retinopathy . Pendeteksian dilakukan dengan menganalisa gambar retina Fundus Image pasien dengan metode Principal Component Analysis PCA dan Backpropagation Neural Network BNN , sehingga outputnya berupa klasifikasi citra ke salah satu dari dua golongan; yaitu retina normal dan retina dengan tekanan darah tinggi. Dari hasil perancangan diperoleh tingkat akurasi pengujian dan pengujian neural network hingga 85,5 dan 63,6 .

---

Hypertensive Retinopathy is a disease caused by high blood pressure flowing in the retinal blood vessels, resulting in thickening of blood vessel walls and reduced blood flow in the retina. Complications arising from these diseases are diverse and dangerous, ranging from retinal vein occlusion, nerve eye damage, even blindness. This paper discusses the detection of high blood pressure in the retina, so it can be used as a medium to help diagnosis and prevention of Hypertensive Retinopathy disease. Detection is done by analyzing the patient 39 s retinal image Fundus Image with Principal Component Analysis PCA method and Backpropagation Neural Network BNN , so that the output is image classification to one of two classes namely the normal retina and retina with high blood pressure. The result shows that this proposed model have leaning and testing accuracy up to 85,5 and 63,6 ."

"Dalam negara yang demokratis, Pemilihan Umum (Pemilu) adalah prosedur untuk memilih kepala daerah yang diatur dalam Pasal 1 ayat 3 UUD 1945. KPU (Komisi Pemilihan Umum) adalah lembaga negara yang menyelenggarakan dengan memprioritaskan transparansi dan akuntabilitas dalam setiap tahap pemilihan umum di Indonesia. Salah satu bentuk keterbukaan yang selalu menjadi sorotan media adalah proses penghitungan suara. Proses perhitungan manual yang dilakukan oleh Komisi Pemilihan Umum (KPU) pada formulir C1 memakan waktu dan banyak akal karena melibatkan sukarelawan berbayar. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode yang diusulkan untuk membangun sistem pengenalan tulisan tangan numerik pada formulir C1 KPU. Metode yang diusulkan adalah aliran pengenalan termasuk deteksi tabel dengan teknik kontur kandidat, pencocokan fitur, segmentasi angka, dan klasifikasi digit dengan jaringan saraf convolutional (CNN). Kumpulan data yang digunakan berasal dari situs web resmi KPU pada 2014 dan 2019. Kami menggunakan capsnet untuk mengklasifikasikan setiap digit tersegmentasi dengan akurasi 95,65\%. Model yang dilatih diuji menggunakan formulir validasi dan mencapai 80,73\% akurasi dokumen menggunakan formulir pemilihan 2019.

---

In a democratic state, General Election (Pemilu) is a procedure for selecting regional heads regulated in Article 1 paragraph 3 of the 1945 Constitution. KPU (Komisi Pemilihan Umum) is a state institution that organizes by prioritize transparency and accountability in each stage of general elections in Indonesia. One form of openness that has always been in the media spotlight is the vote counting process. The manual calculation process carried out by the General Election Commissions (KPU) on form C1 is time-consuming and resourceful because it involves paid volunteers. In this study, the authors used the proposed method to build a numerical handwriting recognition system on the C1 KPU form. Method proposed is a recognition flow including table detection with candidate contour techniques, feature matching, number segmentation, and digit classification with the convolutional neural network (CNN). The datasets used are from the official KPU election websites in 2014 and 2019. We use capsnet to classify each segmented digit with 95.65\% accuracy. The trained model was tested using validation form and reach 80.73\% document accuracy using 2019 election form."

"Analisis kecepatan merupakan salah satu tahap pengolahan utama pada metode seismik refleksi dengan memilih kecepatan yang tepat. Pada pelaksanaannya, pemilihan kecepatan tersebut merupakan kegiatan repetitif yang memakan banyak waktu dan tenaga. Berbagai penelitian telah dilakukan untuk mempermudah pengerjaan analisis kecepatan. Penelitian tugas akhir ini akan melakukan pemilihan kecepatan secara otomatis pada panel semblance yang akan diekstrak sebagai sebuah gambar dan arahan pemilihan dari kecepatan rms. Data semblance dan kecepatan rms dibuat dari model kecepatan interval sintetik. Gambar semblance akan menjadi data pelatihan dan kecepatan rms akan menjadi labelnya. Pelatihan akan dilakukan menggunakan salah satu metode deep learning yaitu convolutional neural network (CNN). Luaran dari pelatihan ini akan menjadi model CNN yang nantinya diterapkan pada data seismik riil. Hasil pelatihan dengan nilai loss yang konsisten di bawah 1% terbukti dapat memilih kecepatan pada data sintetik dengan error rata-rata sekitar 1-6%. Model CNN ini kemudian diuji pada data seismik riil dan menghasilkan penampang seismik yang lebih baik serta lebih cepat dibandingkan dengan pengerjaan secara manual.

---

Velocity analysis is one of the main processing stages in the seismic reflection method by choosing the right velocity. In practice, choosing the velocity is a repetitive activity that takes a lot of time and energy. Various studies have been carried out to ease the work of velocity analysis. This thesis research will automatically select the velocity on the semblance panel which will be extracted as an image and the guidance for selecting is rms velocity. The semblance and rms velocity data were made from a synthetic interval velocity models. The semblance image will be the training data and the rms velocity will be the label. The training will be conducted using one of the deep learning methods, convolutional neural network (CNN). The output of this training will be a CNN model which will later be applied to real seismic data. The results of training with a consistent loss value below 1% are proven to be able to choose the velocity on synthetic data with an average error of around 1-6%. This CNN model was then tested on real seismic data and produced a better seismic cross-section and faster than manual processing."