Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Optimalisasi operasi sistem HVAC dan parameter bangunan yang dimaksudkan untuk meminimalkan konsumsi energi tahunan disajikan dalam makalah ini. Kombinasi artificial neural network (ANN) dan multi-objectives genetic algorithm (MOGA) diterapkan untuk mengoptimalkan operasi sistem HVAC pada sebuah bangunan. Sistem HVAC yang dipasang di gedung mengintegrasikan sistem AHU dan sistem fan coil chiller. Parameter meliputi temperatur ruangan, kelembaban ruangan, konduktivitas Phase Change Material (PCM) dan suplai udara maksimum dianggap sebagai variabel keputusan. Selanjutnya, konsumsi energi bangunan tahunan dan Laju Korosi dipilih sebagai fungsi tujuan. Optimasi tujuan ganda digunakan untuk mengoptimalkan sistem dengan dua fungsi tujuan. Hasilnya, ANN melakukan korelasi yang baik antara variabel keputusan dan fungsi tujuan. Selain itu, MOGA berhasil memberikan optimasi yang optimal dalam hal konsumsi energi tahunan dan Laju Korosi. Kesimpulannya, optimasi yang mempertimbangkan dua tujuan menunjukkan hasil terbaik mengenai konsumsi energi dan Laju Korosi dibandingkan dengan desain sebelumnya

---

The optimization of HVAC system operations and building parameters intended to minimize annual energy consumption is presented in this paper. The combination of artificial neural network (ANN) and multiple-objective genetic algorithm (SOGA) is applied to optimize the HVAC system operation in a building. The HVAC system installed in the building integrates AHU systems and Fan coil chiller system. Several parameters including room’s temperature, room’s humidity, and supply maximum air are considered as decision variables. Subsequently, the annual building energy consumption is chosen as objective functions. Single-objective optimization is employed to optimize the system with two objectives functions. As the result, ANN performed a good correlation between decision variables and the objectives function. Moreover, MOGA successfully provides design to achieve optimum system in terms of annual energy consumption. In conclusion, the optimization that considers one objective shows the best result regarding energy consumption compared to base case design."

"Salah satu upaya meminimalkan hambatan gelombang untuk mengurangi hambatan total adalah konfigurasi multi lambung dengan memvariasikan penempatan outrigger. Penelitian ini bertujuan untuk mencari konfigurasi optimal pentamaran lambung warp-chine untuk mengurangi hambatan total yang signifikan untuk berbagai kecepatan. Terbatasnya informasi penggunaan lambung warp-chine pada multihull berkaitan dengan karakteristik lambung serta optimalisasi penempatan outrigger menjadi dasar dari penggunaan lambung warp-chine pada penelitian ini. Perhitungan dan optimasi menggunakan program komputer MATLAB menggunakan metode Artificial Neural Network dan Algoritma Genetika. Hasil optimasi menunjukkan penurunan hambatan pada saat Fr>0.4 baik koefisien hambatan gelombang maupun koefisien hambatan total dengan penurunan rata-rata dari masing-masing hambatan sebesar 1.47% dan 4.06%. Hasil menunjukkan bahwa proses optimasi pentamaran pada penelitian ini dapat diprediksi dengan baik pada pentamaran dengan kecepatan tinggi, namun belum bisa diprediksi dengan baik pada pentamaran dengan kecepatan rendah.

---

One effort to minimize wave resistance to reduce total resistance is a multihull configuration by varying the placement of the outrigger. This study aims to find the optimal configuration of the warp chine hull to reduce significant total resistance for various speeds. The limited information about the use of warp chine hull in multihull related to the characteristics of the hull and the optimization of outrigger placement is the basis of the use of warp chine hull in this study. Calculation and optimizations using the MATLAB computer program using Artificial Neural Network methods and Genetic Algorithms. The optimization results show a decrease in resistance when Fr> 0.4 both the wave resistance coefficient and the total resistance coefficient with an average reduction of each resistance by 1.47% and 4.06%. The results show that the optimization process in this study can be predicted well in the high speed application, but it cannot be predicted well in the low speed application."

"Emisi kendaraan terutama yang menggunakan mesin diesel merupakan masalah yang sudah tidak asing lagi. Nox, HC, O2, CO, CO2 dan asap yang merupakan zat- zat hasil pembakaran mesin diesel dapat di ukur melalui percobaan eksperimental. Tetapi tentunya percobaan eksperimental ini mempunyai beberapa kekurangan seperti pengoperasiannya yang mahal serta prosesnya yang memakan waktu cukup panjang. Untuk mengatasi masalah itu semua, maka dibuatlah suatu metode pemodelan matematika menggunakan Artificial Neural Network (ANN). Metode ANN yang digunakan dalam skripsi ini adalah Backpropagation. Dengan dilakukannya penelitian ini diharapkan karakter emisi kendaraan mesin diesel dapat diprediksi secara akurat. Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa ANN cukup handal dalam memprediksi emisi bahan bakar mesin diesel.

---

Vehicle emissions, especially using diesel engine is not a strange problem anymore. NOx, HC, O2, CO, CO2 and smoke emissions comes from the combustion of substances in diesel engines can be measured through experimental test. Certainly this experimental test has several shortcomings such as the operation is expensive and time consuming process which is long enough.

To cope with this problem, then a mathematical modeling method using Artificial Neural Network (ANN) was made. ANN method used in this thesis is Backpropagation. This research expect to predict characters of diesel engine emissions accurately. The results of this study proves that ANN quite good to predict diesel engine emission."

"Kebutuhan energi untuk rumah tangga atau bangunan di Indonesia sedang tumbuh secara signifikan. Oleh karena itu, efisiensi pada energi pendinginan sangat dibutuhkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model Artificial Neural Network (ANN) yang dapat memprediksi jumlah konsumsi energi pendinginan untuk pengaturan yang berbeda dari variabel kontrol sistem pendingin VRF. Bangunan dimodelkan oleh perangkat lunak Sketchup dan sistem pendinginan dimodelkan dengan EnergyPlus. MATLAB digunakan untuk training dan testing model ANN. Untuk model testing, set data dikumpulkan melalui simulasi yang sudah divalidasi dengan pengukuran lapangan. Empat langkah yang dilakukan dalam proses training yaitu pengembangan model awal, pemilihan variabel input, optimasi model, dan evaluasi kinerja. Model yang telah dioptimalkan menunjukkan akurasi prediksi yang akurat, sehingga membuktikan potensinya untuk aplikasi dalam algoritma kontrol yang diharapkan dapat menciptakan lingkungan termal ruangan yang nyaman serta energi yang efisien. Hasil analisis TOPSIS menunjukkan penghematan daya listrik sistem VRF sebesar 26% dari daya listrik observasi.

---

Energy needs for households or buildings in Indonesia are growing significantly. Therefore, efficiency in cooling energy is needed. This study aims to develop an Artificial Neural Network (ANN) model that can predict the amount of cooling energy consumption for different settings of the VRF cooling system control variable. The building is modeled by the Sketchup software and the cooling system is modeled by EnergyPlus. MATLAB is used for training and testing ANN models. For model testing, data sets are collected through simulations that have been validated with field measurements. The four steps involved in the training process are initial model development, selection of input variables, model optimization, and performance evaluation. The optimized model shows accurate prediction accuracy, thereby proving its potential for application in control algorithms that are expected to create a comfortable and energy efficient indoor thermal environment. The results of the TOPSIS analysis show that the VRF system's electrical power savings are 26% of the observed electrical power."

"Dalam skripsi ini dibuat perangkat lunak yang dapat mengenali tipe ABO golongan darah manusia melalui pengolahan citra berbasiskan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Pola sampel darah yang direaksikan dengan reagen akan memiliki hasil pasangan penggumpalan yang berbeda. Jenis reagen yang direaksikan adalah antigen-A dan antigen-B. Pola pasangan darah dan reagen serta bentuk penggumpalan citra darah menjadi ciri dan kombinasi yang unik untuk membedakan tipe-tipe darah yang ada.Data sampel darah berupa citra digital yang diperoleh menggunakan kamera digital. Sampel darah direaksikan dengan reagen di atas preparat dengan urutan reagen anti-A ditempatkan pada bagian kiri preparat dan reagen anti-B pada bagian kanan. Sebelum diolah dalam sistem JST, data melewati pra-proses, yaitu proses perbaikan citra digital yang terdiri dari proses pencuplikan, gray-level quantization, dan normalisasi dalam bentuk matriks. Hasil akhirnya berupa citra fitur hitam putih dalam matriks berukuran 5×5. Hasil pra-proses kemudian dihitung nilai parameter karakteristiknya, yaitu nilai rata-rata matriks tersebut. Nilai ini selanjutnya akan dijadikan input bagi proses pelatihan jaringan syaraf tiruan dengan metode backpropagation.Jumlah data sampel sebanyak 120 set, dimana 80 di antaranya digunakan untuk melatih JST, dan sisanya digunakan untuk menguji JST. Hasil simulasi menunjukkan sistem mampu mengenali golongan darah dengan tingkat akurasi hingga 90%.

---

In this research, an identification system of human blood type is designed using image processing techniques and the Artificial Neural Network (ANN) with backpropagation algorithms. The pattern of human blood type was formed using a chemical reaction between the blood and a reagent. The reagent that used in the reaction process are anti-A and anti-B reagent. Using a flat glass preparat as a media, the anti-A reagent is mixed to the blood sample on the left side and the anti-B reagent on the right side. Combination of blood coagulation pairs could distinguish the blood type.

The blood coagulation pair is converted into digital images after taken by a digital camera. The image is then pre-processed and normalized to 50×50 matrix size. The matrix is divided to different blocks and reduced to 5×5 grayscale image. The preprocessing involved sampling, gray-level quantization, and normalization. After preprocessing, the mean of 5×5 gray scale image will be calculated and used as the input for the ANN.

The total number of blood sample data is 140 pairs, 80 set of them are used for training process of the ANN and the rest are used for identification. The simulation result shows that the system is able to identify up to 90% level of accuracy."

"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."

"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."

"Memprediksi Pergerakan Harga Saham selalu menjadi isu yang menarik dan memiliki implikasi yang signifikan dalam membuat keputusan investasi, khususnya di Bursa Efek Indonesia sebagai pasar yang menggeliat. Penelitian membahas prediksi pergerakan harga saham dengan menggunakan Artificial Neural Network (ANN) atau jaringan syaraf tiruan dan Box-Jenkins Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) di Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan tergolong dalam studi eksplanatif. Rentang waktu yang digunakan ialah dari Januari 2008 hingga Desember 2012. Penelitian ini berusaha menganalisis signifikansi dari metode ANN dalam peramalan harga saham LQ45 di Indonesia. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat membantu para investor dan pihak lain yang berkepentingan dalam memilih metode peramalan yang terbaik dan juga keputusan bisnis terbaik. Terdapat empat faktor yang dipilih sebagai variabel independen, yaitu Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), volume perdagangan harian tiap saham, kurs Rupiah terhadap Dollar Amerika dan harga minyak dunia. Penelitian ini menemukan bahwa metode ANN lebih signifikan dibandingkan dengan metode ARIMA dalam peramalan harga saham LQ45 di Indonesia.

---

Predicting Stock Price Movement is always considered as an interesting issues and has significant impacts in creating investment decision, particularly in the Indonesian Stock Exchange as an emerging market. This research discusses the prediction of stock price movements using Artificial Neural Networks (ANN) method and Box Jenkins Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) in Indonesian Stock Exchange.

This research is quantitative and explanation in nature. The time scope of this research was from January 2008 up to December 2012. This research intends to analyze the significant of ANN method in forecasting Indonesian LQ45 Stock prices.

It is expected that the results of this research might assist the investors and other interested parties in selecting best forecasting methods and also best investment decision. There are four factors selected as independent variables, such as: Indonesian Composite Index, trading volume of each stocks, local currency exchange rate to USD and oil spot price. The research reveals that ANN is statistically more significant compared."

"Tujuan penelitian ini adalah melakukan studi awal guna memprediksi nilai kerma udara dan half value layer (HVL) pesawat CT scan berdasarkan citra fantom homogen. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan citra homogen dari fantom standar CT scan yang dilakukan ekstraksi fitur GLCM (Gray Level Co-occurence Matrix), dengan data tambahan berupa nilai kVp pengambilan citra. Sebagai label output adalah hasil pengukuran kerma udara dan HVL. Model yang digunakan berbasis artificial neural network, dengan hyperparameter ditentukan berdasarkan teknik hyperparameter tuning dengan menggunakan Teknik Gridsearch. Pencarian hyperparameter berupa fungsi aktivasi, jumlah hidden layer, jumlah hidden unit, kernel initializer, dan optimizer dilakukan dengan Analisa performa hasil. Kualitas performa klasifikasi model artificial neural network menggunakan confusion matrix menunjukkan akurasi sebesar 84,4% pada model yang dilatih menggunakan input fitur GLCM, sedangkan pada model artificial neural network yang menggunakan input fitur GLCM dan kVp menunjukkan akurasi sebesar 100%. Hasil ini menunjukkan bahwa fitur GLCM mampu menghasilkan akurasi yang baik untuk melakukan prediksi kerma udara dan HVL. Namun, jika disertai dengan fitur kVp sebagai input, maka proses training akan menghasilkan akurasi yang sangat baik, dengan gejala dominasi fitur kVp terhadap fitur GLCM.

---

The goals of this research is to do preliminary study to predict air kerma and half value layer (HVL) of CT scan base on phantom image which has homogeneous characteristic. This research starts with GLCM (Gray Level Co-occurence Matrix) feature extraction process from the phantom image, the kVp value also extracted from the phantom image dicom information. While the target during training is air kerma and HVL measurement resulted from the dosimeter and solid state device. Machine learning model used for this research is artificial neural network (ANN) base Machine Learning model. However, the hyperparameter have not yet been found. Thus, this problem could be solved by using Hyperparameter tuning technique, specifically using Gridsearch with variety of activation function, hidden layers, hidden units, kernel initializer, and optimizer as the parameter guideline. The performance of classification model is measured using confusion matrix technique. The classification performance show that the model which trained using GLCM feature only has 84.4% accuracy to predict air kerma and HVL. While, the classification performance show that the model which trained using GLCM feature and kVp that extracted from the dicom information has 100% accuracy to predict air kerma and HVL. Although, the model that train using GLCM feature and kVp can predict much better than the model which trained using GLCM feature only, it shows that GLCM feature is dominated by kVp feature that extracted from the dicom information."

"Pilar adalah unit struktural penting yang digunakan untuk memastikan keselamatan penambangan di tambang batuan keras bawah tanah. Oleh karena itu, prediksi yang tepat mengenai stabilitas pilar bawah tanah sangat diperlukan. Salah satu indeks umum yang sering digunakan untuk menilai stabilitas pilar adalah Safety Factor (SF). Sayangnya, batasan penilaian stabilitas pilar menggunakan SF masih sangat kaku dan kurang dapat diandalkan. Penelitian ini menyajikan aplikasi baru dari Artificial Neural Network-Backpropagation (ANN-BP) dan Deep Ensemble Learning untuk klasifikasi stabilitas pilar. Terdapat tiga jenis ANN-BP yang digunakan untuk klasifikasi stabilitas pilar dibedakan berdasarkan activation function-nya, yaitu ANN-BP ReLU, ANN-BP ELU, dan ANN-BP GELU. Dalam penelitian ini juga disajikan alternatif pelabelan baru stabilitas pilar dengan mempertimbangkan kesesuaiannya dengan SF. Stabilitas pilar diperluas menjadi empat kategori, yaitu failed dengan safety factor yang sesuai, intact dengan safety factor yang sesuai, failed dengan safety factor yang tidak sesuai, dan intact dengan safety factor yang tidak sesuai. Terdapat lima input yang digunakan untuk setiap model, yaitu pillar width, mining height, bord width, depth to floor, dan ratio. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ANN-BP dengan Ensemble Learning dapat meningkatkan performa ANN-BP dengan average accuracy menjadi 86,48% dan nilai F2 menjadi 96,35% untuk kategori failed dengan safety factor yang tidak sesuai.

---

Pillars are important structural units used to ensure mining safety in underground hard rock mines. Therefore, precise predictions regarding the stability of underground pillars are required. One common index that is often used to assess pillar stability is the Safety Factor (SF). Unfortunately, such crisp boundaries in pillar stability assessment using SF are unreliable. This paper presents a novel application of Artificial Neural Network-Backpropagation (ANN-BP) and Deep Ensemble Learning for pillar stability classification. There are three types of ANN-BP used for the classification of pillar stability distinguished by their activation functions: ANN-BP ReLU, ANN-BP ELU, and ANN-BP GELU. This research also presents a new labeling alternative for pillar stability by considering its suitability with the SF. Thus, pillar stability is expanded into four categories: failed with a suitable safety factor, intact with a suitable safety factor, failed without a suitable safety factor, and intact without a suitable safety factor. There are five inputs used for each model: pillar width, mining height, bord width, depth to floor, and ratio. The results showed that the ANN-BP model with Ensemble Learning could improve ANN-BP performance with an average accuracy of 86.48% and an F2-score of 96.35% for the category of failed with a suitable safety factor."