Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Principal Componen Analysis (PCA) merupakan sebuah metode transformasi yang sangat berguna dalam sistem pengenalan wajah tiga dimensi. PCA berperan sangat baik sebagai alat pengekstraksi ciri yang sangat dibutuhkan dalam proses klasifikasi objek tiga dimensi yang diwakili oleh sekumpulan citra wajah dua dimensi. Dalam proses ekstraksi ciri dilakkan transformasi yang sekaligus melibatkan proses reduksi dimensi untuk mendapatkan ciri-ciri optimal sebagai basis ortogonal ruang wajah. Namun pada setiap himpunan citra wajah yang berbeda proses ini harus dilakukan berulang-ulang karena tingkat reduksi dimensi tersebut ditentukan oleh suatu parameter proporsi kumulatif nilai eigen yang harus ditentukan secara manual dari luar sistem. Akibatnya, proses untuk mendapatkan tingkat reduksi dimensi yang terbaik menjadi terhambat karena adanya proses trial and error tersebut. Disini akan dijelaskan sebuah metode untuk mengotomatisasi dan mengoptimasi proses di atas dengan menunjukkkan kinerja yang tidak kalah bahkan mampu memperbaiki kinerj PCA tanpa dikombinasikan dengan alogritma genetika, sehingga disini proses otomasi dan optimasi yang diharapkan dapat dinyatakan berhasil."

"Sistem boiler pada pembahasan tesis ini merupakan sistem mutivariabel, yang mempunyai empat variabel keadaan, dua variabel masukan dan dua variabel keluaran. Dengan variabel pengendali adalah tekanan drum (drum pressure) (y1) dan selisih tingkat air/level air didalam drum (drum water level) (y3 ), sedangkan variabel yang dimanipulasi adalah laju aliran bahan bakar (fuel flow rate) ( u1 ) dan laju aliran air pengisi drum (feedwater flow rate) (u3).Tujuan dari sistem pengendalian boiler adalah untuk mengatur tekanan uap (drum pressure) (y1) disekitar 320 psi dan level air di dalam drum (drum water level) (y3) disekitar 0 inch terhadap perubahan beban uap. Salah satu pengendalian sistem boiler adalah pengendali PI. Pengendali PI ini akan mengendalikan boiler agar boiler mampu memiliki kinerja yang baik karena pengendali PI dapat mempercepat respon sistem menuju setpoint dan dapat menghilangkan offset atau error steady state.Pada pembahasan tesis ini pengendalian sistem boiler akan melakukan penalaan parameter pengendali PI berbasis algoritma genetika untuk mendapatkan nilai parameter yang optimal.Hasil yang diperoleh dari penalaan PI berbasis algoritma genetika pada pembahasan tesis ini sudah dapat mencapai kriteria yang diinginkan seperti overshoot, rise time dan settling time. Dan respon keluaran dari pengendali PI yang ditala dengan algoritma genetika ternyata menunjukkan hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan respon keluaran dari pengendali PI yang ditala dengan cara trial error seperti pada acuan [2] dan [3].

---

Boiler system described in this thesis is multivariable system, which have four state variable, two input and two output variable. Where variable control is drum pressure (y1) and delta drum water level (y3), whereas the manipulated variable is fuel flow rate (u1 ) and feedwater flow rate (u3 ).

The purpose in this boiler control is to make the drum pressure (y1) around 320 psi and drum water level (y3) around 0 inch towards the changes of steam load. One of boiler system control is PI controller. PI controller will control the boiler to make the boiler have a good performance, because PI controller can enforce system response more quicker into the set point and can eliminate offset or error steady state.

In this thesis a boiler system controller will do a tunning parameter on PI controller based on Genetic Algoritms to produce optimal parameter value.

The result from PI tunning based on Genetic Algorithm in this thesis already fulfill the criteria like overshoot, rise time, and settling time. And output respons from PI controller that have been tunning with genetic algoritms shows the better result when compares with output response from PI controller which tunning with trial error method [2] , [3]."

"Citra fraktal merupakan citra yang memiliki sifat self-similarity. Hal ini berarti bahwa fraktal tersusun atas bagian-bagian yang tampak sama dengan gambar itu sendiri secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kompresi citra menggunakan metode kompresi citra fraktal. Prinsip kompresi citra fraktal adalah melakukan pencarian blok ranah yang paling mirip dengan blok jelajah, kemudian menurunkan transformasi affine kontraktif yang memetakan blok ranah ke blok jelajah tersebut. Percobaan kompresi citra menggunakan metode kompresi citra fraktal memberikan rasio kompresi yang cukup tinggi. Penerapan algoritma genetika pada kompresi citra fraktal bertujuan mengurangi jumlah pemasangan blok ranah dan blok jelajah sehingga mempersingkat waktu kompresi."

"Generalized Assignment Problem (GAP) adalah masalah penugasan sehimpunan berhingga tugas ke sehimpunan berhingga agen. Setiap tugas mempunyai bobot dan biaya penyelesaian yang mungkin berbeda untuk setiap agen. Setiap agen mempunyai kapasitas sumber daya dan tidak boleh mengerjakan tugas melebihi kapasitasnya. Pada skripsi ini dilihat kinerja dari algoritma genetik dalam menyelesaikan GAP. Algoritma genetik terinspirasi oleh teori evolusi biologi. Operator utama yang digunakan adalah binary tournament selection, one point crossover, dan swap mutation. Untuk meningkatkan kinerja, ditambahkan local improvement steps dan replacement scheme. Kinerja algoritma genetik diukur dari kedekatan solusi yang diperoleh dengan Best Known Solution (BKS) dari masalah penguji yang diambil dari OR Library. Selain itu, juga dilihat pengaruh perubahan nilai probabilitas crossover PC dan probabilitas mutasi Pm terhadap kinerja algoritma genetik. Berdasarkan percobaan, disimpulkan bahwa kinerja algoritma genetik dalam menyelesaikan GAP cukup baik, dengan kesalahan relatif nilai fungsi tujuan solusi terbaik terhadap BKS cukup kecil, yaitu tidak lebih dari 0.03. Dari percobaan mengubah nilai parameter, diperoleh dengan PC = 0.6, nilai Pm yang cukup baik adalah 0.25 ? 0.3. "

"DNA Sequencing by Hybridization (DNA SBH) adalah suatu proses pembentukan barisan nukleotida suatu rantai DNA dari kumpulan fragmen yang disebut spektrum. Spektrum tersebut diperoleh dari proses biokimia yang disebut hibridisasi. DNA SBH dapat dipandang sebagai masalah optimisasi yang dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma genetik. Prinsip kerja algoritma genetik berdasarkan pada teori evolusi Charles Darwin. Pada skripsi ini akan dibahas penerapan kinerja algoritma genetik pada DNA SBH. Terdapat tiga tahapan penting dalam algoritma genetik, yakni proses seleksi, crossover, dan mutasi. Jenis metode yang digunakan pada proses seleksi, crossover, dan mutasi secara berturut-turut adalah metode yang merupakan kombinasi antara roulette wheel dan deterministic, structured crossover, dan swap mutation. Kinerja algoritma genetik akan diuji dengan menggunakan data dari Gen Bank dan masalah DNA SBH yang dibuat secara acak. Selain itu juga akan dilihat pengaruh perubahan nilai probabilitas crossover (c) dan probabilitas mutasi (m) terhadap kinerja algoritma genetik untuk DNA SBH. Berdasarkan hasil percobaan diperoleh bahwa algoritma genetik cukup baik digunakan pada DNA SBH. Selain itu, perubahan nilai probabilitas crossover (c) dan probabilitas mutasi (m) ternyata mempengaruhi kinerja algoritma genetik dalam memperoleh solusi."

"Jaringan saraf tiruan telah banyak dikembangkan untuk aplikasi pengenalan pola objek 3 dimensi. Salah satu metode pengenalan objek 3 dimensi melalui citra 2 dimensi dari berbagai sudut pandang telah dikembangkan dengan cara memodifikasi arsitektur lapis tersembunyi pada jaringan multi-layer perceptron menjadi bentuk silindris dan menggunakan metode pelatihan propagasi balik yang dikenal dengan Cylindrical Hidden Multi-Layer Perceptron Back Propagation (CHMLP-BP).Metode ini melibatkan pasangan berarah antara vektor sudut pandang terhadap objek dengan vektor posisi neuron pada lapis tersembunyi yang diabstraksikan ke dalam konstanta yang akan berperan dalam proses pelatihan maupun pengenalan[1]. Kinerja JST CHMLP-BP tersebut masih kurang baik dan diperbaiki dengan menambah neuron pada lapis tersembunyi secara acak sehingga membentuk arsitektur lapis tersembunyi konsentris[2]. Walaupun kinerja meningkat, pertambahan neuron pada lapis tengah secara acak belum membuktikan bahwa struktur jaringan dan kinerja jaringan telah optimal.Algoritma Genetika adalah sebuah teknik untuk pencarian solusi optimal untuk berbagai macam permasalahan. Penulis menggunakan Algoritma Genetika untuk mencari struktur jaringan dan kinerja jaringan yang telah optimal.Penggunaan Algoritma Genetika untuk optimasi terhadap JST CHMLP-BP dilakukan terhadap dua hal. Satu, optimasi pada jumlah bobot-bobot koneksi jaringan, dengan membuang koneksi-koneksi yang tidak diperlukan. Dua, optimasi pada jumlah neuron-neuron tersembunyi, dengan membuang neuron-neuron tersembunyi yang tidak diperlukan.Hasil eksperimen menunjukkan bahwa dengan parameter-parameter yang tepat, Algoritma Genetika dapat mereduksi ukuran jaringan dan meningkatkan kemampuan pengenalan pola. Analisa terhadap parameter-parameter tersebut menunjukkan penggunaan parameter-parameter yang berbeda untuk tiap persoalan optimasi JST."

"Nilai transaksi perdagangan pada pasar valuta asing di seluruh dunia mencapai 3 Trilliun US Dollar setiap harinya. Dengan latar belakang seperti ini, wajar jika dibutuhkan sebuah sistem yang dapat memprediksi nilai kurs valuta asing dengan akurat. Dalam tugas akhir ini akan digunakan algoritma memetika untuk memprediksi kurs valuta asing. Algoritma memetika merupakan gabungan dari algoritma genetika dengan algoritma pencarian lokal. Model regresi yang digunakan yaitu model autoregressive, dimana untuk memprediksi nilai kurs pada hari ke n+1 digunakan data n hari sebelumnya. Tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah untuk melihatkemampuan dari algoritma memetika dalam memprediksi kurs valuta asing. Kemampuan dari algoritma memetika ini akan diukur berdasarkan persentase error yang relatif terhadap data kurs sebenarnya. Percobaan dilakukan menggunakan data kurs USD/IDR, USD/EUR, USD/GBP, USD/CHF, dan USD/JPY dari tahun 2000 sampai tahun 2007. Prediksi dilakukan dengan beberapa jenis data, yaitu data harian, mingguan, dan bulanan. Dari hasil percobaan, disimpulkan bahwa kemampuan algoritma memetika dalam memprediksi kurs valuta asing cukup baik. Persentase error terkecil didapat dari data 5 harian dengan kurs USD/IDR sebesar 0,3852 %, sedangkanpersentase error terbesar didapat dari data 6 bulanan dengan kurs USD/EUR sebesar 4,4766 %."

"Desain optimal dari bangunan hemat energi menghadapi dua kebutuhan yang saling bertentangan, yaitu biaya yang seekonomis mungkin dan dampak lingkungan yang seminimal mungkin. Tingginya biaya bangunan hemat energi seperti near Zero Energy House disebabkan oleh tingginya harga peralatan dan material yang diaplikasikan seperti panel surya, insulasi dan lain-lain. Tujuan dari penelitan ini adalah menemukan desain yang optimal dari sebuah near Zero Energy House, dengan studi kasus terhadap rumah 1 tingkat. Sasaran dari optimasi desain ini adalah kinerja biaya siklus hidup yang lebih ekonomis jika dibandingkan dengan bangunan konvensional. Metode optimasi dengan algoritma genetika adalah metode optimasi paling sesuai untuk permasalahan optimasi desain yang memiliki banyak variabel. Sangat sulit untuk menemukan solusi tunggal, atau solusi terbaik untuk optimasi desain. Dengan menggunakan algoritma genetika, perancang bangunan dapat memilih salah satu dari solusi terbaik hasil optimasi yang sesuai dengan permintaan dan batasan-batasan yang ada.

---

Optimal design of energy efficient buildings facing two conflicting requirements, namely costs as economical as possible and minimal environmental impact. The high cost of energy efficient buildings as near Zero Energy House due to the high price of equipment and materials that are applied as solar panels, insulation and others.

The purpose of this research is to find the optimal design of a near Zero Energy House, with a case study on the first level. The goal of this design is the optimization of life cycle cost performance is more economical when compared to conventional buildings.

Optimization method with genetic algorithm optimization is the most suitable method for design optimization problem that has many variables. It is very difficult to find a single solution, or the best solution for design optimization. By using genetic algorithms, building designer can choose one of the best results of the optimization solution according to the demand and constraints that exist."