Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Indonesia sebagai negara kepulauan memiliki lebih dari 17 ribu pulau. Hal ini menyebabkan adanya tantangan tersendri untuk mewujudkan konektivitas antar pulaunya, terutama pada daerah terpencil dan tertinggal. Pelayaran perintis merupakan pelayaran yang disubsidi oleh pemerintah Indonesia dengan tujuan utama meningkatkan perekonomian di daerah terpencil dan tertinggal. Namun saat ini, kinerja pelayaran perintis masih belum optimal untuk mencapai tujuan tersebut. Hal tersebut ditandai dengan lamanya round voyage suatu trayek yang dapat mencapai 14 hari serta rendahnya capaian target voyage pelayaran perintis. Oleh karena itu, perlu adanya evaluasi serta efisiensi rute pelayaran perintis. Salah satu yang dapat dilakukan untuk meningkatkan efisiensi rute pelayaran perintis adalah dengan melakukan re-routing trayek pelayaran perintis. Penelitian ini melakukan re-routing pelayaran perintis di wilayah NTT-Maluku Barat Daya dengan pertama melakukan clustering menggunakan DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) serta optimasi dengan pendekatan TSP (Travelling Salesman Problem). Hasil yang didapatkan adalah terdapat pengurangan dari rata-rata jarak tempuh trayek pelayaran perintis sebesar 55% (dari 1276 NM menjadi 569,3 NM) serta pengurangan angka rata-rata lama round voyage trayek sebesar 74% (dari 13,3 hari menjadi 3,5 hari). Selain itu, terjadi penurunan ketimpangan antar trayeknya yang dilihat dari nilai jangkauan (range) dari jumlah pelabuhan, jarak tempuh, serta lama round voyage pada trayek pelayaran perintis di wilayah NTT-Maluku Barat Daya. ...... Indonesia, as an archipelagic country, has more than 17,000 islands. This causes challenges in realizing inter-island connectivity, especially in remote and underdeveloped areas. Pelayaran Perintis is a shipping program that the Indonesian government subsidizes to improve the economy in remote and underdeveloped areas. However, the performance of Pelayaran Perintis is still not optimal for achieving this goal. This is indicated by the length of the round voyage of a route that can reach 14 days and the low achievement of the Pelayaran Perintis voyage target. Therefore, there is a need for evaluation and efficiency of Pelayaran Perintis routes. One thing that can be done to increase the efficiency of Pelayaran Perintis routes is by re-routing Pelayaran Perintis routes. This study re-routes Pelayaran Perintis in the NTT-Maluku Southwest region by first clustering using DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) and optimization with the TSP (Travelling Salesman Problem) approach. The results obtained are a reduction in the average mileage for Pelayaran Perintis routes by 55% (from 1276 NM to 569.3 NM) and a reduction in the average length of round voyage routes by 74% (from 13.3 days to 3, 5 days). In addition, there has been a decrease in inequality between routes, which can be seen from the range value of the number of ports, distance traveled, and round voyage length on Pelayaran Perintis routes in the NTT-Southwest Maluku region.

Abstrak :
[ABSTRAK
Hierarchical clustering merupakan metode yang efektif dalam membentuk pohon filogenetik dengan mengetahui matriks jarak antar barisan DNA. Salah satu cara untuk membuat matriks jarak yaitu dengan cara menggunakan metode -mer. Kelebihan dari metode -mer yaitu lebih efisien dalam segi waktu. Langkahlangkah dalam membuat matriks jarak dengan metode -mer dimulai dengan membentuk -mer sparse matrix dari masing barisan DNA. Selanjutnya, membentuk -mer singular value vector. Pada tahap akhir yaitu menghitung jarak antar vektor. Pada tesis ini akan dilakukan analisis terhadap barisan DNA MERSCoV dengan mengimplementasi Hierarchical clustering menggunakan -mers sparse matrix sehingga dapat diketahui leluhur dari masing-masing barisan DNA MERS-CoV.

---

ABSTRACT
Hierarchical clustering is an effective method in creating phylogenetic by knowing the distance matrix between DNA sequence. One of methods to make the distance matrix use -mer method. -mer is more efficient than others. The steps to make distance matrix using -mer method starts from creating -mer sparse matrix. Then, creating -mer singular value vector. The last steps is counting distance each vectors. This thesis will analyze the sequence of DNA MERS-CoV by implementing Hierarchical clustering using k-mers sparse matrix so that will be known the ancestor of each sequence of DNA MERS-CoV., Hierarchical clustering is an effective method in creating phylogenetic by knowing the distance matrix between DNA sequence. One of methods to make the distance matrix use -mer method. -mer is more efficient than others. The steps to make distance matrix using -mer method starts from creating -mer sparse matrix. Then, creating -mer singular value vector. The last steps is counting distance each vectors. This thesis will analyze the sequence of DNA MERS-CoV by implementing Hierarchical clustering using k-mers sparse matrix so that will be known the ancestor of each sequence of DNA MERS-CoV.]

Abstrak :
Penerapan algoritma partisi k-means dalam metode HOPACH clustering dalam penelitian ini dilakukan untuk mengelompokkan barisan DNA virus ebola. Proses dimulai dengan mengumpulkan barisan DNA virus ebola yang diambil dari GenBank, kemudian dilakukan ekstraksi ciri menggunakan n-mers frequency. Hasil ekstraksi ciri barisan DNA tersebut dikumpulkan dalam sebuah matriks dan dilakukan normalisasi menggunakan normalisasi min-max dengan interval [0, 1] yang akan digunakan sebagai data masukan. Hasil pengelompokan barisan DNA virus ebola pada penelitian ini diperoleh 8 kelompok dengan nilai MSS (Mean Split Silhouette) minimum 0,50266. Proses clustering pada penelitian ini menggunakan program open source R.

---

The implementation of k-means partitioning algorithm in HOPACH clustering method in this thesis is used to clustering DNA sequences of ebola viruses. The clustering process is started with collecting DNA sequences of ebola viruses that are taken from GenBank, then performing the extraction of DNA sequences using n-mers frequency. The extraction results are collected as a matrix and normalized using the min-max normalization with interval [0, 1] which will be used as an input data. As the results, we obtained 8 clusters with minimum MSS (Mean Split Silhouette) 0,50266. The clustering process in this thesis is using the open source program R.

Abstrak :
ABSTRAK
Pendeteksian topik adalah metode praktis untuk menemukan topik pada suatu koleksi dokumen. Salah satu metodenya adalah metode berbasis clustering yang mana centroid merepresentasikan topik contohnya eigenspace ndash; based fuzzy c ndash; EFCM . Proses clustering pada metode EFCM diimplementasikan pada dimensi yang lebih kecil yaitu ruang eigen. Sehingga akurasi dari proses clustering memungkinkan berkurang. Pada tesis ini, penulis menggunakan metode kernel sehingga proses clustering tersebut dapat diimplentasikan pada dimensi yang lebih tinggi tanpa mentransformasikan data ke ruang tersebut. Simulasi penulis menunjukkan bahwa kernelisasi ini meningkatkan akurasi dari EFCM berdasarkan skor interpretability pada berita online berbahasa Indonesia.

---

ABSTRACT
Topic detection is practical methods to find a topic in a collection of documents. One of the methods is a clustering based method whose centroids are interpreted as topics, i.e., eigenspace based fuzzy c means EFCM . The clustering process of the EFCM method is performed in a smaller dimensional Eigenspace. Thus, the accuracy of the clustering process may be reduced. In this thesis, we use the kernel method so that the clustering process is performed in a higher dimensional space without transforming data into that space. Author simulations show that this kernelization improves the accuracies of EFCM in term of interpretability scores for Indonesian online news.

Abstrak :
Tugas kelancaran semantik merupakan salah satu tes neuropsikologis yang sedang dikembangkan di Indonesia. Sampai saat ini, belum ada penelitian di Indonesia yang dilakukan untuk menginvestigasi strategi kognitif yang dilakukan partisipan saat mengeluarkan performanya pada tugas kelancaran semantik, yaitu clustering dan switching. Sejumlah studi di beberapa negara menemukan bahwa terdapat perbedaan antara laki-laki dan perempuan dalam melakukan clustering dan switching pada tugas kelancaran semantik. Sementara itu, studi lain menemukan perbedaan clustering dan switching pada partisipan di tingkat pendidikan berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh jenis kelamin dan tingkat pendidikan terhadap clustering dan switching tersebut. Peneliti melakukan analisis clustering dan switching dari tugas kelancaran semantik terhadap 157 partisipan sehat yang berasal dari jenis kelamin dan tingkat pendidikan berbeda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat pendidikan merupakan satu-satunya variabel yang mempengaruhi clustering dan switching pada tugas kelancaran semantik. Sementara itu, tidak ditemukan adanya pengaruh jenis kelamin maupun pengaruh interaksi antara jenis kelamin dan tingkat pendidikan terhadap clustering dan switching. Maka dari itu, peneliti menyimpulkan bahwa pendidikan adalah salah satu faktor yang dapat berpengaruh terhadap kemampuan kognitif, khususnya yang terlibat dalam clustering dan switching tersebut. ...... Semantic fluency task is one of the neuropsychological assessment that is being developed in Indonesia. To date, there was no previous research in Indonesia that had been conducted to investigate the clustering and switching strategies on semantic fluency task. A number of studies in some countries showed that there was a difference between men and women on clustering and switching in semantic fluency task. Meanwhile, another studies revealed that there were clustering and switching differences between participants from different level of educational background. The purpose of this study was to evaluate whether there was an effect of sex and level of education on clustering and switching. One hundred and fifty seven male and female participants who come from different educational level were analyzed on clustering and switching in semantic fluency task. The results suggested that educational level was the only factor which influenced clustering and switching scores. Besides, there was no effect on sex or interaction between sex and level of education on that scores. Therefore, it can be concluded that education is one of the factor influencing cognitive ability, especially in clustering and switching.

Abstrak :
Pengelompokan dokumen atau document clustering telah menjadi suatu teknik yang berguna dalam pengorganisasian sekumpulan dokumen. Dengan teknik ini, komputer bisa secara otomatis mengelompokkan sekumpulan dokumen ke dalam kluster-kluster yang cocok yang merepresentasikan data yang ada. Dengan demikian, proses pencarian informasi bisa dilakukan dengan lebih efisien. Telah banyak metode yang dikembangkan untuk mendukung pengelompokan dokumen. Dua diantara metode-metode tersebut adalah Nonnegative Matrix Factorization (NMF) dan Random Projection (RP). Pada penelitian ini, proses pengelompokan dokumen dilakukan dengan metode reduksi dimensi NMF dan RP pada dokumen berbahasa Indonesia. Untuk metode RP, diperlukan tahap tambahan untuk dapat mengelompokkan dokumen. Metode yang digunakan pada tahap ini adalah K-Means. Data yang digunakan pada percobaan adalah artikel media massa. Percobaan dilakukan dengan variasi pada variabel percobaan seperti jumlah kluster, jumlah data, jenis data, dan informasi fitur. Dari percobaan yang telah dilakukan, terlihat bahwa teknik NMF dan RP dapat diterapkan dalam aplikasi pengelompokan dokumen bahasa Indonesia. Akurasi pengelompokan bisa mencapai 97%. Dari percobaan terlihat juga bahwa teknik NMF menghasilkan akurasi yang lebih tinggi daripada RP dengan kisaran perbedaan sekitar 2%. Ukuran dan jumlah kluster juga mempengaruhi akurasi. Ukuran kluster yang semakin besar menyebabkan peningkatan akurasi sedangkan jumlah kluster yang semakin banyak menyebabkan penurunan akurasi. Dengan ukuran kluster 296 dan jumlah kluster 2 misalnya, akurasi mencapai 96%. Disamping itu, informasi fitur berupa presence merupakan yang paling cocok digunakan karena menghasilkan akurasi yang paling tinggi, juga mencapai 97%. Jumlah fitur yang lebih banyak dan tidak mengandung stopwords juga memberikan akurasi yang lebih tinggi.

---

Document clustering has been a beneficial technique in organizing documents. With good document clustering technique, computer can automatically group collection of documents into meaningful clusters. The information retrieval process thus can be done eficiently. There have been lots of methods developed in supporting document clustering process. Two of them are Nonnegative Matrix Factorization (NMF) and Random Projection (RP). In this research, document clustering process is conducted on Indonesian documents using both NMF and RP dimensional reduction method. For RP, additional clustering process is required. For this purpose, K-Means is used. Documents used are mass media articles. Experiments are conducted with variation of experiment variables including number of cluster, number of data, types of data, feature, etc. From the experiments conducted, it can be concluded that NMF and RP technique can be used in document clustering application for Indonesian documents. The accuracy reaches 97%. Experiments also show that NMF yields better accuracy than RP with difference range about 2%. Cluster size and cluster number also influence the accuracy. The bigger the cluster size, the higher the accuracy while the more the cluster number, the lower the accuracy. For example, with cluster size 296 and cluster number 2, the accuracy reaches 96%. Despitefully, using presence as feature is the most appropriate one because it results in the highest accuracy among others, also reaches 97%. In addition, the more the features used and excluding the stopwords, the higher the accuracy will be.

Abstrak :
One of ways to facilitate process of information retrieval is by performing clustering toward collection of the existing documents. The existing text documents are often unstructured. The forms are varied and their groupings are ambiguous. This cases cause difficulty on information retrieval process. More-over, every second new documents emerge and need to be clustered. Generally, static document clus-tering method performs clustering of document after whole documents are collected. However, per-forming re-clustering toward whole documents when new document arrives causes inefficient clus-tering process. In this paper, we proposed a new method for document clustering with dynamic hierar-chy algorithm based on fuzzy set type-II from frequent item set. To achieve the goals, there are three main phases, namely: determination of keyterm, the extraction of candidates clusters and cluster hierar-chical construction. Based on the experiment, it resulted the value of F-measure 0.40 for Newsgroup, 0.62 for Classic and 0.38 for Reuters. Meanwhile, time of computation when addition of new document is lower than to the previous static method. The result shows that this method is suitable to produce so-lution of clustering with hierarchy in dynamical environment effectively and efficiently. This method also gives accurate clustering result. Salah satu cara untuk mempermudah proses information retieval adalah dengan melakukan peng-klasteran terhadap koleksi dokumen yang ada. Dokumen teks yang ada seringkali tidak terstruktur, formatnya bervariasi, dan pengelompokannya ambigu. Hal ini menimbulkan kesulitan dalam proses information retrieval. Selain itu, setiap detik dokumen baru bartambah dan perlu untuk dikelompokkan. Pada umumnya, metode pengklasteran dokumen statis melakukan pengklasteran dokumen setelah kese-luruhan dokumen terkumpul. Namun, melakukan pengklasteran ulang terhadap keseluruhan dokumen ketika dokumen baru tiba mengakibatkan proses pengklasteran menjadi tidak efisien. Penelitian ini mengusulkan metode baru untuk pengklasteran dokumen dengan algoritma hierarki dinamis berbasis fuzzy set type-II dari frequent itemset. Untuk mencapai tujuan tersebut, terdapat 3 tahapan utama yang akan dilakukan, yaitu; ekstraksi keyterm, ekstraksi kandidat klaster dan pembangunan hirarki klaster. Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan diperoleh nilai F-Measure 0,40 untuk Newsgroup, 0,62 untuk Classic, dan 0,38 untuk Reuters. Sedangkan waktu komputasi pada saat penambahan dokumen dapat direduksi dibanding dengan metode statis sebelumnya. Hasil percobaan terhadap beberapa dataset koleksi dokumen menunjukkan bahwa metode ini tidak hanya sesuai untuk menghasilkan solusi peng-klasteran secara hirarki dalam lingkungan yang dinamis secara efektif dan efisien, tetapi juga membe-rikan hasil pengklasteran yang akurat.

Abstrak :
Ant-based document clustering is a cluster method of measuring text documents similarity based on the shortest path between nodes (trial phase) and determines the optimal clusters of sequence do-cument similarity (dividing phase). The processing time of trial phase Ant algorithms to make docu-ment vectors is very long because of high dimensional Document-Term Matrix (DTM). In this paper, we proposed a document clustering method for optimizing dimension reduction using Singular Value Decomposition-Principal Component Analysis (SVDPCA) and Ant algorithms. SVDPCA reduces size of the DTM dimensions by converting freq-term of conventional DTM to score-pc of Document-PC Matrix (DPCM). Ant algorithms creates documents clustering using the vector space model based on the dimension reduction result of DPCM. The experimental results on 506 news documents in Indo-nesian language demonstrated that the proposed method worked well to optimize dimension reduction up to 99.7%. We could speed up execution time efficiently of the trial phase and maintain the best F-measure achieved from experiments was 0.88 (88%).

Klasterisasi dokumen berbasis algoritma semut merupakan metode klaster yang mengukur kemiripan dokumen teks berdasarkan pencarian rute terpendek antar node (trial phase) dan menentukan sejumlah klaster yang optimal dari urutan kemiripan dokumen (dividing phase). Waktu proses trial phase algoritma semut dalam mengolah vektor dokumen tergolong lama sebagai akibat tingginya dimensi, karena adanya masalah sparseness pada matriks Document-Term Matrix (DTM). Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan sebuah metode klasterisasi dokumen yang mengoptimalkan reduksi dimensi menggunakan Singular Value Decomposition-Principal Component Analysis (SVDPCA) dan Algoritma Semut. SVDPCA mereduksi ukuran dimensi DTM dengan mengkonversi bentuk freq-term DTM konvensional ke dalam bentuk score-pc Document-PC Matrix (DPCM). Kemudian, Algoritma Semut melakukan klasterisasi dokumen menggunakan vector space model yang dibangun berdasarkan DPCM hasil reduksi dimensi. Hasil uji coba dari 506 dokumen berita berbahasa Indonesia membuk-tikan bahwa metode yang diusulkan bekerja dengan baik untuk mengoptimalkan reduksi dimensi hingga 99,7%, sehingga secara efisien mampu mempercepat waktu eksekusi trial phase algoritma se-mut namun tetap mempertahankan akurasi F-measure mencapai 0,88 (88%).

Abstrak :
Sejak adanya penemuan tentang struktur DNA yang berupa double helix, terdapat perkembangan tentang interaksi kompleks yang dibutuhkan untuk clustering (mengelompokkan) DNA menjadi clusters (kelompok-kelompok) yang memiliki kesamaan sifat ataupun fungsinya. Clustering DNA dapat dilakukan dengan metode partisi maupun metode hirarki. Dua metode tersebut dapat dipadukan dengan melakukan tahap partisi dan hirarki secara bergantian yang dikenal dengan nama HOPACH clustering. Tahap partisi dapat dilakukan dengan algoritma SOM, PAM, dan K-Means. Algoritma SOM dipilih karena menggunakan metode unsupervised learning dan efisien untuk digunakan pada data yang besar. Proses partisi dilanjutkan dengan proses ordering kemudian dilakukan collapsing dengan proses agglomerative, sehingga hasil clustering yang diperoleh menjadi lebih akurat. Penentuan cluster utama dilakukan dengan menghitung nilai kehomogenan hasil clustering menggunakan MSS (Mean Split Silhoutte). Kriteria penentuan cluster utama adalah pilih nilai MSS yang terkecil. Barisan 136 DNA EVD (Ebola Virus Disease) diperoleh dari Genbank NCBI dengan proses melakukan ekstraksi ciri DNA, selanjutnya melakukan normalisasi, dan dilanjutkan dengan menghitung jarak genetik menggunakan Jarak Euclidean. Matriks jarak genetik dapat dijadikan dasar untuk melakukan partisi serta clustering dengan menggunakan algoritma partisi SOM dalam metode HOPACH clustering. Proses ekstraksi ciri, normalisasi, dan penerapan algoritma partisi SOM dalam metode HOPACH clustering menggunakan bantuan program open source . Pada hasil clustering penerapan algoritma partisi SOM dalam metode HOPACH clustering diperoleh 9 cluster dengan nilai MSS sebesar 0,50280. Cluster yang dihasilkan dapat diidentifikasikan berdasarkan spesies dan tahun pertama kali mewabah. ...... Since the discovery of DNA structure in form of double helix, there is a development about the complex interaction required, DNA clustering into clusters which have the same features or functions. DNA clustering can be done by applying partitional or hierarchical method. Those two methods can be combined by doing partitional and hierarchical stage alternately known as HOPACH clustering. The partitional stage can be done by using SOM Algorithm, PAM, and K-Means. SOM algorithm is chosen because it uses unsupervised learning method and efficient to be used for large data. The partitional process is continued by ordering process and then performed collapsing with agglomerative process, so that the clustering result which is obtained will be more accurate. The determination of the main cluster done by calculating homogeneous value of the clustering result uses MSS (Mean Split Silhouette). The determination criteria of the main cluster is choosing the smallest MSS value. 136 sequences of DNA EVD (Ebola Virus Disease) are obtained from NCBI Genbank by applying extraction of DNA sequence, after that doing normalization, and then calculating the genetic distance use Euclidean Distance. Genetic distance matrix can be used as a basis to do partitional and clustering by implementation SOM partitioning algorithm in HOPACH clustering method. The extraction of DNA sequence, normalization, and the implementation of SOM partitioning algorithm in HOPACH clustering method use open source program . On the result of implementation SOM partitioning algorithm in HOPACH clustering method retrieved 9 clusters with MSS value of 0,50280. The cluster which is obtained can be identified according to species and the first year of becoming an epidemic.