Testing Broken U(1) Symmetry in a Two-Component Atomic Bose-Einstein Condensate

We present a scheme for determining if the quantum state of a small trapped Bose-Einstein condensate is a state with well defined number of atoms, a Fock state, or a state with a broken U(1) gauge symmetry, a coherent state. The proposal is based on the observation of Ramsey fringes. The population difference observed in a Ramsey fringe experiment will exhibit collapse and revivals due to the mean-field interactions. The collapse and revival times depend on the relative strength of the mean-field interactions for the two components and the initial quantum state of the condensate.Comment: 20 Pages RevTex, 3 Figure

Seleksi Fitur Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Keberlanjutan Pembelajaran Daring

Pernyataan Mendikbud Republik Indonesia mengenai keberlanjutan pembelajaran daring memperoleh komentar positif dan negatif dari masyarakat melalui Twitter. Tweet atau komentar masyarakat berbahasa Indonesia melalui Twitter diambil secara crawling. Komentar tersebut merupakan opini masyarakat yang perlu didengar. Permasalahannya, komentar tersebut sulit dipilah untuk mendapatkan term atau kata hasil dari komentar positif atau negatif sehubungan penggunaan ragam kata yang digunakan diantaranya penggunaan bahasa tidak formal, simbol, singkatan, bahasa asing, dan bahasa daerah.  Untuk mengatasi hal tersebut dilakukan penelitian menggunakan analisis sentimen. Tahapan penelitian yang dilakukan terdiri dari pengambilan data mentah; pre-processing data; seleksi fitur dengan Term Frequency dan TF-IDF; klasifikasi dengan Support Vector Machine (SVM); dan evaluasi menggunakan k-Fold Cross Validation dan Confusion Matrix. Tujuan penelitian adalah melakukan analisis sentimen komentar masyarakat terhadap pernyataan Mendikbud mengenai keberlanjutan pembelajaran daring dengan klasifikasi dua kelas yaitu positif dan negatif. Data yang digunakan berjumlah 200 data tweet terdiri dari 100 komentar positif dan 100 komentar negatif menggunakan lima rasio perbandingan data latih dan data uji. Penelitian ini menghasilkan evaluasi yang cukup baik sehingga kata-kata dengan nilai seleksi fitur tertinggi dapat menjadi bahan pertimbangan mewakili suara masyarakat yang disampaikan melalui Twitter, dimana diperoleh nilai tertinggi pada accuracy sebesar 86,00%, precision sebesar 87,38%, dan recall sebesar 85,02%

Tantangan Menghadapi Era Revolusi 4.0 - Big Data dan Data Mining

Era revolusi industri 4.0 memberi tantangan bagi masyarakat dan pemerintah dengan akan banyaknya pekerjaan lama yang hilang. Ketidaksiapan pemuda beradaptasi, dapat menyebabkan pengangguran yang lebih besar di negeri ini pada masa akan datang. Kesenjangan informasi yang berhubungan dengan kebutuhan tenaga kerja, berusaha diatasi dengan memperkenalkan model literasi baru yang terdiri dari literasi teknologi, literasi digital dan literasi manusia perlu diterapkan. Usaha peningkatan literasi baru ini dilakukan dengan mengadakan seminar. Pelaksanaan seminar bekerja sama dengan SMA Panca Bhakti Pontianak, dengan pelajar sekolah tersebut sebagai peserta. Jumlah peserta yang mengikuti seminar ini adalah 28 orang. Seminar ini diadakan bertujuan untuk memberi peningkatan wawasan yang berkaitan dengan revolusi industry 4.0 terutama big data dan data mining kepada para peserta, sehingga peserta dapat lebih awal mempersiapkan diri memasuki dunia kerja pada era revolusi industry 4.0. Sebelum dilakukan seminar dilakukan terlebih dahulu survey mengenai wawasan peserta yang berkaitan dengan revolusi industry 4.0. Penyampaian seminar dilakukan dengan ceramah dan tanya jawab. Hasil seminar menunjukkan peserta mengalami peningkatan wawasan mengenai revolusi industri 4.0, big data, dan data mining. Dengan bekal wawasan yang telah diperoleh pada seminar ini, para peserta mempunyai waktu mempersiapkan lebih dini soft skill dan hard skill yang dibutuhkan sesuai minat dan bakat yang dimiliki

DeepSolarEye: Power Loss Prediction and Weakly Supervised Soiling Localization via Fully Convolutional Networks for Solar Panels

The impact of soiling on solar panels is an important and well-studied problem in renewable energy sector. In this paper, we present the first convolutional neural network (CNN) based approach for solar panel soiling and defect analysis. Our approach takes an RGB image of solar panel and environmental factors as inputs to predict power loss, soiling localization, and soiling type. In computer vision, localization is a complex task which typically requires manually labeled training data such as bounding boxes or segmentation masks. Our proposed approach consists of specialized four stages which completely avoids localization ground truth and only needs panel images with power loss labels for training. The region of impact area obtained from the predicted localization masks are classified into soiling types using the webly supervised learning. For improving localization capabilities of CNNs, we introduce a novel bi-directional input-aware fusion (BiDIAF) block that reinforces the input at different levels of CNN to learn input-specific feature maps. Our empirical study shows that BiDIAF improves the power loss prediction accuracy by about 3% and localization accuracy by about 4%. Our end-to-end model yields further improvement of about 24% on localization when learned in a weakly supervised manner. Our approach is generalizable and showed promising results on web crawled solar panel images. Our system has a frame rate of 22 fps (including all steps) on a NVIDIA TitanX GPU. Additionally, we collected first of it's kind dataset for solar panel image analysis consisting 45,000+ images.Comment: Accepted for publication at WACV 201

SURVEI KEMAMPUAN TEKNIK DASAR SEPAKBOLA PADA SSB BLIGO PUTRA SIDOARJO USIA 10-11 TAHUN

Abstrak Permainan sepakbola merupakan cabang olahraga yang banyak digemari oleh semua kalangan masayarakat, kenyataan ini dapat dilihat, bahwa perkembangan sepakbola mengalami kemajuan yang sangat pesat, hal ini terbukti dengan banyaknya klub-klub sepakbola di desa atau di kota yang ingin berprestasi setinggi mungkin. Untuk meraih prestasi tidaklah muda, kareana teknik, taktik dan mental yang baik. Teknik dasar dalam permainan sepakbola merupakan salah satu komponen penting yang harus dikuasai setiap pemain, karena teknik dasar sangat menunjang permainan agar lebih baik, baik secara individu maupun tim. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan teknik dasar dengan bola SSB BLIGO PUTRA Sidoarjo usia 10-11 tahun. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan pendekatan deskriptif yang menerapkan gambaran aktifitas kemampuan teknik dasar dengan bola yang dilakukan oleh pemain SSB BLIGO PUTRA Sidoarjo usia 10-11 tahun putra. Subyek penelitian ini adalah pemain SSB BLIGO PUTRA Sidoarjo usia 10-11 tahun yang berjumlah 20 pemain. Berdasarkan hasil penelitian terhadap peserta yang mengikuti tes kemampuan teknik dasar sepakbola di SSB BLIGO PUTRA Sidoarjo usia 10-11 tahun melalui 7 macam item tes diperolah hasil bahwa kemampuan teknik dasar bermain sepakbola pada SSB BLIGO PUTRA Sidoarjo usia 10-11 tahun tergolong sedang terbukti dari sebanyak 6 anak (30%) masuk kategori kurang sekali, sebanyak 6 anak (30%) masuk kategori kurang, sebanyak 5 anak (25%) masuk kategori sedang, sebanyak 1 (5%) anak masuk kategori baik dan sebanyak 2 anak (10%) masuk kategori baik sekali. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kemampuan teknik dasar permainan sepakbola SSB BLIGO PUTRA Sidoarjo usia 10-11 tahun masuk dalam kategori sedang. Kata kunci : Sepak bola, Teknik Dasar, SSB Bligo Putra Kata kunci : Kata kunci : Futsal, Keterampilan Teknik Dasar Bermain Futsa