Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
BPPKA (Badan Pembinaan Pengusahaan Kontraktor Asing) merupakan salah satu fungsi di PERTAMINA yang bertugas mengawasi, membina dan mengendalikan pelaksanaan Eksplorasi dan Produksi oleh Perusahaan Minyak Asing. Kecepatan dan ketepatan dalam mengelola, mengevaluasi informasi oleh BPPKA untuk pengambilan keputusan, akan meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasi pencarian MIGAS oleh perusahaan asing. Penerapan teknologi Web berupa Internet, Intranet dan Ekstranet merupakan salah satu cara untuk mentransfer informasi yang relatif tidak membutuhkan usaha yang besar dalam pelaksanaan transfer informasi. Dengan Intranet dan Internet diharapkan Pertamina BPPKA menjadi pusat informasi bagi kegiatan operasi Perusahaan Minyak Asing, sehingga tim manajemen PERTAMINA BPPKA dapat lebih cepat dan mudah mengevaluasi untuk pengambilan keputusan terhadap operasi Perusahaan Minyak Asing. Sistem dirancang berdasarkan kebutuhan pengguna di BPPKA dan Perusahaan Minyak Asing, yang selanjutnya membahas sistem (Infrastruktur jaringan) PERTAMINA BPPKA yang akan digunakan sebagai media untuk menerapkan sistem informasi perminyakan sebagai pusat informasi. Berdasarkan hal tersebut kemudian dibahas bagaimana mengelola dokumen yang akan dishare, beserta rancangan infrastruktur Intranet dan Internet. Keamanan sistem dan data merupakan masalah yang kritis dalam pengoperasian Internet dan Intranet juga akan disinggung. Pada akhirnya, strategi implementasi pengelolaan Informasi yang merupakan komponen Bari aspek bisnis menjadi hal yang menentukan dalam penerapan sistem tersebut.

---

BPPKA (Badan Pembinaan Pengusahaan Kontraktor Asing/Foreign Contractors Management Body) is one of the organization in PERTAMINA that is monitoring and controlling the operation of Exploration and Production by Foreign Oil Company. Taking a decision in managing, evaluating the information by BPPKA quickly and accurately, will enhance efficiency and effectiveness of operation at searching for oil and gas by foreign company. Web technology application as Internet, Intranet and Extranet is one of the way to transfer the information does not need a great effort in implementation of information transfer. PERTAMINA BPPKA with Intranet and Internet expected to be centre of information for foreign oil company operational activity, until the management team of PERTAMINA BPPKA can evaluate faster and easier to take a decission for foreign oil company operation. Design of system is pased on the necessity of the user in BPPKA and foreign oil company, and then describe network infrastructure of PERTAMINA BPPKA, that will be used as media to apply Petroleum Information system as centre of information. Refer to the thing then will be discussed how to manage the document that will be shared, along with design of Internet and Intranet infrastructure. Data and system security is critical problem in Intranet and Internet operation will be discussed later on. At last, implementation strategy information management that is componenet of aspect of bussines becomes the thing that determine in implementation of the system.

Abstrak :
Clipper merupakan bahasa pemrograman basis data terpusat. Operasi basis data pada Clipper tersebut masih berupa operasi berkas. Setiap berkas data Clipper merupakan satu tabel basis data. berkas-berkas tersebut diletakkan pada satu tempat tertentu, dan untuk pengaksesannya perlu disebutkan dimana berkas tersebut berada. Dampaknya, pemrogram perlu mengetahui letak tabel tersebut. Permasalahan letak data ini menjadi semakin bertambah pada sistem basis data terdistribusi. Disamping itu, secara internal Clipper tidak melakukan pemeriksaan atas integritas data. Hal ini menyebabkan modifikasi yang dilakukan dapat menyebabkan data menjadi tidak konsisten. Tugas Akhir ini dibuat untuk mengatasi permasalahan letak data dan integritas data tersebut. Caranya adalah dengan pembuatan suatu katalog dan beberapa sub-program. Dengan adanya tambahan fasilitas ini, pemrograman basis data terdistribusi Clipper menjadi transparan, tanpa perlu mengetahui letak tabel data ataupun hubungan rujukan data. Agar sistem yang dikembangkan ini dapat digunakan dan berjalan dengan benar, maka pemrogram harus menggunakan perintah-perintah pemanggil sub-program tertentu, serta tidak boleti menggunakan beberapa perintah yang telah digantikan oleh suatu sub-program. Disamping itu, hasil rancangan perancang basis data harus dituangkan secara konsisten pada katalog dari basis data tersebut.

Abstrak :
Tugas akhir mi membahas cara pembuatan prosedur dan program pembuktian teorema dengan bahasa Turbo Prolog. Dalam hal ini Turbo Prolog digunakan sebagai alat pembukti teorerna. Juga dijelaskan logika dan dasar-dasar cara pembuatan prosedur dan program tersebut, diantaranya yang terpenting adalah dasar dan cara kerja Turbo Prolog, yaitu pembuktian dengan kontradiksi.

Abstrak :
Sistem Penilaian Otomatis SIMPLE-O selama ini dikembangkan dengan pemrograman PHP di Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia. Namun akurasi SIMPLE-O saat ini belum cukup tinggi untuk dapat digunakan secara praktis. SIMPLE-O kemudian dilanjutkan pengembangannya menggunakan pemrograman Bahasa C, tidak hanya untuk mencoba meningkatkan akurasi SIMPLE-O, tapi juga untuk memperluas penggunaannya. Untuk dapat meningkatkan akurasi penilaian SIMPLE-O diintegrasikan learning vector quantization LVQ pada pengembangannya. Skripsi ini membahas bagaimana pengembangan SIMPLE-O dengan LVQ menggunakan pemrograman Bahasa C.Seberapa banyak bagian data sampel yang digunakan pada saat training mempengaruhi performa penilaian. Semakin sedikit data yang digunakan pada fase training, maka akan terjadi penurunan akurasi pada fase evaluasi. Akurasi penilaian juga dipengaruhi proses ekstraksi ciri-ciri teks yang dilakukan menggunakan latent semantic analysis LSA dan singular value decomposition SVD . Akurasi penilaian dapat berubah ketika singular value yang dihasilkan, di proses terlebih dulu dengan frobenius norm dan vector angle. Faktor lainnya seperti jumlah kata-per-kolom matriks LSA tidak begitu mempengaruhi akurasi penilaian. Pada akhir percobaan, akurasi SIMPLE-O dengan LVQ secara rata-rata adalah 52.27 . Dengan menambahkan LVQ, akurasi SIMPLE-O mengalami peningkatan sebesar 41.67. ......Sistem Penilaian Otomatis SIMPLE O was developed using PHP at Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia. But the resulting accuracy of the SIMPLE O was not reliable enough to be used practically. Right now, SIMPLE O was being developed using C Programming Language. This was done to increase its reliability and to further widen its applications. To increase the accuracy of SIMPLE O, learning vector quantization LVQ was integrated as part of the new program. This Paper was written to address the development of SIMPLE O with LVQ.With less data used in LVQ training phase there will a decrease in the resulting accuracy of the validation phase. The accuracy was also affected by the method of how well the extraction of the text characteristic using latent semantic analysis LSA and singular value decomposition SVD . Additional process of the resulting singular value will result in change of accuracy. The number of words per column when creating the LSA matrix did not have any significant effect. At the end, SIMPLE O with LVQ has an average accuracy of 52.27. Implementation of LVQ give an increase of 41.67 of the accuracy.

Abstrak :
Departemen Teknik Elektro Universitas Indonesia sejak tahun 2007 telah mengembangkan sistem penilaian esai otomatis yang dinamakan dengan Simple-O. Simple-O menggunakan metode Latent Semantic Analysis LSA untuk membandingkan dua esai dengan cara mengekstrak esai tersebut menjadi matriks. Pengembangan sebelumnya dari Simple-O adalah penambahan Learning Vector Quantization LVQ yang merupakan metode dari artificial neural network. Skripsi ini akan membahas serta memberikan analisis terkait pengaruh penambahan fungsi persamaan kata pada sistem penilaian esai otomatis Simple-O terhadap akurasi dari program itu sendiri. Untuk melihat pengaruh penambahan fungsi persamaan kata pada sistem penilaian esai otomatis Simple-O ini, maka dilakukan lima skenario berbeda. Skenario tersebut adalah dengan memvariasikan jumlah keywords yang ada pada esai jawaban menjadi sejumlah 100, 80, 60, dan 20 mendekati jumlah keywords jawaban referensi. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, terdapat skenario yang mengalami penurunan akurasi dan kenaikan akurasi. Jika disimpulkan, rata-rata akurasi program Simple-O setelah penambahan fungsi persamaan kata mengalami peningkatan. Namun, peningkatan rata-rata akurasi yang terjadi tidak terlalu signifikan, peningkatan rata-rata akurasi yang terjadi setelah penambahan fungsi persamaan kata adalah sebesar 5.4 dari 90.9 menjadi 96.3. ......Department of Electrical Engineering Universitas Indonesia has developed an automatic essay grading system called Simple O since 2007. Simple O uses the Latent Semantic Analysis LSA method to compare two essays by extracting the essay into matrix. The previous development of Simple O is the addition of Learning Vector Quantization LVQ which is a method of artificial neural network. This research will discuss and provide analysis related to the effect of adding word similarity function to the automatic essay grading system Simple O to the accuracy of the system itself. The experiment will be conducted with five different scenarios by varying the number of keywords in the students answer essay to 100, 80, 60, 40, and 20 of the reference essay keywords. According to the result, there are scenarios that has decreased and increased in accuracy. The average accuracy of the Simple O system after the addition of word similarity function has increased, though not significant. The average increase in accuracy after the addition of word similarity function is 5.4 from 90.9 to 96.3.

Abstrak :
Perkembangan knowledge graph semakin penting sebagai sumber data dan informasi kontekstual pada ilmu data. Meskipun konsep ini telah ada selama lebih dari dua dekade, memahami data knowledge graph masih menjadi tantangan bagi pengguna. Penggunaan alat visualisasi data, misalnya seperti, Wikidata Query Service (WQS), dapat membantu mengatasi tantangan tersebut. Namun, alat tersebut difokuskan hanya pada knowledge graph tertentu dan hanya disediakan sebagai aplikasi web. Di sisi lain, visualisasi dengan Python library, kglab memfasilitasi visualisasi knowledge graph generik dengan dukungan terbatas dari jenis visualisasi dibandingkan dengan WQS. Penelitian ini mengusulkan VizKG, sebagai framework (Python library) yang menyediakan berbagai macam visualisasi untuk hasil kueri SPARQL pada knowledge graph generik. VizKG menghubungkan hasil kueri dan library visualisasi eksternal melalui pemetaan variabel terhadap komponen visualisasi yang dibutuhkan. Sebagai bentuk evaluasi pendekatan kami, penelitian ini menyertakan evaluasi use case untuk VizKG pada knowledge graph generik yang berasal dari beberapa domain. Saat ini jumlah visualisasi grafik yang didukung oleh VizKG adalah 24 jenis grafik. Fitur lainnya yang didukung VizKG termasuk rekomendasi jenis visualisasi untuk pengguna dan kemudahan ekstensibilitas bagi pengembang untuk menambahkan jenis visualisasi baru. Framework VizKG ini diharapkan dapat membantu ekstraksi dan memvisualisasikan knowledge graph untuk memahami data dan mendukung analisis lebih lanjut. VizKG tersedia secara terbuka di https://pypi.org/project/VizKG/. ......Knowledge graphs become increasingly important as a source of data and contextual information in data science. Even though knowledge graphs has been around for more than two decades, understanding SPARQL query results from a knowledge graph can be challenging for users. The use of data visualization tool, such as, Wikidata Query Service (WQS) can help address this challenge. However, existing tools are either focused just on a specific knowledge graph and only provided as a web interface. On the other hand, visualization through Python library, kglab facilitates visualizing generic Knowledge graphs though with a limited support of visualization types compared to that of WQS. This study proposes VizKG, as a framework (Python library) that provides a wide range of visualizations for SPARQL query results on any knowledge graphs. VizKG connects SPARQL query results and external visualization libraries by mapping variables to the visualization components needed. To evaluate our approach, this study includes use case evaluation for the VizKG on generic knowledge graphs originated from several domains. At this stage the number of graph visualizations supported by VizKG is 24 chart types. Other features of VizKG includes recommendations of visualization type for user and easy extensibility for developers to add new types of visualizations. This framework is expected to assist extraction and visualize knowledge graphs for understanding data and support further analysis. VizKG is openly available at https://pypi.org/project/VizKG/.

Abstrak :
Penggunaan Python dipilih karena bahasa pemrograman ini bersifat open source dengan banyak tersedianya berbagai sumber dan Python juga diklaim sebagai bahasa yang menggabungkan kapabilitas, dengan kode sintaks yang sangat jelas, dan dilengkapi dengan bahasa yang besar dan komprehensif. Library Open CV juga tersedia secara gratis dan menyediakan banyak fungsi pemrosesan gambar. Pengoreksian citra CBCT yang dilakukan pada penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas citra CBCT dengan melihat meningkatnya nilai yang didapat pada citra CBCT terkoreksi. Phantom CIRS 002LFC di-scan pada CBCT menggunakan half bow tie filter sesuai dengan protokol yang digunakan untuk scanning organ thorax. Penelitian ini menggunakan data citra pasien dengan diagnosa kanker paru dan laring masing-masing berjumlah dua dan satu orang. Hasil kalibrasi CBCT terhadap CT diperoleh bahwa nilai HU citra CBCT linier terhadap citra CT. Evaluasi PSNR dan SSIM digunakan pada penelitian ini sebagai parameter keberhasilan dari citra yang dikoreksi. ......Python was chosen because this programming language is open source with many sources available and Python is also claimed to be a language that combines capabilities, with very clear syntax code, and is equipped with a large and complete language. CV Open Library is also available free of charge and provides many drawing functions. CBCT image correction carried out in this study aims to improve the quality of CBCT images by looking at the value obtained in the corrected CBCT image. Phantom CIRS 002LFC was scanned on CBCT using a half bow tie filter according to the protocol used for scanning the thorax organs. This study uses image data of patients diagnosed with lung and laryngeal cancer, respectively, two and one person. The CBCT calibration results against CT showed that the HU value of CBCT images was linear to CT images. PSNR and SSIM evaluations were used in this study as the confidence parameters of the corrected image.