Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Permainan Sudoku merupakan permainan yang populer saat ini. Permainan Sudoku merupakan suatu permainan penempatan angka-angka 1 hingga 9 pada matriks berukuran dengan syarat di tiap baris, tiap kolom, dan di setiap submatriks hanya berisi angka 1 hingga 9 tepat satu kali (Taalman, 2007).Dalam skripsi ini dibuat permainan Sudoku dengan lima tingkat kesulitan yang dibuat dari satu matriks Sudoku dengan menggunakan algoritma digging holes. Permainan Sudoku yang dibuat diharapkan jika dikerjakan akan menghasilkan matriks Sudoku yang unik. Untuk mengecek keunikan digunakan program Sudoku solver. Untuk membuat variasi dari permainan Sudoku yang telah dibuat dilakukan proses penambahan variasi.

---

Sudoku game is a popular game nowadays. Sudoku is a game that put numbers start from 1 until 9 into a matrix with rules in every line, in every column,and in every sub matrix only has number 1 until 9 once. In this small thesis,Sudoku game with 5 difficulty levels will be made from a Sudoku matrix by using digging holes algorithm. Sudoku games, when it is solved, supposed to only have a unique Sudoku matrix. A Sudoku solver program is being used to check Sudoku uniqueness. For Sudoku games variation, there is a proses named propagating."

"Tesis ini membahas mengenai sifat-sifat matriks yang terdapat pada suatu matriks Sudoku. Matriks Sudoku merupakan matriks yang memenuhi aturan yang berlaku pada permainan Sudoku. Jika diberikan suatu matriks Sudoku tertentu, maka dengan menggunakan operasi elementer, transpos, dan operasi rotasi 90° searah jarum jam, dapat dibentuk matriks-matriks Sudoku yang lain. Sedangkan sifat-sifat yang dikaji adalah sifat-sifat umum yang terdapat pada suatu matriks seperti, determinan, transpos, nilai eigen, simetri atau tidak simetri, normal atau non normal.

---

This thesis discussed about properties of Sudoku matrix. Sudoku matrix is a matrix which is verified by a rule of Sudoku game. If a Sudoku matrix is given, then the other Sudoku matrices can be obtained by using an elementary operation, transpose, and rotation 90°. This thesis also explored about properties of matrix such as, determinant, transpose, eigenvalues, symmetric or nonsymmetric, normal or nonnormal."

"Suatu line digraph dari graf berarah adalah suatu graf berarah dengan simpul-simpul pada merupakan busur-busur berarah pada dan simpul bertetangga ke simpul pada jika dan hanya jika ujung dari busur merupakan pangkal dari busur pada . Menurut Wang dan Yuan (2005), suatu graf merupakan graf DNA jika dan hanya jika graf tersebut merupakan line digraph. Sehingga, jika diberikan sembarang graf, untuk mengetahui graf tersebut apakah merupakan graf DNA, dapat dilakukan dengan memeriksa apakah graf tersebut merupakan line digraph. Melalui penelitiannya, Syslo (1982) membuat suatu algoritma untuk mengidentifikasi apakah suatu graf merupakan line digraph dari suatu graf berarah. Beberapa tahun berikutnya, Blazewicz dkk. (1999) mendefinisikan pelabelan- dan mengidentifikasi bahwa suatu graf adalah line digraph jika dapat dilabel dengan pelabelan-. Dalam skripsi ini, dibahas mengenai modifikasi algoritma yang dibuat oleh Syslo sedemikian sehingga simpul graf yang dihasilkan algoritma tersebut memenuhi definisi pelabelan- untuk kemudian diterapkan dalam identifikasi line digraph jika diberikan sembarang graf berarah terhubung.

---

A line digraph of directed graph is a directed graph with the vertices in are the arcs in and vertex is adjacent to vertex in if and only if the head of the arc is the tail of the arc in . According to Wang and Yuan (2005), a graph is DNA graph if and only if the graph is a line digraph. So, if given an arbitrary graph, to find out whether the graph is DNA graph, can be done by checking whether the graph is a line digraph.

Syslo (1982) gave an algorithm to identify line digraph. The next few years, Blazewicz et al. (1999) defined an -labeling and identify that a graph is a line digraph if can be labeled by -labeling.

This reseacrh gives modification of the algorithm created by Syslo such that the algorithm satisfy the definition of -labeling and then be applied to identify line digraph, if given any connected directed graph."

"ABSTRAKLATAR BELAKANG. Memori kerja merupakan ranah kognisi yang bertanggungjawabterhadap sebagian besar masalah kognisi yang dialami seorangusia lanjut.Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui manfaat mengisiSudoku terhadap fungsi memori kerja dan fungsi kognisi global usia lanjut. METODE. Desain studi adalah uji klinis tidak tersamar. Subjek merupakanwarga Panti Sosial TresnaWerda I dan III DKI Jakarta yang diambil secarakonsekutif kemudian dibagi acak menjadi dua kelompok, perlakuan dan kontrol.Kelompok perlakuan melakukan latihan Sudoku 3x/minggu selama 12 minggu.Memori kerja dinilai dengan Trail Making Test part B (TMT-B), fungsi kognisiglobal dinilai dengan Montreal Cognitive Assesment versi bahasa Indonesia(MoCA-Ina). HASIL. Terdapat 24 subjek pada kelompok perlakuan dan 27 subjek padakelompok kontrol. Terdapat 13 subjek yang memberikan kesan positif terhadaplatihan Sudoku. Penurunan waktu penyelesaian TMT-B sebesar 11,1 detik padakelompok perlakuan dan 18,8 detik pada kelompok kontrol, meskipun tidakdidapatkan perbedaan bermakna antar kedua kelompok (p = 0,816). Terdapat 8subjek (33,3%) dari kelompok perlakuan dan 11 subjek (40,7%) dari kelompokkontrol yang mengalami peningkatan nilaiMoCA-Ina (p = 0,530). KESIMPULAN. Sudoku belum terbukti dapat meningkatkan fungsi memorikerja dan fungsi kognisi global pada usia lanjut sehat, namun peningkatan fungsimemori kerja yang terlihat pada kedua kelompok menandakan adanya plastisitasneural pada usia lanjut yang bermanfaat untuk pemeliharaan fungsi kognitif.

---

ABSTRACTBACKGROUND. Working memory deficit is responsible for most of thecognitive problem experienced by older adults.The aim of the present study was todetermine whether Sudoku training might improves these deficits and if so,whether such changes might be transferred to other cognitive domains.METHODS. This was non-blinding randomized controlled trial. Subjects wereconsecutively taken from Panti Sosial TresnaWerda I dan III DKI Jakarta afterseries of screening. All subjects were assessed with Indonesian version ofMontreal Cognitive Assessment (MoCA-Ina) for cognitive function and TrailMaking Test part B (TMT-B) for working memory. The experimental group wasgiven 12 weeks of cognitive alternate-day training based on Sudoku exercises.RESULTS. There are 24 subjects in experimental group and 27 subjects incontrol group. Nine subjects from each group showed improvement in the TMT-Bcompletion time, although this difference were not statistically significant(experimental group 11.1s Vs control group 18.8s; p = 0.816). There were 8subjects (33.3 %) on experimental group and 11 subjects (40.7 %) on controlgroup had increment in MoCA-Ina scores (p = 0.530). Thirteen subjects reportedimprovements in memory, attention and concentration span.CONCLUSIONS. The use of Sudoku as one of the cognitive training tools on elderly still need further study and discussion regarding limitation of this presentstudy. But the improvement of working memory function as seen in resultprovides potential brain plasticity for maintaining cognitive function in elderly. ;BACKGROUND. Working memory deficit is responsible for most of thecognitive problem experienced by older adults.The aim of the present study was todetermine whether Sudoku training might improves these deficits and if so,whether such changes might be transferred to other cognitive domains.METHODS. This was non-blinding randomized controlled trial. Subjects wereconsecutively taken from Panti Sosial TresnaWerda I dan III DKI Jakarta afterseries of screening. All subjects were assessed with Indonesian version ofMontreal Cognitive Assessment (MoCA-Ina) for cognitive function and TrailMaking Test part B (TMT-B) for working memory. The experimental group wasgiven 12 weeks of cognitive alternate-day training based on Sudoku exercises.RESULTS. There are 24 subjects in experimental group and 27 subjects incontrol group. Nine subjects from each group showed improvement in the TMT-Bcompletion time, although this difference were not statistically significant(experimental group 11.1s Vs control group 18.8s; p = 0.816). There were 8subjects (33.3 %) on experimental group and 11 subjects (40.7 %) on controlgroup had increment in MoCA-Ina scores (p = 0.530). Thirteen subjects reportedimprovements in memory, attention and concentration span.CONCLUSIONS. The use of Sudoku as one of the cognitive training tools on elderly still need further study and discussion regarding limitation of this presentstudy. But the improvement of working memory function as seen in resultprovides potential brain plasticity for maintaining cognitive function in elderly. ;BACKGROUND. Working memory deficit is responsible for most of thecognitive problem experienced by older adults.The aim of the present study was todetermine whether Sudoku training might improves these deficits and if so,whether such changes might be transferred to other cognitive domains.METHODS. This was non-blinding randomized controlled trial. Subjects wereconsecutively taken from Panti Sosial TresnaWerda I dan III DKI Jakarta afterseries of screening. All subjects were assessed with Indonesian version ofMontreal Cognitive Assessment (MoCA-Ina) for cognitive function and TrailMaking Test part B (TMT-B) for working memory. The experimental group wasgiven 12 weeks of cognitive alternate-day training based on Sudoku exercises.RESULTS. There are 24 subjects in experimental group and 27 subjects incontrol group. Nine subjects from each group showed improvement in the TMT-Bcompletion time, although this difference were not statistically significant(experimental group 11.1s Vs control group 18.8s; p = 0.816). There were 8subjects (33.3 %) on experimental group and 11 subjects (40.7 %) on controlgroup had increment in MoCA-Ina scores (p = 0.530). Thirteen subjects reportedimprovements in memory, attention and concentration span.CONCLUSIONS. The use of Sudoku as one of the cognitive training tools on elderly still need further study and discussion regarding limitation of this presentstudy. But the improvement of working memory function as seen in resultprovides potential brain plasticity for maintaining cognitive function in elderly. ;BACKGROUND. Working memory deficit is responsible for most of thecognitive problem experienced by older adults.The aim of the present study was todetermine whether Sudoku training might improves these deficits and if so,whether such changes might be transferred to other cognitive domains.METHODS. This was non-blinding randomized controlled trial. Subjects wereconsecutively taken from Panti Sosial TresnaWerda I dan III DKI Jakarta afterseries of screening. All subjects were assessed with Indonesian version ofMontreal Cognitive Assessment (MoCA-Ina) for cognitive function and TrailMaking Test part B (TMT-B) for working memory. The experimental group wasgiven 12 weeks of cognitive alternate-day training based on Sudoku exercises.RESULTS. There are 24 subjects in experimental group and 27 subjects incontrol group. Nine subjects from each group showed improvement in the TMT-Bcompletion time, although this difference were not statistically significant(experimental group 11.1s Vs control group 18.8s; p = 0.816). There were 8subjects (33.3 %) on experimental group and 11 subjects (40.7 %) on controlgroup had increment in MoCA-Ina scores (p = 0.530). Thirteen subjects reportedimprovements in memory, attention and concentration span.CONCLUSIONS. The use of Sudoku as one of the cognitive training tools on elderly still need further study and discussion regarding limitation of this presentstudy. But the improvement of working memory function as seen in resultprovides potential brain plasticity for maintaining cognitive function in elderly. "

"Masalah penjadwalan bus sekolah merupakan masalah penentuan rute dalam melayani semua trip oleh sejumlah bus, untuk mengantarkan sejumlah siswa ke sekolah mereka masing-masing. Dengan trip terdiri dari sederetan halte bus dan sekolah tujuan dari masing-masing trip tersebut. Setiap bus dapat melayani lebih dari satu trip. dimana armada bus yang berada di depot adalah heterogen, yaitu kapasitas dari bus yang tersedia berbeda-beda. Dengan menganggap trip sebagai virtual stop, maka masalah penjadwalan bus sekolah dapat dimodelkan sebagai vehicle routing problem with time windows (VRPTW). Dalam menyelesaikan masalah ini, digunakan construction algorithm untuk membangun solusi awal. Setelah itu solusi tersebut diperbaiki dengan menggunakan improvement algorithm.

---

The school bus scheduling problem is a problem to assign some buses to serve all trips. A trip consists of a sequence of bus stops and their designated school. Each bus can serve more than one trip. The bus fleet is assumed heterogen or the capacity for each bus is different. A school bus scheduling problem can be modeled as a vehicle routing problem with time windows (VRPTW) by considering trips as virtual stops. The initial solution can be generated by construction algorithm and it will be improved by improvement algorithm."

"Algoritma Diffie-Hellman adalah algoritma yang menggunakan kunci publik dalam proses pembentukkan kunci rahasia. Pada tugas akhir ini akan dipelajari pembentukkan kunci rahasia dengan algoritma Diffie-Hellman berdasarkan fungsi polinomial Chebyshev.

---

Diffie-Hellman algorithm is used to obtain a secret key by using a public key. This final project will study how to obtain a secret key by Diffie-Hellman algorithm based on Chebyshev polynomial."

"ABSTRAKDi Indonesia, jalan nasional mempunyai peran penting untuk meningkatkan perekonomian daerah, jaringan jalan juga berfungsi untuk menghubungkan antar satu provinsi dengan provinsi lainnnya atau antar provinsi dengan kabupaten / kota. Jaringan jalan di Indonesia memiliki panjang yang cukup signifikan, yaitu sekitar 516.239 kilometer, sebagian besar masih banyak kekurangn informasi terkait dengan data pemantauan dan evaluasi, sehingga pemeliharaan jalan belum dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan. Tujuan dari studi ini adalah melakukan pengembangan Algoritma Genetika GA berdasarkan multi objective perkerasan guna mendapatkan opsi strategi optimasi pemeliharaan yang dapat diterapkan sebagai fungsi kondisi kerusakan jalan dan keterbatasan biaya. Studi ini mengambil data dari database yang ada pada Interurban Road Management System IRMS dengan mempertimbangkan kondisi jalan dan biaya pemeliharaan. Strategi optimasi ini menggunakan model software yang dikembangkan untuk menyelesaikan masalah keterbatasan biaya dihadapi penanggung oleh pengelola jalan; yaiu meminimalkan biaya dan memaksimalkan pelayanan jalan.

---

ABSTRACTIn Indonesia, the national road has an important role to increase the region rsquo;s economy, the road has the function to preserve inter- provincial or inter-provincial and regencies/cities. Road network in Indonesia has a significant length, of approximately 516,239 kilometers, where the majority presents lack of information related to monitoring data and evaluation. As a consequence, road maintenance is not appropriated. The objective of this paper is to describe the development of a Genetic Algorithm GA based on multi objectives programming of pavement and to investigate the optimal maintenance strategy options applied as function of road surface distress conditions. This is supported by database of an Integrated Road Management System IRMS and taking into account of both road network condition and agency costs. The optimization strategies provided by the developed soft computing tool can help solving agency problems; minimizing costs and maximizing road services. "

"Pandemi COVID-19 di kuartal awal 2020 mendorong Universitas Indonesia untuk menetapkan sistem pembelajaran daring dalam menjalankan aktivitas perkuliahan. Prediksi keberhasilan mahasiswa pada masa pembelajaran daring perlu dilakukan sebagai bahan evaluasi pemanfaatan sistem pembelajaran daring selanjutnya. Machine learning merupakan tools untuk melakukan prediksi. Terdapat berbagai model dalam machine learning, salah satu model yang sering digunakan adalah neural network. Multilayer Perceptron (MLP) merupakan salah satu model dari neural network. MLP terdiri dari input layer, hidden layer dan output layer. Nilai pada input layer diproses pada hidden layer dan hasil akhir dihasilkan di output layer. MLP bekerja dengan pembaruan bobot yang membutuhkan 2 fase yaitu forward pass dan backward pass. MLP dengan algoritma optimasi Levenberg-Marquardt digunakan untuk memprediksi keberhasilan akademis mahasiswa. Prediksi yang dilakukan berupa klasifikasi mahasiswa lulus dan tidak lulus. Data yang digunakan merupakan data rekapitulasi aktivitas perkuliahan mahasiswa Departemen Matematika FMIPA UI pada mata kuliah X. Terdapat 2 data yang digunakan untuk memprediksi keberhasilan akademis mahasiswa, yaitu data rekapitulasi aktivitas perkuliahan mahasiswa dari minggu ke-1 hingga ke-4 (periode 1) dan minggu ke-1 hingga ke-8 (periode 2). Hyperparameter yang digunakan adalah 8 buah input neuron, 30 buah hidden neuron untuk hidden layer pertama, 30 buah hidden neuron untuk hidden layer kedua, 1 buah output neuron, 2 buah fungsi aktivasi (tanh dan linear), dan damping factor dengan nilai 3. Evaluasi MLP dalam memprediksi keberhasilan akademis mahasiswa dilakukan dengan menentukan nilai G-mean terbaik. Nilai G-mean menunjukkan kemampuan model dalam mengklasifikasi kelas lulus maupun tidak lulus. Prediksi MLP dengan algoritma optimasi Levenberg-Marquardt menghasilkan G-mean terbesar untuk periode 1 sebesar 0,72 dan periode 2 sebesar 0,86 pada data training dan testing 90:10. Hasil perbandingan prediksi keberhasilan mahasiswa data periode 1 dan periode 2 menunjukkan periode 2 lebih baik digunakan untuk memprediksi keberhasilan akademis mahasiswa.

---

COVID-19 pandemic on first quarter of 2020 urged Universitas Indonesia to distanced learning in doing lecture activities. Distance learning system may cause bad health to students, to such extent that student academic success may be affected. Student academic success prediction on distance learning need to be done as evaluation for future distance learning system. Machine learning is one of solution to perform prediction. There are many methods in machine learning, one of common used methods is neural network. There are many kinds of machine learning, one of the kinds is multilayer perceptron (MLP). MLP is consists of input layer, hidden layer and output layer. Values from input layer are processed in hidden layer and final output are yielded in output layer. MLP has 2 processing phase, which are forward pass and backward pass to do weight updating. MLP with Levenberg-Marquardt optimization algorithm is used for predicting student academic success. Performed prediction is classification of students who passed and failed. The data that is recapitulation of students course activity. Data consists of 2 sub- datas, which are recapitulation of course activity student from week 1 to week 4 (first period) and from week 1 to week 8 (second period). Hyperparameter that are used to bulid MLP are 2 hidden layer, 8 input neuron, 30 hidden neuron for each hidden layer, 1 output neuron, 2 activation function (tanh and linear), damping factor values 3. MLP evaluation of predicting student academic success is based on best G-mean result. G-Mean value shows how model performs in classifying passed students class and failed students class. MLP with Levenberg-Marquardt optimization algorithm implementation yields highest G-mean value, 0,72 and 0,86 from both periods, respectively, on 90:10 training and testing data split. Comparison between results of student academic success prediction with first period and second period indicate that second period is better to be used for predicting student academic success."

"Pada mode infrastruktur, ketika setiap kali node wired dan node wireless hendak mengirimkan paket data ke node wireless lainnya, data harus dulu dikirimkan ke access point (AP). Kemudian access point (AP) akan memforward paket data ke node coresponden. Oleh karena itu AP adalah tempat yang bagus untuk menambahkan mekanisme FEC untuk improve delivery video yang berkualitas. Jumlah redundant data yang ada pada mekanisme FEC statis adalah tetap. Dalam Mekanisme EAFEC redundant data ditentukan oleh access point (AP) berdasarkan beban traffic jaringan dan wireless channel state. Algoritma EAFEC menentukan berapa jumlah paket redundant yang harus di-generate berdasarkan panjang antrian yang mengindikasikan beban traffic jaringan dan times retransmisi paket yang mengindikasikan wireless channel state. Layanan video streaming tidak pernah lepas dari throughput, delay, jitter dan packet loss. Pada penelitian ini penulis membangun simulasi optimalisasi streaming video pada jaringan wireless. Penulis juga melakukan studi literatur dalam merancang simulasi ini. Dalam membangun simulasi penulis menggunakan aplikasi NS2 (network simulator) versi 2.28 yang berjalan diatas sistem operasi Microsoft Windows Xp Sp2 dengan aplikasi Cygwin. Hasil output akhir pada NS-2 divisualisasikan berupa grafik dan tabel yang kemudian dianalisa lebih lanjut yaitu berupa pengukuran throughput, delay, jitter, packet error dan dengan menggunakan script AWK beserta beberapa tambahan modifikasinya. Dari thesis ini diperoleh performance dari penggunaan mekanisme EAFEC dapat mengurangi kemacetan pada jaringan (congestion) sehingga berdampak pula berkurangnya jumlah packet loss.

---

In the infrastructure mode, when a wired and wireless node wants to send data packets to other wireless nodes, data must first be sent to the Access Point (AP). The AP then forwards packets to the corresponding node. Therefore, AP is a good place for adding the FEC mechanism for improving video delivery quality. The number of redundant FEC data in a fixed number.

EAFEC redundant data is determined by AP which is based on both network traffic load and wireless channel state. EAFEC Algorithm determines number FEC redundant generated based on queue length indicating network traffic load and packet retransmisi times indicating wireless channel state. Streaming video services are usually related to throughput, delay, jitter and packet loss.

In this thesis, the author develops a simulation study of streaming video service on wireless network. The research method is performed studying and developing simulation using Network simulator (NS-2) application version 2.28. The application running at Microsoft Windows Xp SP2 operating sistem, with CYGWIN aplication.

The result of simulation are graphics and measurement such us throughput, delay, jitter and packet error. The measurements are conducted using AWK script with some modifications. From this thesis obtained performance usage of mechanism EAFEC can lessen traffic jam on network ( congestion ) also causing affects the lessen amounts of packet loss."

"Permasalahan banyak benda (many-body) secara lengkap, dimana melibatkan interaksi elektron-ion dan interaksi elektron-elektron, merupakan permasalahan yang sulit untuk dipecahkan secara eksak. Pendekatan first-principles seperti Density Functional Theory (DFT) telah menjadi pilihan yang populer untuk mengamati band structure secara lengkap pada suatu material. Bagaimanapun juga, terlepas dari perumusannya yang telah mapan, hal itu tetap menjadi tantangan besar untuk menggunakan pendekatan DFT untuk mengamati efek yang yang disebabkan oleh korelasi yang kuat antara elektron secara benar. Saat ini telah diperkenalkan pendekatan yang menggabungkan DFT dengan pendekatan diagram Feynman, yang disebut metode GW, untuk mengoreksi efek dari interaksi antara elektron. Terlepas dari beberapa keberhasilan dari pendekatan GW berbasis DFT ini, pendekatan ini memiliki kekurangan yaitu tidak cukup eksibel untuk digunakan untuk memecahkan masalah dengan interaksi yang lain, seperti interaksi magnetik. Pada skripsi ini, kami memperkenalkan algoritma metode GW dalam kerangka tight- binding. Kami turunkan setiap langkah pada algoritma secara lengkap dengan menggunakan diagram Feynman dan konsep analytic continuation untuk mengekspresikan besaran-besaran fisika pada real frequency. Untuk tujuan tertentu, kami tertarik untuk menerapkan algoritma ini pada sistem graphene dengan harapan menggunakan metode ini untuk sifat optik sistem graphene dengan berbagai jenis interaksi tambahan dalam waktu mendatang.

---

The full many-body problem in condensed-matter physics, in which electronion as well as electron-electron (e-e) interactions play crucial roles, is very tough to solve exactly. To explore the details of the band structure of the material, a first-principles approach such as Density Functional Theory (DFT) has become a popular choice. However, a part from its well-established formulation, it remains a big challenge to use such an approach to capture effects arising from strong correlations among the electrons correctly. Nowadays, an approach to combine DFT with a Feynman diagrammatic approach, so called the GW method, to address the effects of e-e interactions, has been introduced. Despite some successes of the DFT-based GW approach, there is an issue that this approach does not seem exible enough to use for solving problems with other types of interactions, such as magnetic interactions. In this skripsi, we aim to introduce an algorithm of the implementation of GW method in the frame of tight-binding approximation. We rigorously derive each step in the algorithm with the aid of Feynman diagrams, and the concept of analytic continuation to express the physical quantities of interest in real frequency. For a particular purpose, we are interested to apply this algorithm to graphene in hope of using this method address optical properties of graphene systems with various kinds of additional interactions in the near future."