Pengelompokan dan Klasifikasi Laporan Masyarakat di Situs Media Center Surabaya Menggunakan Metode K-Means Clustering dan Support Vector Machine

Media center merupakan sebuah sistem pelayanan terintegrasi bagi masyarakat Surabaya. Melalui media center masyarakat dapat berpartisipasi dengan memberikan laporan terkait kota Surabaya. Pengelompokan laporan masyarakat yang dilakukan oleh media center masih manual. Sehingga diperlukan sebuah alternatif lain untuk mempermudah pihak media center dalam melakukan pengelompokan tersebut. Pada tugas akhir ini penulis melakukan penelitan terkait pengelompokan dan klasifikasi laporan masyarakat dengan menerapkan metode K-Means Clustering dan Support Vector Machine. Laporan masyarakat yang digunakan pada penelitian ini belum memiliki label sehingga harus melalui pengelompokan terlebih dahulu menggunakan K-Means Clustering untuk memberikan label pada data berdasarkan label clusternya. Selanjutnya data yang telah berlabel tersebut dapat diklasifikasikan dengan SVM untuk membentuk model klasifikasi. Berdasarkan hasil pengelompokan yang dilakukan terhadap 1948 data laporan, diperoleh 10-cluster sebagai cluster terbaik dengan nilai koefisien sillhoute sebesar 0,61. Selanjutnya dengan menggunakan 1568 data training dan 380 data testing didapatkan akurasi model klasifikasi sebesar 83,42% ================================================================= Media center is an integrated service system for the community. Through the media center community can participate by providing related reports the city of Surabaya. Grouping reports conducted by media center still manual. So it required an alternative method to simplify media center do grouping. In this final task the author doing clustering and classification community report by applying method of K-Means Clustering and Support Vector Machine. Community reports used in this research does not yet have the label so it has to go through the process first clustering using K-Means Clustering to provide labels on the data. Further data that has been labeled based on clusters can be classified with SVM to form the model. Based on the results of clustering is done against the 1948 report data, retrieved 10-cluster as the best cluster with sillhoute coefficients of 0.61. Furthermore using 1568 data training and 380 data testing obtained accuracy classification model of 83.42%

Simulasi Desain Input untuk Identifikasi Parameter Pesawat UAV MFE Fighter

Pemlilihan input yang dapat mengeksitasi modus gerak pada matra longitudinal dan lateral direksional sebuah pesawat udara sangat diperlukan untuk mendapatkan hasil identifikasi parameter yang akurat. Proses pemilihan input dimulai dengan penyusunan model linier yang dilakukan dari hasil pengukuran dengan DATCOM yang kemudian diberikan simulasi input dan menghasilkan output respon gerak pesawat. Gerak pesawat tersebut kemudian dilakukan proses identifikasi parameter untuk mendapatkan model linier. Model linier tersebut dibandingkan dengan model linier hasil dari DATCOM. Bentuk input yang sesuai dilihat dari kedekatan model linier antara hasil identifikasi parameter dan DATCOM menggunakan RMSE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bentuk input pulse untuk elevator dengan amplitudo 1 derajat selama 3 detik paling sesuai dalam mengeksitasi modus gerak matra longitudinal. Sedangkan bentuk input 3-2-1-1 untuk aileron serta rudder pulse 1 derajat paling sesuai dalam mengeksitasi modus gerak lateral direksional pesawat UAV MFE Fighter

Pengembangan Sistem Pemodelan Linier Pesawat Udara Otomatis Berbasis Data Keluaran Datcom

Model linier pesawat udara menjadi salah satu komponen penting pada prosesperancangan hukum kendali terbang pesawat udara. Penyusunan model linier ini relatifmemakan waktu yang lama karena harus melalui beberapa tahapan, antara lain: ekstraksi data,pengolahan data, dan pembentukan state-space. Penelitian ini membahas tentangpengembangan sistem pemodelan linier pesawat udara otomatis dengan data keluaranperangkat lunak Datcom. Data mentah dari Datcom diekstraksi dan diolah lebih lanjut denganmelibatkan metode interpolasi untuk mendapatkan koefisien pada kecepatan dan tinggi terbangtertentu dan metode curve-fitting untuk menghitung parameter aerodinamika. Sebelum prosescurve-fitting, analisis trim dilakukan dengan menggunakan algoritma pattern search untukmendapatkan kondisi trim. Parameter-parameter ini digunakan untuk membentuk matriks statespace.Sistem ini telah dibuat dan mampu membentuk model linier dalam waktu 33,825 detik

Effect of Control Input on the Results of Parameter Identification of Aircraft Conventional Configuration of Longitudinal Flying Dimension

Parameter identification is a process to get real characteristics of the motion dynamics of an object which can then be used to build the dynamics model of the object, which has a very high level of validity and accuracy. The modeling process is usually carried out using aircraft input data and the results of existing navigation data recording. From the data, the model parameters are estimated using the simple least square method. In this study, the simulation was carried out by varying the deflection input in the control field and simulation time. The input given to the longitudinal dimension is the deflection of the elevator control field. The results of parameter identification in the Corsair A-7A plane in the longitudinal dimension indicate that the input form 3-2-1 has a smaller error value than using doublet and pulse inputs. This shows that the input form 3-2-1 is most suitable for the longitudinal dimension among the given inputs

TERAPAN FUNGSI SIGMOID UNTUK MENENTUKAN NILAI MAKSIMAL KOEFISIEN GAYA ANGKAT DAN SUDUT STALL PADA KURVA LINEAR CL TERHADAP α

Karya tulis ilmiah ini membahas tentang terapan fungsi sigmoid untuk menentukan nilai maksimal gaya angkat dan sudut stall pada pesawat berdasarkan hasil simulasi dengan menggunakan perangkat lunak XFLR5.Nilai maksimal gaya angkat dan sudut stall pada sebuahpesawatmerupakankomponenyangharusdiketahuiagarpesawattidakmengalamistall. Dimana pada saat pesawat sudah mencapai sudut stall pesawat akan kehilangan gaya angkat dan menyebabkan pesawat jatuh. Perangkat lunak XFLR5 digunakan untuk mensimulasikan sertauntukmendapatkankurvakoefisiengayaangkat CLterhadapsudutserang α. Hasilsimulasi dengan menggunakan perangkat lunak XFLR5 menunjukkan grafik CL terhadap α bersifat linear yang artinya tidak dapat diketahui dimana koefisien gaya angkat maksimal dan sudut serang dimana pesawat mengalami stall. Hasil penelitian ini fungsi sigmoid ini dapat diterapkan untuk menentukan nilai maksimal koefisien gaya angkat dan sudut stall dari pesawat. Penelitian yang dilakukan dengan memilih nilai transition rate M sebesar 0.8 diperoleh hasilnilai koefisien gaya angkat maksimal 1.2648 dan sudut stall sebesar 13