Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKNeural networks merupakan salah satu pendekatan yang sering digunakan dalam melakukan analisis data. Dalam perkembangannya, neural networks mencapai kesuksesan dalam berbagai bidang, mulai dari pengenalan gambar, representasi bahasa,hingga bio informatika. Beberapa penelitian terakhir menunjukkan bahwa model neural networks memiliki kekurangan dalam melindungi informasi yang terdapat dalam training set agar tidak dapat dieksploitasi oleh pihak-pihak yang tidak berkepentingan. Kekurangan ini dapat dieksploitasi dengan membuat sebuah model yang dapat menentukan apakah seseorang berada dalam training set atau tidak, dan hasilnya dapat digunakan untuk melanggar privasi orang tersebut. Eksploitasi ini disebut dengan serangan membership inference. Serangan membership infrerence dapat dihindari oleh model yang memenuhi kriteria differential privacy, yaitu probabilitas keluaran dari model pada dua database yang berbeda pada satu baris pada dasarnya mirip. Pada tesis ini, dikembangkan algoritma optimisasi berbasis gradien seperti Momentum, Nesterov, RMSProp dan Adam yang memenuhi kriteria differential privacy. Algoritma yang dikembangkan digunakan untuk melatih model neural networks agar memenuhi kriteria differential privacy. Eksperimen yang dilakukan menunjukkan bahwa algoritma yang dikembangkan dapat digunakan untuk melatih model neural networks dan menghasilkan model yang lebih akurat dibandingkan algoritma stochastic gradient descent yang memenuhi kriteria differential privacy. Diperlihatkan juga pengaruh penjaminan privasi terhadap akurasi model yang dilatih menggunakan algoritma yang dikembangkan, yaitu penjaminan privasi yang lebih kuat menghasilkan akurasi model yang lebih rendah, dan sebaliknya.

---

ABSTRACT

Neural networks is one of the popular approach to analyze data. It has showed excellent ability to tackle complex problems in various domain, e.g., computer vision,language representation, and bioinformatics. At some point, neural network model may leak some information about the training data. This leakage could be exploited by adversaries to violate individuals in the training data. Membership inference attack is one kind of attacks that could be used by the adversary. This attack can be mitigated by using differentially private models. In this thesis, differentially private optimization algorithms, i.e., momentum, nesterov, rmsprop, adam, were developed. These algorithms then used to train a differentially private neural networks model. It was shown by the experiments conducted that these algorithms can be used to train a neural networks model, and yields better model accuracy compared to stochastic gradient descent algorithm. The tradeoff between privacy and utility is also studied."

"The second edition of the book augments the first edition with more tricks, which have resulted from 14 years of theory and experimentation by some of the world's most prominent neural network researchers. These tricks can make a substantial difference (in terms of speed, ease of implementation, and accuracy) when it comes to putting algorithms to work on real problems."

"Tujuan utama dari penelitian yang dilakukan adalah melakukan pengenalan pola isyarat tangan statis dalam bahasa Indonesia. Pengenalan pola isyarat tangan statis dalam bentuk citra secara garis besar dilakukan dalam 3 tahapan yang meliputi: 1) Segmentasi bagian citra yang akan dikenali berupa tangan dan wajah, 2) ekstraksi ciri, dan 3) klasifikasi pola. Data citra yang diterapkan ada 15 kelas kata isyarat statis. Segmentasi dilakukan dengan menggunakan filter HSVdengan ambang berdasarkan warna kulit. Ekstraksi ciri dilakukan dengan dekomposisi wavelet Haar filter sampai level 2. Klasifikasi dilakukan dengan menerapkan sistem jaringan syaraf tiruan perambatan balik dengan arsitektur 4096 neuron pada lapisan input, 75 neuron pada lapisan tersembunyi dan 15 neuron pada lapisan output. Sistem diuji dengan menggunakan 225 data validasi dan akurasi yang dicapai adalah 69%.

---

AbstractThe main objective of this research is to perform pattern recognition of static hand gesture in Indonesian sign language. Basically, pattern recognition of static hand gesture in the form of image had three phases include: 1) segmentation of the image that will be recognizable form of the hands and face, 2) feature extraction and 3) patternclassification. In this research, we used images data of 15 classes of words static. Segmentation is performed using HSV with a threshold filter based on skin color. Feature extraction performed withthe Haar wavelet decomposition filter to level 2. Classification is done by applying the back propagation system of neural network architecture with 4096 neurons in input layer, 75 neurons in hidden layer and 15 neurons in output layer. The system was tested by using 225 data validation and accuracy achieved was 69%."

"Saat ini banyak bermunculan jasa pengiriman paket barang. Hal ini memicu perusahaan pengiriman paket barang memberikan kualitas layanan yang baik kepada para konsumennya. PT Pos Indonesia merupakan BUMN yang bergerak di bidang jasa pengiriman surat dan paket. PT Pos Indonesia sedang berusaha meningkatkan kualitas layanannya untuk mengambil kembali pangsa pasar pengiriman paket barang. Dalam upaya meningkatkan kualitas layanannya diperlukan sebuah metode pengukuran kualitas layanan yang bisa memberikan gambaran secara akurat penilaian kualitas menurut persepsi pelanggan. Artificial Neural Network (ANN) merupakan salah satu bagian dari data mining yang dapat digunakan untuk pengukuran kualitas. Namun, ANN memiliki keterbatasan dalam penentuan nilai parameter yang digunakan. Penelitian ini bertujuan mengintegrasikan Genetic Algortihm dan ANN untuk mengoptimasi nilai paramater sehingga diperoleh hasil pengukuran kualitas yang akurat. Data penilaian kualitas menurut persepsi pelanggan diperoleh melalui survey menggunakan kuesioner. Hasil pengukuran kualitas menggunakan integrasi ANN-GA menunjukkan bahwa nilai kualitas layanan paket barang PT Pos Indonesia secara keseluruhan sudah baik. Selain itu, performa hasil pengukuran menggunakan integrasi ANN-GA lebih bagus daripada menggunakan metode ANN.

---

Today many emerging parcel delivery services. This triggers the parcel delivery company provide good quality service to its customers. PT Pos Indonesia is a state-owned enterprise engaged in mail and parcel delivery services. PT Pos Indonesia is trying to improve the quality of its services to take back market share package delivery goods.

In an effort to improve service quality required a method of measuring the quality of service that can give an accurate quality assessment according to customer perceptions. Artificial Neural Network (ANN) is one part of data mining that can be used to measure quality. However, ANN has limitations in determining value of the parameters used.

This research aims to integrate Genetic algorithm and ANN to optimize value of parameters in order to obtain an accurate quality measurement results. Data quality assessment according to customers' perceptions obtained through surveys using questionnaires.

Quality measurement results using ANN-GA integration shows that service quality of parcel delivery PT Pos Indonesia as a whole has been good. In addition, the performance measurement results using the integration ANN-GA better than using ANN."

"Telah dilakukan penelitian metodologi segmentasi dan klasiiikasi citra synthetic aperture radar (SAR) bcrdasarkan Pulse Coupled Neural Networks (PCNN) dikombinasilcan dengan ciri teksturf Langkah awal penelitian ialah mencari variabel optimal pada persamaan PCNN. Segmentasi citra dilakukan menggunakan tiga macam metoda yang diusulkan yaitu pertama berdasarkan PCNN yang variabelnya telah dibuat optimal, kedua yaitu berdasarkan modiiikasi proses iterasi PCNN dan ketiga berdasarkan mod'kasi persamaan PCNN. Hasil segmentasi tiga teknik ini dapat memisahkan wilayah sesuai ground truth, tetapi pada jumlah iterasi tertentu masih telj adi tumpang tindih. Klasiikasi berdasarkan PCNN dilakukan dua tahap yaitu pertama mengelmraksi ciri tekstur citra. Ekstraksi ciri ini menggunakan perhitungan Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Dipilih tiga macam ciri yaitu diss|'m1`!arity, correlation dan angular second moment. Tiga ciri ini menjadi masukan pada PCNN untuk diiterasi. Hasil yang sangat menonjol dari rangkaian elcsperimcn. ini ialah didapatkannya variabel optimal persamaan PCNN yang tegar, metoda modiiikasi iterasi persamaan PCNN yang dapat menghlndari terjadinya tumpang tindih pada dua kelas wilayah hasil segmentasi, modiiikasi persamaan PCNN menjadi empat pereamaan yang dapat mempercepat segmentasi, dan hasil yang menonjol lainnya ialah dapat digunakannya PCNN ini untuk klasiftkasi ciua SAR yang bertekstur dan multi wilayah setelah dikombinasikan dengan ciri tekstur dan ketepatan klasifilasi berdasarkan PCNN yang diusulkan mencapai 91,58$% untuk pita L, 88, 31% untuk pita C dan 85,33%, untuk pita P.

---

The new methodology on segmentation and classification of Synthetic Aperture Rofar (SAR) based on Pulse Coupled Neural Networks (PCNN) and features texture was proposed in this dissertation. The tirst step of this research is timing the variables of the PCNN. The segmentation is based on new methods which proposed in this dissertation. First by iterating the images used optimal PCNN, the second method by modifying the iteration of the PCNN, and the third method by modilymg the equations of the PCNN. The results of these experiments are good enough, but in one of some iterations the result was overlap, in this case two area of the image were appeared in the binary image. The classification based on PCNN would be in two steps, Erst was the features extraction. The features were extracted by using the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Three features, dissimilarity, correlation and angular second moment were selected to be processed by the PCCNN. The significant results of the experiments are, optimal variables of the PCNN which are robust, the new method of iteration of the PCNN which be able to avoid over lapping in segmentation, the new method of modification PCNN equation could increases the speed of segmentation and classification, and new method the application of PCNN in the segmentation and classification ofthe textural and multi region SAR images. Total accuracy for L band is 9l,58%, C band is 88,31% and'P band is 85, 33%."

"Perkembangan bare dalam neural network telah memberikan keuntungan-keuntungan dalam aplikasi sistem kontrol. Berdasarkan teori stale space dan pendekatan neural network, dikembangkan suatu algoritma yang disebut Stochastic Neural Direct Adaptive Control (SNDAC) untuk mengendalikan plant yang diketahui sebagian matriks sistemnya, yaitu matdks masukan B(.) dan matriks keluaran C(.). Pengendali neural network menggunakan algoritma SNDAC untuk mengubah bobot-bobotnya sehingga dihasilkan sinyal kendali yang mengoptimalkan quadratic performance index. Parameter yang berpengaruh pada pengendalian adalah banyaknya neuron pada lapisan tersembunyi dan besarnya koefisien belajar. Pemilihan banyaknya neuron pada lapisan tersembunyi dan besarnya koefisien belajar tidak dapat dilakukan secara eksak, tetapi dengan trial and error. Dengan pemilihan yang tepat dihasilkan pengendalian yang stabil dengan toleransi kesalahan yang kecil, seperti terlihat pada hasiI simulasi."

"Kemajuan teknologi mengiringi kemajuan Pesawat Tanpa Awak yang membuat peneliti terus mengembangkannya. Quadcopter merupakan Pesawat Tanpa Awak yang saat ini telah banyak digunakan untuk berbagai tujuan. Bentuknya yang ringkas serta beratnya yang ringan dengan empat buah baling-baling motor membuat quadcopter memiliki keunggulan dalam kemampuan dalam melakukan maneuver di udara. Tujuan dari penelitian skripsi ini adalah diajukannya sebuah ide menciptakam pengendali Jaringan Saraf Kendali Inverse Langsung NN ndash;DIC ndash; Neural Network Direct Inverse Control dengan algoritma Elman Recurrent untuk quadcopter, dan membandingkannya dengan pengendali berbasis algoritma Back Propagation Neural Network biasa. Dalam skripsi ini dikemukakan hasil simulasi dari identifikasi quadcopter dengan memodelkan secara black box, serta hasil dari dua jenis pengendali Inverse untuk quadcopter yaitu Elman Recurrent Neural Network Direct Inverse Control dan Back Propagation Neural Network Direct Inverse Control.

---

Technological advances accompany the progress of Unmanned Aircraft that keeps researchers on the rise. Quadcopter is an Unmanned Aircraft that is now widely used for various purposes. Its compact shape and light weight with four motor propellers make the quadcopter has an advantage in the ability to maneuver in the air. The purpose of this thesis research is to propose an idea to create a controller of the Direct Inverse Control Neural Network NN ndash DIC with Elman Recurrent algorithm for quadcopter, and compare it with an ordinary Back Propagation Neural Netwok algorithm. In this thesis, the shown simulation results are those of quadcopter plant based on black box modeling identification, and the result of two types of Inverse controllers for quadcopter, Elman Recurrent Neural Netwok Direct Inverse Control and Back Propagation Neural Network Direct Inverse Control."