Claim Missing Document
Check
Articles

CHAOTIC OSCILLATIONOFA THREE-BUS POWER SYSTEM MODEL USING ELMANNEURAL NETWORK Ginarsa, I Made; Soeprijanto, Adi; Purnomo, Mauridhi Hery
Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol. 4, No. 2 Agustus 2013
Publisher : Research institutions and Community Service, University of Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (270.365 KB)

Abstract

Paper ini meneliti dan membahas secara mendalam mengenai osilasi chaotic pada sistem tenaga listrik.Dengan menggunakan sebuah three-bus pada sistem tenaga listrik, rute mungkin menyebabkan unjuk kerja chaotic sehingga dievaluasi, digambarkan serta dibahas dalam penelitian ini. Osilasi chaotic ini dimodelkan menggunakan Elmanneural network karena bentuknya yang sederhana dan juga melibatkan algoritmabackpropagation dengan adaptive learning rate dan momentumnya.Unjuk kerja learning rate dan momentumnya lebih baik dibandingkan jika tanpa momentumnya. Unjuk kerja chaotic dalam sistem tenaga listrik muncul karena sistem ini dioperasikan dalam mode critical. Unjuk kerja chaotic ini terdeteksi dengan munculnya sebuahchaotic attractordalam phase-plane trajectory.
SENTIMENT ANALYSIS TWITTER BAHASA INDONESIA BERBASIS WORD2VEC MENGGUNAKAN DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Juwiantho, Hans; Setiawan, Esther Irawati; Santoso, Joan; Purnomo, Mauridhi Hery
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7, No 1: Februari 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Media sosial sebagai media informasi dan komunikasi mulai berkembang pesat sejak internet mudah diakses. Orang dengan mudah menyatakan pendapat, ekspresi, opini, dan informasi melalui tulisan pada media sosial. Opini atau informasi pada media sosial dapat digunakan untuk menilai baik atau buruk suatu brand perusahaan. Orang cenderung jujur dalam mengungkapkan perasaan terhadap sesuatu pada media sosial. Dengan menggunakan sentiment analysis terhadap opini dari pelanggan, analisis opini dapat dilakukan secara otomatis. Perusahaan dapat secara langsung mengetahui tingkat kepuasan pelanggan dan digunakan untuk meningkatkan kualitas pelayanan hingga menaikan brand perusahaan. Penggunaan metode classical machine learning yang sudah banyak diterapkan pada sentiment analysis, tetapi metode tersebut tidak memperhatikan pentingnya urutan kata pada suatu kalimat. Metode deep learning dengan algoritme Deep Convolutional Neural Network ditawarkan untuk menjawab permasalahan tersebut dengan melakukan operasi convolution menggunakan filter sebesar ukuran window untuk mendapatkan fitur berdasarkan urutan kata. Model Word2Vec untuk Bahasa Indonesia digunakan sebagai representasi kata dalam bentuk vektor. Penggunaan Word2Vec juga mempercepat proses pelatihan dan meningkatkan akurasi algoritme Deep Convolutional Neural Network. Data yang digunakan dalam makalah ini adalah data Twitter Bahasa Indonesia dengan jumlah 999 tweet. Hasil percobaan yang telah dilakukan dengan algoritme Deep Convolutional Neural Network memiliki nilai akurasi terbaik sebesar 76,40%. AbstractSocial media as information media and communication is growing rapidly since the internet is easily accessible. People easily express opinions, expressions, and information by writing on social media. Opinion or information on social media can be used to assess how good or bad a companies is. People tend to be honest in expressing feelings towards something on social media. With sentiment analysis, analysis of the opinions of customers can be done automatically. The company will know the level of customer satisfaction and can be used to improve the quality of service to raise the company's brand. The use of classical machine learning methods that have been widely applied to sentiment analysis ignoring the importance of the word order in a sentence. Deep Convolutional Neural Network algorithm is offered to answer these problems by carrying out convolution operations using filters as large as window size to get features based on word order. Word2Vec model for Indonesian is used as a word vector representation. The use of Word2Vec also reduce the training time and improve the accuracy of the Deep Convolutional Neural Network algorithm. The data used in this paper is Indonesian Twitter data with 999 tweets. The results of experiments that have been carried out with the Deep Convolutional Neural Network algorithm have the best accuracy value of 76.40%.
EDGE DETECTION USING CELLULAR NEURAL NETWORK AND TEMPLATE OPTIMIZATION Budiharto, Widodo; Purwanto, Djoko; Purnomo, Mauridhi Hery
CCIT Journal Vol 4 No 1 (2010): CCIT JOURNAL
Publisher : Universitas Raharja

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33050/ccit.v4i1.358

Abstract

Result of edge detection using CNN could be not optimal, because the optimal result is based on template applied to the images. During the first years after the introduction of the CNN, many templates were designed by cut and try techniques. Today, several methods are available for generating CNN templates or algorithms. In this paper, we presented a method to make the optimal result of edge detection by using TEMPO (Template Optimization). Result shown that template optimization improves the image quality of the edges and noise are reduced. Simulation for edge detection uses CANDY Simulator, then we implementing the program and optimized template using MATLAB. Comparing to Canny and Sobel operators, image shapes result from CNN edge detector also show more realistic and effective to user.
Perbandingan Algoritma Levenberg-Marquardt dengan Metoda Backpropagation pada Proses Learning Jaringan Saraf Tiruan untuk Pengenalan Pola Sinyal Elektrokardiograf Rahmat, Rahmat; Setiawan, Rachmad; Purnomo, Mauridhi Hery
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2006
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengenalan pola EKG (Elektrokardiograf) merupakan suatu proses yang penting dalam menganalisa keaadan jantung pasien. Makalah ini menjelaskan tentang sebuah system pengenalan pola sinyal EKG menggunakann multi layer perseptron dan dilatih dengan algoritma Levenberg–Marquardt (LM). Algoritma (LM) merupakan pengembangan algoritma Backpropagation (BP) standar. Pada algoritma BP standar proses update bobot dan bias menggunakan negative gradient descent secara langsung sedangkan pada algoritma Levenberg-Marquardt menggunakan pendekatan matrik Hesian.Pada penelitian ini dilakukan pengenalan terhadap lima jenis kelainan sinyal EKG yang berasal dari generator sinyal EKG secara on-line. Pra-proses dimulai dengan mengurangi noise yang menyertai sinyal EKG dengan teknik downsampling Haar wavelet, kemudian diambil spektrum frekuensi hasil downsampling ini untuk masukan Jaringan Saraf Tiruan.Hasil learning jaringan dengan konfigurasi 100-15-5 dan error limit 0.0001 dibutuhkan 35 iterasi untuk mencapai konvergen pada LM, sedangkan dengan BP dibutuhkan 480 iterasi. Pengujian data learning dengan LM menghasilkan error terkecil 1 X 10-6 dan error terbesar terbesar 1 X 10-4, untuk metoda BP error terkecil dicapai 1 X 10-4 dan error terbesar 1 X 10-3.Pengujian dengan data uji dari generator yang sama untuk 100 kali pengujian semua pola yang diuji dapat dikenali 100%.Kata Kunci: Levenberg-Marquardt, Backpropagation, Jaringan Saraf Tiruan, Elektrokardiograf
Perancangan Modified Anfis Observer untuk Identifikasi Kecepatan Motor Induksi Afianti, Hasti; Soebagio, Soebagio; Purnomo, Mauridhi Hery
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2005
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam makalah ini dikembangkan control kecepatan dari motor induksi yang dioperasikan denganmetoda vector control tanpa sensor kecepatan. Kecepatan motor diestimasi oleh suatu observer dengan metodamodified ANFIS, sistem ini penggabungan antara fuzzy dan neural network yang telah dimodifikasi denganLeast Square Estimator pada pembelajaran forward dan pada pembelajaran backward menggunakan metodeSteepest Descent. Hasil simulasi dapat mengestimasi fluksi dan kecepatan, hasil estimasi mampu melakukanidentifikasi kecepatan rotor motor induksi dengan sangat baik.Kata kunci: Motor Induksi, Modified Anfis Observer
KALIBRASI PARAMETER KAMERA DENGAN PROYEKSI PATERN MENGGUNAKAN PROJECTOR PADA PROSES REKONSTRUKSI 3D BERBASIS STRUCTURED LIGHT Adityo, R Dimas; Yuniarno, Eko Mulyanto; Purnama, I Ketut Eddy; Purnomo, Mauridhi Hery
Semantik Vol 2, No 1 (2012): Prosiding Semantik 2012
Publisher : Semantik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1527.417 KB)

Abstract

Sebelum melakukan proses rekonstruksi 3D, Parameter kamera dan karakteristik kamera harus diketahui dengan cara melakukan Kalibrasi, proses kalibrasi biasanya menggunakan media checker board yang diletakkan pada sebuah papan.Pada percobaan kami, Patern checker board yang dijadikan acuan ditampilkan dengan cara melakukan proyeksi patern menggunakan LCD Projector. Tujuan dari Kalibrasi ialah untuk mendapatkan parameter instrinsik dan extrinsik, Parameter intrinsik meliputi geometri internal kamera dan parameter optik seperti, focal length, koefisien distorsi lensa.Parameter ekstrinsik meliputi orientasi posisi kamera terhadap sistem koordinat dunia. Teknik dalam pengiriman patern atau pola menggunakan projector disebut dengan Structured Light.Kata Kunci: Kalibrasi, Focal Length.
MEMBUAT PIXEL ART MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION AS, Putra Wisnu; Sumpeno, Surya; Sumpeno, Surya; Purnomo, Mauridhi Hery; Purnomo, Mauridhi Hery
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2012
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pixel art didesain untuk banyak kepentingan dalam merepresentasikan wujud real life look seni visual artefak kontemporer. Pixel art adalah kratifitas seni membangun gambar dari unit kecil berwarna yang disebut dengan piksel, dari sebuah citra digital. Melukis pixel art pada bidang tulis digital dengan komposisi lukisan yang kompleks memiliki beberapa tantangan yang serius. Permasalahannya adalah penggunaan warna dalam pixel painting mengandung prasyarat bahwa pixel diisi degan warna yang penuh, mampu menggambarkan warna transisi serta dapat menunjukan corak warna terang dan gelap. Dari pemahaman ini, dipandang penting untuk membuat suatu metode melukis pixel art alternatif. Berperan sebagai kanvas digital, bidang citra diterjemahkan kedalam painting surface yang berkorespondensi terhadap nilai panjang dan lebar citra sedangkan kuantitas satuan piksel yang memaknai ruang data spasial dan warna adalah sebagai kuas maya. Goresan tinta diproduksi melalui serangkaian olah matematis dengan pendekatan vector quantization untuk diajarkan agar mampu merepresentasikan wujud citra alami yang realisitis. Penelitian ini menunjukan keberhasilan pengorganisasian parameter kedekatan jarak antara piksel dan kelas utamanya pada nilai 0.5 satuan piksel sebagai ruang optimum sehingga voronoi area dapat tercipta dengan baik. Sebagai bahan uji kulifikasi disediakan sejumlah citra pixel art yang berhasil ditransformasikan dengan baik berdasarkan hasil evaluasi area yang tersegmentasi lebih artistis ketika codebook yang disebarkan adalah proporsional dengan jumlah objek pixel art. Sehingga ikhtisar untuk mendapatkan corak pixel art dengan vector quantization adalah dengan memastikan jumlah codebook yang disebar berdasarkan referensi pola informasi spasial dan warna objek citra.
MEMBUAT PIXEL ART MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION AS, Putra Wisnu; Sumpeno, Surya; Sumpeno, Surya; Purnomo, Mauridhi Hery; Purnomo, Mauridhi Hery
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2012
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pixel art didesain untuk banyak kepentingan dalam merepresentasikan wujud real life look seni visual artefak kontemporer. Pixel art adalah kratifitas seni membangun gambar dari unit kecil berwarna yang disebut dengan piksel, dari sebuah citra digital. Melukis pixel art pada bidang tulis digital dengan komposisi lukisan yang kompleks memiliki beberapa tantangan yang serius. Permasalahannya adalah penggunaan warna dalam pixel painting mengandung prasyarat bahwa pixel diisi degan warna yang penuh, mampu menggambarkan warna transisi serta dapat menunjukan corak warna terang dan gelap. Dari pemahaman ini, dipandang penting untuk membuat suatu metode melukis pixel art alternatif. Berperan sebagai kanvas digital, bidang citra diterjemahkan kedalam painting surface yang berkorespondensi terhadap nilai panjang dan lebar citra sedangkan kuantitas satuan piksel yang memaknai ruang data spasial dan warna adalah sebagai kuas maya. Goresan tinta diproduksi melalui serangkaian olah matematis dengan pendekatan vector quantization untuk diajarkan agar mampu merepresentasikan wujud citra alami yang realisitis. Penelitian ini menunjukan keberhasilan pengorganisasian parameter kedekatan jarak antara piksel dan kelas utamanya pada nilai 0.5 satuan piksel sebagai ruang optimum sehingga voronoi area dapat tercipta dengan baik. Sebagai bahan uji kulifikasi disediakan sejumlah citra pixel art yang berhasil ditransformasikan dengan baik berdasarkan hasil evaluasi area yang tersegmentasi lebih artistis ketika codebook yang disebarkan adalah proporsional dengan jumlah objek pixel art. Sehingga ikhtisar untuk mendapatkan corak pixel art dengan vector quantization adalah dengan memastikan jumlah codebook yang disebar berdasarkan referensi pola informasi spasial dan warna objek citra.
PERBANDINGAN NEURAL NETWORK (NN) OBSERVER DAN NEURAL NETWORK-GENETIC ALGORITHM (NN-GA) OBSERVER UNTUK ESTIMASI KECEPATAN MOTOR INDUKSI Purwahyudi, Bambang; Soebagio, Soebagio; Purnomo, Mauridhi Hery
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2005
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam makalah ini membahas perbandingan kontrol kecepatan tanpa sensor kecepatan motor induksiyang dioperasikan dengan metoda field oriented control (FOC). Kecepatan motor induksi diestimasi oleh suatuobserver. Estimasi kecepatan motor oleh observer hanya memerlukan masukan tegangan dan arus stator.Metode observer yang dibandingkan adalah antara Neural Network (NN) dan Neural Network-GeneticAlgorithm (NN-GA). Algoritma pembelajaran NN yang digunakan kedua metode ini menggunakanbackpropagasi, sedangkan GA pada metoda kedua digunakan untuk mengoptimasi parameter-parameter NNsehingga diperoleh struktur NN yang sederhana. Kedua Observer dirancang untuk menentukan pola kecepatansudut rotor, sehingga dapat dimanfaatkan untuk pengendalian kecepatan motor induksi. Hasil simulasimenunjukkan bahwa NN-GA observer mempunyai Standart Error Estimasi lebih baik dibandinggkan denganNN Observer dan kedua observer dapat mengestimasi kecepatan rotor motor induksi.Kata kunci: Neural Network-Genetic Algorithm, Observer, Field Oriented Control.
IMPROVED VOLTAGE OF CASCADED INVERTERS USING SINE QUANTIZATION PROGRESSION Sujanarko, Bambang; Ashari, Mochamad; Purnomo, Mauridhi Hery
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 8, No 2: August 2010
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v8i2.613

Abstract

The previous methods of cascaded multilevel inverter (CMLI) can improve power quality but the methods have low voltage output if the DC voltages limited by the voltage rating of power semiconductor. To improve the amplitude of CMLI output voltage, this paper proposes a new DC voltage progression. The progression based on sine quantization method (SQM), which determines a sequence of DC voltages from discrete amplitudes of sine wave function. The method also collaborates with step equal residual area method (SERAM) to minimized total harmonics distortions (THD). A single-phase CMLI that consist four H-Bridges simulated and implemented to verify the methods. Amplitude output voltage and THD results of simulations and experiments indicate that the sine quantization progression produce the highest output voltage than other DC voltage progressions, with power quality or THD in the accepted region. The amplitude of output voltage have linier function with amplitude equal 0.6665 times of H-Bridges numbers and have exponential function of THD with value below 5%.
Co-Authors Adhi Dharma Wibawa, Adhi Dharma Adi Soeprijanto Adi Soepriyanto, Adi Afianti, Hasti Agus Dharma Al Kindhi, Berlian Alamsyah Alamsyah Alfiyan , AMIRULLAH Andi Kurniawan Nugroho Angkoso, Cucun Very Ardyono Priyadi Arham Arham, Arham Arifin Arifin Arry Sanjoyo, Bandung Aryo Nugroho AS, Putra Wisnu Ashari, Mochamad Ashari, Mochamad Ashari, Muhamad Atris Suyantohadi Atris Suyantohadi Bambang Purwahyudi Bambang Suprianto Budi Setiyono Chastine Fatichah Dedid Cahya Happyanto Diana Purwitasari Djoko Purwanto Eka Dwi Nurcahya, Eka Dwi Eko Mulyanto Yuniarno Eko Setijadi Endang Setyati, Endang Era Purwanto, Era Evi Septiana Pane, Evi Septiana Fanani, Nurul Zainal Gunawan Gunawan H. Hammad, Jehad A. Haddin, Muhamad Hans Juwiantho Hardianto Wibowo, Hardianto Hariadi, Mochamad Herlambang, Yodik Iwan Hidayatillah, Rumaisah Hindarto - I Ketut Eddy Purnama I Made Gede Sunarya I Made Ginarsa I Nyoman Budiastra Ima Kurniastuti, Ima Imam Robandi Iwan Setiawan Joan Santoso Joko Pitono Karim, Khairuddin Ketut Eddy Purnama, Ketut Khamid Khamid Kristian, Yosi Lie Jasa Lilik Anifah Mangindaan, Glanny M.Christiaan mardi, Supeno Margareta Rinastiti, Margareta Moch Hariadi Moch. Hariadi Mochamad , Hariadi, Mochamad , Mochamad Ashari Mochamad Hariadi Mochamad Hariadi Mochammad Facta Mochammad Hariadi Moh. Aries Syufagi Mohammad Arie Reza, Mohammad Arie Muhammad Rivai Mulyanto Yuniarno, Eko Mulyanto Yuniarno, Eko Mulyanto, Eko Muntasa, Arif Nasuha, Aris Nugroho, Supeno Mardi S. Nurul fadillah, Nurul Ontoseno Penangsang P, Fendik Eko Permata, Endi Priambodo, Joko Prima Kristalina Purnama, I Ketut Edy Purwadi Agus Darwito Putra, Darma Setiawan R Dimas Adityo Radi Radi Rahmat Rahmat Ratna Ika Putri Ratna Ika Putri, Ratna Rima Tri Wahyuningrum Rokhana, Rika Rumaksari, Atyanta. N. Ruri Suko Basuki, Ruri Suko Rusmono Yulianto Saidah Saidah Setiawan, Esther Irawati Setiawan, Esther Irawati Setiawan, Rachmad Siradjuddin, Indah Agustien Siti Rochimah Soebagio Soebagio Soebagio, Soebagio Soeprijanto, Adi Soetiono, Agung Dewa Bagus Sooai, Adri Gabriel Subuh Isnur Haryudo Sujanarko, Bambang Surya Sumpeno Sutanto, Effendy Hadi Sutedjo Sutedjo Tita Karlita Tjahyaningtijas, Hapsari Peni Agustin Tri Arief Sardjono Umar Umar Umi Laili Yuhana Wibowo, Ananto Mukti Widayati, Aris Widodo Budiharto Wiratmoko Yuwono Yuhendri, Muldi Yulianto Tejo Putranto, Yulianto Tejo Yuniarno, Eko M. Yuniarno, Eko Mulyanto Yusron Rijal Zakaria, Alamsyah Zaman, Lukman