Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Keberadaan perangkat lunak sebagai pengontrol suatu sistem, yang termasuk ke dalam kategori sistem tercangkok (embedded system) semakin meningkat, sejalan dengan pemanfaatan komputer dalam berbagai sektor kehidupan. Dalam sistem semacam itu, perangkat lunak ditempatkan pada sebuah atau beberapa komputer yang dihubungkan ke sensor-sensor dan aktuator-aktuator untuk mengontrol perilaku dari lingkungan sistem.Sistem tercangkok umumnya berinteraksi dengan lingkungannya secara terus-menerus sehingga disebut juga sistem reaktif (reactive system). Rica sistem tersebut diharapkan bereaksi dengan lingkungannya dalam batas waktu yang spesifik, sistem tersebut disebut sistem waktu nyata (real-time system). Contrail sistem terakhir adalah sistem pengatur lampu lalu lintas, sistem pengontrol pembakaran gas, dan pengontrol pintu perlintasan persimpangan rel kereta api dengan jalan raya. Sistem seperti ini harus memenuhi kriteria terpercaya (reliable); dalam arti, untuk menjamin keamanan sistem, waktu respon dari sistem terhadap lingkungannya hams sesuai dengan yang disyaratkan. Kegagalan sebuah sistem dalam merespon lingkungannya dapat menyebabkan terjadinya situasi kritis yang dapat berakibat fatal bagi manusia atau lingkungannya.Sistem seperti di atas harus dirancang dengan presisi yang cukup tinggi. Penggunaan bahasa alami dalam proses pengembangannya, terutama pada tahap analisis untuk menentukan persyaratan yang dibutuhkan oleh sistem, dapat menimbulkan pemyataan-pemyataan yang ambigu sehingga persyaratan-persyaratan maupun spesifikasi sistem kurang terekspresikan secara akurat.Salah satu teknik untuk mengembangkan perangkat lunak yang diharapkan memenuhi kriteria terpercaya adalah metoda formal. Terminologi 'metoda formal' menggambarkan suatu deskripsi umum dari penggunaan konsep matematika seperti logika dan teori himpunan untuk menggambarkan spesifikasi dan rancangan perangkat lunak beserta teknik-teknik validasi dan verifikasinya. ide dasar dari metode formal adalah menyediakan bahasa spesifikasi yang tidak ambigu untuk tahap perancangan selama pengembangan sistem sedemikian sehingga rancangan dapat dijustifikasi melalui langkah-langkah pembuktian formal [Franz96]. Bahasa spesifikasi tersebut biasanya terdiri dari tiga komponen utama, yaitu:Sintaks Semantik Himpunan relasi yang mendefinisikan aturan-aturan yang menunjukkan objek-objek yang pantas memenuhi spesifikasi tersebut.Dengan menggunakan matematika sebagai kerangka dalam perancangan sistem, ide-ide yang ada dapat diformulasikan dengan lebih tepat, sehingga sistem yang lebih terpercaya dapat dihasilkan. Salah satu formalisasi sistem seperti di atas adalah Duration Calculus (atau disingkat DC) [Zho93, 71-IR91, ZHR92]. DC dikembangkan pertama kali oleh C. Thou, C.AR. Hoare, dan AP. Ravn sekitar tahun 1991. Dalam DC, waktu dimodelkan sebagai bilangan nyata atau real (R), dan keadaan sebuah sistem dimodelkan oleh sejumlah variabel state. Setiap variabel state memiliki nilai Boolean yang direpresentasikan sebagai (0,1). Pada dasamya, variabel state yang bernilai deskrit dapat dimodelkan oleh sekelompok -variabel Boolean. Keadaan sebuah variabel state dari waktu ke waktu dimodelkan oleh sebuah step function dengan domain R dan range {0,1 }. Dengan melakukan integrasi terhadap sebuah step function dalam interval waktu tertentu, kits bisa mendapatkan total durasi di mana variabel state yang dimodelkan oleh fungsi tersebut berada dalam keadaan true (1). Teknik integrasi banyak digunakan dalam DC untuk menggambarkan persyaratan dan rancangan sistem-sistem yang kritis terhadap waktu (time-critical systems), tanpa menyebutkan waktu absolut secara eksplisit. Dalam penelitian ini dilakukan eksperimen untuk melihat bagaimana metode ini diterapkan untuk masalah aktual, yaitu dengan mencoba melakukan perancangan sistem pada suatu studi kasus."

"Diabetes melitus dapat menyebabkan berbagai komplikasi yang menyebabkan hendaya, salah satunya adalah ulkus kaki diabetikum (UKD). Kadar vitamin D diketahui berhubungan dengan penyembuhan luka dan resistensi insulin. Penelitian potong lintang ini bertujuan untuk menentukan hubungan antara kadar vitamin D serum dan derajat keparahan UKD. Tiga puluh pasien UKD dengan nilai ankle brachial index normal dikelompokkan sesuai derajat keparahannya sesuai klasifikasi Wagner diikutkan dalam studi ini. Kadar vitamin D serum diperiksa menggunakan metode immunoassay. Hubungan antara kedua variabel dianalisis. Pasien terdiri dari 18 orang laki-laki (60%) dan 12 orang perempuan (40%) dengan rerata usia 57 tahun. Rerata kadar vitamin D serum adalah 10,58 ng/mL. Korelasi kuat ditemukan antara kadar vitamin D serum dan derajat keparahan UKD (p<0,001, r=0,901). Pemeriksaan penyaring kadar vitamin D serum pada pasien UKD menunjukkan hasil yang rendah dan berkorelasi kuat dengan derajat keparahan UKD

---

Diabetes mellitus can cause various disabilitating complications including diabetic foot ulcer (DFU). Vitamin D levels are known to be correlated with wound healing and insulin resistance. This cross-sectional study aimed to determine the correlation between serum level of vitamin D and the severity degree of DFU. Thirty DFU patients with normal ankle brachial index, grouped into degrees according to the Wagner classification, were included in this study. Their serum level of vitamin D were examined using the chemiluminescent immunoassay method. Correlation between these two variables was analyzed. Patients were 18 males (60%) and 12 females (40%) with an average age of 57 years. The average serum level of vitamin D was 10.58 ng/mL. Strong correlation was found between serum level of vitamin D and the severity of DFU (p<0.001, r=0.901). Serum level of vitamin D screening in DFU patients were low and were strongly correlated with the degree of DFU."

"Peringkasan lintas bahasa adalah sebuah proses menghasilkan ringkasan dalam bahasa target dari dokumen sumber berbahasa lain. Secara tradisional, peringkasan lintas bahasa dilakukan dalam skema pipeline yang melibatkan dua langkah, yaitu penerjemahan dan peringkasan. Pendekatan ini memiliki masalah, yaitu munculnya error propagation. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini mengusulkan peringkasan lintas bahasa abstraktif end-to-end tanpa secara eksplisit menggunakan mesin penerjemah. Arsitektur peringkasan lintas bahasa yang diusulkan berbasis Transformer yang sudah terbukti memiliki performa baik dalam melakukan text generation. Model peringkasan lintas bahasa dilatih dengan 2-task learning yang merupakan gabungan peringkasan lintas bahasa dan peringkasan satu bahasa. Hal ini dilakukan dengan menambahkan decoder kedua pada Transformer untuk menangani peringkasan satu bahasa, sementara decoder pertama menangani peringkasan lintas bahasa. Pada arsitektur peringkasan lintas bahasa juga ditambahkan komponen multilingual word embeddings. Multilingual word embeddings memetakan kedua bahasa yang berbeda ke dalam ruang vektor yang sama sehingga membantu model dalam memetakan relasi antara input dan output. Hasil eksperimen menunjukkan model usulan mendapatkan kenaikan performa hingga +32,11 ROUGE-1, +24,59 ROUGE-2, +30,97 ROUGE-L untuk peringkasan lintas bahasa dari dokumen sumber berbahasa Inggris ke ringkasan berbahasa Indonesia dan hingga +30,48 ROUGE-1, +27,32 ROUGE-2, +32,99 ROUGE-L untuk peringkasan lintas bahasa dari dokumen sumber berbahasa Indonesia ke ringkasan berbahasa Inggris.

---

Cross-lingual summarization (CLS) is a process of generating summaries in the target language from source documents in other languages. Traditionally, cross-lingual summarization is done in a pipeline scheme that involves two steps, namely translation and summarization. This approach has a problem, it introduces error propagation. To overcome this problem, this study proposes end-to-end abstractive cross-lingual summarization without explicitly using machine translation. The proposed cross-lingual summarization architecture is based on Transformer which has been proven to have good performance in text generation. The cross-lingual summarization model is trained with 2-task learning, which is a combination of cross-lingual summarization and monolingual summarization. This is accomplished by adding a second decoder to handle monolingual summarization, while the first decoder handles cross-lingual summarization. The multilingual word embeddings component is also added to the cross-lingual summarization architecture. Multilingual word embeddings map both different languages into the same vector space so that it helps the model in mapping the relationship between input and output. The experimental results show that the proposed model achieves performance improvements of up to +32.11 ROUGE-1, +24.59 ROUGE-2, +30.97 ROUGE-L for cross-lingual summarization from English source documents to Indonesian summaries and up to +30,48 ROUGE-1, +27.32 ROUGE-2, +32.99 ROUGE-L for cross-lingual summarization from Indonesian source documents to English summaries."