Tinjauan Kasus Model Speech Recognition: Hidden Markov Model

Teknologi pengenal suara (speech recognition) merupakan teknologi yang berkembang pesat dalam bidang kecerdasan buatan (artificial intelligent). Saat ini, teknologi pengenal suara menjadi hal yang komersil melalui berbagai media teknologi seperti smartphone dan komputer. Salah satu pembentuk struktur pengenal suara agar dapat bekerja pada perangkat tersebut adalah model statistik pengenal suara Hidden Markov Model (HMM). Penerapan HMM pada berbagai kasus menunjukkan bahwa model ini cocok dengan berbagai macam data. Tulisan ini merupakan sebuah tinjauan untuk model HMM yang bertujuan untuk memberikan gambaran dan pemahaman terhadap kinerja HMM melalui rangkuman sejumlah penelitian yang digunakan dalam berbagai data. Penerapan HMM tersebut menunjukkan optimalisasi kinerja HMM dan tinjauan terhadap sejumlah penelitian menunjukkan bahwa tingkat keberhasilan HMM dalam mengenali data mencapai 71.43%

Analisis Sistem Jalur Terpendek Menggunakan Algoritma Djikstra dan Evaluasi Usability

Tingginya motivasi masyarakat pengguna kendaraan roda empat pribadi, menyebabkan semakin meningkat pula kebutuhan terhadap bengkel mobil. Usaha bengkel ini tumbuh dan berkembang pada titik-titik strategis hamper di semua kota-kotabesar di Indonesia. seperti Pekanbaru yang memiliki luas ± 632.26 km2 . Akibatnya timbul kesulitan dalam mengetahui letak/ alamat bengkel yang hendak dituju secara cepat dari posisi terdekat. Penelitian ini bertujuan utuk menentukan jalur terpendek menuju lokasi bengkel mobil menggunakan algoritma Djikstra melalui aplikasi berbasis web. Hal ini dapat mempermudah masyarakat ketika mengalami kerusakan mobil dimanapun. Algoritma Djikstra bekerja menggunakan graph dengan prinsip greedy yaitu mencari nilai minimum setiap simpul yang dilalui dengan teknik penelusuran mengunakan Best Fisrt Search (BFS). BFS yaitu dengan menelusuri simpul yang tertinggi (awal) kemudian penelusuran ke simpul dibawahnya. Aplikasi selanjutnya diuji dengan evaluasi usability. 5 komponen usability yang digunakan adalah learnability, effesiency, memorability, error, dan saticfaction yang disusun menggunakan kuisoner. Respondennya terdiri dari masyarakat umum yang dipilih secara acak yang terdiri dari 30 responden. Uji usability menggunakan skala likert yang terdiri dari 14 pertanyaan, dengan teknik perhitunggan menggunakan rata-rata sederhana.  Hasil dari pengujian menunjukan bahwa nilai usability dari aplikasi jalur terpendek adalah 78,5%, hal ini menujukan bahwa aplikasi jalur terpendek bernilai baik. Artinya bahwa responden merasa puas dengan adanya aplikasi ini dan terbantu dalam menentukan bengkel terdekat

Data Mining Earthquake Prediction with Multivariate Adaptive Regression Splines and Peak Ground Acceleration

Earthquake research has not yielded promising results because earthquakes have uncertain data parameters, and one of the methods to overcome the problem of uncertain parameters is the nonparametric method, namely Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). Sumbawa Island is part of the territory of Indonesia and is in the position of three active earth plates, so Sumbawa is prone to earthquake hazards. Therefore, this research is important to do. This study aimed to analyze earthquake hazard prediction on the island of Sumbawa by using the nonparametric MARS and Peak Ground Acceleration (PGA) methods to determine the risk of earthquake hazards. The method used in this study was MARS, which has two completed stages: Forward Stepwise and Backward Stepwise. The results of this study were based on testing and parameter analysis obtained a Mathematical model with 11 basis functions (BF) that contribute to the response variable, namely (BF) 1,2,3,4,5,7,9,11, and the basis functions do not contribute 6, 8, and 10. The predictor variables with the greatest influence were 100% Epicenter Distance and 73.8% Magnitude. The conclusion of this study is based on the highest PGA values in the areas most prone to earthquake hazards in Sumbawa, namely Mapin Kebak, Mapin Rea, Pulau Panjang, and Pulau Saringi

PARAMETER ASOSIASI UNTUK MENENTUKAN KORELASI JURUSAN DAN INDEKS PRESTASI KUMULATIF

One of the problems in higher education is the mistake of prospective students in majors selection. This is caused by not paying attention to the suitability of the major in the original school with the chosen major in higher education so that it impacts not only non optimal processing and learning outcomes, such as the low GPA, but also on social life, such as increasing unemployment. The selection of the right major is very important and to help prospective students in choosing it requires an online system that can be accessed by everyone and select original school majors to see conformity with majors in higher education. This system uses association rules and parameters of support and confidence in data mining. The purpose of this research is to determine the correlation between majors in the original school, majors in higher education and the achievement of the GPA through the use of support and confidence parameters that process the knowledge base in the form of an alumni database on the online system created. Training or testing was conducted on 10,254 data in the database and produced new information and knowledge that between the majors of the original school, the choice of majors in higher education and GPA had a strong correlation with the value of confidence reaching 100%

Optimasi K-Means dengan Algoritma Genetika untuk Target Pemanfaat Air Bersih Provinsi Riau

Clean water is an important thing in human life. Several actions have been taken by the government to meet the clean water needs of the Riau province. One of them is the Community Based Drinking Water and Sanitation Provision program. Before carrying out activities related to the provision of clean water to the community, the targets to be achieved for the provision of clean water in the future will be determined. This study aims to klaster clean water beneficiary targets using the k-means algorithm with an optimization of the centroid value using a genetic algorithm. Average silhouette number is used to get the optimal number of klasters, which is two klasters. The results of klaster validity were measured using the Davies Bouldin Index (DBI) method where klasterization without optimization resulted in a DBI of 2.164763 and the results of klasterization by carrying out genetic optimization on the centroid value resulted in a DBI value of 2.06894

Konsep data mining dan penerapan

Buku ini ditulis untuk pembaca pemula yang tertarik dengan data mining dan sumber data (database) yang dapat digunakan dalam pengujian. Melalui buku ini, diperkenalkan Data Warehouse dan Big Data serta kaitannya dengan data mining. Penjabaran materi dalam bentuk konsep dan teori tentang data mining beserta teknik dan algoritma yang mendukung penerapannya dalam berbagai kasus.xiv, 162 hlm.: 23 c