Implementasi Delay Differential Equation Pada Solver Ordinary Differential Equation Matlab

Ordinary Differential Equation (ODE) dan Delay Differential Equation (DDE) banyak digunakan untuk menerangkan kejadian-kejadian pada dunia nyata. ODE melibatkan derivatif yang dipengaruhi oleh penyelesaian waktu sekarang dari variabel-variabel yang tidak bergantung pada waktu. Sementara, DDE memiliki tambahan derivatif yang juga dipengaruhi oleh penyelesaian pada waktu sebelumnya.Penyelesaian persoalan DDE dengan nilai tunda konstan difokuskan pada metode eksplisit Runge Kutta triple BS(2,3) yang digunakan juga oleh solver Matlab nonstiff pada ode23.Untuk mengimplementasikan permasalahan DDE dengan waktu tunda konstan dengan menggunakan metode Runge-Kutta eksplisit dibutuhkan tiga rumusan yaitu rumusan untuk menghitung nilai pada setiap tahapan integrasi, rumusan untuk menghitung besarnya step size serta rumusan untuk menghitung continuous extension. Pada penelitian ini, diaplikasikan metode Runge Kutta eksplisit dengan rumusan embedded dari Bogacki-Shampine yang mempunyai order 3 serta rumusan continuous extension dengan interpolasi Hermite kubik

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

Sistem Penyusunan Kepegawaian Pada Manajemen Call Center Dengan Multi-class Pelanggan Dan Multi-pool Server

Penelitian ini mempertimbangkan suatu model call center dari pengarahan berbasis ketrampilan. Model ini merupakan server yang bersifat homogen dan heterogen dengan sejumlah aliran masuk dan sejumlah kelompok agen, dengan tingkat kedatangan seketika yang diperbolehkan bersifat tergantung dengan waktu (time-dependent) dan bersifat stokastik. Pelanggan yang tidak sabar menunggu untuk dilayani agen kemungkinan akan meninggalkan antrian dan terdapat biaya hukuman yang berhubungan dengan penundaan tersebut. Metoda penyusunan kepegawaian yang diajukan mengoptimalkan perimbangan antara biaya personel dan hukuman penundaan dengan melakukan pengembangan dan penjelasan suatu metoda praktis untuk mengukur jumlah kelompok agen. Dengan menggunakan suatu model stokastik fluida, metoda ini mereduksi permasalahan dalam penyusunan kepegawaian ke bentuk newsvendor problem, yang dapat dipecahkan secara numerik melalui suatu kombinasi linear programming dan simulasi Monte Carlo. Hasil penelitian dan analisa yang diperoleh, dimana dalam semua kasus untuk ukuran kelompok yang diperoleh dari hasil simulasi hampir mendekati optimal dengan hasil dari metode pendekatan yang diusulkan, sekitar 2%-3%.

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

Analisis Dan Implementasi Sistem Untuk Mengklasifikasikan Citra Korosi Menggunakan Analisis Tekstur

Korosi bisa terjadi pada berbagai material dengan tipe yang berbeda. Dua tipe utama dari korosi adalah lobang (pit formation) dan pecahan (cracking). Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk mengklasifikan kedua tipe tersebut, diantaranya adalah dengan menggunakan analisis tekstur. Dengan menggunakan metode di atas, suatu citra akan mengalami pemrosesan awal sebelum diklasifikasikan. Pemrosesan awal tersebut meliputi ekstraksi fiturmenggunakan dekomposisi wavelet, dan perhitungan energi. Dari proses tersebut didapatkan suatu nilai yang selanjutnya digunakan untuk proses pelatihan (training) terhadap system jaringan syaraf. Sampai dengan tingkat pelatihan tertentu, sistem akan mendapatkan suatu yang stabil. Nilai-nilai tersebut digunakan untuk mengklasifikasikan citra korosi yang ada. Uji coba dilakukan terhadap beberapa citra korosi yang mempunyai karakteristik berbeda, jumlah pelatihan yang berbeda, menggunakan beberapa variasi dari jaringan syaraf LVQ (learning vector quantization). Kaca kunci : analisis tekstur, citra korosi, wavele

Implementasi Sistem Klasifikasi Fuzzy Berbasis Optimasi Koloni Semut Untuk Diagnosa Penyakit Diabetes

Diabetes merupakan penyakit metabolis yang ditandai dengan tingginya tingkat glukosa dalam darah. Banyak pasien yang tidak menyadari adanya gejala diabetes dalam dirinya. Oleh karena itu diperlukan sistem pakar yang bisa memberikan peringatan apakah seseorang menderita diabetes atau tidak. Dalam makalah ini diimplementasikan sistem klasifikasi fuzzy berbasis optimasi koloni semut untuk diagnosa penyakit diabetes. Sistem pakar ini menggunakan mesin inferensi fuzzy untuk melakukan prediksi penyakit diabetes. Aturan-aturan fuzzy yang digunakan untuk membentuk mesin inferensi fuzzy didapatkan dengan menerapkan optimasi koloni semut yang bertugas mempelajari data latih. Uji coba sistem dilakukan dengan menggunakan data set Pima Indian Diabetes. Performa terbaik yang dihasilkan oleh model adalah akurasi sebesar 78,55%, precision sebesar 79,61%, recall sebesar 78,56%, dan F-measure sebesar 79,02%

A Comparative Study of Finger Vein Recognition by Using Learning Vector Quantization

¾ This paper presents a comparative study of finger vein recognition using various features with Learning Vector Quantization (LVQ) as a classification method. For the purpose of this study, two main features are employed: Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Local Extensive Binary Pattern (LEBP). The other features that formed LEBP features: Local Multilayer Binary Pattern (LmBP) and Local Directional Binary Pattern (LdBP) are also employed. The type of images are also become the base of comparison. The SIFT features will be extracted from two types of images which are grayscale and binary images. The feature that have been extracted become the input for recognition stage. In recognition stage, LVQ classifier is used. LVQ will classify the images into two class which are the recognizable images and non recognizable images. The accuracy, false positive rate (FPR), and true positive rate (TPR) value are used to evaluate the performance of finger vein recognition. The performance result of finger vein recognition becomes the main study for comparison stage. From the experiments result, it can be found which feature is the best for finger vein reconition using LVQ. The performance of finger vein recognition that use SIFT feature from binary images give a slightly better result than uisng LmBP, LdBP, or LEBP feature. The accuracy value could achieve 97,45%, TPR at 0,9000 and FPR at 0,0129

Optimasi Kinerja Algoritma Klasterisasi K-Means Untuk Kuantisasi Warna Citra

Kuantisasi warna citra merupakan operasi penting pada banyak aplikasi grafik dan pengolahan citra. Metode kuantisasi warna banyak dilakukan dengan menggunakan algoritma klasterisasi data. Kepopuleran k-means sebagai algoritma klasterisasi data yang telah umum, ternyata belum mendapat cukup perhatian pada literatur kuantisasi warna. Hal ini disebabkan karena mahalnya biaya komputasi dan sensitivitasnya terhadap pengaruh pemilihan pusat klaster. Penelitian ini memberikan metode percepatan algoritma k-means untuk kuantisasi warna. Metode yang diajukan melibatkan beberapa modifikasi pada k-means konvensional, seperti pengurangan data, pembobotan data, dan penggunaan prinsip pertidaksamaan segitiga untuk mempercepat pencarian ketetanggaan terdekat. Ujicoba dilakukan dengan beragam citra dan menunjukkan bahwa modifikasi yang telah dilakukan mampu memperlihatkan bahwa k-means juga sangat kompetitif sebagai algoritma kuantisasi warna citra, baik dalam segi efektivitas maupun efisiensinya