PENGGUNAAN ANALISA FAKTOR UNTUK KLASIFIKASI CITRA PENGINDERAAN JAUH MULTISPEKTRAL

Proses clustering bisa berlangsung baik secara hierarchical (split dan merge) maupun partitional (partisi). Proses split yang pembagiannya berdasarkan histogram lebih mudah dilakukan pada satu dimensi, sehingga dibutuhkan proses transformasi. Metode transformasi yang umum digunakan adalah Principal Component Analysis (PCA). Namun PCA ternyata hanya didasarkan pada pencarian dimensi bervariansi maksimum, sehingga memungkinkan terjadinya overlapping kelas, dalam arti ada kelas yang tidak dapat dipisahkan Pada penelitian ini, metode transformasi yang digunakan adalah Analisa Faktor (Factor Analysis / Canonical Analysis). Metode ini lebih baik bila dibandingkan dengan metode Principal Component Analysis (PCA). Sebab, Analisa Faktor mentransformasi sekaligus memilah cluster dalam feature space. Tiga proses utama dalam penelitian ini yaitu split, merge, dan partitional K-means clustering. Citra multispektral ditransformasi menjadi satu dimensi. Histogram satu dimensi displit dengan pemilihan puncak kurva. Merge menggabungkan cluster hasil split tersebut. Cluster yang berdekatan digabungkan menjadi cluster baru. K-means clustering digunakan untuk mendeteksi lokasi pusat cluster (prototipe cluster) dan sekaligus mengelompokkan pixel ke setiap cluster. Hasil penelitian ini dibandingkan dengan hasil algoritma clustering yang proses transformasinya menggunakan PCA. Hasil perbandingan membuktikan bahwa clustering yang proses transformasinya menggunakan Analisa Faktor menghasilkan heterogenitas antar cluster lebih tinggi (Tr(SB) meningkat antara 0.83 % sampai 19.58 %). Adapun kekompakan tiap cluster tidak selalu optimal. Hal ini sangat mungkin disebabkan jumlah kelas sampel kurang banyak dan pengambilan sampel di tiap kelas kurang bervariasi. Kata kunci: Analisa Faktor, complete link, K-means clustering, Scatter within class, Scatter between clas

EKSPLORASI DAN IMPLEMENTASI UNIFIED APPROACH DALAM PERANCANGAN SISTEM INFORMASI : STUDI KASUS SISTEM RESERVASI HOTEL

Perancangan perangkat lunak merupakan tahapan yang penting di dalam rekayasa perangkat lunak. Pemilihan perangkat perancangan yang dapat membantu memodelkan perangkat lunak menentukan kemudahan spesifikasi, implementasi, visualisasi, pengujian, dan dokumentasi perangkat lunak. UML, Unified Modelling Language sebagai Bahasa Pemodelan Terpadu mempunyai perangkat untuk memodelkan perangkat lunak memvisualisasikan use case, statis, dan perilaku perangkat lunak di dalam sistem. Penggunaan UML di dalam perancangan sistem informasi berbeda dengan penggunaan UML di dalam perangkat Lunak Waktu Nyata (Realtime). Pendekatan Unified adalah salah satu panduan yang digunakan untuk perancangan perangkat lunak dengan menggunakan UML. Kata kunci: UML, pendekatan unified, reservasi hotel

PENERAPAN EUCLIDEAN DISTANCE PADA PENCOCOKAN POLA UNTUK KONVERSI CITRA KE TEKS

Pencocokan pola merupakan salah satu konsep yang sering dipergunakan dalam pada pencocokan pola. Dalam metode tersebut, citra masukan yang belum diketahui akan dicari kesamaannya dengansekumpulan citra yang disebut sebagai citra template. Sejumlah algoritma pencocokan pola digunakan untuk mendapatkan hasil yang maksimal, dengan mengurangi nilai error dan waktu komputasi. Dalam penelitian ini digunakan algoritma untuk pencocokan pola yaitu algoritma Euclidean Distance, dan Sebagai pembanding digunakan algoritma Fast Fourier Transform. Percobaan dilakukan terhadap sejumlah objek dan sejumlah template. Citra template yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra bitmap yang berupa karakter ASCII. Hasil akhir dari proses pencocokan pola adalah file teks yang berupa susunan karakter ASCII yang menyerupaicitra masukan. Dari hasil pengamatan yang dilakukan dapat diketahui bahwa penggunaan algoritma Euclidean Distance memberikan hasil yang cukup maksimal dibandingkan dengan Algoritma Fast Fourier Transform, baik dari segi hasil file teksnya maupun dari segi waktu komputasinya.Kata Kunci: Pencocokan Pola, Euclidean Distance, Fast Fourier Transfor

ANALISIS KINERJA SOLVER PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA PADA MATLAB UNTUK PERSOALAN NILAI AWAL NONSTIFF DAN STIFF

Makalah ini membahas analisis kinerja dari solver persamaan diferensial biasa pada perangkat lunak MATLAB. Persoalan persamaan diferensial biasa yang akan diselesaikan oleh solver MATLAB dan selanjutnya dianalisis kinerjanya tersebut akan meliputi persoalan nilai awal (Initial Value Problem) dengan karakteristik nonstiff dan stiff.Penyelesaian persoalan nilai awal nonstiff yang akan dianalisis kinerjanya akan menggunakan metode Runge-Kutta eksplisit, yang diimplementasikan dengan fungsi ode23 dan ode45. Sedangkan untuk persoalan nilai awal stiif akan menggunakan metode implisit yang disebut Numerical Differentiation Formulas (NDF) dan metode one-step implisit Modified Rosenbrock. Kedua metode untuk persoalan stiff tersebut diimplementasikan dalam fungsi ode15s dan ode23s. Analisis kinerja pada solver PDB MATLAB untuk persoalan nilai awal yang dilakukan terhadap setiap fungsi tersebut akan meliputi kinerja terhadap tolerasi galat (error) dan biaya komputasi yang dibutuhkan yang dinyatakan dengan komponen succesful step, failed attempts dan function evaluation.Kata kunci: Initial Value Problem, Nonstiff, Ordinary Differential Equation, Stif

PENGUJIAN PERANGKAT LUNAK DENGAN MENGGUNAKAN MODEL BEHAVIOUR UML

Pengujian perangkat lunak merupakan tahap keempat pada pengembangan perangkat lunak. Pengujian perangkat lunak dilakukan untuk mencari kesalahan perangkat lunak yang dikembangkan. Tahap analisis, desain dan implementasi perangkat lunak tidak menjamin bahwa perangkat lunak bebas kesalahan (fault free). Untuk mengurangi atau menghilangkan kesalahan pada perangkat lunak diperlukan suatu tahap pengujian untuk menemukan kesalahan-kesalahan yang ada pada perangkat lunak. UML, Unified Modelling Language sebagai Bahasa Pemodelan Terpadu mempunyai perangkat untuk memodelkan perangkat lunak memvisualisasikan use case, statis, dan perilaku perangkat lunak di dalam sistem. Pengujian perangkat lunak dengan menggunakan model behaviour UML dapat mengetahui kualitas perangkat lunak dalam sistem yang sedang dibangun.Kata Kunci: UML, pengujian, Behaviou

PEMBANGKIT DATA OTOMATIS BERBASIS POLA DISTRIBUSI POISSON UNTUK KEBUTUHAN PENGETESAN PERANGKAT LUNAK DATA MINING DALAM PENCARIAN POLA ASOSIASI DAN POLA SEKUENSIAL

Data transaksi tiruan yang menyerupai transaksi nyata pada lingkungan ritel dibutuhkan dalam pengetesan teknik data mining untuk pencarian pola asosiasi dan pola sekuensial dari basis data berskala besar. Dalamdunia nyata, terdapat kecenderungan bahwa pembeli melakukan pembelian beberapa item secara bersamaan dengan ukuran transaksi terkelompok di sekitar nilai rerata banyaknya item yang dibeli dan membentuk poladistribusi Poisson. Makalah ini membahas pengembangan pembangkit data otomatis yang mengikuti pola distribusi Poisson untuk kebutuhan pengetesan perangkat lunak data mining dalam pencarian pola asosiasi dan pola sekuensial.Dalam proses pembangkitan data, perangkat lunak ini menggunakan beberapa parameter, seperti jumlah item, ukuran rerata itemset, ukuran maksimum large itemset, jumlah large itemset, ukuran rerata transaksi, ukuranmaksimum transaksi, dan jumlah transaksi. Sedang tahapan pembuatan transaksi tiruan meliputi pembentukan item yang akan dimasukkan ke dalam transaksi, pembuatan large itemset dari kumpulan item, dan pembuatantransaksi. Ukuran masing-masing itemset dan transaksi didasarkan pada pola distribusi Poisson dengan rerata sama dengan ukuran rerata large itemset/transaksi.Uji coba perangkat lunak yang dilakukan terhadap berbagai nilai parameter membuktikan bahwa pembangkit data otomatis mampu menghasilkan data transaksi tiruan dalam jumlah besar dengan waktukomputasi yang relatif singkat. Hasil uji coba menunjukkan bahwa (a) semakin besar ukuran rerata transaksi, semakin besar pula jumlah record, waktu pembuatan dataset, ukuran basis data, dan jumlah frequent itemsetyang ditemukan, (b) semakin besar jumlah transaksi, semakin besar pula jumlah record, waktu pembuatan dataset, dan ukuran basis data yang dihasilkan, dan (c) semakin besar jumlah itemset yang dibuat, semakinsedikit jumlah pola yang ditemukan. Kata kunci: pembangkit data otomatis, pola distribusi poisson, data mining, pola asosiasi, pola sekuensial

PEMILIHAN RUMAH SAKIT UNTUK PENANGANAN KEADAAN DARURAT DI KOTAMADYA SURABAYA DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

Penanganan keadaan darurat merupakan salah satu indikator untuk mengetahui tingkat pelayanan kesehatan suatu daerah. Surabaya sebagai salah satu kota besar di Indonesia yang memiliki jaringan jalan dan rumah sakit yang lengkap membuat pemilihan rumah sakit untuk penanganan keadaaan darurat menjadi lebih kompleks. Pada penelitian ini, dibuat suatu aplikasi yang mampu menentukan rumah sakit yang paling tepat untuk pananganan keadaan darurat sekaligus menentukan rute yang harus dilalui dari lokasi kejadian menuju rumah sakit tertentu. Pemilihan rumah sakit didasarkan pada fasilitas yang dimiliki oleh rumah sakit bersangkutan. Sedangkan rute ditentukan dari bobot pada masing-masing ruas jalan. Pembobotan dilakukan berdasarkan waktu tempuh untuk masing-masing ruas jalan. Dengan mempertimbangkan fasilitas yang dimiliki oleh masing-masing rumah sakit akan didapat sejumlah rumah sakit yang layak untuk menangani keadaan darurat tertentu. Dari sejumlah rumah sakit tersebut, kemudian dipilih satu rumah sakit yang paling layak dengan mempertimbangkan analisis rute, sehingga didapat pula rute terbaik sekaligus arah perjalanannya berdasarkan pembobotan waktu. Kata kunci: Rumah sakit, GIS, pemilihan rute, keadaan darurat, Surabaya