Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui perbandingan pemanfaatan antara alat bantu penelusuran yang berupa Indeks tercetak, CD-ROM, dan Online searching oleh pemakai di PDII-LIPI dan Perpustakaan BPPT dalam mencari informasi yang dibutuhkan. Subyek penelitian ini adalah pemakai perpustakaan yang menggunakan Indeks tercetak, CD-ROM, dan Online searching di PDll-LIPI dan Perpustakaan BPPT. Sampel penelitian ditetapkan sebanyak 364 responden. Pengambilan sampel dilakukan secara aksidental. Pengumpulan data dilakukan dengan cara menyebarkan kuesioner. Hasil penelitian adalah (1) alat bantu penelusuran yang paling banyak dimanfaatkan oleh pemakai adalah Online searching, (2) pemakai tidak hanya memanfaatkan satu jenis alat bantu penelusuran saja, tetapi ada yang menggunakan lebih dari satu, sehingga terdapat kombinasi pemakaian dengan persentase perbandingan sbb: CD-ROM dan Online searching 39,83 %, Indeks tercetak dan CD-ROM 18,41 %, Online searching 16,48 %, Indeks tercetak dan Online searching 14,84 %, CD-ROM 6,04 %, dan Indeks tercetak 4,40 %; (3) Secara keseluruhan profil pemakai yang terbanyak adalah Mahasiswa, berusia 17-25 tahun dengan pendidikan terakhir SMTA; Secara khusus pemakai Indeks tercetak yang terbanyak adalah Peneliti dengan frekuensi pemanfaatan I kali dalam satu bulan dan mencari informasi melalui subyek tertentu: pemakai CD-ROM yang terbanyak adalah Mahasiswa dengan frekuensi pemanfaaan 2-3 kali dalam satu bulan dan mencari informasi melalui subyek tertentu; pemakai Online searching yang terbanyak adalah Mahasiswa dengan frekuensi pemanfatan 2-3 kali dalam satu bulan dan mencari informasi melalui subyek tertentu. (4) Faktor-faktor yang mempengaruhi pemanfaatan Online searching adalah: penggunaannya lebih mudah dan penelusurannya lebih cepat dibandingkan dengan CD-ROM dan Indeks tercetak, perolehan informasi lebih tepat dibandingkan dengan Indeks tercetak, biayanya lebih murah daripada CD-ROM.

---

The objective of this study is to know comparative use of searching tools, i.e. Printed Index, CD-ROM, and Online searching by users of the PDII-LIPI and BPPT Library searching for information. The subject of this is users who use the library Printed Index, CD-ROM, and Online searching in PDII-LIPI and BPPT Library. The sample is 364 respondents and taken accidentally. Data for this study is gathered through questionaire. The outcomes of this study are: (1) The searching tools most frequently used is Online searching, (2) Some users use multiple searching tools, such as: CD-ROM and Online searching 39,83 %, Printed Index and CD-ROM 18,41 %, Printed Index and Online searching 14,84 %. The others use just one searching tools such as Online searching 16,48 %, CD-ROM 6,04 %, and Printed Index 4,40 %; (3) Generally users dominated by students with 17-25 year old and the background study from High school; spesifically the user of Printed Index are researchers to search information through specific subject once a month; CD-ROM and Online searching users are dominated by students of 2-3 times usage and search information through specific subject; (4) factors affected the use of Online searching are: easier to use and faster to search than CD-ROM and Printed Index, appropriate to obtain of the information than Printed Index, and relatively cheaper than CD-ROM.

Abstrak :
Di Universitas Indonesia, tengah dikembangkan sebuah sistem penilaian esai secara otomatis berbasis web yang bernama SIMPLE-O. Sistem ini masih memilik beberapa kekurangan, yang salah satunya adalah ketidakmampuan sistem untuk mendeteksi kalimat negasi. Skripsi ini merancang dan kemudian menguji modul tambahan yang dapat mendeteksi kalimat negasi pada sistem SIMPLE-O. Modul tambahan tersebut mendeteksi kata negasi (“tidak” dan “bukan”) kemudian menggabungkannya dengan kata yang akan dinegasikan dengan kata hubung (-). Bila kata kunci atau kata bobot yang dinegasikan, maka nilai user tidak akan bertambah. Program-program yang diujikan adalah program SIMPLE-O yang asli, program yang dapat mendeteksi negasi dengan input yang dipecah per 10 kata (Program Deteksi Negasi 1), dan program yang dapat mendeteksi negasi dengan input yang dipecah per kalimat (Program Deteksi Negasi 2). Nilai hasil proses program-program tersebut dibandingkan dengan nilai dari human rater. Dari analisis yang dilakukan didapatkan kesimpulan bahwa program deteksi negasi dapat diimplementasikan ke dalam sistem SIMPLE-O. Selain itu, program negasi yang paling baik untuk diimplementasikan adalah Program Deteksi Negasi 2. ...... In Universitas Indonesia, a web based automatic essay grading system named SIMPLE-O is currently being developed. This system still has some deficiencies, one of them is system’s inability to detect negation sentences. This essay devises and then tests additional module that can detect negation sentences in SIMPLE-O system. This additional module detects negation words (“tidak” and “bukan”), then combines them with words that will be negated with dash (-). If it’s keywords or weighted words that are negated, user’s score will not increase. The programs that are tested are real SIMPLE-O program, program that can detect negation with input being separated by 10 words (Negation Detection Program 1), and program that can detect negation with input being separated by a sentence (Negation Detection Program 2). Those scores of programs’ process result is compared with human rater scores. From the analysis that has been done, it can be concluded that negation detection program can be implemented into SIMPLE-O’s system. Beside that, the best negation program that can be implemented into SIMPLE-O’s system is Negation Detection Program 2.

Abstrak :
Presents a theory of indexing capable of ranking index terms, or subject identifiers in decreasing order of importance. This leads to the choice of good document representations, and also accounts for the role of phrases and of thesaurus classes in the indexing process. This study is typical of theoretical work in automatic information organization and retrieval, in that concepts are used from mathematics, computer science, and linguistics. A complete theory of information retrieval may emerge from an appropriate combination of these three disciplines.

Abstrak :
Semakin banyaknya dokumen pembicaraan menimbulkan kebutuhan untuk melakukan pencarian terhadap dokumen pembicaraan. Akan tetapi, metode perolehan informasi untuk dokumen teks tidak dapat langsung diterapkan pada dokumen pembicaraan. Isi dari dokumen pembicaraan adalah sinyal suara. Sinyal suara ini harus diproses terlebih dahulu agar didapat isi dari pembicaraan. Proses ini dinamakan pengenalan pembicaraan. Sistem perolehan informasi pembicaraan adalah sebuah sistem yang mengimplementasi teknik-teknik perolehan informasi dan menerapkannya kepada dokumen pembicaraan. Sinyal suara yang ada pada dokumen pembicaraan diproses terlebih dahulu dengan proses pengenalan pembicaraan agar didapat teks transkripsi pembicaraan. Sistem perolehan informasi pembicaraan melakukan pembuatan indeks berdasarkan teks pembicaraan hasil pengenalan pembicaraan. Penelitian ini menggunakan tiga koleksi dokumen. Koleksi pertama berisi 250 dokumen pembicaraan yang didapat dari pembicaraan telepon. Koleksi ini telah dibersihkan dari noise. Koleksi kedua berisi 100 dokumen pembicaraan yang didapat dari pembicaraan radio Pro3 Radio Republik Indonesia. Koleksi ketiga berisi 29.575 dokumen yang berasal dari pembicaraan telepon. Koleksi ketiga tidak dibersihkan dari noise. Word Error Rate dari tiap-tiap koleksi adalah 26.50%, 28.40%, dan 74.20%. Teknik-teknik yang diujicobakan adalah pembuatan indeks dengan masukan hasil pengenalan pembicaraan (Transkripsi), lima alternatif kata hasil pengenalan (Transkripsi-5), alternatif kata hasil pengenalan dengan probabilitas tinggi (Transkripsi-AB), pemetaan kata hasil pengenalan terhadap kamus pengucapan untuk mendapatkan rangkaian fonem (Transkripsi-Fonem), dan rangkaian fonem 3-gram (Transkripsi-3-gram). Selain dengan pengenalan pembicaraan, penelitian ini juga mencoba memberikan variasi pembuatan indeks dengan masukan dari hasil pengenalan pembicaraan yang telah dimodifikasi agar dapat mengenali fonem (Fonem). Setelah mendapatkan hasil fonem, rangkaian 3-gram juga dibuat dari hasil fonem yang didapat (Fonem-3-gram). Penelitian ini juga melakukan eksperimen dengan cara penggabungan indeks kata dan indeks.

Abstrak :
Current research trends in 3D Face recognition system requires a special hardware for fast capturing face image data from multi angle view. To support this research, we had designed and implemented an automatic image data acquisition system using multi-camera for capturing facial images from 5o different angle views, which spanned horizontally from 180° from left to right, and vertically from horizontal up to 70o above the face. The system was designed using 30 IP cameras that were mounted on two rigid steel arms that had the form of three quarter of a circle, the two steel arms formed the angle of 90° to each other. At each arm, 15 IP cameras were mounted with 5o spacing vertically to each others. This arm was driven by a DC motor which was controlled by a microcontroller and supervised directly by a laptop computer along with the data acquisition activities. The software for capturing images was designed using C# GUI programming language. The system had been working in good condition and image-data were saved in JPEG format. Time duration of capturing images data for one object face expression with 30 times capturing for the whole angle views, was only 3 minutes 44.5 seconds with total number of 16,650 images collected. The delay time between two cameras capturing was less than 1 sec. This project is aimed to support the 3D face recognition research in the department

Abstrak :
In this book, we survey the most recent and state-of-the-art work about a whole new generation of recommender systems built to serve social tagging systems. The book is divided into self-contained chapters covering the background material on social tagging systems and recommender systems to the more advanced techniques like the ones based on tensor factorization and graph-based models.