Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 3 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Shabila Anjani
"[ABSTRAK
Dalam mengemudikan mobil, pengemudi harus membagi konsentrasi antara mengemudi dan mengamati ikon dalam mobil, untuk itu diperlukan ikon yang dapat dikenali dengan baik untuk mengurangi beban mental dan waktu operasi pengemudi mobil. Penelitian ini mengembangkan metode untuk mengidentifikasi penyebab ikon tidak dapat dikenali dengan baik, sehingga dapat menjadi masukan untuk pengembangan ikon baru. 34 ikon yang tidak dapat dikenali dengan baik dengan recognition rate dibawah 80% dalam penelitian sebelumnya oleh C.-F. Chi and Dewi (2014) diuji kembali kepada 14 pengemudi pengalaman melalui wawancara yang dilakukan oleh Hsieh (2014). Pendapat mengenai ikon mobil yang tidak dapat dikenali dengan baik disurvey berdasarakan 3 tahapan pemahaman ikon (Campbell et al, 2004) dan 3 aspek memahami objek alphanumerical (Sanders & McCormick, 1993), yang kemudian digunakan untuk mencari kemungkinan penyebab tidak dikenalinya ikon-ikon ini. Pertanyaan dalam wawancara meliputi apakah ikon ini dapat dilihat, familier, bermakna, menarik dan apabila ada saran untuk desain alternative. Semua pertanyaan akan dibagi menjadi pertanyaan ya/tidak untuk aturan pembuatan keputusan. Sebuah tabel pembuatan keputusan digunakan untuk mengorganisir aturan keputusan sesuai dengan 7 klasifikasi ikon oleh C.-F. Chi and Dewi (2014), dan aturan ini dipastikan sesuai dengan logika dan mutually exclusive (Chi, Tseng, & Jang, 2012). Dengan menggabungkan ikon yang diuji dengan aturan keputusan, tabel keputusan dapat diubah menjadi pohon keputusan untuk mengilustrasi dan memfasilitasi perbaikan desain dari ikon-ikon yang tidak dikenali ini. Ikon-ikon baru dibuat untuk menggantikan ikon-ikon yang tidak dikenali untuk membuktikan bahwa pohon keputusan merupakan sebuah metode efektif untuk evaluasi dan desain ulang.

ABSTRACT
A comprehensible icon can reduce mental load and operation time for the driver to time share between driving and icon recognition. This study developed a diagnostic tool to identify the causes of poorly recognised icons that could be used for the redesign of existing icons. Thirty-four poorly recognized icons were selected for the current experiment because they had a below 80% recognition rate by experienced drivers in a previous study (C.-F. Chi and Dewi (2014). Fourteen experienced drivers participated in the experiment conducted by Hsieh (2014), where each participant was asked to review all poorly recognized icons one by one based on three stages of icon comprehension (Campbell et al, 2004) and the three aspects of understanding alphanumerical objects (Sanders & McCormick, 1993) to explore possible causes for poor recognition of these icons. Specific questions include whether each icon is visible, familiar, meaningful, and attractive, and if the participants have any suggestion for a better alternative design. All the answers can be further divided into more specific Yes/No decision rules. A decision table is used to organize all the decision rules based on seven categories of icon design, and to ensure these decision rules are logical and mutually exclusive (Chi, Tseng, & Jang, 2012). By associating all the tested icons with the decision rules, the decision table can be transformed into a decision tree illustration to facilitate the redesign of these poorly recognized icons A new set of redesigned icons would be created to replace all the poorly recognized icons to prove that the decision tree is a very effective diagnostic tool for icon evaluation and redesign., A comprehensible icon can reduce mental load and operation time for the driver to time share between driving and icon recognition. This study developed a diagnostic tool to identify the causes of poorly recognised icons that could be used for the redesign of existing icons. Thirty-four poorly recognized icons were selected for the current experiment because they had a below 80% recognition rate by experienced drivers in a previous study (C.-F. Chi and Dewi (2014). Fourteen experienced drivers participated in the experiment conducted by Hsieh (2014), where each participant was asked to review all poorly recognized icons one by one based on three stages of icon comprehension (Campbell et al, 2004) and the three aspects of understanding alphanumerical objects (Sanders & McCormick, 1993) to explore possible causes for poor recognition of these icons. Specific questions include whether each icon is visible, familiar, meaningful, and attractive, and if the participants have any suggestion for a better alternative design. All the answers can be further divided into more specific Yes/No decision rules. A decision table is used to organize all the decision rules based on seven categories of icon design, and to ensure these decision rules are logical and mutually exclusive (Chi, Tseng, & Jang, 2012). By associating all the tested icons with the decision rules, the decision table can be transformed into a decision tree illustration to facilitate the redesign of these poorly recognized icons A new set of redesigned icons would be created to replace all the poorly recognized icons to prove that the decision tree is a very effective diagnostic tool for icon evaluation and redesign.]"
Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2015
T43844
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Tri Widodo
"Gerakan tanah merupakan peristiwa perpindahan material pembentuk lereng berupa batuan, bahan rombakan, tanah, atau material campuran yang bergerak ke bawah atau keluar lereng. Gerakan tanah dapat terjadi karena faktor alam maupun faktor perbuatan manusia. Kecamatan Sukaresmi, Kabupaten Cianjur merupakan salah satu wilayah yang mempunyai kejadian gerakan tanah yang cukup sering terjadi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mendeteksi serta menganalisis sebaran wilayah potensi gerakan tanah di Kecamatan Sukaresmi, Kabupaten Cianjur.
Metode pendeteksian potensi gerakan tanah dilakukan dengan menggunakan metode Decision Tree pohon keputusan dengan algoritma C4.5 untuk mendapatkan nilai Gain tertinggi dalam penentuan akar pada pohon keputusan. Data aktual kejadian gerakan tanah digunakan untuk megetahui tingkat akurasi wilayah potensi gerakan tanah dengan uji confussion matrix. Selanjutnya, analisis keterhubungan antara titik aktual kejadian dengan kondisi fisik wilayah dan hasil model dilakukan menggunakan metode weighted of evidence.
Penelitian ini menggunakan data litologi, jenis tanah, penggunaan tanah, ekstrasi data citra Landsat 8 OLI pada bulan Agustus 2017 dengan analisis Normalized Difference Vegetation Index NDVI serta ekstrasi data citra Alos PALSAR untuk wilayah ketinggian, dan kemiringan lereng.
Hasil dari penelitian ini menunjukkan tingkat gerakan tanah dengan potensi tinggi di wilayah penelitian seluas 18.23 Km2 atau 19.09 dari total wilayah penelitian. Asosiasi data kejadian aktual dengan hasil identifikasi potensi gerakan tanah menunjukkan akurasi model sebesar 80.91. Distribusi wilayah potensi gerakan tanah tersebar pada wilayah dengan ciri pada ketinggian 600-800 mdpl, kemiringan lereng 14-20, kerapatan vegetasi 50-75, penggunaan tanah permukiman, jenis batuan anggota batu pasir cantayan dengan jenis tanah asosiasi latosol coklat kemerahan dan latosol coklat.
......Landslide is a phenomenon of movement of slope forming material in the form of rocks, soil, or mixed material moving down or out of the slope. Landslide can occur due to natural factors and factors of human action. Sukaresmi District, Cianjur Regency is one of the areas that has landslide occurrence which is quite common. Therefore, this study was conducted with the aim to detect and analyze the spread of landslide susceptibility areas in Sukaresmi District, Cianjur Regency.
The landslide susceptibility detection method was performed using the Decision Tree method with C4.5 algorithm to obtain the highest gain value in root determination in the decision tree. Actual data of landslide occurrence was used to determine the accuracy of susceptibility region with confussion matrix examination. Furthermore, the correlation analysis between the actual point of landslide occurrence with the physical condition of the region and the model results was done using the weighted of evidence method.
This research used lithology data, soil type, landuse, Landsat 8 multispectral imagery data extraction in August 2017 with Normalized Difference Vegetation Index analysis, and Alos PALSAR imagery data extraction for altitude area and slope.
The results of this study indicate a high potential landslide in the research area of 18.23 Km2 or 19.09 of the total research area by accuracy level 80.91 with actual event data. Distribution of landslide susceptibility area was spread on area with characteristics at an altitude of 600 ndash 800 m, slope 14 20, vegetation density 50 75, settlement landuse, cantayan sandstone rock type with soil associations latosol reddish brown and brown latosol."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
As`ad, Bahrawi
"Proses mencari pola atau informasi yang berguna pada suatu kumpulan data dengan menggunakan metode tertentu, saat ini telah menjadi topik yang menarik. Salah satu manfaatnya yaitu dapat menunjang pengambilan keputusan dalam suatu organisasi baik itu organisasi profit maupun non profit. Pada makalah ini akan dilakukan pengujian terhadap sekumpulan data yang diambil dari kejadian nyata untuk diolah, guna mendapatkan informasi atau pola yang dapat berguna untuk penentuan pengambilan sebuah keputusan. Pengujian pada makalah ini merupakan prediksi terhadap pengguna jasa sebuah operator seluler akan kehadirannya pada suatu acara berdasarkanbeberapa indicator, cuaca, jarak relative terhadap lokasi acara, serta apakah pengguna jasa tersebut merupakan termasuk pelanggan pasca bayar atau tidak. Pengujian dilakukan dengan menggunakan tiga metode klasifikasi, yakni naïve bayes, decision tree, dan oneR. Hasil dari percobaan ini bisa menunjukkan prediksi dari setiap percobaan dengan tingkat akurasi prediksi yang berbeda-beda disetiap metode yang digunakan."
Kementerian Komunikasi dan Informatika RI. Badan Penelitian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia, 2016
384 JPKOP 20:1 (2016)
Artikel Jurnal  Universitas Indonesia Library