Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKTraveling Salesperson Problem (TSP) merupakan masalah optimasi kombinatorial klasik. Semua algoritme konvensional yang dikenal saat ini untuk pemecahan TSP, membutuhkan usaha komputasi yang meningkat secara eksponensial terhadap jumlah kota. Dalam tulisan ini dibahas jaringan neural Hopfield dengan masukan kontinyu sebagai alternatif pemecahan TSP. Jaringan neural ini memecahkan TSP dengan kompleksitas komputasi sebanding dengan polinomial pangkat 4 dari jumlah kota. Komputasi jaringan neural ini efektif, karena adanya tanggapan analog non-linier dari neuron dan koriektifitas yang besar di antara neuron. Metode ini hanya membertkan penyelesaian minimum lokal, yang diharapkan mendekati minimum global. Implementasi jaringan neural ini disimulasikan pada komputer sekuensial. Komputer yang digunakan berupa workstation SUN SPARC 1+ berbasis UNIX dengan kapasitas memori 8 Mb. Kinerja metode jaringan neural Hopfield dievaluasi berdasarkan jarak tour dan waktu yang dibutuhkan. Kemudian hasilnya dibandingkan dengan penyelesaian optimal yang diperoleh dengan algoritme konvensional Least Cost Branch anc' Bound (LCBB). Dari hasil eksekusi program pada workstation SUN SPARC 1+ berbasis UNIX untuk jumlah kota 15 s/d 22 buah diperoleh jarak tour rata-rata dengan metode jaringan neural berkisar antara 1,63 s/d 2,06 kali jarak tour dengan algoritme LCBB. Waktu rata-rata yang dibutuhkan jaringan neural (jumlah kota 15 s/d 22 buah) sebesar 4 x 10-4 sampai dengan 4 x 10-1 kali waktu yang dibutuhkan algoritme LCBB. Pada jumlah kota 5 s/d 14 buah, hasil dari jaringan neural kurang bagus dibandingkan dengan basil dari algoritme LCBB. Jarak tour rata-rata dengan jaringan neural Hopfield berkisar antara 1.01 s/d 1.45 kali jarak tour dengan algoritme LCBB, tetapi waktu yang dibutuhkan jaringan neural Hopfield sebesar 1 s/d 10 kali waktu yang dibutuhkan algoritme LCBB."

"Latar Belakang : Telah banyak dipublikasikan berbagai macam algoritme untukmenentukan lokasi jaras tambahan pada pasien dengan sindroma Wolff-ParkinsonWhite.Algoritme-algoritme tersebut memiliki akurasi yang baik meskipunmemiliki alur yang komplek dan sulit untuk diingat. Berbagai macam algoritmeyang berkembang menggunakan morfologi delta wave dan polaritas komplek QRSdalam penyusunannya. Dengan adanya teknologi kateter ablasi yang ada saat inialgoritme yang komplek tidak diperlukan lagi. Diperlukan suatu algoritme yangsederhana, memiliki akurasi yang baik dan mudah diingat. Penelitian ini bertujuan untuk menilai akurasi algoritme sederhana untuk memprediksi lokasi jarastambahan. Metode : Penelitian ini merupakan studi potong lintang yang dilakukan diDepartemen Kardiologi dan Kedokteran Vaskuler FKUI/ Pusat Jantung NasionalHarapan Kita PJNHK. Data yang diambil berupa elektrokardiografi EKG pada67 pasien dengan sindroma Wolff-Parkinson-White yang menjalani tindakan ablasiperiode Januari 2014 - Oktober 2016. Data EKG yang terkumpul dibacaberdasarkan algoritme baru oleh dua orang penilai independen kemudiandibandingkan dengan hasil ablasi pada tabel 2x2. Hasil Penelitian : sampel akhir sebanyak 47 data hasil bacaan EKG observerterpercaya dihitung berdasarkan tabel 2x2 dengan hasil ablasi. Hasil menunjukkanalgoritme ini memiliki sensitivitas left free wall 45, septal 80, right free wall92, spesifisitas left free wall 96, septal 69, right free wall 85. Nilai dugapositif NDP left free wall 90, septal 55, dan right free wall 67. Nilai duganegatif NDN left free wall 70, septal 88, dan right free wall 97. Akurasialgoritme bervariasi dari 73 -87. Didapatkan perhitungan kesepahaman antarpenilai dengan nilai kappa 0,74-0,93. Perhitungan likelihood ratio menunjukkanlikelihood ratio positif left free wall 11,23, septal 2,23, dan right free wall 6,57.Likelihood ratio negatif left free wall 0,57, septa 0,28, dan right free wall 0,09. Kesimpulan : Algoritme baru yang lebih sederhana ini memiliki akurasi yang baikdengan angka kesepahaman antar penilai yang baik sehingga dapat digunakansecara umum.

---

Background : A lot of algorithms in localizing accessory pathway AP in patientswith Wolff Parkinson White Syndrome have been published. Although many ofthose methods have high accuracy, they are complicated and difficult to memorize.Most of the established algorithm use delta wave morphology and QRS polarity todetermine the location. With the technology of catheter ablation nowadays suchcomplex algorithms are not really needed. This study aim to investigate theaccuracy of a simple algorithm to predict the location of accessory pathways.

Methods : This was a cross sectional study conducted in the NationalCardiovascular Center Harapan Kita RSJPDHK Department Cardiology andVascular Medicine, FMUI. The electrocardiography ECG findings of 67 patientswith Wolff Parkinson White syndrome underwent ablations from January 2014until October 2016 were used in the current study. Those ECGs were analyzed usingthe new algorithm and were evaluated by two independent observers and comparedwith ablation results in a 2x2 table.

Results : The final number of samples was 47 ECGs. The algorithm showed it hada sensitivity of 45 on left free wall, 80 on septal, 92 on right free wall APs inaddition to the specificity of 96 on left free wall, 69 on septal, 85 on right freewall APs. Positive predictive value PPV were 90 on left free wall, 55 on septaland 67 on right free wall APs. Negative predictive value NPV were 70 on leftfree wall, 88 on septal and 97 on right free wall APs. Algorithm accuracy variedfrom 73 to 87. Inter observer agreement calculation was a kappa of 0.74 mdash 0.93.Likelihood ratio calculation identified the positive likelihood ratio of 11.23 on leftfree wall, 2.23 on septal and 6.57 on right free wall APs and negative likelihoodratio of 0.57 on left free wall, 0.28 on septal and 0.09 on right free wall APs.

Conclusion : This new and simple algorithm provide a remarkable accuracy with agood inter observer agreements. Therefore this algorithm is potential to beimplemented in general practice."

"Latar belakang: Demam neutropenia dan komplikasinya adalah salah satu penyebab utama tingginya morbiditas dan mortalitas pasien anak dengan kanker, termasuk di RSCM. Selain antibiotik empiris, tata laksana lain seperti stratifikasi risiko, eskalasi dan modifikasi antibiotik, inisiasi antijamur dan penggunaan GCSF belum disusun menjadi suatu algoritme khusus sehingga praktiknya masih bervariasi. Salah satu antibiotik empiris yang banyak direkomendasikan adalah piperasilin tazobaktam. Tata laksana yang seragam direkomendasikan untuk menjaga kualitas layanan dan memperbaiki luaran.Tujuan: Mengetahui efektivitas algoritme Kiara dibandingkan tanpa algoritme dalam tata laksana demam neutropenia risiko tinggi pada anak dengan luaran bebas demam, kenaikan absolute neutrophil count (ANC) >500/µL dalam 7 hari, dan pertumbuhan mikroorganisme serta resistensi antibiotik.Metode: Uji klinis terbuka, terandomisasi dengan kontrol pada anak 0-18 tahun dengan demam neutropenia risiko tinggi, sejak Januari-Mei 2024. Kelompok uji mendapat antibiotik empiris piperasilin-tazobaktam. Eskalasi, modifikasi antibiotik, antijamur, dan G-CSF diberikan sesuai algoritme. Kelompok kontrol mendapat seftazidim serta tata laksana tanpa menggunakan algoritme. Pasien dipantau selama 7 hari.Hasil: Terkumpul 58 subjek, terbanyak adalah pasien tumor padat dengan gejala infeksi saluran pencernaan. Komplikasi dialami oleh 8 subjek, setengahnya merupakan kasus pneumonia, dengan 75% merupakan pasien malnutrisi, 37,5% menggunakan akses sentral dan 87,5% memiliki hasil kultur yang positif. Hasil kultur positif terbanyak adalah pada urin (14,5%), feses (10,2%), dan darah (6%). Kuman gram negatif terbanyak adalah Klebsiella pneumoniae (37%), Acinetobacter sp (20%), dan Escherichia coli (14,2%), sedangkan kuman gram positif terbanyak adalah Staphylococcus aureus (40%), Enterococcus faecalis (30%), dan Staphylococcus epidermidis (20%). Resistensi seftazidim didapatkan lebih tinggi (50% vs 31,1%) dan eskalasi-modifikasi antibiotik lebih banyak di kelompok kontrol.Simpulan: Algoritme Kiara tidak lebih baik dalam hal lama demam dan capaian kondisi bebas demam dalam 7 hari pemantauan. Pemberian GCSF di kelompok uji yang lebih selektif terbukti dapat meningkatkan kadar ANC >500/µL, sama baik dengan kelompok kontrol yang menggunakan GCSF dua kali lebih banyak.

---

Background: Neutropenic fever and its complications are one of the main causes of high morbidity and mortality in pediatric cancer patients, including in Cipto Mangunkusumo Hospital. Apart from empiric antibiotics, other management such as risk stratification, antibiotic escalation and modification, antifungal initiation, and use of GCSF have not been compiled into a specific algorithm so practice still varies. Piperacillin-tazobactam is one of treatment choice in children with neutropenic fever. Local guidelines are recommended to maintain quality of care and improve outcomes.

Objective: To determine the effectiveness of the Kiara algorithm versus without algorithm in the management of high-risk febrile neutropenia in children with outcomes of fever-free, increase in absolute neutrophil count (ANC) >500/µL in 7 days, as well as the growth of bacteria and antibiotic resistance.

Methods: Open, randomized clinical trial with controls in children aged 0-18 years with high-risk febrile neutropenia, from January-May 2024. Experimental groups received piperacillin-tazobactam empirically. Escalation and modification of antibiotics, antifungals, and G-CSF were administered according to the algorithm. The control group received ceftazidime and treatment without an algorithm. Patients were followed up to 7 days of monitoring.

Results: A total of 58 subjects were included, most of whom were solid tumor patients with symptoms of digestive tract infections. Complications were experienced by 8 subjects, half of them were pneumonia and 75% were malnourished, 37,5% with central venous catheter and 87,5% had positive culture. Highest bacteria growth is in urine (14,5%), feces (10,2%), and blood (6%). The majority of gram-negative bacteria are Klebsiella pneumoniae (37%), Acinetobacter sp (20%), and Escherichia coli (14,2%) while the gram-positive bacteria are Staphylococcus aureus (40%), Enterococcus faecalis (30%), and Staphylococcus epidermidis (20%). Antibiotic resistance was higher in the control group (50% vs 31,1%) as well as the antibiotic escalation and modification rate.

Conclusion: The Kiara algorithm was not proven to be better in achieving fever-free conditions within 7 days of monitoring. The more selective administration of GCSF in the algorithm was proven to increase ANC levels to >500/µL, comparable to the control group with twice GCSF use."

"Ada berbagai macam elemen untuk struktur solid, salah satunya adalah elemen solid Hexahedron 8 nodal alau solid Hexa8. Pembentukan matriks kekakuan, matriks massa; dan estimasi kesalahan yang dipergunakan untuk elemen ini akan diperlihatkan, demikian pula kinerja elemen hexa8 dalam menyelesaikan struklur solid 3 dimensi, diantaranya pengaruh-pengaruh singularitas akibat beban dan strukiur yang ada. Elemen ini mampu mengestimasi kesalahan perhitungan dengan metode Z2 dan telah diimplementasikan dalam U1-FEAP (Universitas Indonesia - Finite Element Analysis Program). Pada tulisan ini metode estimator kesalahan yang dikembangkan oleh Zienkiewicz dan Zhu diterapkan untuk analisa kesalahan masalah solid 3D Hexahedron 8 nodal. Metode ini mempunyai keunggulan karena kesederhanaannya, akurasinya dan implementasinya untuk algoritma computer tidak menimbulkan kesulitan. Metode ini berbasiskan pemulihan tegangan dalam solusi elemen hingga non-kontinue menjadi kantinue dengan teknik pemerataan tegangan. Reliabilitas dan kualitas estimator kesalahan ini telah terbukti memberikan hasil yang baik pada elemen-elemen linier, kuadratik, dan kubik. Selain itu, estimator kesalahan Z2 ini memberikan evaluasi yang baik untuk norma energi secara global (struktur) maupun pada tingkat elemen, hal ini sangat membantu dalam membentuk diskritisasi yang optimal. Dengan demikian subyektivitas estimator kesalahan dalam aplikasi teknik struktur adalah upaya mencapai standar ketelitian solusi elemen hingga pada tingkat yang dikehendaki."

"ABSTRAKPelacakan multi objek merupakan salah satu topik penting pada bidang ilmu komputer yang memiliki banyak aplikasi, diantaranya adalah sebagai sistem pengawasan, navigasi robot, analisis bidang olahraga, autonomous driving car, dan lain-lain. Salah satu permasalahan utama pelacakan multi objek adalah oklusi. Oklusi adalah objek yang tertutupi oleh objek lainnya. Oklusi dapat menyebabkan ID antar objek tertukar. Penelitian ini membahas oklusi pada pelacakan multi objek serta penyelesaiannya dengan Network Flow. Diberikan data deteksi objek-objek pada setiap frame-nya, tugas pelacakan multi objek adalah mengestimasi pergerakan setiap objek kemudian menghubungkan objek-objek hasil estimasi dengan objek-objek pada frame berikutnya yang bersesuaian atau yang lebih dikenal dengan asosiasi data. Pandang setiap objek pada sebuah frame sebagai node, kemudian ada edge yang menghubungkan setiap node pada frame satu dengan frame lainnya, arsitektur seperti ini pada teori graph dikenal dengan Network Flow. Kemudian cari himpunan edge yang memberikan peluang terbesar transisi dari suatu frame ke frame berikutnya, atau pada dunia optimisasi lebih dikenal dengan max-cost network flow. Edge pada kasus ini berisikan informasi seberapa besar peluang suatu node berpindah ke node pada frame setelahnya. Perhitungan peluang berdasarkan jarak posisi dan kemiripan fitur, fitur yang digunakan adalah fitur CNN. Penulis memodelkan max-cost network flow sebagai permasalahan maximum likelihood yang kemudian diselesaikan dengan algoritme Hungarian. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah 2DMOT2015. Hasil evaluasi performa menunjukkan sistem yang dibangun memberikan akurasi 20.1% dengan ID yang tertukar sebanyak 3084 dan pemrosesan frame yang cepat, mencapai 215.8 frame/second.

---

ABSTRACT

---

Multi object tracking is one of the most important topics of computer science that has many applications, such as surveillance system, navigation robot, sports analysis, autonomous driving car, and others. One of the main problems of multi-object tracking is occlusion. Occlusion is an object that is covered by other objects. Occlusion may cause the ID between objects to be switched. This study discusses occlusion on multi-object tracking and its completion with network flow. Given objects detection on each frame, the task of multi object tracking is to estimate the movement of objects and then connect the estimation objects corresponding to the objects in the next frame or well known as the data association. Notice that each object on a frame as a node, then there is an edge connecting each node on a frame with other frames, this architecture in graph theory is known as network flow. Then find the set of edges that provide the greatest probaility of transition from one frame to the next, or to the optimization problem well known as max-cost network flow. Edge contains information on how probabiltity a node moves to the node in the frame afterwards. This probability calculation is based on position distance and similarity feature between frames, the feature used is CNN feature. We modeled max-cost network flow as the maximum likelihood problem which was then solved with the Hungarian algorithm. The data used in this research is 2DMOT2015. Performance evaluation results show that the system built gives accuracy 20.1% with the ID switch is 3084 and fast computational process on 215.8 frame/second.

"

"Kedutaan Besar Australia di Jakarta menyimpan beragam dokumen rilis media. Menganalisis koleksi dokumen yang berpola khusus dan vital sangatlah penting untuk menghasilkan wawasan baru dan pengetahuan tentang kelompok topik penting dari dokumen. K-Means digunakan sebagai metode pengelompokan data non-hirarkis objek data menjadi klaster. Metode ini bekerja dengan meminimalkan variasi data di dalam klaster dan memaksimalkan variasi data di antara klaster. Dari dokumen yang dikeluarkan antara 2006 dan 2016, 839 dokumen diperiksa untuk menentukan frekuensi jangka dan untuk menghasilkan klaster. Evaluasi dilakukan dengan menunjuk seorang ahli untuk memvalidasi hasil klaster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ada 57 istilah bermakna yang dikelompokkan menjadi 3 kelompok. “Hubungan orang-orang”, “kerja sama ekonomi”, dan “pembangunan manusia” dipilih untuk mewakili topik rilis media Kedutaan Besar Australia Jakarta dari tahun 2006 hingga 2016. Penelitian ini menyimpulkan bahwa text mining dapat digunakan untuk mengelompokkan topik dokumen. Ini memberikan proses pengelompokan yang lebih sistematis karena analisis teks dilakukan melalui sejumlah tahapan dengan parameter yang ditetapkan secara khusus."

"Prospek penggunaan gas alam sebagai bahan bakar dalam beberapa tahun kedepan akan meningkat. Jaringan pipa adalah salah satu faktor penting dalam industri produksi gas, khususnya untuk transmisi dan distribusi gas. Jaringan pipa memerlukan biaya yang besar namun banyak yang dirancang dengan cara trial and error. Penelitian ini dilakukan untuk mengoptimasi pemilihan diameter pipa pada jaringan pipa gas ber-loop menggunakan Algoritme Genetika (AG) demi mendapatkan biaya investasi pipa terendah. Perangkat lunak GAPINOS dibangun dari GUI MATLAB untuk menjalankan proses optimasi dan simulasi aliran. Dari penelitian ini dihasilkan kombinasi pipa dengan biaya terendah pada jaringan pipa gas Universitas Indonesia serta presentase penghematan akibat optimasi.

---

Natural gas has a great outlook in the near future since its industry has rapidly grown over the last decade. Pipe network is key factor for gas industries, mainly for gas transmissions and distributions. Despite that building pipe networks were costly, most of the existing network designs were based on trial and error methods. This research was conducted to optimize pipe size selection using Genetic Algorithm (GA) in order to find the minimum pipe cost of a looped gas pipe network. GAPINOS software was built from MATLAB GUI to run optimization and flow simulation. This research provides an optimum pipe size combination with the minimum cost for Universitas Indonesia gas pipe network and saving percentage which contrasted the importance of optimization."