Rancang bangun decision support system untuk clustering tingkat kerusakan bangunan pasca bencana alam menggunakan deep learning

Decision Support System (DSS) merupakan salah satu cabang keilmuan dari sistem informasi yang memiliki suatu intelligence. Menerapkan DSS untuk memecahkan suatu masalah merupakan satu bentuk riset yang banyak peneliti lakukan. Metode yang banyak di terapkan oleh para peneliti adalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM), salah satu metode MCDM yaitu Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Salah satu kelemahan MCDM yaitu user harus melewati setiap langkah dari metode MCDM. Dengan adanya kelemahan tersebut maka peneliti melakukan kolaborasi dengan menerapkan Machine Learning (ML) pada DSS, tujuannya adalah agar DSS lebih cerdas karena user tidak perlu melakukan tahapan-tahapan DSS dalam memecahkan masalah. Pada penelitian kami menggunakan obyek untuk menentukan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan Deep Learning (DL). Sebelum menerapkan metode DL yaitu Convutional Neural Network (CNN) untuk menentukan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam adalah melakukan pre-processing data. terdapat beberapa langkah dari pre-processing data diantaranya labeling data, dan augmentasi data. Dengan menggunakan data hasil dari DSS untuk mencari labeling data pada setiap data kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan Principal Component Analysis (PCA) agar pada saat melabelkan tingkat kerusakan sektor pasca bencana memiliki acuan secara ilmiah. Setelah mendapatkan labeling data tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan PCA kemudian menggunakan hasil reduksi parameter dari teknik PCA tersebut untuk acuan augmentasi gambar agar gambar dapat terbentuk sesuai dengan parameter yang digunakan. Kemudian hasil dari augmentasi gambar tersebut akan masuk proses watershed algoritm untuk mengetahui tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam

Rancang bangun decision support system untuk clustering tingkat kerusakan bangunan pasca bencana alam menggunakan deep learning

Decision Support System (DSS) merupakan salah satu cabang keilmuan dari sistem informasi yang memiliki suatu intelligence. Menerapkan DSS untuk memecahkan suatu masalah merupakan satu bentuk riset yang banyak peneliti lakukan. Metode yang banyak di terapkan oleh para peneliti adalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM), salah satu metode MCDM yaitu Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Salah satu kelemahan MCDM yaitu user harus melewati setiap langkah dari metode MCDM. Dengan adanya kelemahan tersebut maka peneliti melakukan kolaborasi dengan menerapkan Machine Learning (ML) pada DSS, tujuannya adalah agar DSS lebih cerdas karena user tidak perlu melakukan tahapan-tahapan DSS dalam memecahkan masalah. Pada penelitian kami menggunakan obyek untuk menentukan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan Deep Learning (DL). Sebelum menerapkan metode DL yaitu Convutional Neural Network (CNN) untuk menentukan tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam adalah melakukan pre-processing data. terdapat beberapa langkah dari pre-processing data diantaranya labeling data, dan augmentasi data. Dengan menggunakan data hasil dari DSS untuk mencari labeling data pada setiap data kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan Principal Component Analysis (PCA) agar pada saat melabelkan tingkat kerusakan sektor pasca bencana memiliki acuan secara ilmiah. Setelah mendapatkan labeling data tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam menggunakan PCA kemudian menggunakan hasil reduksi parameter dari teknik PCA tersebut untuk acuan augmentasi gambar agar gambar dapat terbentuk sesuai dengan parameter yang digunakan. Kemudian hasil dari augmentasi gambar tersebut akan masuk proses watershed algoritm untuk mengetahui tingkat kerusakan sektor pasca bencana alam

Air Force Institute of Technology Research Report 2012

This report summarizes the research activities of the Air Force Institute of Technology’s Graduate School of Engineering and Management. It describes research interests and faculty expertise; lists student theses/dissertations; identifies research sponsors and contributions; and outlines the procedures for contacting the school. Included in the report are: faculty publications, conference presentations, consultations, and funded research projects. Research was conducted in the areas of Aeronautical and Astronautical Engineering, Electrical Engineering and Electro-Optics, Computer Engineering and Computer Science, Systems and Engineering Management, Operational Sciences, Mathematics, Statistics and Engineering Physics

Air Force Institute of Technology Research Report 2006

This report summarizes the research activities of the Air Force Institute of Technology’s Graduate School of Engineering and Management. It describes research interests and faculty expertise; lists student theses/dissertations; identifies research sponsors and contributions; and outlines the procedures for contacting the school. Included in the report are: faculty publications, conference presentations, consultations, and funded research projects. Research was conducted in the areas of Aeronautical and Astronautical Engineering, Electrical Engineering and Electro-Optics, Computer Engineering and Computer Science, Systems and Engineering Management, Operational Sciences, Mathematics, Statistics and Engineering Physics

Air Force Institute of Technology Research Report 2011

This report summarizes the research activities of the Air Force Institute of Technology’s Graduate School of Engineering and Management. It describes research interests and faculty expertise; lists student theses/dissertations; identifies research sponsors and contributions; and outlines the procedures for contacting the school. Included in the report are: faculty publications, conference presentations, consultations, and funded research projects. Research was conducted in the areas of Aeronautical and Astronautical Engineering, Electrical Engineering and Electro-Optics, Computer Engineering and Computer Science, Systems and Engineering Management, Operational Sciences, Mathematics, Statistics and Engineering Physics

Engineering Division

The objectives of the Engineering Division are to provide an association for those having an interest in library and information science as they apply to engineering and the physical sciences and to promote the use of materials and knowledge for the benefit of libraries and other educational organizations