Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"PT.X telah memiliki pengalaman operasional dan reputasi yang balk selama berpuluh tahun dalam menggeluti bidang bisnis Percetakan Security khususnya uang kertas yang sangat vital dan memiliki pasar yang captive.PT.X secara teoritis memiliki kapasitas produksi diatas permintaan, namun masih memiliki permasalahan dalam hal ketepatan penyerahan produknya. Perrnasalahan ini diakibatkan terjadinya penyimpangan performa standar dari unit Flokulasi ( pengolah limbah tinta ) yang berdampak pada menurunnya kinerja permesinan di unit cetak Intaglio. Disisi lain PT.X berupaya untuk meningkatkan kemampulabaan dan kemamputumbuhan , oleh karena itu upaya yang diambil PT.X adalah memperbaiki sekaligus meningkatkan kinerja sistim produksinya.Untuk mengatasi permasalahan tersebut, maka dikembangkan suatu bentuk Strategi Manufaktur yang diimplementasikan melalui langkah - langkah perbaikan pada sistim pengendalian proses Flokulasi. Adapun langkah pertama yang dilakukan adalah untuk mengetahui kondisi aktual perusahaan termasuk kinerja dari lini permesinannya, dimana metode yang dipakai adalah analisa kuantitative atas laporan keuangan dan analisa kinerja bisnis yaitu analisa SWOT.Sedangkan kondisi kinerja Manufaktur dari unit Produksi diukur dengan memakai rasio MCE (Manufacturing Cycle Effectiveness) , rasio Machine Effectiveness dan sebagai pembanding dilakukan analisa Benchmarking atas dua Industri sejenis.Metode yang dipakai untuk meningkatkan mutu sistim pengendalian proses Flokulasi adalah dengan mengembangkan suatu bentuk teknologi berberbasis Artificial Neural Network, yang memiliki kemampuan untuk memprediksi hasil akhir/output dari proses Flokulasi yang sedang berlangsung.Semua ini akan menunjang usaha peningkatan kemampulabaan ,kemamputumbuhan terutama dari segi mutu produk dan ketepatan waktu penyerahan produk sesuai dengan tuntutan konsumen.

---

PT.X has many years of operational experience and a good reputation in the business of Security Printing especially paper money and has a Captive market.Theoretically PT.X has a production capacity exceeding the demand , but has problem in the delivery time. This in turn lowers the machinery performance in the Intaglio printing section, which is basically due to the deviation of the performance standard of the Flocculation unit from the water treatment plant.PT.X expect to increase profitability and growth by enhancing the performance of the production system.To solve this problem by developing a form of Manufacturing Strategy implemented through remedial steps taken in the process control system of the Flocculation unit. The first step is to know the actual condition of the company including the production line machinery . This is done through the quantitative analysis from the financial reports and qualitative analysis of business performances using a SWOT analysis. The next step is to measures the manufacturing performance from the capability of production facility by Manufacturing Cycle Effectiveness ratio, Machine Effectiveness ratio and Benchmarking analysis .The method used in order to enhance quality of the Flocculation process is through the development of technology based on Artificial Neural Network, which is to predict the output of Flocullation process.We concluded that new system will be useful to help improvement effort for the company to increase profitability and growth, such as product quality and delivery time in accordance with the requirement."

"ABSTRAKTesis ini membahas identifikasi sistem kiln semen dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST), yang meliputi penentuan parameter yang dibutuhkan untuk pemodelan sistem tersebut, dan perancangan JST yang digunakan untuk identifikasi tersebut. Dalam tesis ini digunakan struktur Multi-Layer Feedforward Network yang terdiri dari lapisan masukan, lapisan keluaran dan 2 buah lapisan tersembunyi. Data diperoleh dari kiln semen yang sebenarnya yaitu dari Pabrik Tuban-II PT. Semen Gresik (Persero) tbk., kemudian data tersebut digunakan untuk melatih JST. Untuk melakukan identifikasi menggunakan model masukan-keluaran dengan struktur serial-paralel dan pelatihan JST tersebut menggunakan algoritma Error Back Propagation. Hasil identifikasi selanjutnya disimulasikan dan dibandingkan dengan plant yang sebenarnya.

---

ABSTRACT

This thesis discuss about system identification of cement kiln using Artificial Neural Network (ANN). The process of system identification using ANN requires to define of the input and output parameters, and to decide ANN's structure. In this thesis, the Feedforward Multi-Layer Network is used which contain input layer, output layer and two hidden layers. The data are collected from the real cement kiln at Pabrik Tuban-II PT. Semen Gresik (Persero) tbk, then good data are selected for training the ANN. In this thesis is using Serial-Parallel Structure and training algorithm is using Error Back Propagation method. The result of the identification is then simulated and compared to the real plant."

"Dalam teori jaringan neural buatan (JNB) telah dikembangkan berbagai jenis jaringan neural yang berbeda. Diantaranya ada beberapa yang sudah cukup sering digunakan, misalnya jaringan propagasi balik dan jaringan swa-organisasi. Propagasi balik telah sukses digunakan untuk menyelesaikan berbagai permasalahan pengenalan, klasifikasi, aproksimasi, prediksi dan lain-lain. Namun jaringan propagasi balik membutuhkan waktu yang lama dalam pembelajarannya. Jaringan swa-organisasi mempunyai kemampuan klustering yang baik dan waktu pembelajaran yang singkat. Penelitian ini akan merancang sebuah jaringan hibrid dengan cara menggabungkan propagasi balik dan swa-organisasi untuk mendapatkan kemampuan pengenalan yang lebih baik dan waktu pembeiajaran yang lebih singkat. Jaringan hibrid yang terbentuk, terdiri dari 2 modul, yaitu: modul swa-organisasi adaptif dan modul supervisi. Modul swa-organisasi adaptif bersifat tanpa pengarahan dan bobot-bobotnya dikontrol oleh pola masukan. Modul supervisi yang bersifat dengan pengarahan diarahkan oleh target yang telah ditentukan. Karakteristik jaringan akan dilihat dengan kasus XOR. Kemampuan pengenalan jaringan diuji dengan menggunakan data aroma Martha Tilar dan konsentrasi etanol. Hasil penelitian menunjukkan jaringan hibrid dapat mengenali pola yang dilatihkan, pola yang tidak dilatihkan dan dapat mengidentifikasi kelas pola baru yang tidak diikutsertakan dalam pelatihan. Hasil perbandingan dengan jaringan propagasi balik standar memperlihatkan bahwa jaringan hibrid mempunyai kemampuan pengenalan yang lebih baik dan waktu pembelajaran yang lebih singkat."

"Cylindrical Hidden Multi-Layer Perceptron Back Propagation (CHMLP-BP) adalah sistem jaringan syaraf tiruan berdasarkan multy-layer perceptron untuk mengenali objek 3 dimensi secara horizontal. Arsitektur CHMLP-BP dikembangkan lebih lanjut menjadi Hemisphere Structure of Hidden Layer (HSHL) sehingga mampu mengenali objek 3 dimensi secara vertikal dan horizontal dengan lingkup ½ bola. Efektifitas HSHL mendorong disempurnakannya arsitektur HSHL agar dapat mengenali objek 3 dimensi dengan lingkup 1 bola penuh. menjadi Spheric Structure of Hidden Layer. Dalam pengembangan SSHL dilakukan juga penambahan pemrosesan pada citra masukan dengan melakukan inversi dan perentangan nilai piksel citra masukan. Dilakukan juga modifikasi pada metode pengklasifikasian kelas pada neuron keluaran dari penggunaan batas treshold ½ untuk menentukan apakah neuron harus dibaca sebagai 1 atau 0 menjadi menggunakan metode greedy dengan harapan proses pembelajaran menjadi lebih mudah dan pengenalan objek 3 dimensi menjadi lebih baik. Metode eksperimen yang dilakukan pada SSHL menggunakan Percentage of Learning/Testing Paradigm. Kemampuan pengenalan objek 3 dimensi terbaik didapatkan pada jenis jaringan Multiplied untuk arsitektur SSHL Tunggal maupun Jamak dengan prosentase data pelatihan sebesar 47% didapatkan pengenalan sekitar 94% - 95% khususnya menggunakan Multiplied 3 Lapis yang mencapai 95.87%. Pengenalan terburuk pada SSHL didapatkan pada SSHL Tunggal Normal dengan prosentase data pelatihan sebesar 26% diperolah hasil pengenalan mencapai 81.02%."

"Pengenalan wajah merupakan salah satu bidang dalam pengenalan pola. Pengenalan pola adalah disiplin ilmu yang bertujuan untuk mengklasifikasikan objek menjadi sejumlah kategori atau kelas. Seperti halnya pengenalan pola, pengenalan wajah bertujuan untuk mengklasifikasikan citra wajah menjadi sejumlah kategori wajah. Yang dimaksud dengan kategori wajah di sini adalah, siapakah pemilik wajah tersebut atau wajah tersebut termasuk kategori wajah siapa. Selama ini, umumnya feature untuk sistem pengenalan wajah berupa nilai grayscale per-pixel. Dalam tugas akhir ini, dilakukan uji coba untuk meneliti apakah feature kedalaman per-pixel dari gambar wajah memiliki pengaruh atau seberapa pentingnya feature kedalaman ini terhadap hasil pengenalan wajah. Representasi feature nilai grayscale dan kedalaman per-pixel ini adalah sebagai input untuk 2*32*32 neuron. Untuk mengetahui seberapa penting feature kedalaman ini, maka dilakukan perbandingan antara 3 macam hasil pengenalan yaitu hasil pengenalan dengan feature nilai grayscale saja, hasil pengenalan dengan feature kedalaman saja, dan hasil pengenalan dengan feature nilai grayscale dan feature kedalaman. Untuk pengujian, pengenalan wajah dilakukan dengan menggunakan Jaringan Neural Buatan (JNB) propagasi balik. Selanjutnya dilakukan pengenalan wajah dengan menggunakan JNB propagasi balik yang dioptimasi dengan algoritma genetika. Untuk memampatkan data masukan, maka digunakan transformasi Karhunen-Loéve. Pengujian dilakukan untuk data yang tidak ditransformasi dan data yang ditransformasikan dengan Karhunen-Loéve. Hasil uji coba menunjukkan bahwa feature kedalaman memiliki arti penting, yaitu dalam hal meningkatkan hasil pengenalan dengan memanfaatkan feature nilai grayscale digabung dengan feature kedalaman."

"Dalam skripsi ini dibuat perangkat lunak yang dapat mengenali tipe ABO golongan darah manusia melalui pengolahan citra berbasiskan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Pola sampel darah yang direaksikan dengan reagen akan memiliki hasil pasangan penggumpalan yang berbeda. Jenis reagen yang direaksikan adalah antigen-A dan antigen-B. Pola pasangan darah dan reagen serta bentuk penggumpalan citra darah menjadi ciri dan kombinasi yang unik untuk membedakan tipe-tipe darah yang ada.Data sampel darah berupa citra digital yang diperoleh menggunakan kamera digital. Sampel darah direaksikan dengan reagen di atas preparat dengan urutan reagen anti-A ditempatkan pada bagian kiri preparat dan reagen anti-B pada bagian kanan. Sebelum diolah dalam sistem JST, data melewati pra-proses, yaitu proses perbaikan citra digital yang terdiri dari proses pencuplikan, gray-level quantization, dan normalisasi dalam bentuk matriks. Hasil akhirnya berupa citra fitur hitam putih dalam matriks berukuran 5×5. Hasil pra-proses kemudian dihitung nilai parameter karakteristiknya, yaitu nilai rata-rata matriks tersebut. Nilai ini selanjutnya akan dijadikan input bagi proses pelatihan jaringan syaraf tiruan dengan metode backpropagation.Jumlah data sampel sebanyak 120 set, dimana 80 di antaranya digunakan untuk melatih JST, dan sisanya digunakan untuk menguji JST. Hasil simulasi menunjukkan sistem mampu mengenali golongan darah dengan tingkat akurasi hingga 90%.

---

In this research, an identification system of human blood type is designed using image processing techniques and the Artificial Neural Network (ANN) with backpropagation algorithms. The pattern of human blood type was formed using a chemical reaction between the blood and a reagent. The reagent that used in the reaction process are anti-A and anti-B reagent. Using a flat glass preparat as a media, the anti-A reagent is mixed to the blood sample on the left side and the anti-B reagent on the right side. Combination of blood coagulation pairs could distinguish the blood type.

The blood coagulation pair is converted into digital images after taken by a digital camera. The image is then pre-processed and normalized to 50×50 matrix size. The matrix is divided to different blocks and reduced to 5×5 grayscale image. The preprocessing involved sampling, gray-level quantization, and normalization. After preprocessing, the mean of 5×5 gray scale image will be calculated and used as the input for the ANN.

The total number of blood sample data is 140 pairs, 80 set of them are used for training process of the ANN and the rest are used for identification. The simulation result shows that the system is able to identify up to 90% level of accuracy."

"ABSTRACTA conversational agent is a software that can communicate with humans by using natural language. Earlier approaches to build conversation agents were rule-based. With the rise of deep learning, the neural network models have been used to automatically infer the conversations used by the agents. This method allows skipping the cumbersome feature engineering process in the training and results in the application of conversational agents to the various field. There is one major problem in the neural network called catastrophic forgetting, a condition where the neural network will forget knowledge learned in the previous training phase and a new knowledge will be acquired. This problem can be mitigated by using a continuous learning model to sustain the old knowledge while keep learning new knowledge. In this project, we propose the application of neural conversational model on Dota 2, an online game with the continuous update, bug fixes, and new features. The continuous update feature has led to players struggling to stay informed of changes in the game features and characters. We propose the usage of a conversational agent with a continuous learning model to learn the everchanging patch notes while still maintaining previous patches knowledge. Our project has shown that elastic weight consolidation is not suitable for a dataset with text properties and would be better to be applied in other types of datasets which has been conducted in previous studies.

---

ABSTRACTConversational agent, adalah perangkat lunak yang digunakan untuk berkomunikasi dengan user menggunakan natural language. Pembuatan conversational agent sebelumnya menggunakan rule-based. Dengan munculnya Deep learning, model menggunakan neural network untuk menyimpulkan pembicaraan di dalam percakapan secara otomatis. Metode ini memungkinkan untuk melewati proses feature engineering di masa pelatihan dan menghasilkan conversational agent dalam banyak bidang. Namun ada satu masalah besar menggunakan neural network yaitu model akan melupakan pengetahuan yang sudah dipelajari dalam masa pelatihan sebelumnya dan pengetahuan baru akan didapatkan. Masalah ini bias di mitigasi dengan menggunakan continuous learning model untuk mempertahankan pengetahuan lama sambal mempelajari pengetahuan baru. Di dalam proyek ini, kami mengusulkan penerapan model percakapan neural network pada Dota 2, game online yang memiliki pembaruan berkelanjutan seperti memberbaiki bug dan fitur baru. Fitur pembaruan berkelanjutan telah meyebabkan pemain berupaya untuk tetap mendapatkan informasi tentang perubahan fitur dan karakter. Kami mengusulkan penggunaan conversational agent dengan continuous learning agar model dapat mempelajari perubahan yang terjadi di dalam permainan tersebut dan mempertahankan pengetahuan sebelumnya. Project ini telah menunjukkan bahwa elastic weight consolidation tidak cocok untuk dataset dengan property teks dan akan lebih baik untuk diterapkan pada jenis dataset lain yang telah dilakukan dalam studi sebelumnya"

"Penelitian tugas akhir ini bertujuan untuk membangun jaringan komunikasi multihop jenis nirkabel yang diharapkan dapat bersifat adaptif, yaitu dapat melakukan penyesuaian terhadap perubahan yang terjadi pada konfigurasinya. Dalam rangka memberikan sifat adaptif yang dimaksud, jaringan komunikasi ini kemudian dapat melakukan proses konfigurasi terhadap dirinya. Untuk mendukung proses konfigurasi sendiri ini, akan digunakan suatu bentuk sistem cerdas dalam proses pembangunan jaringan. Hal ini dilakukan dengan menggunakan koloni robot bergerak yang dilengkapi dengan perangkat komunikasi yang memadai. Robot-robot ini kemudian saling bekerja sama untuk membangun konfigurasi jaringan robot-nirkabel yang diharapkan.Pada penelitian ini, dikembangkan beberapa algoritma yang diharapkan dapat menyelesaikan permasalahan pada kasus dua atau banyak perangkat atau sumber yang saling berkomunikasi dalam jaringan. Algoritma ini antara lain Chained Shortest Distance, Prior to the Nearest, serta Position By Line yang menerapkan penggunaan robot otonom untuk menemukan solusi permasalahan yang dicari. Selain itu, penelitian tugas akhir ini dibagi atas dua tahap dimana pertama kali dibahas mengenai perancangan jaringan komunikasi multihop terkonfigurasi sendiri dengan kasus dua sumber yang berkomunikasi. Pada tahap selanjutnya, dibahas mengenai perancangan jaringan komunikasi multihop terkonfigurasi sendiri dengan kasus banyak sumber yang berkomunikasi.Pada tahap penelitian selanjutnya, penulis mengembangkan suatu implementasi simulasi untuk melakukan evaluasi secara objektif terhadap algoritma yang dirancang. Melalui simulasi ini akan dilihat kinerja algoritma yang dikembangkan dari segi tingkat keberhasilan serta waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan solusi. Salah satu hasil yang disimpulkan pada penelitian ini adalah bahwa algoritma Prior to the Nearest dan Position By Line cukup baik diterapkan untuk menyelesaikan masalah penanganan jaringan komunikasi multihop terkonfigurasi sendiri ini.

---

This final year research project aims to build a multihop communication network wireless type that are expected to be adaptive, which can make adjustment to the changes that occur in the configuration. In order to provide the adaptive nature, this communication network will be able to do configuration process by itself. To support this self-configuration process, we will use a kind of intelligent system form in the process of network building. This will be done by using of mobile robot colony that is equipped with adequate communication devices. Robots will work together to build the expected configuration of wireless-robot network.In this research, several algorithms are being developed and expected to complete the problems in the case of two or many communication devices or sources within the network. These algorithms are Chained Shortest Distance, Prior to the Nearest, and Position by Line, which implement the usage of the autonomous robots to find solutions to the given problems. In addition to that, this final year research project will be divided into two stages where in the first time, we discussed the design of self-configured multihop communication network in the case with two sources of communication. At the next stage, we discussed the design of self-configured multihop communication network in the case with many sources of communication.In the next phase of research, the author developed a simulation in order to objectively evaluate the algorithm that are designed. Through this simulation, we will see the performance of algorithms developed in terms of success rate and the running time which are obtained. One of the results concluded in this research is that the algorithm Prior to the Nearest and Position by Line are adequately applied to solve the handling of self-configured multihop communication network problems."

"Skripsi ini dibuat untuk merancang dan mengimplementasikan perangkat lunak yang dapat mengenali karakter (berupa angka dan huruf) pada plat nomor mobil pribadi di Indonesia dari citra hasil pemotretan kamera digital dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan tipe Kohonen dan kompetitif.sebagai metode pengenalan.Terdapat 3 tahapan proses yang digunakan dalam pembuatan perangkat lunak yaitu tahap pre-processing, tahap pelatihan jaringan syaraf tiruan tipe kohonen dan kompetitif dan tahap pengenalan. Pada tahap pre-processing bertujuan untuk mendeteksi lokasi dan ekstraksi plat nomor lalu mengekstaksi karakter huruf dan angka dari plat nomor. Untuk mendeteksi plat nomor digunakan assymetric filter (rank filter) terhadap citra yang telah dilakukan proses vertical edge detection. Untuk mengekstraksi karakter angka dan huruf dilakukan proses background equalization terlebih dahulu. Pada tahap pelatihan jaringan bertujuan untuk pembentukan suatu database angka dan database huruf yang akan dibutuhkan pada tahap pengenalan. Perbedaan pola dari masing-masing angka dan huruf merupakan suatu ciri yang akan digunakan untuk data masukan jaringan syaraf tiruan. Tahap pengenalan merupakan suatu pattern recognition untuk mengenali angka dan huruf pada plat nomor. Jaringan syaraf tiruan tipe Kohonen digunakan untuk pengenalan huruf dan tipe kompetitif untuk pengenalan angka. Analisis yang dilakukan bertujuan untuk menentukan pengaruh jumlah sampel pada tahap pelatihan jaringan, pengaruh tipe jaringan syaraf tiruan, dan penyebab kesalahan pada tahap pre-processing dan tahap pengenalan.Berdasarkan hasil simulasi, perangkat lunak pengenalan plat nomor yang dibuat telah berhasil mengenali pola huruf dengan tingkat akurasi 88,89% dan pola angka dengan tingkat akurasi 98.3% dan pengenalan plat dengan tingkat akurasi 60%.

---

This final project is created to design and to implement software which can recognize Indonesian license plate number from digital camera image using competitive and Kononen Neural Network as recognition method.There are 3 process which are used in making software which are: pre-processing phase, training phase of kohonen and competitive neural network and recognition phase. The purposes of pre-processing phase are to be able to localize and to extract license plate then to extract number and letter from the license plate. The license plate is detected by applying asymmetric rank filter to the image that has been vertical edge detected. Background equalization process is needed first for the License Plate Character Segmentation. The purposes of training phase are able to make number database and letter database that wil be needed in recognition phase. Pattern difference from each number and letter is a characteristic that will be used for input data of neural network. Recognition phase is a pattern recognition to recognize letter and number from license plate. Kohonen neural network is used to recognize letter and competitive neural network is used to recognize number. The final project analyzed the influence from a number of sample, the influence of neural network type, and cause of error in pre-processing phase and recognition phase.From the simulation output, the software can achieve 88,89% accuracy in recognize theletter, 98.3% accuracy in recognize the number, and 60% accuracy in recognize plate."