Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"[Dewasa ini, teknologi berkembang dengan sangat pesat, salah satu contoh teknologi yang sedang marak beberapa tahun belakangan ini adalah 3D face recognition. Teknologi ini menggabungkan data biometrik berupa wajah orang yang diambil dari beberapa sudut (horizontal dan vertikal) dan jaringan saraf tiruan. Untuk memperbaiki tingkat rekognisi yang rendah pada saat menggunakan data crisp, maka digunakanlah metode fuzzy. Percobaan akan dilakukan sebanyak tiga kali karena terdapat tiga cluster yang masing-masing cluster terdiri dari beberapa set orang. Pertama-tama, data akan diolah secara bertahap pada fase fuzzification dimulai dari parameter ekspresi, orang, dan sudut. Tahapan selanjutnya adalah membuat referensi pada fase fuzzy manifold untuk kemudian digunakan pada fase fuzzy nearest distance. Pada fase fuzzy nearest distance akan dicari jarak terpendek dari data testing dengan referensi yang sudah ada. Hasil keluaran dari sistem ini adalah kombinasi sudut horizontal dan vertikal dari tiap-tiap cluster yang nantinya akan dimasukkan kedalam Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan lapis tersembunyi berstruktur hemisfer untuk mendapatkan tingkat rekognisi. Secara keseluruhan rata-rata tingkat rekognisi setiap cluster sudah bisa mencapai 80%. Hal ini menunjukkan sistem sudah cukup optimal dalam mengenali pola wajah yang ada. ;The development of technology is growing rapidly, one of the examples of the technology that is emerging in recent years is 3D face recognition. This technology combines biometric data in form of faces which are taken from several angles (combination of horizontal and vertical angles) and artificial neural network. In order to improve the low recognition rate from crisp data, fuzzy method is used. The experiment will be performed three times because there are three cluster which are consist of several set of person. Firstly, the data will be processed step by step in fuzzification phase starting from the level of expression continued with the level of face and lastly is the level of person. With the use fuzzification, the crisp data can be converted into fuzzy. The next step is to make references in fuzzy manifold phase in order to be used in fuzzy nearest distance phase. In fuzzy nearest distance phase, the shortest distance between the testing data the references will be processed in artificial neural network with hemispheric structured hidden layer. Generally, the average of the all recognition rate can reach up to 80% which means that the system can recognize the face pattern quite good. ;The development of technology is growing rapidly, one of the examples of the technology that is emerging in recent years is 3D face recognition. This technology combines biometric data in form of faces which are taken from several angles (combination of horizontal and vertical angles) and artificial neural network. In order to improve the low recognition rate from crisp data, fuzzy method is used. The experiment will be performed three times because there are three cluster which are consist of several set of person. Firstly, the data will be processed step by step in fuzzification phase starting from the level of expression continued with the level of face and lastly is the level of person. With the use fuzzification, the crisp data can be converted into fuzzy. The next step is to make references in fuzzy manifold phase in order to be used in fuzzy nearest distance phase. In fuzzy nearest distance phase, the shortest distance between the testing data the references will be processed in artificial neural network with hemispheric structured hidden layer. Generally, the average of the all recognition rate can reach up to 80% which means that the system can recognize the face pattern quite good. , The development of technology is growing rapidly, one of the examples of the technology that is emerging in recent years is 3D face recognition. This technology combines biometric data in form of faces which are taken from several angles (combination of horizontal and vertical angles) and artificial neural network. In order to improve the low recognition rate from crisp data, fuzzy method is used. The experiment will be performed three times because there are three cluster which are consist of several set of person. Firstly, the data will be processed step by step in fuzzification phase starting from the level of expression continued with the level of face and lastly is the level of person. With the use fuzzification, the crisp data can be converted into fuzzy. The next step is to make references in fuzzy manifold phase in order to be used in fuzzy nearest distance phase. In fuzzy nearest distance phase, the shortest distance between the testing data the references will be processed in artificial neural network with hemispheric structured hidden layer. Generally, the average of the all recognition rate can reach up to 80% which means that the system can recognize the face pattern quite good. ]"

"ABSTRAKPertumbuhan di bidang perekonomian yang semakin pesat di Indonesia telah merubah wajah kota Jakarta menjadi sebuah kota metropolitan. Meningkatnya pertumbuhan penducluk di Jakarta mempengaruhi meningkatnya kebutuhan akan moda transportasi dan prasarana jalan. Semakin pesatnya perkcmbangau lalu lintas, kemungkinan besar tidak dapat tertampung lagi pada konstruksi yang telah ada, baik jalan layang maupun darat. Untuk mengatasi masalah tersebut, salah satu altematif yang dapat digunakan di Indonesia pada umumnya dan Jabotabek pada khususnya digunakan sistem transportasi dengan volume angkut yang tinggi dan bcbas hambatan, yaitu subwcly.Subway adalah jalan bawah tanah dengan KA sebagai moda transportasinya Dengan sistem ini, penduduk dapat diangkut dalam jumlah yang besar tanpa mengalami kemacetan dari satu lokasi ke lokasi lainnya. Dalam waktu yang tidak terlalu lama, sistem ini akan diterapkan di DK! Jakarta sebagai satu alterantif dalam rnengatasi masalah lalu lintas. J alur Blok M-Kota direncanakan sebagi jalur subway pertama yang akan dibangun di Jakarta.Studi ini dimaksudkan untuk mengetahui kestabilan gedung dan permukaan tanah akibat pelaksanaan kontruksi terowongan dangkal (subway)apabila di kiri~kanan jalan diberi dinding penahan. Sehingga akan diketahui seberapa besar deforrnasi yang terjadi akibat penerowongan tersebut, khususnya penumnan pada permukaan jalan/tanah, akibat adanya terowongan atau gedung yang akan dibangun.Studi skripsi ini menganalisa simulasi-simulasi terowongan dangkal yang berdinding penahan. Kasus diambil dari proyek pembangunan subway Blok M-Kota dengan iokasi tiktifi Data-data tanah diambil dari laporan penyelidikan tanah proyek pembangunan gedung Prince Office yang terletak di jalan Jend.Sudinnan atau di sekitar Setiabudi. Analisa dilakukan dalam dua dimensi pada penampang vertikal yang memotong lokasi tersebut. Modelisasi dari potongan tersebut diusahakan mendekati keadaan sebenamya. Tanah akan ditinjau dalam dua model konstitutif; yaitu clastis nonhomogen dan elastis-plastis sempurna.Metode yang digunakan dalam studi ini adalah Metode Elemen I-Iingga (1\¢fE.H)_ Metode ini merupakan suatu rnetoda perhitungan pendekatan terbaik yang dapat digunakan dalam analisis numerik.Program MEH yang digunakan dalam studi ini adalah piranti lunak SAGE CRISP. Piranti lunak khusus Analisa Geoteknik ini dikembangkan oleh University of Cambridge (UK) dan Sage Engineering Ltd."

"Kabupaten Pangkajene dan Kepulauan Pangkep merupakan daerah yang berada pada wilayah Provinsi Sulawesi Selatan. Pengelolaan pegawai negeri sipil PNS lingkup pemerintah Kabupaten Pangkep dilakukan oleh Badan Kepegawaian Pendidikan dan Pelatihan Daerah BKPPD Kabupaten Pangkep. BKPPD Kabupaten Pangkep memberikan layanan kepada pegawai mulai dari perekrutan, penempatan, mutasi, pendidikan dan pelatihan, kedisiplinan, pemberhentian, dan pensiun. BKPPD dalam melakukan mutasi masih mengalami kesulitan dalam menentukan pegawai yang sebaiknya dipindahkan karena tidak adanya pola yang menjadi acuan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pola mutasi dengan menggunakan data mining mengacu pada metodologi CRISP-DM berdasarkan data riwayat mutasi pada sistem aplikasi layanan kepegawaian SAPK . Teknik klasifikasi dengan algoritme Decision Tree, Na ve Bayes, dan Support Vector Machine SVM diterapkan pada data riwayat mutasi untuk mengetahui algoritme terbaik.Algoritme yang memiliki tingkat akurasi paling baik yaitu decision tree dengan nilai sebesar 72,76 . Pola mutasi dapat diimplementasikan oleh BKPPD untuk merancang dokumen redistribusi pegawai lingkup Pemerintah Kabupaten Pangkep.

---

Pangkajene and Kepulauan Pangkep District is an area located in South Sulawesi Province. The management of civil servants PNS scope of government of Pangkep District is done by Regional Civil Servants, Education, and Training BKPPD of Pangkep District. BKPPD provides services to civil servants ranging from recruitment, placement, transfer, education and training, discipline, dismissal, and retirement. BKPPD in conducting mutations still have difficulty in determining which civil servants should be moved because of the absence of a reference pattern.

This study aims to obtain mutation patterns using data mining refers to the CRISP-DM methodology based on historical data on the employment service application system SAPK . Classification techniques with Decision Tree, Na ve Bayes, and Support Vector Machine SVM algorithms are applied to the mutation history data to find the best algorithm.Algorithm that has the best accuracy is the decision tree with a value of 72,76 . The mutation pattern can be implemented by BKPPD to design the redistribution document of Pangkep District Government civil servants."

"Terdapat beberapa media online yang ditutup oleh Kementrian Komunikasi dan Informatika (Kemkominfo) dikarenakan menjual obat aborsi. Hal tersebut karena aborsi merupakan tindakan yang dilarang yang tertulis pada Kitab Undang-Undang Hukum Pidana (KUHP) pada pasal 346. Oleh karena itu, agar situs dari PT XYZ tidak ditutup oleh Kemkominfo, PT XYZ melakukan penanganan terkait peredaran obat aborsi ini yaitu dengan pending system. Namun, pending system hanya mendeteksi judul dari produk dengan menggunakan kata kunci spesifik yang berhubungan dengan obat aborsi yang diinput oleh tim sehingga masih terdapat produk obat aborsi yang lolos beredar karena terdapat produk yang menggunakan kata kunci yang umum dan gaming keyword. Oleh karena itu, penelitian ini membahas terkait penerapan text mining untuk membangun sebuah classification model yang berasal dari korpus obat aborsi yang ada di PT XYZ yang akan digunakan untuk pendeteksian obat aborsi kedepannya yang ada di PT XYZ. Penelitian ini menggunakan model CRISP-DM untuk siklus hidup data mining. Selain itu, untuk membangun suatu classification model, Penelitian ini melakukan percobaan terhadap dua algoritme diantaranya adalah Naive Bayes dan Support Vector Machine dengan metode k-fold cross validation. Selain itu, penelitian ini menggunakan data harga sebagai fitur tambahan dari model yang dibangun. Untuk penentuan classification yang terbaik dilakukan evaluasi performa dari setiap classification model dengan menggunakan confussion matrix dengan parameter accuracy, recall, precision, f1-measure, dan AUC. Penelitian ini menggunakan beberapa kriteria dalam penghapusan duplikasi data untuk menghindari data bias. Model terbaik yang didapatkan yaitu model SVM dengan fitur harga yang memiliki nilai accuracy 99.82%, f1-score 99.79%, dan AUC 99.98%. Hasil dari model yang telah dianalisis pada penelitian ini dapat digunakan oleh PT XYZ untuk mendeteksi produk obat aborsi agar mengurangi kesempatan penjual menjual produk obat aborsi yang di PT XYZ. Selain itu, penelitian ini dapat memberikan gambaran untuk penelitian akademis berikutnya terkait keseluruhan proses dari text mining.

---

There are several online media that were closed by the Ministry of Communication and Information (Kemkominfo) due to selling abortion drugs. This is because abortion is a prohibited act which is written in the Criminal Code (KUHP) in article 346. Therefore, in order PT XYZ is not closed by the Ministry of Communication and Information, PT XYZ create system that try to handle the circulation of abortion drugs, namely pending system. However, the pending system only detects the title of the product by using specific keywords related to abortion drugs that are inputted by the team so that there are still abortion drug products that pass through the system because there are products that use general keywords and gaming keywords. Therefore, this study discusses the application of text mining to build a classification model derived from the abortion drug corpus at PT XYZ which will be used for the detection of abortion drugs in the future at PT XYZ.

This study uses the CRISP-DM model for the data mining life cycle. In addition, to build a classification model, this study conducted experiments on two algorithms including Naive Bayes and Support Vector Machine with the k-fold cross validation method. In addition, this study uses price data as an additional feature of the built model. To determine the best classification, the performance evaluation of each classification model is carried out using a confusion matrix with parameters accuracy, recall, precision, f1-measure, and AUC. This study uses several criteria in eliminating duplication of data to avoid data bias. The best model obtained is the SVM model with a price feature that has an accuracy value of 99.82%, f1-score 99.79%, and AUC 99.98%. The results of the model that had been analyzed in this study can be used by PT XYZ to detect abortion drug products in order to reduce the chance for sellers to sell abortion drug products at PT XYZ. In addition, this research can provide an overview for the next academic research related to text mining process."

"Badan Pertimbangan Jabatan dan Golongan (BPJG) merupakan badan yang dibentuk untuk menjamin objektivitas dan kualitas proses pengangkatan, pemindahan dan pemberhentian pejabat struktural unit kerja di BP Batam. Dalam pelaksanaan tugasnya, BPJG menggunakan sistem Human Resource Management (HRM) untuk mendukung proses seleksi calon pejabat, namun sistem HRM ini belum dapat menghasilkan daftar calon yang memenuhi syarat untuk diseleksi menjadi pejabat struktural secara otomatis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan pola pengisian daftar calon pejabat struktural BP Batam berdasarkan data riwayat jabatan yang ada di sistem HRM (2010-2020) menggunakan teknik data mining, sehingga diharapkan dapat mempercepat proses penyusunan daftar calon pejabat struktural BP Batam oleh BPJG dan dapat digunakan untuk mengembangkan fitur dashboard talent pool pegawai BP Batam. Tahapan penelitian ini dilakukan menggunakan metodologi CRISP-DM dan tiga algoritme data mining klasifikasi yaitu Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), dan Naive Bayes. Model klasifikasi Decision Tree menghasilkan performa terbaik pada dua skenario eksperimen yang dilakukan, yaitu skenario class imbalanced dataset dan skenario class balanced dataset. Model klasifikasi Decision Tree menghasilkan 25 pola pengisian jabatan struktural di BP Batam dan atribut Golongan BP merupakan atribut yang paling menentukan untuk memprediksi suatu tingkat jabatan.

---

Badan Pertimbangan Jabatan dan Golongan (BPJG) was formed to guarantee the objectivity and quality process of promotion, mutation and dismissal structural official at BP Batam. BPJG uses the Human Resource Management (HRM) system to support the selection process for prospective officials, however this system unable to automatically produce a list of candidates who meet the requirements to be selected as official. The objective of this research is to find patterns in filling the list of candidates for structural officials based on historical data in the HRM system using data mining techniques, so it will accelerate the process of compiling a list of candidates for structural officials by BPJG and also it can help BP Batam to develop employee talent pool feature for HRM. This research were carried out using the CRISP-DM methodology and three classification algorithms namely Decision Tree, SVM, and Naive Bayes. The Decision Tree classification model yields the best performance in the two experimental scenarios, namely the class imbalanced dataset and the class balanced dataset. The Decision Tree classification model yields 25 patterns for filling the list of candidates for structural officials and Golongan BP attribute is the most decisive attribute for predicting a position level. "

"ABSTRAKPembangunan kota Jakarta yang begitu pesat menyebabkan lahan perkotaanyang ada semakin tidak mencukupi. Seiring dengan pertambahan jumlah pendudukdan kegiatan masyarakat maka tuntutan akan tambahan areal untuk pemukimanmaupun industri semakin bertambah. Salah satunya adalah perluasan areal dermagauntuk Pelabuhan Tanjung Priok. Alternatif pemecahan masalah tersebut antara laindengan reklamasi daerah pantai utara DKI. Reklamasi adalah kegiatan membuatdaerah pantai menjadi lebih bermanfaat dengan menimbun dengan bahan timbunanyang tepat sampai ketinggian tertentu sehingga dapat digunakan.Dalam pelaksanaan reklamasi hal terpenting yang harus diperhatikan adalahbesarnya penurunan yang terjadi baik pada saat pelaksanaan maupun setelah masakonstruksi, akibat penimbunan maupun beban struktur yang akan bekerja diatasnya.Studi ini dimaksudkan untuk memperoleh besarnya penurunan akhir danwaktu yang diperlukan agar proses konolidasi selesai dilaksanakan Tanah dasarmerupakan tanah lunak tanpa dilakukan perbaikan tanah dasar terlebih dahulu. Dalam analisa ini juga digunakan vertikal drain sebagai suatu mtode alternatif yangakan digunakan di lapangan nantinya. Pemilihan penggunaan vertikal draindimaksudkan untuk dapat lebih mempercepat proses konsolidasi.Data penyelidikan tanah yang diambil adalah data tanah pada lokasi sekitarAncol untuk kondisi dengan vertikal drain atau tanpa menggunakan vertikal drain.Analisa numerik dilakukan dengan permodelan 2 dimensi dengan rasiopermeabilitas arah horizontal dan vertikal sebesar 2. Kondisi konsolidasi yangterjadi adalah drained yaitu kondisi di mana terjadi pengaliran air pori danpemodelan tanah elastis. Simulasi dilakukan dalam variasi waktu agar diperolehpenurunan dalam fungsi waktu.Program yang digunakan adalah progam SAGE CRISP yaitu suatu programgeoteknik yang perhitungannya didasarkan pada prinsip metode elemen hingga.Dengan program ini diharapkan hasil akhir yang diperoleh dapat membeli gambaranmengenai keadaan yang akan terjadi sebenarnya di lapangan."

"ABSTRAKPembangunan kota-kota besar seperti Jakada telah menjadikan Jakarta sebagai Salah sam kota metropolitan yang terbesar di dunia , dengan jumlah penduduk sckitar 8 juta jiwa maka kota Jakarta memiliki lingkat dinamika masyarakat yang tinggi. Sailing dengan tingkat mobilit/as masyatakatnya maka kola Jakarta membutuhkan suatu sistem transportasi terpadu, Salah satu diantaranya adalah pernbangunan Kereta Bawah Tanah ( Subway ).Pelaksanaan Kontruksi Subway di Jakarta memiliki tingkat kesulitan yang Iinggi, dimana lintasan kereta akan melewati daerah-daerah yang sudah ada fasilitas infraslruktur seperti jalan, bangunan dan jembatan. Juga dikarenakan kondisi gcologis kota .Iakana merupakan tanah Iunak. Pembangunan ini bercslko tinggi terhadap lingkungan di sekitarnya.Studi ini dilakukan untuk menganalisa seberapa jauh pcngaruh pcmbangunan konstruksi subway terhadap bangunan dan permukaan tanah, dan juga pengaruh kontruksi bangmman terhadap struktur subway yang telah ada, juga pengaruh lainnya pada masa konslnlksi seperti kedalaman tunnel, ketinggian muka air tanah, kckuatan penyangga (support), level dari pilecaplpondasi bangunan, dll.Data pcnyelidikan tanah diambil dari salah satu data penyelidikan tanah proyek Chase Plaza H Jl. Jend. Sudirman untuk beberapa parameter simulasi, dan seluruh Iokasi dari Fatmawati sampai Sta. Kota disimulasikan untuk satu kondisi tetap.Terowongan antar stasiun ini akan dianalisa dalam 2 dimensi regangan bidang (plane strain pada kedalaman 30 s/d 50 meter. Pada kondisi undrained dan menggunakan model kontsitutive tanah Elastis Linier Isotrop dan model Elasto-plastis Mohr-Coulomb sebagai perbandingan.Program Sage Crisp V3.02 akan diguuakan dalam analisa ini, program yang didasarkan atas analisa elemen hingga ini diharapkan dapat memodelkan pada keadaan yang sebenarnya."

"Pengembangan karier merupakan salah satu aspek dalam pelaksanaan sistem merit, yang juga merupakan bagian dari delapan area perubahan pada Grand Design Reformasi Birokrasi 2010-2025. Komisi Aparatur Sipil Negara (KASN) menyebutkan bahwa banyak instansi pemerintah yang kesulitan dalam melaksanakan aspek pengembangan karier ini. Dari hasil wawancara, hal ini pun terjadi di Badan Kepegawaian Daerah (BKD) Provinsi Kalimantan Selatan. Penelitian ini mengusulkan pemanfaatan data mining dalam penyusunan rencana pengembangan karier pegawai negeri sipil (PNS) dengan berbasis pada metodologi CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Penelitian ini memodelkan analisis kesenjangan kompetensi dan kinerja dengan melakukan eksperimen menggunakan class imbalance maupun class balance data set. Dari hasil evaluasi didapatkan algoritma SVM (Support Vector Machine) sebagai model terbaik pada masing-masing analisis dan skenario. Dari hasil analisis yang dilakukan dengan memetakan kelompok kesenjangan kompetensi-kinerja dalam bentuk Human Asset Value Matrix yang diadaptasi dari General Electric-McKinsey Nine-box Grid, dapat disusun rencana pengembangan karier PNS secara lengkap mulai dari rekomendasi promosi jabatan, informasi kebutuhan diklat, hingga hukuman disiplin. Selain dapat memberikan rekomendasi pengembangan karier PNS, hasil penelitian ini juga dapat memberikan informasi kompetensi maupun jabatan yang akan dikembangkan.

---

Career development is one aspect of implementing the merit system, which is also part of the eight areas of change in the Grand Design for Bureaucratic Reform 2010-2025. The State Civil Apparatus Commission (KASN) stated that many government agencies had difficulties in implementing this aspect of career development. From the results of the interview, this also happened in the Regional Personnel Agency (BKD) of South Kalimantan Province. This study proposes the use of data mining in the preparation of career development plans for civil servants (PNS) based on the CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) methodology. This study models the competency and performance gap analysis by conducting experiments using class imbalance and class balance data sets. From the evaluation results, the SVM (Support Vector Machine) algorithm is obtained as the best model for each analysis and scenario. From the results of the analysis conducted by mapping the competency-performance gap groups in the form of the Human Asset Value Matrix adapted from the General Electric-McKinsey Nine-box Grid, a complete career development plan for civil servants can be drawn up starting from recommendations for promotions, information on training needs, to penalties. discipline. Besides being able to provide recommendations for career development for civil servants, the results of this study can also provide information on competencies and positions to be developed."

"Penelitian ini bertujuan untuk membantu UMKM A dalam menentukan jenis produk yang dapat diproduksi kembali dari 4 kategori produk yang dimilikinya, yaitu Tenun Songket, Bordir Karancang, Sulaman Tangan, dan Batik, dengan menggunakan algoritma decision tree. UMKM A telah mengubah strategi produksinya akibat pandemi COVID-19 lalu, fokus pada produksi berbasis pesanan tanpa menyimpan stok barang yang banyak. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini akan mengimplementasikan metode CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) dan algoritma decision tree serta alat bantu perangkat lunak terbaru serta berlisensi sumber terbuka yaitu KNIME. Data yang digunakan dalam penelitian ini akan diperoleh dari UMKM A dan berdasarkan proses bisnis produksi dan penjualan pada periode pandemi COVID-19. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berguna bagi UMKM A dalam menyesuaikan strategi produksi mereka dengan kondisi pasar yang terusberubah akibat pandemi COVID-19.

---

This research aims to help MSMEs A in determining the types of products that can be reproduced from the 4 product categories it owns, namely Tenun Songket, Bordir Karancang, Sulaman Tangan, and Batik, using the Decision Tree algorithm. MSMEs A has changed its production strategy due to the COVID-19 pandemic, focusing on production based on orders without keeping large stocks of goods. To achieve this goal, this research will implement the CRISP-DM (Cross- Industry Standard Process for Data Mining) methodology and the Decision Tree algorithm as well as the latest and open source licensed software tools, namely KNIME. The data used in this research will be obtained from MSMEs A and is based on production and sales business processes during the COVID-19 pandemic period. It is hoped that the results of this research will provide useful insights for MSMEs A in adapting their production strategies to changing market conditions due to the COVID-19 pandemic."

"Tugas akhir ini merupakan lanjutan dari penelitian sebelumnya (Sanabila, 2008) dalam pengenalan sudut wajah dengan konsep yang sama, yaitu data acuan awal memiliki interval tertentu, dibuat data acuan baru menggunakan interpolasi, lalu data uji dihitung jaraknya terhadap semua data acuan, data acuan dengan jarak terdekat merupakan hasil tebakan. Perbedaan dalam penelitian ini adalah penggunaan data rata-rata dan data fuzzy sebagai data acuan, perbedaan dalam PCA yang dilakukan, serta penggunaan control point placement dalam interpolasi Bezier kuadratik. Skema eksperimen dibagi menjadi dua, menggunakan set data yang sama dengan penelitian sebelum ini dan menggunakan set data yang lebih kecil intervalnya. Selain itu, penelitian ini juga mencakup pengenaan distorsi. Kesimpulan dari peneltian ini adalah penggunaan data rata-rata lebih baik daripada data masing-masing foto yang harus dipisahkan berdasarkan kelas wajah terlebih dahulu, penggunaan PCA memberi hasil yang baik, algoritma dengan data fuzzy belum memberi hasil sebaik data rata-rata, pengenaan distorsi kurang mempengaruhi hasil pengenalan algoritma untuk eksperimen yang memakai data rata-rata, dan pemakaian control point placement menghasilkan tingkat pengenalan yang lebih baik untuk eksperimen dengan data rata-rata.

---

This final project is a continuity of previous research about angle estimation with the same main concept: with reference data in some intervals, new reference data with smaller intervals was made with the use of interpolation, and distances between testing data and all reference data was calculated, the reference data with the closest distance was the algorithm?s estimation (Sanabila, 2008). Differences made were the use of average data (crisp data) and fuzzy data for each angle as reference data, differences in PCA algorithm, and the use of control point placement in quadratic bezier interpolation.

Experiment scenarios were divided into two main schemes based on the intervals of the data set, the first one was an experiment scheme with the same data set intervals with previous research and another one was experiment scheme with smaller intervals. Data manipulation with noise addition have also been done in some experiment schemes.

Some of the Conclusions were: use of average data was more efficient than one data for each picture, the use of PCA gave better result than experiments without PCA, experiments with average data gave better result than with fuzzy data, noise addition to data did not effect the recognition rate of the algorithm for experiments with average data (crisp), control point placement gave better result in experiments with average data."