cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Yudhi Nugroho Adi
Contact Email
library@tekomuniversity.ac.id
Phone
+628128000110
Journal Mail Official
library@telkomuniversity.ac.id
Editorial Address
Jl. Telekomunikasi - Ters. Buah Batu Bandung 40257 Indonesia
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
eProceedings of Engineering
Published by Universitas Telkom
ISSN : 23559365     EISSN : -     DOI : https://doi.org/10.34818/eoe.v9i5.18452
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering
Merupakan media publikasi karya ilmiah lulusan Universitas Telkom yang berisi tentang kajian teknik. Karya Tulis ilmiah yang diunggah akan melalui prosedur pemeriksaan (reviewer) dan approval pembimbing terkait.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 517 Documents
 19   20   21   22   23 
Search results for , issue "Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018" : 517 Documents clear
Perancangan Sistem Deteksi Denyut Nadi Menggunakan Metode Phase-based Motion Magnification Pandu Jati Utomo; Inung Wijayanto; R Yunendah Nur Fuadah
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Di dalam tubuh manusia terdapat jantung yang memompa darah ke seluruh tubuh dan menghasilkan denyut nadi. Telah dibuat teknologi Elektrokardiogram (EKG) dan alat pulse oxymetry untuk mengukur denyut nadi. Teknologi terus dikembangkan agar memungkinkan untuk mengukur denyut nadi tanpa menyentuh tubuh pasien. Lalu berkembanglah sebuah metode yang bernama phasebased motion magnification. Pada penelitian sebelumnya telah diterapkan sebuah metode bernama Eularian Motion Magnification untuk mengukur denyut nadi dengan cara mengambil video dari pergelangan tangan pasien, kemudian pergerakan mikro dalam video diperbesar sehingga denyut nadi dapat terlihat, lalu dilakukan proses deteksi untuk menghitung jumlah denyut nadi per menit dalam satuan BPM. Akan tetapi metode tersebut memiliki kelemahan yaitu hasil yang rentan terhadap noise setelah proses magnifikasi dan akurasi menurun pada kondisi rendah cahaya. Dalam tugas akhir ini digunakan metode phase-based motion magnification untuk menjawab kekurangan dari metode Eulerian, dengan hasil yang rendah noise dan akurasi lebih baik di kondisi rendah cahaya. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa hasil akurasi terbaik sistem sebesar 86,94% dengan menggunakan variable sampling rate 250 Hz, menggunakan low cut off 30 Hz, high cut off 100 Hz, alpha 50 pixel dan menggunakan sigma 4 pixel. Kata Kunci : EKG, Pulse Oximetry, Phase-Based Motion Magnification, Lagrangian, Eulerian. Abstract In the human body there is a heart that pumps blood throughout the body and produces a pulse. Electrocardiogram (EKG) and pulse oxymetry devices have been made to measure pulse. Technology continues to be developed to make it possible to measure pulse without touching the patient's body. Then developed a method called phase-based motion magnification. In a previous study a method called Eularian Motion Magnification was used to measure pulse by taking video from the patient's wrist, then micro-movement in the video was enlarged so that the pulse could be seen, then the detection process was done to calculate the number of pulses per minute in BPM . However, this method has the disadvantage that the results are susceptible to noise after the magnification process and the accuracy decreases in low light conditions. In this final project, phase-based motion magnification method is used to answer the shortcomings of the Eulerian method, with low noise results and better accuracy in low light conditions. The result of simulation has the best accuracy up to 86.94%, using variable sampling rate 250 Hz, low cut off 30 Hz, high cut off 100 Hz, Alpha 50 Pixel, and sigma 4 pixel. Keywords : EKG, Pulse Oximetry, Phase-Based Motion Magnification, Lagrangian, Eulerian
Analisis Pemetaan Biometrik Menggunakan Eeg Brainwave Dan Stimuli Berupa Gambar Ahmad Muammar Agusti; Inung Wijayanto; Sugondo Hadiyoso
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK Setiap manusia memiliki ciri dan karakteristik yang melekat pada fisik atau perilakunya yang dapat diidentifikasi atau dikenali menggunakan biometrik. Biometrik bersifat universal dan unik yang dimiliki oleh setiap manusia dan tidak memiliki kesamaan satu dengan yang lainnnya. Seiring perkembangannya, biometrik telah digunakan dalam bidang keamanan yang bersifat personal seperti pemindai sidik jari, pemindai retina mata, dan pemindai wajah mengingat sifatnya yang tidak bisa dihilangkan dan sulit dipalsukan. Dalam tugas akhir ini dilakukan análisis mengenai penerapan biometrik dengan memanfaatkan brainwave. Perekaman brainwave menggunakan Electroencephalogram (EEG) dengan stimuli visual berupa gambar untuk memunculkan brainwave yang unik. Dalam mengolah brainwave tersebut dilakukan dengan tahapan preprocessing, ekstraksi ciri menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dan klasifikasi menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Frekuensi yang digunakan adalah frekuensi alpha dan beta pada channel AF7. Dari hasil pengujian menunjukkan performa terbaik pada sinyal alpha dengan nilai akurasi pelatihan 99% dan akurasi pengujian 74%. Rata-rata yang dibutuhkan sistem secara keseluruhan untuk proses komputasi selama 240,27 detik. Dengan kata lain penerapan sistem biometrik menggunakkan EEG brainwave memperoleh hasil yang optimal. Kata kunci: Alpha, Beta, Biometrik, Brainwave, DWT, EEG, JST. ABSTRACT Every human being has characteristics and the characteristics inherent in physical or behaviour that can be identified by using biometrics. Biometrics is universal in every human being, biometrics has unique characteristics, because every human being has different characteristics of biometric and it’s permanent. Along with the development, biometrics have been used in the field of personal security such as fingerprint recognition, optical recognition, facial recognition, because the biometric character cannot be erased and also difficult to be falsified. In this final project, an analysis has been held about the application of biometrics by using brainwave. Brainwave recording uses Electroencephalogram (EEG) with visual stimulation in the form of images to bring up unique brainwaves. In processing the brainwave, it is carried out by preprocessing, feature extraction using the Discrete Wavelet Transform (DWT) method and classification using the Artificial Neural Network (ANN) method. The frequencies to be observed are alpha and beta frequencies on the AF7 channel. ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.5, No.3 Desember 2018 | Page 4414 2 Based on the test results the best performance showed in alpha signals with 99% of training accuracy and 74% of testing accuracy. The average required by the system as a whole for the computing process about 240.27 seconds. The performance of the system showed the application of a biometric system using EEG brainwave obtained optimal results. Keywords: Alpha, Beta, Biometrik, Brainwave, DWT, EEG, JST.
Perancangan Sistem Kontrol Katup Inlet Turbin Pada Pembangkit Tenaga Sampah Faza Ra’is Agustian Putra; Porman Pangaribuan; Agus Ganda Permana
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Incinerator menggunakan metode pembakaran untuk melakukan pengolahan sampah untuk mengurangi pencemaran lingkungan yang diakibatkan oleh sampah. Incinerator merupakan alat pembakar sampah yang dapat mengurangi permasalahan sampah menumpuk di suatu kawasan. Incinerator bisa menjadi solusi untuk membangkitkan listrik. Dengan suhu ruang bakar antara 800 - 1200°C, energi panas yang dihasilkan oleh incinerator berpotensi membangkitkan listrik untuk suatu kawasan. Panas yang dihasilkan oleh incinerator bisa digunakan untuk membangkitkan listrik dengan proses konversi energi panas menjadi energi listrik. Energi panas di ruang bakar pada proses pembakaran sampah digunakan untuk memanaskan boiler yang sehingga menghasilkan uap air. Uap air yang dihasilkan dari proses pembakaran dengan suhu tinggi memiliki tekanan uap yang diharapkan mampu untuk memutar turbin uap. Untuk mengatur tekanan uap masuk turbin, diperlukan penelitian pada perancangan sistem kontrol katup. Digunakan metode fuzzy logic untuk merancang sistem kontrol katup. Pada sistem kontrol katup akan ditentukan setpoint tekanan uap yang dibutuhkan, kemudian saat tekanan uap mencapai setpoint tersebut, katup akan terbuka sesuai program dan mengalirkan uap ke turbin. Selanjutnya turbin uap akan dihubungkan ke generator untuk menghasilkan listrik. Berdasarkan hasil tugas akhir perancangan dan implementasi fuzzy logic controller pada sistem kontrol katup inlet turbin didapat bahwa putaran turbin mencapai 2741 RPM pada tekanan 2,54 Bar dengan setpoint 1 Bar dan membutuhkan waktu 19 menit 30 detik. Kata Kunci : Listrik, Incinerator, Konversi Energi Abstract Incinerators use combustion methods to treat waste processing to reduce environmental pollution caused by waste. Incinerator is a waste burner that can reduce the problem of waste accumulating in an area. Incinerators can be a solution to generate electricity. With a combustion chamber temperature between 800 - 1200 °C, the heat energy generated by the incinerator has the potential to generate electricity for an area. The heat produced by the incinerator can be used to generate electricity by the process of converting heat energy into electrical energy. The heat energy in the combustion chamber in the waste burning process is used to heat the boiler which produces vapors. The water vapor produced from the high-temperature combustion process has a vapor pressure which is expected to be able to rotate the steam turbine. To control the vapor pressure to enter the turbine, research is needed on the design of the valve control system. Fuzzy logic method is used to design valve control systems. The valve control system will determine the required steam pressure setpoint, then when the steam pressure reaches the setpoint, the valve will open according to the program and drain the steam into the turbine. Furthermore, the steam turbine will be connected to a generator to produce electricity. Based on the results of the final project of designing and implementing Fuzzy Logic Controller on the turbine inlet valve control system, it was found that the turbine rotation reached 2741 RPM at a pressure of 2.54 Bar with a setpoint of 1 Bar and needed 19 minutes 30 seconds. Keyword : Electricity, Incinerator, Energy Convertion
Penerapan 5s Pada Zona Perakitan Produk Excava 200 Di Divisi Alat Berat Pt. Pindad (persero) Menggunakan Pendekatan Lean Manufacturing Nadella Yusfarani; Marina Yustiana Lubis; Meldi Rendra
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak PT. Pindad (Persero) merupakan BUMN yang bergerak dibidang manufaktur Alutsista dan produk-produk komersial. Salah satu produk dari PT. Pindad (Persero) adalah alat berat excavator “Pindad Excava 200”. Dari data historis periode Maret 2017 sampai Juni 2018, produksi aktual oleh perusahaan cenderung tidak dapat memenuhi target produksi Excava 200 yang telah ditentukan. Berdasarkan permasalahan, maka dilakukan observasi pada lantai produksi produk excava 200, lalu dilakukan pemetaan alur produksi menggunakan Tools Lean Manufacturing yaitu VSM (Value Stream Mapping). Dari hasil pemetaan VSM, diketahui terdapat lead time sebesar 3991,7 menit. Untuk mengetahui lebih rinci aktivitas-aktivitas dalam proses produksi, maka dilakukan pemetaan PAM (Process Activity Mapping). Berdasarkan pemetaan PAM, diketahui terdapat aktivitas value added sebesar 3589,91 menit, aktivitas non value added sebesar 37,56 menit dan aktivitas necessary non value added sebesar 619,85 menit. Berdasarkan aktivitas non value added dan necessary non value added, ditemukan adanya waste motion pada zona perakitan dengan persentase yaitu 22,7%. Identifikasi akar permasalahan waste motion pada zona perakitan dilakukan menggunakan fishbone diagram, dan 5 why’s. Untuk meminimasi waste motion pada zona perakitan, maka diberikan rancangan usulan penerapan 5S. Setelah dilakukan perancangan usulan, didapatkan pengurangan waktu waste sebesar 25,20 menit yang dapat dilihat pada Value Stream Mapping Future State. Kata kunci: Lean Manufacturing, Value Stream Mapping, Waste Motion, Fishbone diagram, 5 Why’s, 5S. Abstract PT. Pindad (Persero) is an Indonesian state-owned enterprise specializing in military and commercial products such as “Pindad Excava 200”. Based on historical data from March 2017 to June 2018, the production of this product is reportedly can’t achieve the number of predetermined production targets. Based on the problem, an observation was conducted on its floor production, and then mapping the production flow using the Lean Manufacturing Tools is Value Stream Mapping. The results of VSM mapping, it is known there’s a lead time of 3991.7 minutes. To find out more details of activities in the production process, a PAM (Process Activity Mapping) mapping is carried out. Based on the PAM mapping, it is known there’s value added activities of 3589.91 minutes, non value added activities of 37.56 minutes and necessary non value added activities of 619.85 minutes. Based on non value added and necessary non value added activities, there was found waste motion in the assembly zone with a percentage of 22.7%. Identify the root causes of waste motion is using the fishbone diagram, and 5 why's. To minimize waste motion, 5S is applied. After applying the 5S, it is known there’s a reduction time of 25.20 minutes which can be seen in the VSM Future State. Keywords: Lean Manufacturing, Value Stream Mapping, Waste Motion, Fishbone Diagram, 5 Why’s, 5S
Analisis Word2vec untuk Perhitungan Kesamaan Semantik antar Kata Nabila Nanda Widyastuti; Arif Arif Bijaksana; Indra Lukmana Sardi
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Implementasi perhitungan kesamaan semantik antar kata merupakan salah satu tugas yang dapat diselesaikan dalam bidang Natural Language Processing(NLP). Perhitungan kesamaan semantik antar kata dapat digunakan untuk membantu mesin dalam memahami bahasa manusia. Selain itu, perhitungan kesamaan semantik juga dapat digunakan sebagai dasar penelitian tahap selanjutnya pada bidang NLP. Penelitian ini dilatar belakangi oleh suatu masalah dimana pada saat ini pencarian sistem informasi banyak melibatkan teks atau dokumen, namun mesin belum dapat menyamakan persepsi manusia dengan baik sehingga mesin perlu dibantu untuk memahami teks atau dokumen tersebut. Sepasang kata dinyatakan mempunyai kesamaan semantik apabila memiliki kesamaan pada makna atau konsep. Pada penelitian ini, dilakukan implementasi perhitungan kesamaan semantik antar kata untuk bahasa Inggris. Korpus yang digunakan pada penelitian ini yaitu Brown Corpus, Berita Corpus, dan Harry Potter Corpus. Dokumen tersebut diubah kedalam bentuk vektor dengan Word2vec. Selanjutnya nilai kesamaan semantik yang dihasilkan dari vektor tersebut dibandingkan dengan dataset Gold Standard SimLex999 untuk mengukur nilai korelasinya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pengukuran Word2vec menghasilkan korelasi sebesar 0.192 dengan perhitungan korelasi Pearson. Kata kunci : Kesamaan Semantik, Natural Language Processing, Word2vec Abstract The implementation of calculation semantic similarity between word is one of task that can be done by Natural Language Processing. The calculation of semantic similarity between word can used to help the machine to understanding of human language(natural language). Beside that, calculation of semantic similarity can be used as a basic of the next step in NLP’s research. The main idea of this study is motivated by a problem where nowaday the seaarch of information sistem are involved by many text and document, so we need to help the machine to understand those texts or documents. A pair of word are similar if they have similarity to the level of meaning of concept. In this research, we are implement the calculation of semantic similarity between word in English. The corpus that used in this research are Brown Corpus, Berita Corpus, and Harry Potter Corpus. That documents are convert into vector space by using Word2vec. Next, the score of semantic similarity generated by vector are compared to SimLex999 Gold Standard dataset to measure their corelation. The result showed that Word2vec have corelation’s score of 0.192 in Pearson corelation. Keywords: Semantic Similarity, Natural Language Processing, Word2vec
Perancangan Wadah Pemisah Kulit Ari Kedelai Menggunakan Metode Reverse Engineering Guna Mengurangi Waktu Siklus Fikri Abdulhakim; Agus Kusnayat; Sri Martini
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Ada tujuh tahap inti dalam proses pembuatan tempe yang dibagi menjadi 2 area; area basah dan area kering. Area basah adalah area produksi dengan menggunakan air dalam setiap proses dan itu membutuhkan banyak waktu siklus daripada area kering. Waktu siklus dari area basah adalah 115 menit dan menghabiskan 1085 liter air untuk menghasilkan 60 kg tempe. Salah satu proses dari area basah adalah pemisahan kulit kedelai menggunakan media air dengan waktu siklus adalah 45,59 menit. Objek penelitian ini adalah area basah pada produksi tempe di Rumah Tempe Indonesia, Bogor untuk mengurangi waktu siklus dengan merancang mesin pemisah kulit kacang kedelai. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode reverse engineering dengan melakukan analisis mendalam terhadap alat-alat yang digunakan dan mengembangkan alat pemisah kulit yang ada berdasarkan kebutuhan pengguna. Concept screening dan concept scoring dilakukan untuk memilih salah satu konsep terbaik dari 48 konsep yang mungkin di terapkan. Hasil dari konsep yang dipilih dari pemisah kulit kacang kedelai adalah kebutuhan akan motor penggerak sebagai sumber energi pengganti untuk kekuatan operator dan mekanisme untuk memisahkan kulit dan kedelai menggunakan kekuatan air dari bagian bawah wadah. Setelah itu, konsep akan dilakukan dengan membuat prototipe dan pengujian di Rumah Tempe Indonesia dengan hasil waktu siklus setelah menggunakan konsep usulan adalah 70,77 menit untuk semua proses di area basah, yang berarti waktu siklus menurun 39%. Kata kunci : waktu siklus, tempe, pemisah kulit kacang kedelai, reverse engineering Abstract There are seven core stages in the process of making tempe which are divided by 2 area; wet area and dry area. Wet area is the production area by using water in each process and it’s need much cycle time than dry area. The cycle time of wet area is 115 minutes and it spend 1085 liter of water to produce 60 kg of tempe. One of the process of wet area is separation of soybean’s skin using water as its media, with the cycle time is 45.59 minutes. The object of this research is the wet area on tempe production in Rumah Tempe Indonesia, Bogor to reducing the cycle time by designing soybean peel separator machine. This research was conducted using reverse engineering method by performing in-depth analysis of the tools used and developing the existing peel separator equipments based on user needs. Concept screening and concept scoring are done to select one of the best concepts from 48 possible concepts. The result of the selected concept of the soybean peel separator is the need for a propulsion motor as a replacement energy source for the operator's power and the mechanisms for separating skin and soybeans using water force from bottom of the container. After that, the concept will be done by make a prototype and testing it in Rumah Tempe Indonesia with the result of cycle time is 70.77 minutes for all processes in wet area, which means the cycle time is decreasing 39%. Keywords: cycle time, tempe, soybean peel separator, reverse engineering
Analisis Sinyal Gelombang Otak Alpha, Beta Dan Theta Terhadap Kejujuran Mahasiswa Menggunakan Sinyal Eeg 5 Kanal Ilham Fadhlurrohman; Inung Wijayanto; Raditiana Patmasari
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Perilaku kejujuran sudah mulai sedikit sudah ditemui pada saat ini karena kurangnya akhlaqul karimah yang baik. Dan secara psikologis pun memunculkan timbulnya kebiasaan-kebiasaan buruk dikemudian hari. Manusia mempunyai 5 jenis pola sinyal otak yaitu alpha, beta, theta, delta, dan gamma dengan frekuensi berbeda-beda tergantung masing-masing sinyal ketika melakukan kebohongan dan kejujuran karena memiliki pola sinyal otak yang berubah-ubah. Pada penelitian ini ekstrasi sinyal menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dikarenakan metode tersebut merupakan fungsi logic yang membagi data menjadi beberapa komponen frekuensi yang berbeda-beda, dengan cara mewawancarai subjek dengan dua pertanyaan dengan sesi yang berbeda yaitu sesi umum dan seksual, kemudian dilakukan analisis untuk masing-masing komponen menggunakan resolusi sesuai dengan skalanya yang dapat dimanfaatkan untuk memisahkan sinyal yang akan dianalisis , yaitu sinyal alpha,beta dan theta. Hasil pada penelitian ini dapat mengklasifikasikan kebohongan dan kejujuran dan menunjukan sinyal alpha, beta dan theta seseorang. Pengujian data uji ini didapatkan akurasi terbaik pada kanal PZ yaitu 70%. Dan akurasi masing-masing kanal didapatkan berbagai akurasi yang berubah-ubah namun stabil antara 55%-85%, hal ini disebabkan dari prinsip kerja JST yang seperti otak manusia, tidak menentu. Kata kunci : Kejujuran, EEG, DWT, JST. Abstract Behavior of honesty has started a little already found at this time due to lack of good akhlaqul karimah. And psychologically also led to the emergence of bad habits in the future. Humans have 5 types of brain signal patterns, namely alpha, beta, theta, delta, and gamma with different frequencies depending on each signal when doing lies and honesty because it has an altered brain signal pattern. In this study signal extraction uses the Discrete Wavelet Transform (DWT) method because it is a logic function that divides the data into several different frequency components, by interviewing subjects with two questions with different sessions, namely general and sexual sessions, then done analysis for each component using the resolution according to the scale that can be utilized to separate the signals to be analyzed, ie alpha, beta and theta signals. The results of testing this test data obtained the best accuracy on the PZ channel that is 70%. And the accuracy of each channel obtained varying accuracy but stable between 55% -85%, this is due to the principle of the ANN that is like the human brain, uncertain. Keywords : Honesty, EEG, DWT, JST
Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk Mendeteksi Anemia Melalui Konjungtiva Pada Mata Berbasis Pengolahan Citra Digital Rezki Ariz Rahadian; Rita Magdalena; R Yunendah Nur Fuadah
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Memeriksa kadar hemoglobin pada darah merupakan salah satu cara untuk mengetahui bila seseorang memiliki penyakit anemia. Umumnya, untuk mendeteksi anemia dibutuhkan sampel darah. Namun, cara tersebut bersifat invasive karena menggunakan jarum suntik. Terdapat cara non-invasive sebagai alternatif untuk mendeteksi anemia, yaitu memeriksa tingkat kepucatan konjungtiva pada mata. Berdasarkan permasalahan tersebut, pada tugas akhir ini penulis akan melakukan pengolahan citra digital untuk mendeteksi kepucatan konjungtiva pada mata. Hal ini dilakukan dengan menguji citra Red Green Blue (RGB), Hue Saturation Value (HSV) dan grayscale menggunakan metode ciri statistik orde satu. Hasil dari ekstraksi ciri diklasifikasikan menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan – Backpropagation (JST-BP). Dengan menggunakan metode tersebut, sistem untuk mendeteksi anemia mempunyai perfomansi dengan tingkat akurasi terbesar 70% dengan waktu komputasi 8,56 detik dengan menggunakan 40 sampel citra latih dan 40 citra uji. Dengan adanya sistem ini dapat menjadi pembanding dengan pendeteksian anemia secara invasive dan dapat bermanfaat untuk kesehatan masyarakat. Kata kunci: Hemoglobin; Konjungtiva; Anemia; Citra; Jaringan Saraf Tiruan Abstract Checking the hemoglobin level in the blood is one way to know if someone has anemia. Generally, to detect anemia requires blood samples. However, the method is invasive because it uses a syringe. There is a noninvasive way as alternative to detect anemia, such as checking the conjunctival pallor level of the eye. Based on these problems, in this thesis the author will perform digital image processing to detect the conjunctival pallor level of the eye. This is done by testing Red Green Blue (RGB), Hue Saturation Value (HSV) and grayscale using first order of statistical feature methods. The results of feature extraction are classified using the Artificial Neural Network method - Backpropagation (JST-BP). Using this method, the system for detecting anemia has performance with the greatest accuracy of 70% with computation time of 8.56 seconds using 40 sample of training image and 40 test images. With this system can be a comparison with invasive anemia detection and can be beneficial to public health. Keywords: Hemoglobin; Conjunctiva; Anemia; Image; Artificial Neural Network
Implementasi dan Analisis Kesamaan Semantik Antar Kata Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Pointwise Mutual Information Max I Gusti Ayu Chandra Devi; Moch. Arif Bijaksana; Indra Lukmana Sardi
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Pencarian informasi sudah menjadi bagian dari kebutuhan manusia, terutama pencarian informasi meng-gunakan bahasa sehari – hari. Salah satu contohnya adalah Bahasa Indonesia. Dalam melakukan pencarian informasi yang efektif, diperlukan kecerdasan yang sama antara komputer dan manusia dalam mengolah informasi. Manusia terbantu dalam pencarian informasi karena manusia dapat mengolah kata yang di-gunakan dalam pencarian informasi. Manusia memiliki pengetahuan tentang hubungan satu kata dengan kata lainnya, sedangkan komputer tidak dapat mengetahuinya karena komputer tidak mengetahui sense dari satu kata tersebut. Agar komputer memiliki kecerdasan yang sama, dibutuhkan pencarian nilai ke-saman semantik(semantic similarity) antar kata. Berdasarkan ide tersebut, metode similarity yang dipilih untuk mencari nilai similarity antar kata Bahasa Indonesia adalah metode PMImax yang merupakan tu-runan dari metode PMI. Metode PMImax dipilih karena metode ini dapat menghasilkan nilai similarity berdasarkan kemuculan suatu kata di dalam suatu korpus. Metode ini juga menghasilkan nilai similarity yang baik saat diterapkan dalam Bahasa Inggris. Sehingga penelitian ini menguji apakah metode PMImax dapat diterapkan dalam pencarian nilai similarity dalam Bahasa Indonesia, dan seberapa baik metode ini saat diterapkan. Dengan menggunakan korelasi pearson hasil penelitian ini menunjukkan bahwa, metode PMImax cukup baik diterapkan dalam mencari nilai similarity dalam kata – kata Bahasa Indonesia diban-dingkan dengan metode PMI dan Word2Vec. Nilai korelasi yang dihasilkan, 0,26 pada Miller and Charles, 0,33 pada Simlex-999 dan 0,52 pada WordSim-353 Similarity. Kata kunci : PMImax, PMI, Kesamaan Semantik, Kesamaan Semantik Antar Kata Abstract Searching for information is part of people’s needs, specially in using colloquial. For example Bahasa. In searching for information effectively, human and computers need to have the same knowledge in processing the information. People can easily get the information, because people know how to process the word they need. They have knowledge about how one word relates to another words, but computers can’t do that because computers don’t know any sense of the words. Therefore, computers need to find similarity value for each words. Based on the idea, similarity’s method that is choosen for calculating semantic similarity value between two words in Bahasa is PMImax that is a derivative from PMI method. This method was chosen because this method can give similarity value based on the words cooccurrence in a corpus. This method also gave a good result in English words. This study examines if this method can be implemented in Bahasa for calculating similarity value, and also examines how good this method in the implemantation. Using pearson correlation, the result of this study is PMImax gave good results when it is implemented in Bahasa compared to PMI and Word2Vec method. The correlation’s scores are 0,26 in Miller and Charles, 0,33 in SimLex-999, 0,52 in WordSim-353 Similarity. Keywords: PMImax, PMI, Semantic Similarity, Semantic Similarity Between words
Deep Neural Network Untuk Pengenalan Ucapan Pada Bahasa Sunda Dialek Tengah Timur (majalengka) Dede Nur Fathurrahman; Andrew Brian Osmond; Randy Erfa Saputra
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Indonesia merupakan negara besar dengan memiliki banya keberagaman budaya dan suku sehingga Indonesia memiliki banyak bahasa atau pun dialek yang berbeda beda satu daerah dengan daerah yang lainnya, dalam hal ini penulis membuat suatu program atau aplikasi speech recognition dengan metode Deep Neural Network untuk pengenalan ucapan bahasa sunda dialek Majalengka. Berbagai penelitian dalam pengolahan sinyal suara telah banyak di kembangkan salah satu penelitian yang menarik untuk dikembangkan adalah identifikasi dialek. Identifikasi dialek dilakukan untuk mendapat informasi lebih lengkap dari seseorang melalui logat suara dari berbagai daerah di Indonesia. Dengan menggunakan Deep Learning yang berfokus pada menemukan reperesentasi fitur bertingkat yang dimana pada tingkatan fitur yang lebih tinggi merepresentasikan lebih banyak aspek abstrak dari data. Oleh karena itu, penulis akan membuat suatu aplikasi Speech Recognition dengan metode Deep Neurel Network (DNN) untuk mengenali bahasa sunda dialek Majalengka. Keywords: Deep Neural Networks, Speech Recognition, Dialek, Neural Networks, Deep Learning. Abstract Indonesia is a big country with a lot of cultural diversity and ethnic groups so that Indonesia has many different languages or dialects different one region with other regions, in this case the authors make a program or application speech recognition with Deep Neural Network method for speech recogniciton of Sundanese language of Majalengka dialect. Various studies in the processing of voice signals have been widely developed one of the interesting research to develop is the identification of dialect. Identification of dialect is done to get more information from someone through voice accent from various regions in Indonesia. By using Deep Learning that focuses on finding reperesentation of multilevel features which at a higher level feature represent more abstract aspects of the data. Therefore, the author will make an application of Speech Recognition with Deep Neurel Network (DNN) method to recognize on Sundanese language of Majalengka dialect. Keywords : Deep Neural Networks, Speech Recgnition, Dialek, Neural Networks, Deep Learning

Page 21 of 52 | Total Record : 517

 19   20   21   22   23 

Filter by Year

2018 2018


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10, No 5 (2023): Oktober 2023 Vol 10, No 4 (2023): Agustus 2023 Vol 10, No 3 (2023): Juni 2023 Vol 10, No 2 (2023): April 2023 Vol 10, No 1 (2023): Februari 2023 Vol 9, No 6 (2022): Desember 2022 Vol 9, No 5 (2022): Oktober 2022 Vol 9, No 4 (2022): Agustus 2022 Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022 Vol 9, No 2 (2022): April 2022 Vol 9, No 1 (2022): Februari 2022 Vol 8, No 6 (2021): Desember 2021 Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021 Vol 8, No 4 (2021): Agustus 2021 Vol 8, No 3 (2021): Juni 2021 Vol 8, No 2 (2021): April 2021 Vol 8, No 1 (2021): Februari 2021 Vol 7, No 3 (2020): Desember 2020 Vol 7, No 2 (2020): Agustus 2020 Vol 7, No 1 (2020): April 2020 Vol 6, No 3 (2019): Desember 2019 Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019 Vol 6, No 1 (2019): April 2019 Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018 Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018 Vol 5, No 1 (2018): April 2018 Vol 4, No 3 (2017): Desember, 2017 Vol 4, No 2 (2017): Agustus, 2017 Vol 4, No 1 (2017): April, 2017 Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016 Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016 Vol 3, No 1 (2016): April, 2016 Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015 Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015 Vol 2, No 1 (2015): April, 2015 Vol 1, No 1 (2014): Desember, 2014 More Issue