Daftar Penelitian FM MTI 2017 -...

Daftar Penelitian FM MTI 2017

Judul Penelitian:

Sistem Pengenalan Bahasa Isyarat Gerakan Tangan Sebagai Alat Bantu Komunikasi Bagi Tunarungu

Tim peneliti (FM MTI):

Suharjito dan Sani M. Isa

Abstrak:

Bahasa isyarat merupakan bahasa yang menggunakan komunikasi visual, Seperti bentuk dan gerakan

tangan, lengan, tubuh, serta ekspresi wajah untuk berkomunikasi. Namun, penggunaan bahasa

isyarat seringkali menyulitkan dan membatasi komunikasi dengan orang lain khususnya orang normal

yang tidak memahami bahasa isyarat. Untuk itu, diperlukan sistem penerjemahan bahasa isyarat

menjadi bahasa yang umum sehingga mudah dipahami oleh pihak lain. Dalam penelitian ini, akan

dikembangkan suatu sistem yang dapat menerjemahkan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI)

menjadi bahasa tulis (teks) atau sebaliknya terutama untuk menerjemahkan bahasa isyarat yang

berupa gerakan tangan atau mimik tubuh. Permasalahan utama yang terdapat pada topic ini adalah

bagaimana system dapat mengenali gerakan tangan yang ada pada sebuah stream video. Oleh karena

itu didalam penelitian ini akan dikaji sebuah model yang dapat mengenali gerakan tangan dalam

sebuah video menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan Hidden Markove Model (HMM). SVM

mempunyai keunggulan dalam mengklasifikasikan secara umum, disisi lain HMM merupakan model

statistic yang dapat mengatasi masalah spatio-temporal time series. System ini dibagi menjadi dua

proses utama. Prosess pertama adalah mengenali bentuk atau pose tangan menggunakan SVM,

kemudian hasil dari pengenalan bentuk tangan ini nantinya akan digunakan untuk sequence

observation pada HMM yaitu untuk mengenali gerakan tangan. Setelah model dapat mengenali

gerakan tangan dengan baik akan dihasilkan output system sebuah penerjemah gerakan tangan dalam

bentuk text atau suara. Kemudian model akan dikembangkan lebih banjut untuk dapat

menerjemahkan suara atau text menjadi bahasa isyarat yang sesuai sehingga aplikasi ini dapat

digunakan oleh tuna rungu atau orang yang hanya memungkinkan untuk berkomunikasi dengan

bahasa isyarat.

Kata kunci: Bahasa Isyarat, Penerjemah, gerakan tangan, SIBI, SVM, HMM

Judul Penelitian:

Gamification Pembelajaran Sejarah Berbasis Mobile Learning Trail


I Gede Putra Kusuma Negara dan Antoni Wibowo

Abstrak:

Ada kecenderungan pembelajaran sejarah menjemukan karena siswa tidak merasa mengalami

peristiwa sejarah tersebut. Ada fenomena bahwa masa anak-anak seusia Sekolah Dasar (SD) lebih

tertarik dengan permainan (game) yang memacu reward. Jika pelajaran sejarah dikemas dalam

permainan yang menantang melalui teori Skinner (teori reward and punishment), maka siswa

mengalami history engagement yaitu meningkatnya pemahaman tentang isi sejarah dan

terbangunnya nilai juang siswa. Model yang tepat dalam pembelajaran sejarah adalah menggunakan

model dengan format simulasi karena yang akan dibangun ranah afektif dan kognitif. Untuk itu, model

pembelajaran yang dikembangkan dalam penelitian ini berupa gamification pembelajaran sejarah

melalui penggunaan aplikasi mobile learning trail sebagai metode pembelajaran. Tujuan yang ingin

dicapai melalui penelitian ini adalah membangun script game yang valid dan reliabel sebagai wujud

gamification pelajaran sejarah, membuat rancang bangun mobile learning trail yang sesuai sebagai

komplemen pembelajaran sejarah untuk siswa SD, merancang desain gamification pembelajaran

melalui mobile learning trail yang paling membuat siswa mengalami history engagement, dan

mengevaluasi kategori siswa SD yang paling menentukan terwujudnya siswa mengalami history

engagement. Untuk mencapai tujuan penelitian, dilakukan dengan 2 metode penelitian yaitu: (1)

metode penelitian Neuroresearch untuk validasi alat ukur dan kekuatan metode, dan (2) metode

penelitian Quasi Eksperimen untuk menguji keberhasilan history engagement melalui treatment

gamification pembelajaran melalui mobile learning trail. Disain eksperimen menggunakan Four

Solomon Group Random Design dengan Matching Method menggunakan nilai prestasi siswa dalam

bidang sejarah pada kelas sebelumnya.

Kata kunci: Gamification of learning, Mobile learning, History engagement, Game design, Artificial

intelligence.

Judul Penelitian:

Cultural Heritage Mobile Learning dalam rangka Mewujudkan Indonesian Cultural Engagement


I Gede Putra Kusuma Negara

Abstrak:

Memperjumpakan teknologi informasi, pendidikan, dan budaya dalam aplikasi game real time

merupakan terobosan mewujudkan pembelajaran berbhinneka tunggal ika. Aplikasi ini berfungsi

sebagai media pendidikan, sekaligus menjadi strategi pembelajaran dalam menyatukan hati

masyarakat berbagai wilayah menjadi Indonesia (Indonesian cultural engagement). Perjumpaan ini

penting, karena sebagai sarana melestarikan budaya daerah menjadi budaya nasional dan sebaliknya.

Secara umum, tujuan dari penelitian ini adalah membangun model pembelajaran ke-bhinneka tunggal

ika-an melalui perjumpaan teknologi informasi, pendidikan dan budaya Indonesia yang lebih lanjut

disebut dengan Indonesian cultural engagement dalam konteks Indonesia melalui media yang disebut

cultural heritage mobile learning. Tujuan tersebut dicapai dengan membangun media pembelajaran

mobile learning yang tidak sekedar memindahkan e-learning ke smartphone, tetapi lebih dari itu yaitu

melibatkan georeferencing dan object recognition dari lapangan ke materi pembelajaran. Metode

penelitian dengan Neuroresearch yaitu mix-methods antara penelitian kualitatif (eksploratori) dengan

kuantitatif (eksplanatori dan konfirmatori). Penelitian eksploratori berupa terbangunnya construct

theoretical tentang Indonesian cultural engagement. Sedangkan, penelitian eksplanatori berupa

terbangunnya instrumen untuk mengukur secara valid dan reliable variabel Indonesia cultural

engagement untuk diimplementasikan ke dalam model/sisten cultural heritage mobile learning; dan

penelitian konfirmatori berupa quasi experiment dengan disain Solomon Four Group Random Design.

Pada penelitian ini, juga akan dilakukan analisis moderator variables dari pengguna aplikasi.

Kata kunci: cultural heritage mobile learning, Indonesian cultural engagement, neuroresearch.

Judul Penelitian:

Pengenalan dan Penelusuran Posisi Benda Secara Visual untuk Aplikasi Augmented Reality (Vision

Based Object Recognition and Tracking for Augmented Reality Application)


I Gede Putra Kusuma Negara

Abstrak:

Kepopuleran dari aplikasi Augmented Reality (AR) didukung oleh pemakaian smartphone yang

semakin jamak di masyarakat. Ada kebutuhan nyata dari pengembang aplikasi AR lokal untuk

mendapat dukungan dari peneliti dengan menciptakan dan mengembangkan Software Development

Kit (SDK) untuk aplikasi AR dengan performa yang baik dan bisa dikostumisasi sesuai dengan

kebutuhan mereka. Metode pengenalan dan penelusuran posisi benda secara visual adalah teknologi

inti yang memungkinkan aplikasi AR. Tujuan dari project ini adalah: (1) menciptakan metode baru

dalam pengenalan dan penelusuran posisi beberapa benda secara simultan, akurat, dan real-time, (2)

menciptakan metode untuk pengenalan dan penelusuran posisi benda 3-dimensi (3D), dan (3)

membangun sebuah software development kit (SDK) untuk aplikasi AR sebagai bentuk proteksi

terhadap hak atas kekayaan intelektual (HAKI). Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian akan

dilakukan dalam tiga tahap. Pada tahap pertama akan dikembangan software framework yang

mendukung fungsi-fungsi pengenalan dan penelusuran posisi beberapa benda secara simultan dan

akurat; fungsi-fungsi tersebut akan semakin dikembangkan untuk mengenali dan menelusuri posisi

benda 3D pada tahap kedua; akhirnya pada tahap ketiga, software framework akan difinalisasi

menjadi sebuah SDK yang siap untuk dikomersialisasikan atau digunakan untuk aplikasi-aplikasi lain

selain AR. Luaran yang diharapkan dari penelitian ini berupa SDK yang siap digunakan pada platform

yang berbeda seperti Windows, OS X, Linux, iOS dan Android. Juga diharapkan publikasi ilmiah dari

hasil-hasil penelitian baik di seminar maupun jurnal internasional.

Kata kunci: pengenalan benda, penelusuran posisi benda, augmented reality, software development

kit.

Judul Penelitian:

Accelerating Ancestry Estimation of Genomic Studies in Indonesia Using GPUs


Bens Pardamean

Abstrak:

We recently created the first data repository of genome-wide data for people in Indonesia. This project

captures over 600,000 genetic markers for each DNA sample. Indonesia is very diverse, with many

ethnicities. There is great interest in learning about ancestry from DNA. There are many statistical

genetic approaches to study global and local ancestry. Global ancestry analysis assigns ancestry

proportions to different populations using principal components analysis (PCA) or a genetic model.

Some software packages include EIGENSTRAT, ADMIXTURE, and STRUCTURE. Local ancestry estimates

the ancestral source for portions of the genome. These approaches usually specify and implement a

hidden Markov model (e.g., LAMP, RFMix, EILI). In both cases, a significant barrier in applying many

of these methods is computational. We propose to assess each ancestry estimation approach and

identify bottlenecks that may be accelerated using existing GPU acceleration libraries. For example,

PCA relies on matrix operations on large matrices, and numerical libraries such as cuBLAS could greatly

improve performance. We plan to design and implement a GPU version, estimate ancestry in the

genomic data, evaluate performance, and make the source code available to the research community.

Kata kunci: genome-wide, principal components analysis, ancestry estimation, Markov model, GPU

acceleration

Judul Penelitian:

Accelerating Genome-Wide Analysis of Colorectal Cancer Using GPUs


Bens Pardamean

Abstrak:

The Indonesia Colorectal Cancer Consortium (IC3) aims to identify the genetic and environmental risk

factors for colorectal cancer in Indonesia. A pilot study of approximately 200 cases and controls was

performed with extensive phenotyping and exposure assessment. A DNA sample was collected and

genotyped on high-throughput genotyping arrays. We have previously implemented a genome-wide

scan using GPGPUs that identifies the genetic variants associated with colorectal cancer (Kacamarga,

Baurley, and Pardamean 2015). While this marginal scan will identify some significant genetic factors,

it will surely falsely flag some markers and miss other important ones. We propose to explore penalized

regression techniques to jointly model the genetic and environmental risk factors. These methods

perform variable selection and estimation. While many of these techniques can readily be applied to

the pilot data, we anticipated that the pilot will lead to a large multi-site collection in research hospitals

across Indonesia. The high dimensional data analysis of a large dataset will require that parallel

approaches be considered. We propose researching existing GPGPU solutions to this problem (e.g.,

GPU LASSO; Chen 2012), applying them to the IC3 dataset, and identifying gaps where further

accelerated implementations of these analysis methods are needed.

Kata kunci: genome-wide, risk factor, genotyping array, penalized regression technique, accelerated

implementation

Judul Penelitian:

A Bayesian Hierarchical Mixed Model for Identifying Significant Polygenic Effects while Controlling

for Confounding and Repeated Measures


Bens Pardamean

Abstrak:

Genomic studies of plants often seek to identify genetic factors associated with desirable traits. The

process of evaluating genetic markers one by one (i.e., a marginal analysis) may not identify important

polygenic and environmental effects. Further, confounding due to growing conditions/factors and

genetic similarities among plant varieties may influence conclusions. When developing new plant

varieties to optimize yield or thrive in future adverse conditions (e.g., food, drought), scientists seek a

complete understanding of how the factors influence the desirable traits. Motivated by a study design

that measures rice yield across different seasons, fields, and plant varieties in Indonesia, we develop a

regression method that identifies significant genomic factors, while simultaneously controlling for field

factors and genetic similarities in the plant varieties. Our approach develops a Bayesian maximum a

posteriori probability (MAP) estimator under a generalized double Pareto shrinkage prior. Through a

hierarchical representation of the proposed model, a novel and computationally efficient expectation-

maximization algorithm is developed for variable selection and estimation. The performance of the

proposed approach is demonstrated through simulation, and the methodology is used to analyze rice

yields from a pilot study conducted by the Indonesian Center for Rice Research.

Kata kunci: genetic factors, genetic similarities, desirable traits, generalized double Pareto, rice yield

Judul Penelitian:

Analisis dan Prediksi Perubahan Tutupan Lahan di Wilayah Bodetabek dengan Penginderaan Jauh


Sani M. Isa dan Suharjito

Abstrak:

Salah satu konsekuensi logis dari pertumbuhan ekonomi adalah pembangunan kota. Pemerintah kota

memiliki panduan dalam melaksanakan pembangunan sehingga pemanfaatan lahan selalu sesuai

dengan peruntukkannya, yaitu Rencana Tata Ruang dan Wilayah (RTRW). Namun apa yang terjadi di

lapangan seringkali tidak sesuai dengan apa yang sudah direncanakan pada RTRW tersebut. Wilayah

Bodetabek (Bogor, Depok, Tangerang, dan Bekasi) sebagai kota penyangga dari Ibu Kota Negara,

memegang peranan yang strategis dalam pembangunan di Jakarta. Pengawasan pembangunan yang

kurang optimal di wilayah Bodetabek telah menimbulkan berbagai permasalahan di masyarakat,

seperti kerusakan lingkungan, banjir, penumpukan sampah, serta penggunaan lahan yang tidak

sebagaimana mestinya. Apabila kondisi ini tidak tertangani, akan sangat sulit bagi pemerintah untuk

kembali memperbaiki kondisi yang sudah terlanjur terjadi. Pada penelitian ini akan diusulkan

pemanfaatan teknologi penginderaan jauh untuk pengawasan pembangunan dengan pendekatan

deteksi perubahan (change detection). Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh lebih efektif dan

efisien dibandingkan dengan melaksanakan survey langsung ke lapangan. Selain itu, ketersediaan data

penginderaan jauh hingga 30 tahun yang lalu sangat bermanfaat untuk melakukan analisis perubahan

fungsi lahan pada periode yang panjang. Setiap perubahan fungsi lahan akan dimonitor berdasarkan

citra yang berasal dari satelit LANDSAT TM. Selanjutnya perubahan tersebut akan dianalisis agar

diketahui seperti apa perubahan yang terjadi. Apabila terjadi suatu perubahan fungsi lahan tidak

sesuai dengan apa yang sudah diatur pada RTRW, maka hal tersebut akan mudah diidentifikasi serta

diketahui berapa besar luas dari perubahan tersebut. Dengan demikian para pengambil keputusan

dapat segera merencanakan strategi yang tepat untuk mengatasi kondisi tersebut. Pada penelitian ini

juga akan dilakukan prediksi perubahan lahan menggunakan pendekatan land change modeller (LCM)

untuk memproyeksikan perubahan fungsi lahan di masa yang akan datang. Informasi ini akan sangat

bermanfaat bagi pemerintah kota dalam merancang RTRW agar rencana tersebut selalu selaras

dengan kondisi dinamis di lapangan.

Kata kunci: perubahan tutupan lahan, Rencana Tata Ruang dan Wilayah (RTRW), penginderaan jauh,

deteksi perubahan, peningkatan resolusi

Judul Penelitian:

Pengembangan Detektor Kelelahan untuk Pengemudi Bus Berdasarkan Parameter Sinyal Jantung

Berbasis Teknologi Wearable Sensor dan Internet-Of-Things


Sani M. Isa, Suharjito dan Nico Surantha

Abstrak:

Mengacu kepada data lembaga kesehatan dunia (World Health Organization) Indonesia menempati

urutan ketiga dengan jumlah kematian terbanyak akibat kecelakaan lalu lintas. Namun Indonesia

merupakan peringkat pertama apabila dilihat dari prosentase kecelakaan terhadap jumlah

populasinya. Dalam hal peningkatan kecelakaan, menurut laporan Global Status Report on Road

Safety yang dikeluarkan oleh WHO, kenaikan jumlah kecelakaan lalu lintas di Indonesia lebih dari 80

persen. Jumlah korban tewas akibat kecelakaan lalu lintas mencapai 120 jiwa/hari. Berdasarkan data

dari National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), kelelahan dan mengantuk menjadi

penyebab kedua dari kecelakaan di jalan.

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem pendeteksi kelelahan berdasarkan sinyal

ritme jantung atau HRV (heart rate variability) dengan menerapkan teknologi wearable sensor dan

Internet of Thing agar dapat melakukan pemantauan jarak jauh. Sistem tersebut akan terdiri dari

empat modul utama, yaitu modul sensor, modul agregator data, modul pemrosesan utama, dan

modul monitoring. Modul sensor berupa monitoring wristband yang akan digunakan oleh pengemudi

selama melakukan aktifitasnya. Modul sensor berfungsi untuk mendeteksi detak jantung dan

mengirimkan hasilnya ke modul kedua secara nirkabel. Modul agregator data berfungsi untuk

mengumpulkan data-data dari modul sensor dan menyampaikannya ke modul pemrosesan utama.

Modul pemrosesan utama berupa public cloud server. Pada modul ini, data detak jantung akan

dikalkulasi menjadi HRV kemudian dideteksi tingkat kelelahan dari penggunanya. Modul pemrosesan

utama akan melakukan analisa apabila perlu dilakukan tindakan tertentu kepada pengguna yang

terdeteksi kelelahan, misalnya mengirimkan peringatan kepada pengemudi yang mengantuk atau

peringatan ke pihak lain yang terkait. Diharapkan implementasi sistem yang diusulkan pada bidang

transportasi sebagai sistem deteksi dini akan menurunkan tingkat kematian akibat kecelakaan lalu-

lintas di Indonesia.

Kata kunci: kecelakaan, deteksi kelelahan, HRV, internet of thing, wearable sensor

Judul Penelitian:

Pengembangan Perangkat Monitoring Kualitas Tidur Berbasis Teknologi Internet-Of-Things


Nico Surantha dan Suharjito

Abstrak:

Kualitas tidur adalah salah satu faktor terpenting bagi kesehatan fisik dan mental manusia.

Kualitas tidur yang buruk dapat meningkatkan resiko terkena penyakit fisik dan mental kronis seperti

gagal jantung, jantung koroner, depresi, dan bipolar-disorder. Selain itu, kualitas tidur yang buruk juga

menurunkan produktivitas kerja dan meningkatkan resiko terjadinya kecelakaan lalu lintas. Sistem

monitoring merupakan salah satu cara untuk menjaga kualitas tidur. Dengan sistem monitoring yang

handal dan mudah untuk diimplementasikan, tenaga medis dan pengguna dapat memperoleh data

dan analisa kualitas tidur yang komprehensif. Hasil monitoring ini nantinya dapat digunakan untuk

memperbaiki gaya hidup pengguna yang berkaitan pada kualitas tidur.

Pada penelitian ini, peneliti akan menggunakan teknologi internet-of-things dan wireless-sensor

untuk membangun sistem monitoring kualitas tidur yang handal dan mudah untuk

diimplementasikan. Kami berencana melakukan penelitian selama dua tahun dengan tahapan sebagai

berikut:

Tahun ke-1: Membangun model algoritma untuk mengevaluasi sinyal fisiologi, metode

ekstraksi fitur, dan metode klasifikasi yang akan digunakan. Selanjutnya, melakukan validitasi

terhadap model algoritma yang dibangun dengan pengukuran di lingkungan laboratorium

menggunakan sensor polysomnography dan ballistocardiography.

Tahun ke-2: Membangun purwarupa sistem monitoring kualitas tidur dan melakukan

pengujian dalam lingkungan yang sebenarnya.

Dengan mengimplementasikan sistem monitoring kualitas tidur, pengguna secara tidak langsung

telah melakukan usaha preventif terhadap akibat-akibat negatif yang dapat disebabkan oleh kualitas

tidur yang buruk. Pada skala nasional, bila banyak orang dapat menjaga kualitas tidurnya, maka biaya

penyelenggaraan pelayanan kesehatan dapat ditekan, khususnya di rumah sakit jantung dan jiwa.

Selain itu dengan meningkatnya produktivitas pengguna dalam pekerjaannya masing-masing maka

produktivitas masyarakat secara umum akan meningkat, dan pada akhirnya akan dapat meningkatkan

perekonomian negara.

Kata kunci: sistem monitoring, kualitas tidur, contactless-sensor, internet-of-things, alat kesehatan

Judul Penelitian:

An Integrated Health Monitoring and Alert System for Remote Patient Based on Wearable Wireless

Sensor and Cloud Computing

Tim peneliti (FM MTI): Benfano Soewito, Sani Muhammad Isa dan Nico Surantha

Abstrak:

The population of Indonesia reaches 263 million in 2017 which is rank 4 after China, India, and

United States. Along with the increasing population, the social problem also increasing, such as the

availability of food, energy, clean water, health, diseases, and education. Especially in Indonesia, this

problem is getting harder due to geography Indonesia which consists of archipelago of more than

13000 islands. Moreover, Indonesia's population is projected in 2035 to reach 305.6 million people.

About 50 percent are on the island of Java. The problem is, the doctors are gathered in certain cities

and provinces in Java island as well. Doctors are reluctant to be placed in the countryside due to lack

of medical equipment. Due to this problem, our proposed is to design and develop a system that can

control patients in remote area based on wireless wearable sensor and cloud computing technlogy.

All the data and information about the patients can be monitored by doctors in Java island.

Another problem in health, the cardiovascular diseases are the top cause of death by non-

communicable diseases in Indonesia, besides others top 5 diseases such as high blood pressure,

diabetes mellitus, stroke, and osteoporosis. All of diseases can actually be modified and prevented, if

the patients see a doctor in early stage. But most of the new patients see a doctor after the illness is

severe enough. This is because the patient does not know when it is attacked by the disease in early

stage. Therefore, we would like to design and develop a mobile device to detect the characteristic of

human body that can be as a reference for early detection. The device that we designed equipped

with several sensors that can detect parameters associated with the above mentioned diseases, e.g.

to detect high blood pressure, diabetes, fever, neuromuscular disease, function of heart, level of

sweating, breathing rate, etc.

We will design and develop the sensor and microcomputer in the first year and develop the

system administration, mobile application and final testing in the second year. Also, in the first year

our ur colleague from Shibaura Institute of Technology will develop the interface to connect the

sensors to the microcontroller. Our colleague is an expert in design circuit electronics where as the

interfaces that we need to connect between sensor and microcontroller is a circuit electronic.

We believe that our device can help people to detect their disease in early stage based on the

characteristic of the body, furthermore will make our people healthier and saving a lot of money to

treat when the disease is severe.

Keyword: health-monitoring, wearable wireless sensor, cloud computing, biomedical engineering,

internet of things

Judul Penelitian:

SISTEM TRACKINGDALAM GEDUNG BERBASISBLUETOOTH LOW ENERGY DAN WIFI


Benfano Soewito dan Suharjito

Abstrak:

Beberapa tahun belakangan ini, kepopuleran smartphone berkembang dengan pesat.Perkembangan

smartphone android berbanding lurus dengan perkembangan aplikasinya.Salah satu aplikasi yang

digemari user adalah aplikasi berbasis lokasi.Salah satu alasannya adalah user dapat mengetahui

informasi yang relevan dari lokasi tertentu.Smartphone android dapat mendukung hal tersebut

karena hampir semua smartphone berbasis android sudah memiliki GPS (Global Positioning

System).Namun GPS tidak dapat menampilkan semua informasi lokasi dengan akurat.Sebagai contoh

GPS tidak dapat menampilkan posisi sesorang sedang berada dilantai berapa maupun diruangan

mana.Indoor positioning system merupakan salah satu solusi untuk menemukan objek atau manusia

didalam gedung menggunakan gelombang radio, magnetic field, acoustic signals, atau sensor lain yang

dapat dikumpulkan oleh perangkat mobile.Di dalam penelitian ini kami mengenalkan solusi untuk

mengatasi masalah tersebut diatas. Kami memadukan teknologi Indoor Positioning System (IDS)

menggunakan Wi-Fi (WPS) dan Bluerooth Low Energy (BLE)dengan memanfaatkan smartphone dalam

sebuah program berbasis android, sehingga dapat mengetahui dan membuat sebuah laporan yang

detail mengenai keberadaan objek atau orang setiap saat. IDS dapat dimanfaatkan untuk memantau

keberadaan anak kecil yang sedang ada di mall atau pusat keramaian lainnya, sehingga dapat

digunakan sebagai salah satu solusi untuk mencegah penculikan yang pada akhirnya dapat menekan

angka kejahatan terhadap anak dibawah umur.Selain itu, IDS ini dapat digunakan oleh perusahaan

untuk mentracking kegiatan karyawan selama berada diperusahaan, sehingga dari data yang didapat

bisa menjadi bahan pertimbangan keproduktifitasan dan ketaatan seorang karyawan terhadap aturan

yang berlaku.Admin atau HRD dapat melihat histori staff ada di ruang mana saja mulai masuk kerja

hingga keluar kerja.

Kata kunci: Tracking system, indoor positioning system, smartphone, Bluetooth low energy.

Judul Penelitian:

Optimization for Multi-Objective Scheduling of Medical Personnel and Resources in Hospital Using

Heuristic Approaches


Antoni Wibowo dan I Gede Putra Kusuma Negara

Abstract:

Health is one of the main components that support the activities of human life and has a huge

investment value to the quality of human resources in a country. Health care will be one of the largest

industries in the world. However, resources in a hospital for health care are usually insufficient to

meet the patient's demand since the number of medical personnel and resources are limited.

Therefore, policy makers and healthcare providers must think a strategy how to provide the most

effective health care to the community using the limited medical personnel and resources. It is well

known that the key success in hospital management.is how to scheduling of medical personnel and

resources. Scheduling problem in hospitals can be categorized into four major classes namely

physicians, residents, nurses and resources scheduling. These scheduling usually have two types of

constraints namely hard constraints (H) and soft constraints (S) where the hard constraints are a set

of specific constraints that must be fulfilled at any time because these constraints guarantee no

conflict in the use of available resources and equipment to obtain feasible scheduling while the soft

constraints are a set of specific constraints that to be used in improving the quality of the scheduling.

Instead of conventional scheduling in hospitals, researchers have proposed scheduling models

for physicians, residents, nurses and resources using mathematical models. Conventional scheduling

is usually a time consuming process and uses manual approach in arrangement in hospital scheduling.

However, those proposed models cannot be used directly in other hospitals since each hospital has

different characteristics and complexities. It is noticed that their developed scheduling of physicians,

residents, nurses and resources somewhat works separately that cannot applicable since physicians,

residents, nurses and resources work synergize in practice.

In this research, a novel multi-objective scheduling model is proposed to overcome the

limitations of the previous hospitals scheduling models. The proposed model involves all medical

personnel scheduling and also optimize the utility of resources in hospitals simultaneously. As case

studies, our proposed model will be developed based on characteristics and complexity of

Indonesian/Malaysian hospitals in order to improve quality and efficiently in daily operations.

Furthermore, several modifications of heuristic techniques are also developed to obtain the best

scheduling in hospitals management.

Kata kunci: Healthcare, heuristic, hospital, medical, multi-objective, nurse, optimization, physician,

resident, resources, scheduling.

Judul Penelitian:

Regresi Nonlinier Runtun Waktu Menggunakan Gabungan Multi Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi

Balik dan PSO untuk Prediksi Pasar Saham di IHSG


Antoni Wibowo dan Sani M. Isa

Abstract:

Pasar saham merupakan salah satu investasi yang paling banyak dikenal dari bidang finansial.

Minat investor terhadap pasar saham tak lepas dari kemampuanya untuk memberikan keuntungan

yang besar dalam waktu yang relatif singkat. Namun demikian, resiko yang diterima oleh investor di

pasar saham juga besar apabila investor tidak cermat melihat faktor-faktor ekonomi dan non-ekonomi

yang mempengaruhi pasar saham. Faktor ekonomi seperti kondisi makro ekonomi, harga komoditas,

nilai suku bunga, nilai tukar bank dan faktor psikologi investor sangat mempengaruhi fluktuasi harga

saham. Sementara itu, pengaruh faktor non ekonomi walaupun tidak terkait secara langsung dengan

dinamika yang terjadi di pasar modal, akan tetapi dapat menjadi faktor utama fluktuasi harga saham

di suatu negara seperti isu mengenai kepedulian terhadap lingkungan hidup, hak asasi manusia,

peristiwa-peristiwa politik dan kenegaraan, serta kerusuhan-kerusuhan yang menyebabkan

ketidakpastian politik dan keamanan.

Fluktuasi dan pergerakan dinamis dari pasar saham menyebabkan sulitnya menentukan waktu

yang tepat untuk bertransaksi sehingga diperlukan adanya analisis yang akurat, cepat dan stabil untuk

memperkirakan fluktuasi harga saham tersebut untuk mengoptimalkan tujuan utama berinvestasi,

Untuk prediksi, telah banyak dikembangkan metode baru menggunakan teknik pembelajaran mesin

(machine learning) yang dapat dijadikan alternatif untuk melakukan prediksi harga saham. Di antara

teknik–teknik tersebut, jaringan syaraf tiruan (neural network) merupakan teknik yang paling banyak

digunakan dalam prediksi data finansial. Keunggulan teknik jaringan syaraf tiruan terletak pada

tingginya tingkat toleransi terhadap ketidakpastian data, tahan terhadap noise, serta dapat

memetakan hubungan yang bersifat nonlinear secara efektif. Sementara kelemahan jaringan syaraf

tiruan adalah mempunyai ketidakstabilan akurasi output yang dihasilkan yang disebabkan oleh

inisialisasi bobot di perhitungan awal jaringan syaraf tiruan dibangkitkan secara acak. Dengan

demikian, output dari jaringan syaraf tiruan akan bergantung pada baik tidaknya nilai bobot awal. Oleh

karena itu diperlukan suatu mekanisme baru untuk meningkatkan kemampuang jaringan syaraf tiruan

tersebut dengan menggabungkan dengan teknik lainnya sedemikian hingga kerandoman inisiasi bobot

awal tersebut dapat diatasi sehingga jaringan syaraf tiruan akan mempunyai akurasi dan kestabilan

lebih baik untuk prediksi pasar saham.

Kata kunci: Jaringan syaraf tiruan, investasi, runtun waktu, pasar saham, prediksi, PSO.

Judul Penelitian:

A New Framework for Multiple Landfill Sites Selection With Resource Constraints Using Geographic

Information Systems And Multi-Criteria Decision Making Technique


Antoni Wibowo

Abstract:

Landfilling has become the most common method for solid waste disposal especially in low and middle

income countries. By looking at the statistics of waste generated in Malaysia, landfilling is considered

as crucial issues since many of landfills have been closed and new landfills are needed. The new

landfills should meet a number of criteria related to environmental health, economy and ecology.

Based on previous studies, most of landfill site selection models used the integration of Geographic

Information Systems (GIS) and Multi-Criteria Decision Making (MCDM) techniques. However, current

models have some drawbacks. First, they produced only one landfill site based on the highest score.

If multiple sites are needed then the sites are chosen based on scoring. However, the chosen sites can

be a bad decision due to the overlapping of covered area. Second, with the new suggestion of landfill

site, local authorities never know whether existing resources (e.g. drivers and vehicles) are enough

and how much the total operational costs (i.e. total fuel consumption, drivers’ workload) to provide

waste collection services. This is because current models did not consider resource constraints in the

process of selecting new landfill sites. Thus, this research aims to include resource constraints in

constructing new framework of multiple landfill sites selection. The potential technique to overcome

these problems is to integrate GIS and MCDM with set covering model(SCM). Our expected findings

will improve previous decision in selecting multiple landfill sites that not only fulfilled sites selection

criteria but also consider the resource limitations from local authorities. Furthermore, our findings

may help local authorities in planning their resources efficiently. It may also assist the National Solid

Waste Management Department (NSWMD) in achieving its vision to provide efficient and cost-

effective solid waste management system as well as upgrading the quality of solid waste management.

Judul Penelitian:

Hybrid Branch & Bound And Genetic Algorithm Technique For Solving an Extended Quadratic

Assignment Problem With Unique Facility Requirement


Antoni Wibowo

Abstract:

Facility Location Problem (FLP) is concerned with location of facilities that optimize certain objectives.

FLP can be mathematically modelled by Quadratic Assignment Problem (QAP) which considers the

assignment of facilities to sites when involving exchange between facilities. The current FLP using

general QAP does not impose special facility requirement necessary in some facilities, which require

close proximity to each other due to their close interaction and unique needs. In hospital for instance,

some facilities such as operating theater and emergency room should not be too far and the flow of

product (i.e. patients) between the two facilities should be minimized. Previous studies did not

consider this unique facility requirement in making assignment which reflects real-life issues. Such

implementation is needed in facility allocation because each facility involved very high installation and

operating cost. Thus, this study aims to develop Extended QAP (EQAP) model and to develop hybrid

technique of branch-and-bound (B&B) and genetic algorithm (GA) to solve the problem by minimizing

flows and distances between facilities. B&B techniques can be conducted to obtain global optimum of

small size of EQAP. However, the techniques may require long running time in large size of EQAP as

they did in large size of general QAP. In resolving the drawback of B&B, the first phase of this study

will satisfy basic constraints of QAP, followed by the unique facility requirements especially in

resolving large problem size using hybrid technique in the second phase,. The performance of GA in

solving complex problem makes it suitable for hybridization. This study is expected to produce new

EQAP model with proficient allocation of facilities, which effectively contribute to good interaction

between unique facilities. The findings could provide useful information and recommendations

particularly related with allocation of critical facilities such as hospital and hence improve its efficiency.

Judul Penelitian:

Condition Monitoring in Multiple Bearings System Using Multiclass Extreme Learning Machine and

Grey Relational Analysis


Antoni Wibowo

Abstract:

Bearing is an important device and its failure can effect to total breakdown in a machine system. A

precise condition diagnosis of bearing, therefore, is essential to detect defects before its lead to

failures. Recently, researchers proposed hybrid of adaptive genetic algorithms (AGA), back

propagation neural network (BPNN) and grey relational analysis (GRA) to diagnose the condition of

multiple bearings system. They extracted features from vibration data through statistical approach,

and then conducted GRA to select the most dominant features from their original features while AGA

is used to determine the suitable initial weights of BPNN. Afterward, BPNN tried to classify the

condition of bearing. They reported that their technique yielded good results compared to BPNN.

However, their technique is a time consuming in learning process which may not applicable in online

system. Therefore, we present a novel technique based on multiclass extreme learning machine

(ELM), statistical approaches, discrete wavelet transform (DWT) and GRA to overcome the limitation.

DWT enrich the statistical approach’s features and GRA selects the most dominant features among

them. Afterward, multiclass ELM will determine condition diagnosis of bearing using the most

dominant features and faster in learning process compared to support vector machine (SVM) and

BPNN.

Judul Penelitian:

SISTEM PEMANTAUAN SECARA AKTUAL VENDOR TRANSPORTASI UNTUK MENENTUKAN KEY

PERFORMANCE INDICATOR


Abba Suganda Girsang dan Nico Surantha

Abstrak:

Perusahaan besar yang mengandalkan operasional logistik umumnya menggunakan vendor

transportasi untuk mendukung proses bisnis mereka. Permasalahan umum yang dialami perusahaan

tersebut adalah sulitnya memantau dan melacak aktifitas vendor transportasi dalam melaksanakan

tugasnya secara langsung di lapangan. Dengan implementasi sistem monitoring dan tracking terhadap

proses operasional logistik yang dilakukan oleh supir dibawah instruksi vendor transportasi maka

permasalahan tersebut dapat dicegah secara maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk

mengembangkan sistem operasional logistik pyang bisa dimanfaatkan oleh perusaahaan yang banyak

menggunakan vendor transportasi. Metode sistem ini dibangun untuk membuat proses operasional

logistik secara sistematis dan diimplementasi dalam GPS dan GSM berbasi android. Hasil dari sistem

ini diharapkan mampu menjadi indicator key performance indicator (KPI) vendor transportasi,

sehingga jadi dasar untuk mengambil keputusan kedepan mempertahankan atau menghentikan

kerjasama dengan vendor tersebut.

Kata Kunci: KPI, aplikasi android, logistik, distribusi, GPS, pelacakan, transportasi

Judul Penelitian:

ANALISIS TRAFFIC MEDIA SOSIAL UNTUK PENUGASAN PELIPUTAN BERITA


Abba Suganda Girsang dan I Gede Putra Kusuma Negara

Abstrak:

Dengan maraknya pengguna media sosial saat ini, informasi semakin mudah menyebar dengan cepat.

Banyak informasi berita yang diperoleh dari seseorang tidak lagi dari media berita melainkan dari

media social. Fungsi dari media berita seolah-olah digantikan dengan media sosial. Oleh karena itu

media berita juga saat ini dituntut mampu menangkap komunikasi/berita yang ada di media sosial.

Penelitian ini ditujukan untuk mampu menangkap isu / berita yang terbaru di media sosial yang

mungkin menjadi potensi berita. Potensi berita itu biasanya ditandai dengan menjadi trending topik

dalam waktu singkat. Dengan adanya informasi traffic dari media sosial ini diharapkan para jurnalis/

wartawan (mewakili media berita) dapat meliput secara cepat dan akurat. Sistem ini akan mengambil

data dari media sosial twitter dan facebook. Selain digunakan sebagai bahan analisis berita, traffic

media sosial ini akan menjadi reminder bagi sebuah media untuk mengirimkan wartawannya ke

lapangan untuk meliput berita. Sistem aplikasi reminding ini akan dipasang dalam handphone berbasis

android yang dipegang masing-masing wartawan sehingga notifikasi akan diterima secara otomatis.

Kata Kunci: Media sosial, berita, aplikasi android, traffic berita.

Judul Penelitian:

DETEKSI CYBERBULLYING DALAM BAHASA INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE MACHINE

LEARNING


Muhammad Ikhwan Jambak dan Benfano Soewito

Abstrak:

Tindakan “bullying” dan istilah “bullying” serta tipe-tipe tindakan atau kelakuan yang dapat

digolongkan sebagai aksi “bullying” tersebut dibahas oleh Slonje dan Smith (2008). Secara umum

mereka mendefinisikan istilah “bullying” adalah tindakan atau perilaku agresif (kekerasan) dan

disengaja oleh individu atau sekelompok orang terhadap sang korban yang kurang punya kemampuan

untuk mempertahankan dirinya dari tindakan dan perilaku tersebut. Beberapa peneliti menyimpulkan

bahwa individu ataupun kelompok korban dan pelaku bullying beresiko akan kesehatan psikologi

mereka (Patchin, 2006) (Erdur-Baker, 2010) (Hay, 2010) (Wang, 2011) (Dadvar, 2012).

Sejalan dengan pesatnya kemajuan teknologi, pemakaian online social network (OSN) secara luas,

bentuk-bentuk dan tipe-tipe tindakan bullying terjadi diantara pengguna internet terutama media

sosial seperti Facebook dan Twitter. Bentuk-bentuk bullying seperti inilah yang dikategorikan sebagai

cyberbullying (Patchin, 2006) (Slonje, 2008) (Erdur-Baker, 2010) (Hay, 2010) (Wang, 2011) (Dadvar,

2012). Dan dampaknya yang sangat luas, beberapa negara telah menyatakan bahwa tindakan

cyberbullying adalah tindakan berbahaya dan harus ditangani, misalnya Inggris (Slonje, 2008).

Banyak penelitian dan pembangunan tools untuk menangani cyberbullying dalam Bahasa Inggris

dan Jepang telah dilaporkan, dan karenanya masih sukar dilakukan jika kejadian cyberbullyingnya

terjadi dengan menggunakan Bahasa Indonesia, terutama bahasa pasar. Penelitian ini ditujukan untuk

mengisi kekosongan yang terjadi, dan untuk tahap awal hanya akan meneliti di bahasa Indonesia

formal (Kamus Besar Bahasa Indonesia)

Kata kunci: Bullying, Cyberbullying, Machine Learning

Judul Penelitian:

DETEKSI KANTUK PENGENDARA MOBIL OTOMATIS BERDASARKAN COMPUTER VISION


Habibullah Akbar dan Suharjito.

Abstrak:

Kelelahan saat mengendarai mobil merupakan faktor utama yang dapat menyebabkan terjadinya

kecelakaan lalu lintas. Oleh karena itu, pengendara mobil memerlukan sistem pendeteksi kantuk

untuk mencegah terjadinya kecelakaan. Penelitian ini mengusulkan sebuah framework untuk

mengenali kondisi kantuk pengendara secara otomatis berdasarkan computer vision. Setiap frame

diproses dengan pendeteksi wajah, mata dan mulut berdasarkan metode Viola Jones. Segmentasi

dilakukan dengan menggunakan metode pendeteksi tepi dan filter morfologi. Gambar dari hasil

segmentasi terdapat dua fitur yang dihitung yaitu persentase dari menutupnya kelopak mata

(PERCLOS) dan persentase besaran bukaan mulut (PERMEN). Fitur tersebut kemudian diproses dengan

klasifikator jaringan syaraf tiruan untuk mengenali apakah pengemudi mengantuk atau tidak.

Kata kunci: jaringan syaraf tiruan, deteksi kantuk otomatis, computer vision

Judul Penelitian:

ESTIMASI KANDUNGAN NUTRISI MAKANAN CEPAT SAJI BERDASARKAN DIET KETOGENIK UNTUK

PENDERITA DIABETES DENGAN MENGGUNAKAN REKONSTRUKSI TIGA DIMENSI DAN PENGOLAHAN

CITRA DIGITAL


Habibullah Akbar dan Antoni Wibowo

Abstrak:

Karbohidrat merupakan proporsi asupan energi terbesar masyarakat Indonesia. Menurut data

Riskesdas 2013, 26,3% penduduk mengalami kelebihan berat badan (14,8% mengalami obesitas)

sehingga meningkatkan resiko timbulnya penyakit degeneratif. Banyak penelitian mengindikasikan

bahwasanya keadaan ini akan semakin parah disebabkan gaya hidup modern dan menjamurnya

restoran cepat saji di seluruh pelosok negeri. Oleh sebab itu, penelitian ini bermaksud untuk

membantu masyarakat memperbaiki gaya hidup dari segi pola makan yang seimbang. Tujuan

utamanya adalah mendisain, dan mengembangkan sebuah model diet makanan berdasarkan teori

ketofastosis yang disebut dengan diet ketogenik. Model ini akan menghitung nutrisi makronutrien

(karbohidrat, protein, lemak) dengan menggunakan teknik computer vision. Perhitungan akan

didapatkan dengan cara mengambil input gambar dari dua sudut sisi makanan. Kedua input gambar

akan dibandingkan dengan kartu referensi dan digunakan untuk rekonstruksi tiga dimensi makanan

dan klasifikasi jenis makanan. Dari hasil rekonstruksi dan klasifikasi, akan dihitung volume makanan

untuk dibandingkan dengan tabel referensi massa makanan sehingga akan didapatkan estimasi

prosentase dari komposisi makronutrien. Selanjutnya hasil perhitungan ratio makronutrien akan

dibandingkan dengan model rekomendasi diet ketogenik. Model ini akan diuji dengan membuat

prototype sistem rekomendasi makanan diet ketogenik dan diuji kepada masyarakat secara langsung.

Pengujian akan dilakukan berdasarkan rentang waktu yang sesuai dengan model diet ketogenik dan

juga sebagai proses monitoring. Dengan proses monitoring asupan makanan sehari-hari menggunakan

model diet makanan yang diusulkan pada penelitian ini, diharapkan masyarakat indonesia akan

menjadi lebih mampu mengatur pola makan mereka dan menghindari masalah kelebihan berat badan.

Kata kunci: estimasi volume makanan, diet ketogenik, rekonstruksi tiga dimensi, klasifikasi

Judul Penelitian:

DEVELOPMENT OF AN INTELLIGENT MOBILE DIABETIC MONITORING SYSTEM


Habibullah Akbar

Abstrak:

International diabetes federation has reported that there were 10 million diabetes cases in Indonesia

in 2015 and more than half in the adult age group are not aware that they were suffering diabetes.

This problem is related to their lifestyle, unhealthy food consumption, and the lack of health facilities,

especially for urban areas. To minimize the number of diabetic patients, it is important to develop a

healthcare system that can detect and monitor the health condition for diabetics. The use of mobile

phones in Indonesia has been increasing significantly which indicates a huge potential for mobile

health services to diagnose diseases and to provide medical information suggestion. This research

aims to develop mobile-based healthcare system for helping diabetics to monitor their condition using

machine learning techniques. The system will allow users to input their lifestyle data, including food

consumption and their exercise activities, using textual user interface. The system will be able to

analyze and provide medical feedbacks, such as diabeticfriendly food for next consumption, exercise

recommendation, and medical checking requirement. The expected outcome is a Mobile diabetics

monitoring system (Modimos) prototype. The system will be tested on normal people and diabetics

within three months period.

Kata kunci: diabetics monitoring system, mobile phone, machine learning

Daftar Penelitian FM MTI 2017 -...

Documents

Transcript of Daftar Penelitian FM MTI 2017 -...