PENERAPAN OPTIMASI CHAOS DAN METODE BFGS (BROYDEN, FLETCHER, GOLDFARB, AND SHANNO) PADA PENYELESAIAN PERMASALAHAN SISTEM PERSAMAAN NONLINIER

Penyelesaian permasalahan sistem persamaan nonlinier merupakan salah satu hal yang paling sulit dalam kasus komputasi numerik dan metode Newton merupakan salah satu metode yang banyak digunakan untuk menyelesaikannya. Konvergensi dari metode Newton ini sangat sensitif terhadap perkiraan awal solusi. Tetapi sangatlah sulit memilih perkiraan awal solusi yang bagus untuk sebagian besar sistem persamaan nonlinier. Selain itu, penggunaan matriks Jacobian membuat biaya komputasi untuk metode Newton menjadi besar. Metode Quasi-Newton merupakan perbaikan dari metode Newton. Dengan memanfaatkan kemampuan pencarian global dari optimasi chaos dan nilai konvergensi yang tinggi dari metode Quasi-Newton, maka pendekatan gabungan dari kedua metode tersebut diusulkan. Pada paper ini digunakan algoritma optimasi chaos yang hasilnya akan dijadikan input sebagai perkiraan awal solusi pada algoritma Quasi-Newton. Dari hasil pengujian dan evaluasi, dengan pendekatan gabungan ini diperoleh tingkat konvergensi yang tinggi dan tidak diperlukan lagi perkiraan awal solusi untuk dapat menyelesaikan permasalahan sistem persamaan nonlinie

IDENTIFIKASI SISTEM NONLINIER DENGAN MENGGUNAKAN RECURRENT NEURAL NETWORK DAN ALGORITMA DEAD-ZONE KALMAN FILTER

Identifikasi sistem nonlinier telah terbukti dapat diselesaikan menggunakan jaringan saraf tiruan dengan berbagai algoritma pembelajaran bobot. Algoritma pembelajaran normal seperti backpropagation (BP), memiliki beberapa kelemahan antara lain proses konvergensi yang masih lambat, beban komputasional yang meningkat seiring bertambahnya iterasi dan proses pembelajaran sensitif terhadap noise. Oleh karena itu algoritma pembelajaran extended Kalman filter (EKF) yang memiliki konvergensi cepat diusulkan walaupun perhitungannya lebih rumit dan masih sensitif terhadap noise. Pada makalah ini, algoritma (EKF) diimplementasikan pada state-space recurrent neural network (RNN) untuk mengidentifikasi sistem nonlinier. Algoritma ini digunakan untuk mengupdate bobot pada lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran dari jaringan saraf tiruan berdasarkan identifikasi error antara target dengan hasil estimasi state. Algoritma EKF dimodifikasi dengan algoritma dead-zone untuk memperbaiki kekuatan Kalman filter. Teori kestabilan Lyapunov digunakan untuk membuktikan bahwa Algoritma Kalman filter dengan dead-zone stabil. Untuk membuktikan hasil identifikasi yang baik dengan dead-zone Kalman filter (DKF) maka digunakan algoritma BP sebagai pembanding. Dari hasil uji coba dan evaluasi, dapat disimpulkan bahwa hasil identifikasi dengan DKF lebih akurat dan efisien serta lebih cepat konvergensinya dibandingkan dengan algoritma pembanding

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK VISUALISASI HASIL PEMINDAIAN OPTIS TRIANGULAR DENGAN PEMANGKASAN OBJEK TIGA DIMENSI BERBASIS PARTISI OCTREE

Perkembangan mesin pemindai tiga dimensi memungkinkan perngarsipan substansi fisik dari dokumen tiga dimensi. Tentunya agar data hasil pengarsipan ini dapat dinikmati oleh banyak orang, maka diperlukan sebuah media untuk mempublikasikan arsip-arsip tersebut. Komputer personal yang ada saat ini adalah salah satu alternatif yang memungkinkan. Arsip-arsip digital tersebut pada saat ini umumnya adalah sebuah model 3-D dalam bentuk kumpulan mesh (permukaan yang dibangun dari poligon) yang padat poligon, bentuk geometri ini disimpan dalam suatu file berformat PLY. File ini nantinya akan dibaca dan divisualisasikan dengan bantuan OpenGL. Untuk memperlancar pengontrolan model dilakukan pemisakan antara proses visualisasi ketika sebuah model sedang dikontrol dan setelah selesai. Bentuk sederhana dari model tersebut ditampilkan ketika model sedang dikontrol, setelah selesai baru digambar bentuk asli dari model tersebut. Selain itu dilakukan juga pemangkasan bagian-bagian yang berada diluar batas pandang berbasis sel dengan menggunakan struktur data Octree untuk mempartisi ruang. Perangkat lunak ini dapat memvisualisasikan struktur geometri dari sebuah model tanpa mempedulikan substansi permukaannya. Ketika model hanya tampak sebagian saja, proses visualisasi akan lebih cepat karena dilakukan pemangkasan pada bagian yang tidak tampak. Partisi ruang dengan menggunakan struktur data Octree mengurangi kompleksitas pada saat proses pemangkasan karena pengecekan terhadap batas pandang bukan dilakukan per poligon namun per partisi secara hirarki. Kata Kunci : Visualisasi 3D, Mesh Padat Poligon, Render, Octree

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

A comparative study of finger vein recognition by using Learning Vector Quantization

Abstract¾ 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. 

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

Multi-feature Fusion Using SIFT and LEBP for Finger Vein Recognition

In this paper, multi-feature fusion using Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Local Extensive Binary Pattern (LEBP) was proposed to obtain a feature that could resist degradation problems such as scaling, rotation, translation and varying illumination conditions. SIFT feature had a capability to withstand degradation due to changes in the condition of the image scale, rotation and translation. Meanwhile, LEBP feature had resistance to gray level variations with richer and discriminatory local characteristics information. Therefore the fusion technique is used to collect important information from SIFT and LEBP feature.The resulting feature of multi-feature fusion using SIFT and LEBP feature would be processed by Learning Vector Quantization (LVQ) method to determine whether the testing image could be recognized or not. The accuracy value could achieve 97.50%, TPR at 0.9400 and FPR at 0.0128 in optimum condition.  That was a better result than only use SIFT or LEBP feature

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%.

Implementasi KD-Tree K-Means Clustering untuk Klasterisasi Dokumen

Klasterisasi dokumen adalah suatu proses pengelompokan dokumen secara otomatis dan unsupervised. Klasterisasi dokumen merupakan permasalahan yang sering ditemui dalam berbagai bidang seperti text mining dan sistem temu kembali informasi. Metode klasterisasi dokumen yang memiliki akurasi dan efisiensi waktu yang tinggi sangat diperlukan untuk meningkatkan hasil pada mesin pencari web,  dan untuk proses filtering. Salah satu metode klasterisasi yang telah dikenal dan diaplikasikan dalam klasterisasi dokumen adalah K-Means Clustering. Tetapi K-Means Clustering sensitif terhadap pemilihan posisi awal dari titik tengah klaster sehingga pemilihan posisi awal dari titik tengah klaster yang buruk akan mengakibatkan K-Means Clustering terjebak dalam local optimum. KD-Tree K-Means Clustering merupakan perbaikan dari K-Means Clustering. KD-Tree K-Means Clustering menggunakan struktur data K-Dimensional Tree dan nilai kerapatan pada proses inisialisasi titik tengah klaster. Pada makalah ini diimplementasikan algoritma KD-Tree K-Means Clustering untuk permasalahan klasterisasi dokumen. Performa klasterisasi dokumen yang dihasilkan oleh metode KD-Tree K-Means Clustering pada data set 20 newsgroup memiliki nilai distorsi 3×105 lebih rendah dibandingkan dengan nilai rerata distorsi K-Means Clustering dan nilai NIG 0,09 lebih baik dibandingkan dengan nilai NIG K-Means Clustering