Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Segmentasi dokumen merupakan suatu proses untuk membagi dokumen menjadi bagian-bagian yang homogen atau memiliki keterkaitan yang tinggi. Pada tugas akhir ini digunakan genetic algorithm sebagai metode untuk melakukan segmentasi dokumen. Genetic algorithm merupakan suatu algoritma pencarian solusi terhadap permasalahan dengan search space yang besar dengan menggunakan pendekatan evolusi.Penelitian tentang segmentasi dokumen menggunakan genetic algorithm telah dilakukan oleh Lamprier (Lamprier et al., 2007) terhadap dokumen bahasa Inggris dengan hasil yang memuaskan. Pada penelitian yang dilakukan Lamprier, proses segmentasi dilakukan dengan mengoptimisasi 2 fungsi objektif yaitu internal cohesion dan dissimilarity. Data yang digunakan pada percobaan ini terdiri dari dokumen artikel media massa Indonesia dan abstrak tulisan ilmiah dari Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia.Percobaan ini dilakukan dan dianalisa dari beberapa aspek yaitu aspek fitness function, metode penghitungan similarity, jumlah iterasi, ukuran populasi, jumlah segmen, dan kemiripan antar dokumen penyusun. Selain itu dilakukan pula perbandingan hasil segmentasi antara metode genetic algorithm dengan metode Texttiling.Hasil percobaan yang didapat adalah segmentasi dokumen menggunakan genetic algorithm dengan fitness function SPEA 2, metode penghitungan similarity menggunakan dice coefficient, jumlah iterasi 1000 iterasi, ukuran populasi 50 individu, tipe crossover two point crossover, dan probabilitas mutasi 0.09 memberikan hasil segmentasi terbaik. Pada percobaan untuk membandingkan 2 metode segmentasi yaitu genetic algorithm dan Texttiling diperoleh hasil precision 0.081 dan recall 0.46 untuk metode genetic algorithm dan precision 0.12 dan recall 0.58 untuk metode Texttiling.Dari data hasil percobaan diperoleh kesimpulan bahwa hasil segmentasi dengan metode Texttiling lebih baik daripada hasil segmentasi dengan metode genetic algorithm. Hasil ini bertolak belakang dengan apa yang dilaporakan pada penelitian yang dilakukan Lamprier (Lamprier et al., 2007), hal tersebut dipengaruhi oleh data dan penggunaan genetic operator yang lebih kompleks.

---

Document segmentation is a process to segments text into thematic homogeneous parts. The segmenting process uses genetic algorithm as a method to segment the text. Genetic algorithm is a searching algorithm for problem involving large search space by using evolution approach.Research about document segmentation has been done by Lamprier (Lamprier et al., 2007) for English document and show satisfied results. The segmentation in Lamprier?s research uses internal cohesion and dissimilarity as objective function to be optimized. This experiments use Indonesian mass media articles and abstracts of scientific paper from Lontar System of Faculty of Computer Science University of Indonesia.Experiments have been done and analyzed towards several aspects such as fitness function, similarity calculating method, number of iteration, number of population, number of boundary, and similarity between appended documents. Furthermore the experiment to compare genetic algorithm and other segmentation method (Texttiling) is done in the last experiment.The experiments shows that genetic algorithm using SPEA 2 as fitness function, dice coefficient as similarity calculating method, 1000 iteration, 50 individuals in population, two point crossover, and 0.09 mutation probability gives the best result. When comparing segmentation method between genetic algorithm and Texttiling, genetic algorithm gives precision 0.081 and recall 0.46 in other hand Texttiling gives precision 0.12 and recall 0.58.The results show that Texttiling gives better segmentation than genetic algorithm, this conclusion is diffrent with the conclusion reported by Lamprier?s research (Lamprier et al., 2007). The diffrent is related with data and genetic operator used by Lamprier?s research."

"Proses pembuatan jadwal kuliah merupakan kegiatan yang panjang, membosankan, serta membutuhkan waktu dan pemikiran yang cukup besar jika dilakukan secara manual. Penyelesaian masalah penjadwalan kuliah secara otomatis dengan bantuan komputer dapat mengurangi waktu dan tenaga dalam membuat jadwal kuliah dan memperkecil terjadinya kesalahan yang disebabkan human error.Genetic algorithm (GA) merupakan salah satu algoritma local search yang bekerja dengan memori yang kecil dan sering kali dapat menemukan solusi yang masuk akal dalam state space yang sangat besar yang tidak bisa ditemukan oleh algoritma yang sistematik sehingga cocok digunakan untuk menyelesaikan masalah penjadwalan kuliah. Penjadwalan kuliah adalah masalah yang multiobjective karena banyak aspek yang menentukan baik buruknya suatu jadwal kuliah. Oleh karena itu, pada tugas akhir ini digunakan algoritma multiobjective SPEA2.Dalam tugas akhir ini, masalah penjadwalan kuliah dimodelkan sebagai constraint satisfaction problem, lalu diselesaikan dengan GA. Terdapat hard constraint dan soft constraint dalam penjadwalan kuliah. Setiap constraint dianggap sebagai satu fungsi objektif yang mempengarui nilai fitness individu. Pada eksperimen yang dilakukan, digunakan variasi: 1) ukuran test case: kecil, sedang, besar gasal, besar genap, 2) algoritma multiobjective: SPEA2 dan aggregation based, 3) 4 representasi chromosome, 4) GA parameter: populasi, archive size, crossover type, dan mutation rate, 5) constraint aktif.Dari hasil eksperimen, GA dapat menyelesaikan penjadwalan kuliah dengan baik karena pada hampir semua test case yang dicobakan, GA dapat menghasilkan jadwal yang memenuhi semua constraint yang ada. Selain itu, mengenai parameter GA untuk masalah penjadwalan kuliah dapat disimpulkan: algoritma multiobjective SPEA2 lebih baik dari aggregation based, populasi semakin besar semakin baik, archive size yang ideal adalah 50% dari jumlah populasi, mutation rate sangat tergantung dari panjang genome.

---

The process of creating a university timetable is a long and tedious work that needs much time and energy if it is done manually. Solving university timetabling problem automatically with a computer not only can reduce time and energy but also prevent human error.Genetic algorithm (GA) is one of local search algorithm that requires little memory and can often find a reasonable solution in a very big state space search which can not be found by systematic search algorithms. Therefore, it is useful for solving timetabling problem. Timetable scheduling is a multiobjective problem because there are many aspects that determine whether a schedule is good or bad. Because of that, in this research, multiobjective algorithm SPEA2 is used.In this reasearch, timetabling problem is represented as a constraint satisfaction problem, then solved with GA. There are hard constraints and soft constraints in university timetabling problem. Each constraint is considered as an objective function that affect fitness value of an individual. In the experiment conducted, the variation used are: 1) test case size: small, medium, large odd, large even, 2) multiobjective algorithm: SPEA2 and aggregation based, 3) four different chromosome representations, 4) GA parameters: population, archive size, crossover type, and mutation rate, 5) active constraints.From the results of the experiment, GA can successfully solve timetabling problems because in almost all the test cases tried, GA can generate schedules that satisfy all the constraints. In addition, conclusions about the GA parameters for the timetabling problem are: multiobjective algorithm SPEA2 is better than aggregation based, the greater the population the better, the ideal archive size is 50% of the population, mutation rate is highly dependent on the length of the genome."

"The 18 revised full papers presented together with 5 poster papers were carefully reviewed and selected from 46 submissions. The wide range of topics in this volume reflects the current state of research in the field, including different genres of GP (tree-based, grammar-based, Cartesian), theory, novel operators, and applications."

"Backpropagation neural network backpropagation adalah salah satu algoritma machine learning yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi data. Klasifikasi data dilakukan dalan serangkaian proses training dan testing. Pada akhir proses testing yang juga merupakan akhir dari proses backpropagation, akan didapatkan nilai recognition rate. Nilai recognition rate merupakan nilai yang menandakan banyaknya data yang berhasil diklasifikasi dengan benar pada proses testing terhadap seluruh testing dataset. Recognition rate erat kaitannya dengan masalah underfitting, overfitting, local minima, dan local maxima. Keempat masalah ini menyebabkan nilai recognition rate yang didapatkan kurang optimal. Namun biasanya untuk menangani keempat masalah ini dilakukan pengaturan pada beberapa paramter, misalnya learning rate, momentum, jumlah layer, jumlah nodes, weights, dan lain-lain. Pada tulisan ini akan dijelaskan program optimasi yang melakukan pengaturan pada nilai inisialisasi weights untuk menangani keempat tersebut. Program ini melakukan inisialisasi weights menggunakan genetic algorithm pada backpropagation yang mengimplementasikan k-fold crossvalidation. Untuk menguji dan membandingkan program optimasi terhadap program implementasi backpropagation yang tidak dioptimasi program non-optimasi, digunakan empat dataset, yaitu iris flower dataset, seeds dataset, wine dataset, dan EEG dataset buatan. Pada akhir pengujian didapatkan hasil bahwa program optimasi berhasil mendapatkan nilai recognition rate lebih tinggi pada iris flower dataset, yaitu 97.33 pada program optimasi dan 96.67 pada program non-optimasi. Kemudian didapatkan pula nilai recognition rate yang lebih tinggi pada seeds dataset, yaitu 93.33 pada program optimasi dan 92.86 pada program non-optimasi. Lalu didapatkan pula nilai recognition rate yang lebih tinggi pada EEG dataset buatan, yaitu 37.5 pada program optimasi dan 35.94 pada program non-optimasi. Sedangkan pada wine dataset didapatkan nilai recognition rate yang sama antara program optimasi dan program non-optimasi, yaitu 99.44.

---

Backpropagation neural network backpropagation is one of machine learning algorithms that can be used to classify data. The data classification is done in a series of trainig and testing processes. At the end of testing process that is also the end of backpropagation process, the algorithm will produce recognition rate value. Recognition rate value indicates the total of correctly classified data in testing process againts all data in testing dataset. Recognition rate value related to underfitting, overfitting, local minima, and local maxima problems. However, to handle these problems adjusting some parameters are necessary to be done. These parameters are learning rate, momentum, number of layers, number of nodes, weights, etc. In this writting will be explained an optimization program that adjusts the initialization values of weights to handle those four problems. This program initializes weights using genetic algorithm on backpropagation implementing k fold crossvalidation. To test and compare the optimization program with a program that implements backpropagation without optimization non optimzation program four datasets will be used, those are iris flower dataset, seeds dataset, wine dataset, and artificial EEG dataset. At the end of the test, the results show that optimization program obtained higher recognition rate value on iris flower dataset, that is 97.33 on optimization program againts 96.67 on non optimization program. Other than that, optimization program obtained higher recognition rate value on seeds dataset, that is 93.33 on optimization program againts 92.86 on non optimization program. Also, optimization program obtained higher recognition rate value on artificial EEG dataset, that is 37.5 on optimization program againts 35.94 on non optimization program. However, the optimization program obtained an equal recognition rate value on wine dataset, that is 99.44."

"Durasi pemeliharaan merupakan hal yang penting dalam kegiatan dry docking kapal. Estimasi durasi pemeliharaan diperlukan untuk membuat jadwal pemeliharaan kapal pada suatu galangan. Sayangnya saat ini pihak galangan belum mempunyai standar yang baku dalam mengestimasi durasi pemeliharaan kapal. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model matematis estimasi durasi pemeliharaan kapal dry docking menggunakan Artificial Neural Network dan Genetic Algorithm. Dengan melihat volume dan jenis pekerjaan dry docking sebagai input, diperoleh model estimasi durasi dengan nilai rata-rata error 5.12 hari. Hasil estimasi kemudian dibandingkan dengan metode Neural Network standar dan metode Decision Tree-Genetic Algorithm-Neural network. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Decision Tree-Genetic Algorithm-Neural network mempunyai nilai estimasi yang lebih akurat dibandingkan dengan kedua metode lainnya.

---

Maintenance time duration is an important things in ship dry docking activities. Estimating the time duration is necessary for ship schedule arranging in dock. Unfortunately, the dock company doesn’t have a standard procedure in estimating ship maintenance duration. The purpose of this research is to get mathematic model of dry docking maintenance duration estimation using Artificial Neural Network and Genetic Algorithm. By considering the job volume and type as input variable, the research get estimation model with root mean square error (RMSE) 5.12 day. Then, the estimation result is compared with traditional Neural network and Decision Tree-Genetic Algorithm-Neural network method. The result shows that Decision Tree-Genetic Algorithm-Neural network is more accurate in estimating the ship maintenance duration than the other two methods."

"Penelitian yang dilakukan pada tesis ini dimotivasi oleh adanya kebutuhan untuk dapat melakukan pengelolaan informasi pada dokumen suara khususnya berita berbahasa Indonesia. Informasi pada dokumen suara berita berbahasa Indonesia dapat diubah menjadi informasi berbentuk dokumen teks, dengan menggunakan perangkat lunak Automatic Speech Recognition (ASR). Pada penelitian ini perangkat ASR yang digunakan adalah perangkat ASR Sphinx 4.Penggunaan perangkat Sphinx 4 ini didasari telah dilakukannya penelitian tentang transkripsi dokumen suara berbahasa Indonesia menggunakan perangkat ini. Hasil keluaran dari ASR berupa dokumen teks yang tidak memiliki batasan akhir dan tidak tersegmentasi secara jelas, tentu menyulitkan dalam pengolahan data teks tersebut. Dalam kerangka itu, maka penelitian yang dilakukan pada tesis ini ditujukan untuk mengetahui metode yang efektif dalam melakukan segmentasi hasil transkripsi berita suara berbahasa Indonesia. Metode yang akan diuji pada penelitian ini adalah metode TextTiling berbasis perbandingan blok dengan pembobotan TF-IDF-Mutual Information, TF-IDFMutual Information-Word Similarity, TF-IDF-Word Frequency, TF-IDF, Latent Semantic Analysis dan metode TextTiling berbasis Vocabulary Introduction. Segmentasi dilakukan untuk berita teks dan dokumen teks hasil transkripsi berita suara yang telahdikatagorikan menjadi 5 topik yaitu topik politik, sosial budaya, ekonomi, hukum dan olah raga. Hasil pengujian terhadap masing-masing teknik pembobotan menunjukkan bahwa metode segmentasi TextTiling dengan teknik pembobotan TF-IDF-Word Frequency merupakan metode segmentasi yang paling baik untuk dipakai dalam melakukan segmentasi hasil transkripsi dari perangkat pengenal suara (Automatic Speech Recognition). Pada penelitian ini telah dibuktikan bahwa teknik pembobotan TF-IDF-Word Frequency memiliki ketepatan segmentasi lebih tinggi baik pada dokumen teks hasil transkripsi (81,4%) ataupun pada dokumen berita teks (73,3%). Metode segmentasi yang dilakukan pada penelitian ini dapat terus dikembangkan menggunakan teknik-teknik lain dalam menunjang proses segmentasi hasil transkripsi berita berberbahasa Indonesia, seperti mempergunakan metode-metode optimalisasi dalam memperoleh urutan batas segmen yang optimal."

"Perolehan informasi merupakan suatu bidang yang berusaha mengatasi permasalahan yang dihadapi pencari informasi dalam upaya memperoleh informasi yang dibutuhkan. Ketersediaan informasi dalam jumlah besar menyebabkan pencari informasi kesulitan dalam mendapatkan informasi yang diinginkannya. Hal itu juga menyebabkan pencari informasi harus meluangkan banyak waktu untuk membaca dokumen yang diperoleh. Oleh karena itu, salah satu pendekatan yang digunakan dalam bidang perolehan informasi untuk mempermudah dan mempersingkat waktu adalah dengan menggunakan ringkasan yang dihasilkan secara otomatis. Metode yang digunakan dalam menghasilkan ringkasan secara otomatis adalah metode query-biased. Sebab ringkasan yang dihasilkan dengan metode ini dapat merefleksikan informasi yang dibutuhkan oleh pencari informasi, yaitu ringkasan yang hasilnya sesuai dengan query yang diberikan. Dengan demikian, pencari informasi dapat menggunakan ringkasan tersebut untuk menentukan apakah suatu dokumen memuat informasi yang dicarinya. Dalam penerapannya, metode ini digunakan untuk meringkas dokumen dalam Bahasa Indonesia. Penulis melakukan evaluasi untuk mengetahui manfaat ringkasan yang dihasilkan dengan metode query-biased. Evaluasi tersebut dilaksanakan dengan membandingkan manfaat antara ringkasan yang dihasilkan dengan metode query-biased dengan ringkasan yang dihasilkan dengan metode statis, yaitu metode yang menggunakan beberapa kalimat di awal dokumen sebagai ringkasan. Dari hasil evaluasi diketahui bahwa ringkasan yang dihasilkan dengan metode query‐biased lebih bermanfaat dalam proses pencarian dokumen yang sesuai dengan query bila dibandingkan dengan ringkasan yang dihasilkan melalui metode statis."

"Variasi intensitas pencahayaan pada citra dokumen akan menyebabkan kesulitan dalam menentukan nilai threshold dari citra tersebut. Pendekatan statistik konvensional tidak cukup baik dalam memecahkan masalah ini. Dalam hal ini, diperlukan nilai threshold yang berbeda-beda untuk setiap bagian citra. Nilai threshold dari setiap bagian citra dapat dipandang sebagai masalah klasifikasi. Dalam permasalahan klasifikasi semacam ini, dibutuhkan pencarian fitur-fitur terbaik. Di sini diusulkan sebuah pendekatan baru untuk mengekstrak fitur-fitur tersebut dengan menggunakan grammatical evolution. Nilai kebaikan dari masing-masing fitur akan dihitung secara saling lepas. Dalam percobaan yang dilakukan, tampak bahwa penggunaan fitur-fitur baru tersebut menghasilkan hasil yang sangat baik. Hanya ditemukan 5 kesalahan pengklasifikasian dalam 45 kasus.

---

AbstractThe various lighting intensity in a document image causes diffculty to threshold the image. The conventional statistic approach is not robust to solve such a problem. There should be different threshold value for each part of the image. The threshold value of each image part can be looked as classifcation problem. In such a classifcation problem, it is needed to find the best features. This paper propose a new approach of how to use grammatical evolution to extract those features. In the proposed method, the goodness of each feature is calculated independently. The best features then used for classification task instead of original features. In our experiment, the usage of the new features produce a very good result, since there are only 5 miss-classification of 45 cases."

"Salah satu permasalahan yang dihadapi dalam mengaplikasikan neural network adalah menentukan parameter-parameter weight dan threshold yang optimum selama fasa pelatihan. Metode yang umum digunakan untuk mendapatkan solusi permasalahan ini adalah metode backpropagation. Suatu pendekatan berbeda yang digunakan untuk mendapatkan solusi dari permasatahan diatas adalah algoritma genetik. Dalam tesis ini algoritma genetik diaplikasikan untuk melatih neural network guna mendapatkan suatu parameter weight dan threshold yang optimum. Proses diawali dengan mengkodekan parameter-parameter neural network menjadi kromosom biner, yang kemudian dilanjutkan dengan suatu proses evaluasi kromosom. Proses seleksi dengan metode 'Spinning Wheel' digunakan untuk menyeleksi turunan dengan kelayakan tinggi. Proses pencarian solusi optimal dikerjakan dengan melakukan operator-operator genetik persilangan dan mutasi dari kromosom yang terseleksi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pelatihan dengan algoritma genetik untuk permasalahan klasifikasi pola terbukti lebih unggul kinerjanya daripada dengan metode backpropagation untuk mencapai error minimum yang diinginkan. Pada pengujian pendekatan fungsi, algoritma genetik ter1ihat lebih tambat dari segi waktu untuk mencapai error minimum yang sama dibandingkan dengan metode backpropagation.

---

One of the problems faced in applying neural network to some real wond application is related to difficulties in finding an optimum set of weights and thresholds during the training phase. A general most method in finding these solutions for these problems is backpropagation. A different method to find the solutions of the same problems is Genetic Algorithms. Genetic algorithm is relatively new search algorithm that has not been fully explored in this area. In this thesis, genetic algorithms are applied to train neural networks and to evolve an optimum set of weights and thresholds. Process begin with encode neural networks parameters to binary chromosomes, and evaluate. The Spinning wheel selections are using to produce offspring with high fitness, then recombinate with crossover and mutation as genetic operator. The project carried out investigates whether genetic algorithms can be applied to neural networks to solve pattern classification and function approximation problems. This thesis describes the simulation works that have been performed. It describes the design of a genetic algorithm and the results obtained. In pattern classification problem that use feedforward network show, that genetic algorithm is superior to backpropagation training rule in error and speed calculation. In function approximation, the result shows that genetic algorithm approach is very much slower than the backpropagation method. Results show that even for relatively simple network, genetic algorithm requires a much longer time to train neural networks."