ALGORITMA PEMBANGKITAN MENGGUNAKAN POHON

Pembangkitan secara lengkap objek-objek dari kelas kombinatorial tertentu adalah mencari cara atau metode atau algoritma untuk mencacah (list, enumerate) semua objek dalam urutan tertentu tanpa pengulangan dan tidak melewatkan satu objek pun. Salah satu pendekatan dalam membangkitkan objek kombinatorial secara lengkap adalah dengan pohon pembangkit. Pohon pembangkit adalah suatu sistem yang mempunyai akar dan cabang-cabangnya yang dapat direpresentasikan dalam aturan yang dikenal dengan nama aturan suksesi. Pendekatan ini banyak digunakan karena dengan aturan suksesi dapat diterjemahkan kedalam bentuk-bentuk lain seperti operator linier pada polinomial dengan satu variabel, perkalian matriks, atau kode tertentu seperti kode Gray. Dari pohon pembangkit dapat pula dimungkinkan suatu algoritma pembangkitan acak. Makalah membahas pohon pembangkit dan aplikasinya pada objek kombinatorial untai Fibonacci, permutasi dan permutasi dengan siklus

Integration of Webqual Method to Importance Performance Analysis and Kano Model to Analyze System Quality of E-Government: Case Study LAPOR!

The management of public complaints in many institutions in Indonesia has not been managed effectively and integrated. Each institution works partially and not coordinated well. This causes duplication of handling complaint, or worse is a complaint possibly not handled by any of institution, due to the reason that the complaint is not their authority. For this reason, the Government of the Republic of Indonesia established a S4N-LAPOR!. Meanwhile, there are still some deficiencies in LAPOR. This research purpose is to analyze/evaluate LAPOR using an integration of Webqual method to Importance Performance Analysis (IPA) and Kano model. This research is only carried out by analyzing web-based LAPOR services. The questionnaires are distributed to 159 respondents. The webqual method is used to determine the dimension and attributes, while the IPA and Kano model is conducted for data analysis. The integration from the results of both data analysis shows that there are 14-attributes out of 23 that need to be the priority for LAPOR improvements

PEMBM GKITAl"l PERMUTATION DENGAN SIKLUS

Makalah ini membahas pembangkitan leng\c:ap objek kombinatorial pennutasi khususnya pennutasi n dengan satu siklus dengan panjang n. Metode yang akan digunakan dalam pembangkitan pennutasi dengan memperharikan siklus tersebut menggunakan pendekatan pohon pembangkit atau metode ECO (enumerating combinatorial objects). Dalam metode ini setiap objek diperoleh dati objek yang lebih kecil dengan melakukan ekspansi lokal, Seringkali ekspansi lokal tersebut sangat teratur dan dapat dijelaskan dalamamran suksesi, Metode ECO ini telah ditunjukkan efektif untuk beberapa struktur kombinatorik. Efekrif dalam pembangkitan kombinatorik berarti: waktu untuk menghasilkan (running rime) sebanding dengan banyaknya objek yang dihasilkan, yang merupakan syarat penring dalam merancang algoritma pembangkitan obiek kombinatorial

Pembangkitan Permutation dengan Siklus

Makalah ini membahas pembangkitan lengkap objek kombinatorial permutasi khususnya permutasi n dengan satu siklus dengan panjang n. Metode yang akan digunakan dalam pembangkitan permutasi dengan memperhatikan siklus tersebut menggunakan pendekata

PEMBANGKITAN LENGKAP OBJEK CATALAN

Pembangkitan lengkap (exhaustive generation) obyek-obyek kombinatorial dalam sebuah kelas kombinatorial adalah salah satu pokok bahasan Kombinatorika. Berbagai metoda pembangkitan lengkap banyak dipakai dalam berbagai bidang seperti pengujian perangkat keras dan lunak, biologi, pembuktian algoritma, pembuktian teorema, dan lain-lain. Di dalam makalah ini akan dikemukakan salah satu metoda pembangkitan salah satu kelas kombinatorial yang dikenal sebagai Dyck Path. Dengan menggunakan metoda pohon pembangkit (generating tree) akan ditunjukkan bahwa untuk obyek-obyek berukuran n, kelas kombinatorial ini dicacah oleh bilangan Catalan ke-n. Selanjutnya di dalam makalah ini juga dikembangkan sebuah algoritma yang mendaftar (list) obyek-obyek yang sama sedemikian rupa sehingga setiap dua obyek yang terdaftar berurutan mempunyai perbedaan struktur yang keci

Aplikasi Pemrograman C# Untuk Analisis Tekstur Kayu Parquet Dengan Menggunakan Metode GreyLevel Co-occurrence Matrix (GLCM)

Bidang perindustrian kini sudah semakin pesat. Permintaan pasar akan barang dan jasa menjadi lebih meningkat karenaperkembangan teknologi industri. Pasar menjadi semakin selektif dalam pemilihan bahan baku untukprosesproduksi. Kualitas bahan baku yang tinggi lebih diminati olehpara konsumen penggunabarang danjasa. Dalam industri kayu parquetproses pemilihan bahan baku sangatlah diutamakan. Hal tersebutdikarenakanbanyaknya tipe, jenis dan kelas dalamtekstur kayu tersebut. Pemilihan tekstur kayu tersebut masih banyakdigunakan tenaga manusia, yang mayoritas memakan waktu yang lama dan hasil yang diperoleh masih belum cukup akurat. Untuk mengatasihal ini, digunakanlah sistem pencitraan tekstur kayu untuk mengklasifikasikan teksturpada kayu parquet tersebut. Didalam sistem pengklasifikasian teksturkayu parquet tersebut, digunakanlah berbagai macam metode analisistekstur. Dansalah satu metode analisis tekstur kayu parquet yang digunakan adalah metode GreyLevel Co-occurance Matrix (GLCM). Analisistekstur jenis kayu parquet bertujuan menentukanvariabel untuk mengenali parquet ke dalambeberapa jenis parket yang berbeda-beda tapi mempunyai sifat yang serupake dalam kelompok-kelompok berdasarkanpemakaiannya. Dalam penelitianparquet dianalisa dengan menggunakan metode statistikalgrey level co occurrence matrix (GLCM). Nilai featuresyang digunakan dalam analisa tekstur ini adalah Contrast, Energy, Entropy, Homogeneity, Correlation.Data dalam penganalisasian terdiri dari 13 data citra kayujati parket yang akandianalisa untuk dijadikan prediksi klasifikasi ke dalam jenis kayu jati parquet A,B, atau C

APLIKASI PEMROGRAMAN C# UNTUK ANALISIS KUALITAS KAYU PARQUET DENGAN MENGGUNAKAN METODE FOURIER POWER SPECTRUM (FPS)

Dalam industri kayu parquet proses pemilihan bahan baku sangatlah diutamakan. Hal tersebut dikarenakan banyaknya tipe, jenis dan kelas dalam tekstur kayu tersebut. Pemilihan tekstur kayu tersebut masih banyak digunakan tenaga manusia, yang mayoritas memakan waktu yang lama dan hasil yang diperoleh masih belum cukup akurat. Untuk mengatasi hal ini, digunakanlah sistem pencitraan tekstur kayu untuk mengklasifikasikan tekstur pada kayu parquet tersebut. Didalam sistem pengklasifikasian tekstur kayu parquet tersebut, digunakanlah berbagai macam metode analisis tekstur. Dan salah satu metode analisis tekstur kayu parquet yang digunakan adalah metode Fourier Power Spectrum (FPS)

TEKNIK KLASIFIKASI POHON KEPUTUSAN UNTUK MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN BANK BERDASARKAN RASIO KEUANGAN BANK

Penelitian ini bertujuan membentuk model klasifikasi pohon keputusan untuk memprediksi kebangrutan bank dan melihat variabel yang paling berpengaruh dari rasio keuangan bank antara bank yang dikategorikan bangkrut dan tidak bangkrut. Obyek dalam penelitian ini adalah semua Bank Umum Swasta Nasional Devisa di Indonesia yang tercantum dalam Buku Direktori Perbankan Indonesia periode tahun 2001/2002-2002/2003. Data yang digunakan adalah laporan keuangan berdasarkan perhitungan rasio keuangan bank tahun 2001-2003. Pembentukan model prediksi kebangkrutan bank ini menggunakan metode pohon keputusan dengan menggunakan perangkat lunak open source WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) yang dikembangkan di Universitas Waikato. Algoritma yang digunakan ialah C4.5 (J48 implementasi di WEKA), kemudian model tersebut direpresentasikan dalam bentuk aturan (rule). Kondisi bank yang diprediksi yaitu status bank bangkrut dan tidak bangkrut merupakan output (variabel tidak bebas). Sedangkan sebagai inputnya (variabel bebas) adalah rasio-rasio keuangan bank yaitu rasio solvabilitas (Capital adequacy Ratio (CAR), Aktiva tetap terhadap modal), rasio rentabilitas (Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Net Interest Margin (NIM), Rasio Biaya Operasional (BOPO)) dan rasio likuiditas (Loan to Deposit Ratio (LDR). Dari pohon keputusan yang terbentuk, diketahui CAR merupakan variabel yang menentukan kebangkrutan suatu bank

PENGKLASIFIKASIAN JENIS TANAH MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION

Pengklasifikasian jenis tanah menggunakan alat sondir masih sulit mengenali beberapa jenis tanah yang berbeda-beda tapi mempunyai sifat yang serupa ke dalam kelompokkelompok dan subkelompok-subkelompok berdasarkan pemakaiannya. Dalam penelitian tanah diklasifikasikan ke dalam jenis gravel, sand, slit/sloam, clay, heavy clay, dan peat. Variabel-variabel yang digunakan dalam klasifikasi ini adalah Kedalaman, qc, Jumlah Hambatan (JH), Perlawanan Gesek, Hambatan Pelekat (HP), Jumlah Hambatan Pelekat (JHP), Hambatan Setempat (HS), Friction Ratio (Rf) dan deskripsi tanah. Data dalam pengklasifikasian adalah data proyek ”Ruas Jalan Pontianak-Tayan”. Ada 150 data yang terdiri dari data training dan data testing berdasarkan data penyelidikan lapangan dengan alat sondir. Dalam penelitian ini, klasifikasi dilakukan menggunakan jaringan syaraf tiruan Backpropagation dengan perangkat lunak (software) WEKA (Waikato Environment Knowledge Analysis) 3.5.7. Hasil terbaik yang diperoleh dengan parameter jumlah neuron hidden layer 10 ; learning rate 0,05 ; momentum 0,2 ; dan maksimum iterasi 5000 adalah 88