479 research outputs found
Konsep Data Mining Dan Penerapan
No full textBuku kategori ilmu komputer yang berjudul Konsep Data Mining Dan Penerapan merupakan karya dari Deny Jollyta, William Ramdhan dan Muhammad Zarlis. Buku ini, diperkenalkan Data Warehouse dan Big Data serta kaitannya dengan data mining. Penjabaran materi dalam bentuk konsep dan teori tentang data mining beserta teknik dan algoritma yang mendukung penerapannya dalam berbagai kasus. Buku ini menggunakan bahasa yang sederhana dan sistematis. Penyelesaian contoh kasus menggunakan masing-masing algoritma diberikan secara bertahap yang diikuti dengan penjelasan untuk memudahkan pembaca, mulai dari proses hingga hasil akhir yang diperoleh. Secara garis besar, ruang lingkup materi adalah pada tahapan dasar persiapan data mining. Teknik dalam data mining yaitu association, classification, dan clustering. Beberapa algoritma dan rumus jarak diperkenalkan untuk memberikan variasi kasus yang nyata. Diharapkan para pembaca mampu menerapkan teknik yang sesuai untuk menggali informasi dari database bervolume besar dan mampu memperbaiki kesalahan pengujian berdasarkan evaluasi setiap tahapan dalam data mining yang dilakukan
Optimasi Pusat Cluster Awal K-Means dengan Algoritma Genetika pada Pengelompokan Dokumen
No full textClustering a data set of documents based on certain data points in documents are an
easy way to organize document for extension to work. K-Means clustering algorithm
is one of iterative cluster algorithm to partition a set of entities into K cluster.
Unfortunately, resulting in K–Means cluster is depending on the initial cluster center
that generally assigned randomly. In this reserach, determining initial cluster center
K-Means for documents clustering are investigated by using genetic algorithm as an
algorithm which optimize initial cluster center of K-Means. Based on the result of this
test, clustering news document with 5 times for initial cluster center randomly has
26.66% for level of success, meanwhile for initial cluster center by using genetic
algorithm has 46.66% for level of success.Pengelompokan dokumen berdasarkan karakteristik kata yang ada pada dokumen
dilakukan untuk memudahkan mengorganisir dokumen pada kebutuhan lebih lanjut.
Algoritma K-Means clustering merupakan salah satu algoritma pengelompokan yang
melakukan pengelompokan secara iteratif dengan melakukan partisi set data ke dalam
sejumlah K cluster. Namun hasil pada K-Means clustering tersebut sangat ditentukan
pada penentuan pusat cluster awal yang pada umumnya ditentukan secara random.
Pada penelitian ini dilakukan penentuan pusat cluster awal K-Means untuk masalah
pengelompokan dokumen dengan memanfaatkan algoritma genetika sebagai algoritma
yang mengoptimasi pusat cluster awal K-Means tersebut. Pada hasil pengujian
pengelompokan dokumen berita yang dilakukan sebanyak 5 kali untuk pusat cluster
awal secara random tingkat keberhasilan mencapai 26.66 % sedangkan untuk pusat
cluster awal dengan algoritma genetika tingkat keberhasilan mencapai 46.66 %.97 HalamanTesis Magiste
Pengembangan Model Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) Untuk Pengelolaan Lowongan Kerja
No full textA lot of decision-making problems encountered in various fields of work, such as the
recipient's eligibility status field of the provision of bank credit scholarships and
recruitment in the company. Most of these problems aim to select a set of alternatives
based on multiple attributes (criteria). The method is often used to resolve such issues
is Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM). Thesis is appointed a case
of acceptance of a new employee in a company using a weighted fuzzy logic Simple
Additive Weighting (SA\y) in finding a weight value of each attribute. Search the
weights is done through a subjective approach. The study was conducted by searching
bobt value for each attribute, and then carried out the ranking process that will
determine the optimal alternative, the best warehouse location.66 HalamanTesis Magiste
Analisis Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) dan Algoritma Inver-Over Operator (IOO) pada Traveling Salesman Problem (TSP)
No full textThe analysis carried out is an analysis aimed at finding a solution to the problem
of the Traveling Salesman Problem (TSP) using a revolutionary algorithm.
Traveling Salesman Problem (TSP) can be analyzed thoroughly using graph
theory, heuristic and evolution algorithm methods. In this analysis, two methods
are compared using a simulator made with the Matlab programming language
version 9.1.0.604 (R2016a) with data source * .tsp. The algorithms used are the
Ant Colony Optimization Algorithm (ACO) and the Iver-Over Operator (IOO)
Algorithm. The conclusion of the analysis is simulated using these two algorithm
methods to see which algorithm is the best of the two algorithms in maximizing
the problem solving of the Traveling Salesman Problem (TSP), namely
determining the shortest path used to complete the task optimally.algorithm with
varying values, the Ant Colony Optimization (ACO) is able to find a solution in
the form of a shorter distance than the Inver-Over Operator (IOO) algorithm, and
for data above 20 The city and the Inver-Over Operator (IOO) Algorithm process
data faster and use less memory than the average result of the Ant Colony
Optimization (ACO) Algorithm.Analisis yang dilakukan merupakan analisis - analisis yang tujukan untuk mencari
suatu pemecahan permasalahan dari Traveling Salesman Problem (TSP) dengan
menggunakan algoritma revolusioner. Traveling Salesman Problem (TSP) dapat
dianalisis secara menyeluruh dengan menggunakan metode teori grafik, heuristic
dan algoritma evolusi. Dalam analisis yang dilakukan ini menggunakan dua buah
metode yang diperbandingkan dengan menggunakan sebuah simulator yang
dibuat dengan bahasa pemrograman Matlab versi 9.1.0.604 (R2016a) dengan
sumber data *.tsp. Adapun algortima yang digunakan adalah Algoritma Ant
Colony Optimization (ACO) dan Algoritma Iver-Over Operator
(IOO).Kesimpulan analisis yang disimulasikan dengan menggunakan dua metode
algoritma ini untuk meihat algoritma yang terbaik dari dua algoritma tersebut
dalam memaksimalkan pemecahan permasalahan dari Traveling Salesman
Problem (TSP) yaitu menentukan jalur terpendek yang digunakan untuk
menyelesaikan tugasnya secara maksimal.64 HalamanTesis Magiste
Perancangan Aplikasi Pembelajaran Berbantuan Komputer Berbasis Multimedia
No full textIn the development of having personal computer by many elements of the society, the
need of computer-aided instruction (CAI) software rise up rapidly and need serious
attention by means to get high effectivity of the program so the development of
computer-aided instruction software must be planned well by focuses some aspects,
they are, the feed back, evaluation, the software monitoring, rules and performance. In
the discussion of this final assigment, the writer plan to develop an application system
of computer-aided instruction by using of multimedia appply the ActionScript
programming language of the Macromedia Flash Professional 8 software. This final
assignment create a Polinomial Computer Aided Instruction softwere that user
friendly and interactive. For additional program, in this final assignment, the writer
add some other programs and they are Cool Edit Pro 2 to edit sound effect and Adobe
Photoshop CS to edit graphic.114 HalamanSkripsi Sarjan
Metode Pengembangan Pendekatan Metaheuristik dalam Menyelesaikan Optimisasi Kombinatorial
No full textCombinatorial optimization problems arise, in many forms, in various aspects of everyday life. Nowadays, a lot of services are driven by optimization algorithms, enabling us to make the best use of the available resources while guaranteeing a level of service. Examples of such services are public transportation, vehicle routing problems for goods delivery, university time-tabling, and patient scheduling.Metaheuristic approcah to solve combinatorial optimization problem is a rapidly developing field of research. This is due to the completeness of the Non Polinomial condition of many combinatorial optimization problems and the increasing importance of combinatorial optimization problems in industrial world. Combinatorial problems are so challenging because they are easy to state however very difficult to solve New approaches, and new mathematical insights, on combinatorial optimization have been developed in this disertation. The proposed algorithm starts with obtaining feasible areas to solve combinatorial optimization problems, i.e. areas that are constrained by problem constraints after relaxation. Then we explore the feasible area to identify an area which contain an optimal feasible integer solution.The exploration for finding a feasible integer solution is based on the movement of nonbasic variables from their bounds. The proposed approach is further tested in the model examples and optimization tests for Vehicle Routing Problems. The results show that the proposed method can be used to solve a large scale combinatorial optimization problems efficiently.Masalah optimisasi kombinatorial muncul, dalam banyak bentuk, dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari. Saat ini, banyak layanan didorong oleh algoritma pengoptimalan, memungkinkan penulis untuk memanfaatkan sumber daya yang tersedia dengan sebaik-baiknya sambil menjamin tingkat layanan. Contoh layanan tersebut adalah transportasi umum, masalah perutean kendaraan untuk pengiriman barang, jadwal dan waktu universitas, dan penjadwalan pasien. Pendekatan mistereuristik untuk menyelesaikan masalah optimisasi kombinatorial adalah bidang penelitian yang berkembang pesat. Hal ini disebabkan oleh kelengkapan kondisi Non Polinomial dari banyak masalah optimisasi kombinatorial dan semakin pentingnya masalah optimisasi kombinatorial dalam dunia industri. Masalah kombinatorial sangat menantang karena mudah dinyatakan tetapi sangat sulit untuk menyelesaikan pendekatan baru, dan wawasan matematis baru, pada optimasi kombinatorial telah dikembangkan dalam disertasi ini. Algoritma yang diusulkan dimulai dengan memperoleh area yang layak untuk menyelesaikan masalah optimisasi kombinatorial, yaitu area yang dibatasi oleh kendala masalah setelah relaksasi. Kemudian penulis menjelajahi area yang layak untuk mengidentifikasi area yang berisi solusi integer layak yang optimal. Eksplorasi untuk menemukan solusi integer yang layak didasarkan pada pergerakan variabel non-dasar dari batas-batasnya. Pendekatan yang diusulkan diuji lebih lanjut dalam contoh model dan tes optimisasi untuk Masalah Rute Kendaraan. Hasil menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi kombinatorial skala besar secara efisien.173 HalamanDisertasi Dokto
Analisis dan Implementasi Kombinasi Algoritma SKIPJACK dan Algoritma MCALIECE pada Pengamanan File Teks
No full textThe data transmission traffic will be more global, as well as the open system concept of a network ease for someone to log in to the network. Security is an important requirement in the process of data exchange. A cryptographic algorithm can be improved the security by combining it with other cryptographic algorithms. One solution to the cryptographic techniques is to maintain the security and confidentiality of the data in the transmission and exchange of information. Skipjack algorithm is a symmetry key algorithm. McEliece algorithm is an algorithm with asymmetry key. The merging of two symmetry and asymmetry algorithms is also called hybrid cryptosystem. Tests carried out on the 50-character text up to 35,000 characters with the file extension * .txt and .doc / .docx. The test result is the execution time of file encryption * .txt file is 0.0421 seconds, while the message file * .doc / docx is 0.38218 seconds. Furthermore, the execution time of the * .txt file decryption is 0.16238 seconds, while the * .doc / docx file message is 0.06954 seconds. Therefore it can be concluded that the encryption time of the message is longer than the decryption time in the message.Lalu lintas pengiriman data akan semakin global, serta konsep open system dari suatu jaringan memudahkan seseorang untuk masuk kedalam jaringan tersebut. Keamanan merupakan suatu kebutuhan penting dalam proses pertukaran data. Suatu algoritma kriptografi dapat ditingkatkan keamanannya dengan cara digabungkan dengan algoritma kriptografi lainnya. Salah satu solusi dengan teknik kriptografi adalah untuk menjaga keamanan dan kerahasiaan data dalam pengiriman dan bertukar informasi. Algoritma Skipjack adalah algoritma kunci simetri. Algoritma McAliece adalah algoritma dengan kunci asimetri. Penggabungan dua algoritma simetri dan asimetri disebut juga dengan hybrid cryptosystem. Pengujian dilakukan pada teks 50 karakter sampai 35.000 karakter dengan file berekstensi *.txt dan *.doc/docx. Hasil pengujian berupa waktu eksekusi enkripsi pesan file *.txt adalah 0.0421 detik, sedangkan pesan file *.doc/docx adalah 0.38218 detik. Selanjutnya, waktu eksekusi dekripsi file *.txt adalah 0.16238 detik, sedangkan pesan file *.doc/docx adalah 0.06954 detik. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa waktu enkripsi pesan lebih lama daripada waktu dekripsi pada pesan.Skripsi Sarjan
Kualitas Layanan pada Jaringan Multi-Protocol Label Switching (MPLS) dengan Metode Hierarchical Token Bucket
No full textMulti-Protocol Label Switching (MPLS) technology is a new data communication technology that changes the routing process to switching process using label. In this research, simulation measurement of Quality of Service (QoS) which aims to find out how exactly this MPLS technology services behave when sending a package. The measurement is carried out on three main parameters of existing QoS in a network that is throughput, delay and jitter. The results of experiments conducted in the laboratory shows that the use of MPLS produces a better QoS. It also shows that the quality of throughput, delay, jitter has been improved when an OSPF has been equipped with MPLS. Furthermore, when an MPLS network supports Hierarchical Token Bucket (HTB), traffic flows can receive class-based admission, differentiated queue servicing in the network nodes, preemption priority, and other network services which can guarantee the QoS. Thus, the combination of HTB and MPLS will provide more advantages to network providers.66 HalamanTesis Magiste
Model Untuk Keberangkatan dan Relokasi Fasilitas Ambulan
No full textAiming to improving the efficiency and reliability of ambulance services, some allocation
model has been developed in operations research literature. Coverage model
for the locations to maximize the (deterministic or probabilistic) number of ambulance
calls. This research will present a dynamic modelling in an ambulance
emergency medical services system, where the research focus on emergency ambulance
type. The main purpose of this allocation model is as an anticipation of
the availability of ambulance vehicle to maximize the number of calls or covered
demand of ambulance calls. This research represents the extended of MEXCLP
model into linear programming with 0-1 constraint of variable
ij that is a demand
point of ambulance and ij allocation status any ambulance unit at location i and
obtained a model that can be used to determine departure and relocation of available
ambulances at any demand location.Bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan keandalan layanan ambulan, beberapa
model alokasi fasilitas ambulan telah dikembangkan dalam literatur operasi
riset. Model cakupan pencarian lokasi dengan tujuan untuk memaksimalkan (deterministik
atau probabilistik) jumlah permintaan panggilan ambulans yang ada.
Penelitian ini menyajikan sebuah pendekatan model dinamik dalam proses alokasi
ambulans dalam suatu sistem layanan darurat medis, dimana penelitian difokuskan
pada jenis layanan ambulan gawat darurat. Tujuan utama dari model alokasi ini
adalah sebagai antisipasi atas ketersediaan kendaraan ambulans sehingga mampu
memaksimalkan jumlah panggilan atau permintaan yang dapat dipenuhi. Penelitian
ini merepresentasikan pengembangan model MEXCLP ke dalam bentuk program
linier dengan kendala bernilai 0-1 untuk variabel
ij yang menyatakan titik
lokasi permintaan unit ambulan dan ij yang menyatakan status alokasi suatu unit
ambulan di lokasi i, sehingga diperoleh suatu model yang dapat digunakan untuk
menentukan keberangkatan dan relokasi ambulan di lokasi permintaan yang
tersedia.39 HalamanTesis Magiste
Analisis Human Skin Detection Menggunakan Hsv dengan Salt-And Pepper Noise Reduction
No full textColor is a reflection of the spectrum of light received by the human senses with eye at wavelengths between 400 nm up to 700 nm. Color space that are recognized today RGB (Red Green Blue), CYMK (Cyan, Yellow, Magenta, Black), YCbCr color space and HSV (Hue Saturation Value). HSV color space has a color the same color as the ability of the human eye in the color spectrum. This study aimed to analyze the detection of human skin color using HSV color space as well as combining with Edge Detection and noise removal with Salt and Pepper Noise Reduction method. This study uses the RGB color space is converted to Grayscale aiming to detect the edges using Prewitt method and subsequently cut image / cropping to accelerate iterations. The next step is to perform a color space conversion process from RGB to HSV color space, then do the coloring filter to the value of Saturation (S) which is between 0.20 ≤ S ≤ 0.68 as skin color. This study has been able to detect skin color in the HSV color space well although there is still something goes wrong with it does not recognize some of the pixels are not human skin but this method mark as human skin. In the research process is simply trying Asian skin color.Warna merupakan pantulan spektrum cahaya yang diterima oleh panca indera manusia dengan mata pada panjang gelombang antara 400 nm sampai dengan 700 nm. Ruang warna yang dikenali saat ini antara lain RGB (Red Green Blue), CYMK (Cyan, Yellow, Magenta, Black), ruang warna YCbCr, HSV (Hue Saturation Value). Ruang warna HSV memiliki warna warna yang sama dengan kemampuan mata manusia dalam spektrum warna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pendeteksian warna kulit manusia dengan menggunakan ruang warna HSV serta menggabungkan dengan Edge Detection serta penghilangan derau atau noise dengan Salt and Pepper Noise Reduction. Penelitian ini menggunakan metode ruang warna RGB yang dikonversikan ke Grayscale yang bertujuan untuk mendeteksi tepi menggunakan metode Prewitt dan selanjutnya melakukan pemotongan citra / cropping untuk mempercepat iterasi. Langkah berikutnya adalah dengan melakukan proses konversi dari warna ruang RGB ke ruang warna HSV, setelah itu melakukan filter pewarnaan untuk nilai Saturation (S) yang berada di antara 0.20 ≤ S ≤ 0.68 sebagai warna kulit. Penelitian ini telah mampu mendeteksi warna kulit pada ruang warna HSV dengan baik walaupun masih ada terjadi kesalahan dengan tidak dikenalinya beberapa pixel yang bukan kulit manusia tapi metode ini menandai sebagai kulit manusia. Dalam proses penelitian ini hanya mencoba warna kulit Asia.Tesis Magiste
- …
