Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKSynthesis loop merupakan salah satu sistem kritis di pabrik amoniak. Oleh karena itu, ada urgensi untuk menjaga reliability dan availability pada sistem ini. Sebagian besar peristiwa shutdown di pabrik amoniak terjadi tiba-tiba setelah alarm tercapai. Jadi, perlu ada sistem deteksi dini untuk memastikan masalah anomali ditangkap oleh operator sebelum menyentuh set point alarm. Implementasi algoritma machine learning dalam membuat model deteksi potensi kegagalan telah digunakan di berbagai industri dan objek sebagai penelitian. Algoritma yang digunakan adalah classifier dasar dan ensemble untuk membandingkan algoritma mana yang menghasilkan hasil klasifikasi terbaik. Penelitian ini dapat memberikan ide dan perspektif baru ke dalam industri pabrik amoniak untuk mencegah terjadinya shutdown yang tidak terjadwal dengan memanfaatkan data menggunakan algoritma machine learning.

---

ABSTRACTSynthesis loop is one of the critical systems in ammonia plant. Therefore, there is urgency for maintaining the reliability and availability of this system. Most of the shutdown events occur suddenly after the alarm is reached. So, there needs to be an early detection system to ensure anomaly problem captured by the operator beforetouching the alarm settings. The implementation of machine learning algorithms in making fault detection models has been used in various industries and objects. The algorithm used is the basic and ensemble classifier to compare which algorithms generate the best classification results. This research can provide a new idea and perspective into ammonia plant industry to prevent unscheduled shutdown by utilizingdata using machine learning algorithm."

"ABSTRAKPembangkit listrik tenaga panas bumi adalah sumber energi bersih terbarukan dengan potensi besar yang dimiliki Indonesia. Sistem deteksi kesalahan manual pada mesin kritis adalah salah satu masalah dalam pengoperasian pembangkit listrik tenaga panas bumi di Indonesia. Kesalahan rentan dalam menentukan kondisi mesin dan keterlambatan dalam mengetahui peringatan adalah dua masalah utama yang muncul. Penerapan algoritma pembelajaran mesin dalam membuat model deteksi kesalahan telah digunakan di berbagai industri dan objek. Penelitian ini adalah penerapan algoritma pembelajaran mesin untuk membuat model klasifikasi deteksi kesalahan pada mesin kritis pembangkit listrik tenaga panas bumi. Algoritma yang digunakan adalah classifier dasar dan ensemble classifier untuk membandingkan algoritma mana yang menghasilkan indikator klasifikasi terbaik. Penelitian ini dapat memberikan wawasan tentang industri pembangkit listrik tenaga panas bumi di Indonesia untuk mengatasi sistem deteksi kesalahan yang ada dengan memanfaatkan data sensor menggunakan algoritma pembelajaran mesin.

---

ABSTRACTGeothermal power plants are a renewable clean energy source with great potential that Indonesia has. The manual fault detection system at the critical machine is one of the problems in the operation of geothermal power plants in Indonesia. Vulnerable errors in determining engine conditions and delays in knowing alerts are two major problems that arise. The application of machine learning algorithms in making fault detection models has been used in various industries and objects. This research is the application of machine learning algorithms to create fault detection classification models on critical engines of geothermal power plants. The algorithm used is the basic classifier and ensemble classifier to compare which algorithms produce the best classification indicators of classifications. This research can provide insight into the geothermal power plant industry in Indonesia to overcome existing fault detection system by utilizing sensor data using machine learning algorithm."

"Jakarta sebagai kota besar yang memiliki tingkat kepadatan yang tinggi pada saat jam-jam dan hari-hari kerja memiliki peraturan guna mengurangi kemacetan di jalan. Salah satu peraturannya adalah pemberlakukan plat nomor kendaraan ganjil genap sesuai dengan tanggal. Peraturan ini cukup efektif dalam mengurangi tingkat kemacetan di jalan-jalan protokol. Namun masih saja ada oknum-oknum yang melanggar peraturan ini dikarenakan kemampuan manusia yang terbatas sehingga tidak dapat selalu mengawasi plat nomor kendaraan secara maksimal. Dengan berkembangnya teknologi terutama di bidang computer vision masalah ini dapat dikurangi. Dengan menggunakan bantuan machine learning yaitu computer vision menggabungkan alat fisik yaitu kamera dengan komputer sehingga dapat mendeteksi dan membaca plat nomor pada kendaraan. Perkembangan teknologi membuat machine learning semakin berkembang sehingga proses melakukan deteksi dapat dilakukan dengan lebih cepat dan akurat. Untuk melakukan hal ini algoritma YOLOv7 dilatih untuk melakukan deteksi pada plat nomor kendaraan serta membacanya sehingga dapat diklasifikasian termasuk ganjil / genap sesuai dengan tanggal pendeteksian. Pada penelitian ini dilakukan pembangunan prototype sistem pendeteksi dan klasifikasi ini menggunakan machine learning dan computer vision untuk melakukan deteksi plat nomor pada kendaraan yang lewat di jalan-jalan protokol. Hasil dari penelitan ini adalah dengan menggunakan algoritma YOLOv7, model yang dihasilkan memiliki akurasi sebesar 86%, melakukan pembacaan plat nomor hasil deteksi dengan EeasyOCR memiliki tingkat kesalahan pembacaan per karakter 3.81% dan kesalahan pembacaan per kata sebesar 11.90%, sistem dapat melakukan deteksi dan pembacaan plat nomor secara real time dengan baik, melakukan identifikasi pada jenis tanggal (ganjil  genap) dan memberikan alert ketika ada plat nomor yang tidak sesuai ketentuan tanggal.

---

Jakarta as the big city and the capital of Indonesia that have high density rate in the work hours and days have a special rule to decrease the congestion rate in the road. One of the rules is the enforcement of odd even license plate rules that connect to the real time date. This rule is effective in decreasing the congestion rate in the major arterial roads. but there's still a loophole that makes people violate this rule, the human limited ability makes them can't always observe all the license plate. With the help of technology development in computer vision, can help to reduce the problem. Computer vision combines the video camera and computer to work side by side so it can read and detect the license plate number. Technology development also develops the computer vision ability so detection and recognition can be done with more accuracy and less time. To do this thing YOLOv7 algorithm trains a model to detect the license plate in a car and read the license plate so it can classify the license plate type (odd/even) and compare it with the research date type. This research build the prototype of detection and classifier system with machine learning and computer vision, to do the automatic odd /even license plate detection and recognition at the car in artery road. As the result of the research , the detection model made by YOLOv7 algorithm have a 86 % accuracy, and the character recognition with EasyOCR have a character error rate 3.81 %  and word error rate 11.90 % , the system prototype can run the detection and OCR in real time, the prototype can get the real time date and classified it as odd or even number, and give an alert when the detected license plate number violated the odd even rule."

"

Pemanfaatan Intrusion Detection System (IDS) untuk mengamankan infrastruktur jaringan internet masih memiliki masalah yang belum terselesaikan, yaitu kurangnya akurasi deteksi serangan sehingga mengakibatkan terjadinya permasalahan false positif dan banyaknya alarm palsu. Salah satu pendekatan yang banyak digunakan untuk mengatasi permasalahan yang terjadi dalam implementasi IDS adalah dengan menggunakan pendekatan machine learning. Pada penelitian ini, penulis mengusulkan sistem yang menggunakan pendekatan machine learning untuk mendeteksi serangan jaringan dan mengirim peringatan serangan. Dataset CSE-CICIDS2018 dan Model-Based Feature Selection digunakan untuk mengevaluasi kinerja delapan algoritma klasifikasi dalam mengidentifikasi serangan jaringan guna menentukan algoritma terbaik. Hasilnya, Model XGBoost dipilih sebagai model yang memberikan hasil kinerja algoritma terbaik dalam perbandingan model machine learning ini, dengan tingkat akurasi untuk klasifikasi two-class sebesar 99%, dan multi-class sebesar 98,4%.

---

Utilization of the Intrusion Detection System (IDS) to secure internet network infrastructure still has unresolved problems, namely the lack of attack detection accuracy, resulting in false positives and many false alarms. One approach that is widely used to overcome the problems that occur in the implementation of IDS is to use a machine learning approach. In this study, the authors propose a system that uses a machine learning approach to detect network attacks and send attack warnings. The CSE-CICIDS2018 dataset and Model-Based Feature Selection were used to evaluate the performance of eight classifier algorithms in identifying network attacks to determine the best algorithm. As a result, the XGBoost model was chosen as the model that gives the best algorithm performance results in this machine learning model comparison, with an accuracy rate of 99% for two-class classification and 98.4% for multi-class.

"

"Banyaknya konferensi menyulitkan peneliti memilih konferensi berkualitas. Kemungkinan peneliti tertipu dengan konferensi predator merupakan ancaman nyata yang perlu diperhatikan. Penilaian konferensi umumnya menggunakan pakar yang membutuhkan waktu dan biaya yang tinggi. Penelitian ini fokus untuk menganalisis jika h-indeks, impact factor, jumlah dokumen, dan SJR dapat menghasilkan penilaian kualitas yang sesuai dengan penilaian manual pakar dari beberapa situs penilaian konferensi serta membandingkan hasil performanya dengan penilaian jurnal. Data yang digunakan dikumpulkan dari empat sumber situs web yang mengkalkulasi kualitas konferensi luar negeri, yaitu CORE, ERA/QUALIS, AMiner, dan ScimagoJR. Data untuk penilaian jurnal didapatkan dari Guide2Research. Variabel yang digunakan untuk penilaian adalah h-indeks, jumlah dokumen, impact factor, dan SJR. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, dan Decision Tree (DT). KNN menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 72,22% dan f1 score senilai 63,06% menggunakan data Qualis dengan faktor h-indeks, IF, dan SJR.

---

The number of conferences makes it difficult for researchers to choose quality conferences. The possibility of researchers being fooled by predatory conferences is a real threat that deserves attention. Conference assessments generally use experts who require time and money to evaluate the conferences. This study focuses on analyzing whether h-index, impact factor, number of documents, and SJR can produce quality assessments in accordance with expert manual assessments from several conference assessment sites and compare the resulting performance with journal assessments. The data used were collected from four website sources that calculate the quality of overseas conferences, namely CORE, ERA/QUALIS, AMiner, and ScimagoJR. Data for journal assessments were obtained from Guide2Research. The variables used for the assessment are h-index, number of documents, impact factor, and SJR. This research used K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, and Decision Tree (DT). KNN produced the highest accuracy value of 72.22% and the f1 score of 63.06% using Qualis data with the h-index, IF, and SJR factors."

"Denial of Service adalah salah satu serangan siber yang dapat mengakibatkan gangguan layanan dan kerugian finansial. Akibat dari serangan DoS tentunya akan memberikan dampak buruk dan sangat merugikan. Untuk dapat menanggulangi dan meminimalisir dampak serangan DoS, dirancanglah sebuah sistem deteksi serangan DoS dan klasifikasi serangan yang terjadi menggunakan machine learning. Pada penelitian ini, akan dilakukan perancangan sistem deteksi serangan DOS melalui pengumpulan traffic data yang dikumpulkan oleh Wireshark dan dikonversi menggunakan CICFlowMeter. Serangan DoS dilancarkan oleh GoldenEye, HULK, dan SlowHTTPTest. Pengklasifikasian diterapkan pada salah satu dataset pada CICIDS2017, menggunakan algoritma Random Forest, AdaBoost, dan Multi-layer Perceptron. Hasil akurasi klasifikasi tertinggi adalah Random Forest sebesar 99,68%, hasil rata-rata Cross-Validation tertinggi juga dipegang oleh Random Forest sebesar 99,67%, dan untuk perbandingan performa antara hasil algoritma yang dilakukan oleh penulis dan paper konferensi DDOS Attack Identification using Machine Learning Techniques yang menjadi acuan, hasil yang paling mendekati adalah Random Forest dengan besar yang sama.

---

Denial of Service is a cyberattack that can result in service disruption and financial loss. The consequences of a DoS attack will certainly have a bad and very detrimental impact. To be able to overcome and minimize the impact of DoS attacks, a DoS attack detection system and classification of attacks that occur using machine learning was designed. In this research, a DOS attack detection system will be designed by collecting traffic data collected by Wireshark and converted using CICFlowMeter. DoS attacks were launched by GoldenEye, HULK, and SlowHTTPTest. Classification was applied to one of the datasets in CICIDS2017, using the Random Forest, AdaBoost, and Multi-layer Perceptron algorithms. The highest classification accuracy result is Random Forest at 99.68%, the highest average Cross-Validation result is also held by Random Forest at 99.67%, and for performance comparison between the algorithm results carried out by the author and the conference paper DDOS Attack Identification using Machine Learning Techniques are the reference, the closest result is Random Forest with the same size."

"Just like electricity, Machine Learning will revolutionize our life in many ways-some of which are not even conceivable today. This book provides a thorough conceptual understanding of Machine Learning techniques and algorithms. Many of the mathematical concepts are explained in an intuitive manner. The book starts with an overview of machine learning and the underlying Mathematical and Statistical concepts before moving onto machine learning topics. It gradually builds up the depth, covering many of the present day machine learning algorithms, ending in Deep Learning and Reinforcement Learning algorithms. The book also covers some of the popular Machine Learning applications. The material in this book is agnostic to any specific programming language or hardware so that readers can try these concepts on whichever platforms they are already familiar with."

"Tenaga kerja kesehatan pada masa pandemi bekerja sebagai garda terdepan yang memiliki resiko tertinggi tertular virus corona. Sampai pada hari ini, perawatan dan pemeriksaan kondisi vital pasien COVID-19 masih banyak dilakukan dengan kontak langsung minimal sebanyak empat kali dalam sehari. Hal ini berisiko meningkatkan penyebaran virus hingga menurunkan jumlah tenaga kerja kesehatan. Sampai pada saat ini, hampir seluruh rumah sakit masih menggunakan sphygmomanometer tradisional dengan cuff yang membutuhkan bantuan tenaga medis ataupun tanpa bantuan, namun pengukuran dilakukan secara invasif. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu alat yang dapat memonitor kondisi vital pasien tanpa kontak langsung terutama dalam mengukur tekanan darah dan bersifat noninvasif. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu algoritma pengolahan sinyal plethysmography berbasis ekstraksi fitur dan machine learning untuk prediksi tekanan darah. Dengan menggunakan sensor MAX30102 dan ESP32, sinyal PPG yang didapat dari jari akan dilakukan pre-processing dengan menenerapkan baseline fitting, kemudian deteksi puncak, hingga empat fitur utama sinyal PPG, yaitu systolic peak, diastolic peak, dicrotic notch, dan foot dapat diekstrak. Data ekstraksi fitur sinyal PPG secara ­real-time ini digabungkan menjadi satu dataset dan dimasukkan ke dalam machine learning untuk diprediksi nilai tekanan darahnya. Evaluasi hasil prediksi tekanan darah menunjukkan nilai Mean Absolute Error yang kecil, yaitu 1,56/2,35 yang masih diterima oleh standar ISO 81060-2:2013 sehingga dapat dijadikan fundamental untuk sistem pengukuran tekanan darah noninvasif.

---

Health workers during the pandemic act as the frontliner who have the highest risk of contracting the coronavirus. Most of the treatment and examination of the vital condition of COVID-19 patients is carried out with direct contact at least four times a day. This increases the risk of virus spreading, moreover reducing the number of health workers. To date, almost all hospitals still require medical assistance to measure blood pressure using the traditional cuff sphygmomanometer or without assistance however, the measurements are carried out invasively. Therefore, a device that can monitor the patient's vital condition without direct contact, especially in measuring blood pressure and non-invasive is needed. This thesis aims to develop a plethysmography signal processing algorithm based on feature extraction and machine learning for blood pressure prediction. By using the MAX30102 and ESP32 sensors, the PPG signal obtained from the finger will be preprocessed by applying a baseline fitting and peak detection, thus the four main features of the PPG signal, namely systolic peak, diastolic peak, dicrotic notch, and foot can be extracted. This real-time PPG signal feature extraction data is then combined into a single dataset and by using machine learning, blood pressure values are predicted. Evaluation of the blood pressure predictions shows a small Mean Absolute Error value, 1.56/2.35 which meets the ISO 81060-2:2013 standard. Hence, the results demonstrate the applicability of the proposed algorithm in predicting blood pressure and can be developed as a noninvasive real-time blood pressure measurement system in the future."

"Rumah menjadi tempat tinggal yang memiliki fungsi untuk memberikan rasa aman dan nyaman bagi penghuninya. Oleh sebab itu, pemilihan lokasi tempat tinggal menjadi penting, terutama bagi penduduk Jakarta, dimana Jakarta termasuk daerah rawan terhadap banjir. Banjir di Jakarta berdampak pada keamanan dan keselamatan hingga memberikan kerugian secara materil. Oleh karena itu, penelitian ini mengestimasikan property value harga rumah dengan mempertimbangkan lokasi tempat tinggal. Namun, penelitian ini juga akan menggunakan faktor penentu lokasi dalam pemilihan rumah lainnya, seperti atribut aksesibilitas dan atribut struktutal. Dalam pembuatan model estimasi ini akan menggunakan machine learning (ML) sebagai metodenya, yaitu Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) dan Random Forest (RF), dengan optimasi Genetic Algorithm (GA) untuk meningkatkan kinerja model. Hasil penelitian ini menunjukkan GBDT dan RF memiliki performa sama baiknya dalam mengestimasi model property value rumah. Serta, penggunaan GA untuk meningkatkan kinerja model berhasil dengan meningkatnya nilai R², serta menurunnya nilai MAPE dan RMSE. Penelitian ini juga melihat faktor – faktor yang berpengaruh terhadap model, dengan luas tanah dan luas bangunan menjadi faktor paling berpengaruh, yang diikuti oleh MRT, rumah sakit, pusat perbelanjaan, tol, SMP, dan lokasi rawan.

---

A home serves as a place of residence that provides a sense of safety and comfort for its occupants. Therefore, the selection of the location for a residence is crucial, especially for residents of Jakarta, as Jakarta is prone to flooding. Flooding in Jakarta impacts security, safety, and even material losses. Hence, this research aims to estimate the property value of houses by considering the location of the residence. Additionally, the research will incorporate other factors that influence housing selection, such as accessibility attributes and structural attributes. The estimation model will utilize machine learning (ML) techniques, specifically Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) and Random Forest (RF), with Genetic Algorithm (GA) optimization to enhance the model's performance. The research findings indicate that both GBDT and RF perform equally well in estimating the property value model. Moreover, the use of GA to improve the model's performance is successful, as evidenced by an increase in the R2 value and a decrease in the MAPE and RMSE values. The research also examines the factors that influence the model, with land area and building area being the most influential factors, followed by proximity to the MRT, hospitals, shopping centres, toll roads, junior high schools, and flood-prone areas."

"[ABSTRAKPerkembangan sistem informasi saat ini menyebabkan sistem informasi yang digunakan dalam sebuah organisasi terus bertambah dan semakin kompleks. Halini juga memunculkan fenomena meningkatnya jumlah data yang diolah dandihasilkan oleh sistem informasi. Kondisi ini membawa tantangan baru dalampengawasan operasional sistem informasi, seperti keterlambatan peringatankesalahan atau membanjirnya jumlah peringatan yang tidak tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan membangun sebuah sistem pengawasan aplikasi padasistem informasi di PT. XYZ menggunakan Event Driven Architecture dan Machine Learning. Pengembangan ini menggunakan perangkat lunak R dan TIBCO StreamBase.

---

ABSTRACTAdvancement in information system nowadays has generated more quantities and complexities of an organization?s information system. This factalso leads to a phenomenon of the increase of data volume being processed andalso generated by any information system. This condition has brought a newchallenge in the operation and monitoring of the information systems, such asdelays in failure alert and also floods of incorrect alerts. This research aims to build a monitoring system for applications in the PT. XYZ information systems, using Event Driven Architecture and Machine Learning techniques. This development is done using R software and also TIBCO StreamBase. , Advancement in information system nowadays has generated more quantities and complexities of an organization’s information system. This factalso leads to a phenomenon of the increase of data volume being processed andalso generated by any information system. This condition has brought a newchallenge in the operation and monitoring of the information systems, such asdelays in failure alert and also floods of incorrect alerts. This research aims to build a monitoring system for applications in the PT. XYZ information systems, using Event Driven Architecture and Machine Learning techniques. This development is done using R software and also TIBCO StreamBase. ]"