Ulasan Karya Ilmiah VI
Judul
Sistem Penjadwalan Perkuliahan Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus Fakultas Matematika dan IPA IPB)
Penulis
Gibbon Mardame Parsaoran Tamba
Tahun
2004
Link
http://iirc.ipb.ac.id/jspui/handle/123456789/2230Hasil Ulasan
Karya ilmiah berjudul “Sistem Penjadwalan Perkuliahan Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus Fakultas Matematika dan IPA IPB)” yang ditulis oleh Gibbon Mardame Parsaoran Tamba ini mengulas permasalahan yang sering terjadi pada penjadwalan perkuliahan menerapkan algoritma genetika pada sistem penjadwalan perkuliahan. Masalah penjadwalan merupakan salah satu masalah yang muncul dari sistem manajem yang kurang baik. Persyaratan-persyaratan lain yang ada membuat proses penjadwalan menjadi semakin rumit.
Dalam penelitian ini, studi kasus yang diambil yaitu pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Institut Pertanian Bogor (IPB) semester ganjil tahun ajaran 2002/2003. Percobaan dilakukan dalam 3 tahapan, yaitu pengujian pengaruh perubahan nilai dari parameter operator logika (crossover, mutasi dan propagasi) dengan metode evolusi 3-tournament based selection, selanjutnya dilakukan pengujian pengaruh perbedaan hasil penjadwalan pada jumlah dan iterasi populasi, dan pengujian perbedaan metode inisialisasi terhadap hasil dan durasi proses penjadwalan perkuliahan.
Berdasarkan hasil penelitian bahwa jumlah kromosom dalam satu populasi yang akan diproses dengan menggunakan GA, mempengaruhi dalam mendapatkan hasil penjadwalan tercepat dan optimal. Hal ini disebabkan pada jumlah populasi yang semakin besar, keragaman dalam satu populasi bertambah besar dalam mencapai solusi optimum.
Ulasan Karya Ilmiah V
Judul
Pembangunan Aplikasi SMS dengan Fitur Suara Berformat MP3 Menggunakan JSR 135
Penulis
Ingrid Masithoh
Tahun
2009
Link
http://iirc.ipb.ac.id/jspui/handle/123456789/13045Hasil Ulasan
Karya ilmiah berjudul “Pembangunan Aplikasi SMS dengan Fitur Suara Berformat MP3 Menggunakan JSR 135” yang ditulis oleh Ingrid Masithoh ini membahas mengenai pembangunan aplikasi SMS (short message service) dengan penambahan fitur suara di dalamnyai. Aplikasi ini dapat bermanfaat misalnya dapat mempermudah seorang tunanetra ataupun yang berpenglihatan kurang dalam menggunakan fasilitas SMS.
Dalam penelitian ini, penulis membangun aplikasi dengan menggunakan Java 2 Micro Edition (J2ME) dan telepon selular yang mendukung JSR (Java Spesification Request) 135 untuk memainkan fitur suara. Berkas suara yang digunakan berformat MP3 karena hasil kompresi bisa mencapai 1/10 berkas suara berformat WAV. Cara kerja aplikasi ini adalah saat pengguna menekan salah satu tombol pada keypad, maka pada layar akan muncul huruf, angka, atau tanda baca, bersamaan dengan itu juga akan diperdengarkan suara yang melafalkan huruf, angka, atau tanda baca tersebut
JSR 135 atau yang biasa disebut MMAPI (Mobile Media API) adalah API tambahan yang digunakan oleh pengembang untuk memasukkan kemampuan multimedia pada berbagai perangkat elektronik yang mendukung Java (Goyal 2006). Dengan MMAPI kita dapat memainkan berbagai format audio dan video dari jaringan maupun dari Java Archive (JAR); merekam audio, video dan mengambil foto; memainkan berkas MIDI; dan masih banyak lagi. JSR 135 hanyalah satu dari beberapa JSR yang ada.
Dengan menambahkan fitur pada aplikasi sms, konsekuensi yang muncul yaitu waktu pengaksesan aplikasi sms atau tepatnya pada waktu ketik sms tentunya akan bertambah. Dan berdasarkan hasil penelitian ini, waktu kinerja yang dihasilkan adalah 20,46 WPM (Word Per Minute) jika dijalankan dengan menggunakan tambahan fitur suara dan menghasilkan 28, 78 WPM jika dijalankan tanpa menggunakan tambahan fitur suara. Berdasarkan perbandingan nilai tersebut, peneliti menyimpulkan bahwa sistem ini masih tergolong layak digunakan, dan tidak terlalu mengganggu kecepatan dalam proses pengetikan pesan.
Ulasan Karya Ilmiah IV
Judul
Pengembangan Model Jaringan Syaraf Tiruan Resilient Backpropagation Untuk Identifikasi Pembicara Dengan Praproses MFCC
Penulis
Nurhadi Susanto
Tahun
2007
Link
http://iirc.ipb.ac.id/jspui/handle/123456789/14620Hasil Ulasan
Karya ilmiah berjudul “Pengembangan Model Jaringan Syaraf Tiruan Resilient Backpropagation Untuk Identifikasi Pembicara Dengan Praproses MFCC” yang ditulis oleh Nurhadi Susanto ini membahas mengenai pengidentifikasian pembicara menggunakan pemodelan jaringan syaraf tiruan resilient backpropagation. Resilient backpropagation atau biasa disingkat RPROP adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk mempercapat laju pembelajaran pada pelatihan jaringan syaraf tiruan propagasi balik. RPROP melakukan penyesuaian nilai bobot secara langsung berdasarkan informasi dari gradien lokalnya.
Suara manusia dapat digunakan sebagai media untuk mengidentifikasi diri. Dari suara seseorang dapat diambil suatu fitur yang kemudian dimodelkan dan digunakan untuk mengenali seseorang berdasarkan suaranya. Untuk memperoleh fitur / ekstraksi ciri sinyal suara tersebut digunakan metode yang disebut MFCC (Mel Frequency Cepstrum Coefficients).
Dalam penelitian tersebut, jenis identifikasi yang digunakan adalah closed-set identification dimana suara masukan yang akan dikenali merupakan bagian dari sekumpulan suara pembicara yang telah terdaftar atau diketahui dan kata yang dilatih maupun diujikan telah ditentukan.
Data yang diguanakan dalam penelitian ini adalah gelombang suara yang telah didijitasi dan direkam dari 10 pembicara, yaitu masing-masing 5 perempuan dan 5 laki-laki. Setiap suara diambil dalam jangka waktu yang sama dan tanpa pengarahan, maksudnya pembicara dapat menggunakan cara pengucapan, intonasi, dan logat apapun pada saat merekam data. Setiap suara dicuplik dengan sampling rate 16000 Hz dan dikuantitasi ke dalam representasi 16 bit. Selanjutnya data suara tersebut dilakukan proses pereduksian dan analisis fitur menggunakan MFCC. Hasil dari MFCC dijadikan sebagai data latih pada tahap selanjutnya menggunakan metode resilient backpropagation dengan tipe supervised learning. Pada tahapan akhir yaitu model jaringan syaraf tiruan yang terbentuk dari hasil pelatihan diuji dengan data uji dan kemudian diukur nilai akurasinya.
Hasil penelitian yang dilakukan yaitu berupa tingkat akurasi kebenaran dari data yang diujikan. Dan berdasarkan hasil penelitian tersebut, model terbaik yang dikembangkan menghasilkan nilai akurasi rata-rata sebesar 92,8%.
Ulasan Karya Ilmiah III
Judul
Pengembangan Model Identifikasi Pembicara dengan Probabilitas Neural Network
Penulis
Mohamad Nono Suhartono
Tahun
2007
Link
http://iirc.ipb.ac.id/jspui/handle/123456789/18672Hasil Ulasan
Karya ilmiah berjudul “Pengembangan Model Identifikasi Pembicara dengan Probabilitas Neural Network” yang ditulis oleh Mohamad Nono Suhartono ini membahas mengenai proses pengidentifikasian suara untuk mengidentifikasi pembicara. Penelitian ini sangat bermanfaat untuk mengetahui siapa yang berbicara jika kita hanya memiliki suara atau rekaman suara.
Pengidentifikasian pembicara yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan metode Probabilistik Neural Network, sedangkan untuk pemrosesan awal menggunakan metode MFCC (Mel Frequency Cepstrum Coefficients). Secara garis besar, proses pengidentifikasian pembicara dapat dilihat pada gambar berikut :
Identifikasi Pembicara
Data suara : Data suara yang digunakan dalam penelitian ini adalah gelombang suara yang telah di dijitasi dan direkam dari 20 pembicara, yaitu 10 pembicara laki-laki dan 10 pembicara perempuan dengan rentang usia 20-23 tahun dan masing-masing diambil suaranya selama 1 detik dengan sampling rate 16000 Hz.
Ekstraksi Ciri : Suara yang telah terkumpul kemudian dilakukan analisis fitur / ekstraksi ciri menggunakan MFCC dan menghasilkan 13 koefisien mel cepstrum untuk masing-masing frame.
Probabilistik Neural Network : Hasil ekstarksi ciri kemudian menjadi masukan untuk Probabilistik Neural Network. PNN terdiri dari empat layer, yaitu input layer, pattern layer, summation layer, dan decision layer. Pada PNN akan dilakukan perhitungan untuk mencari nilai terbesar dari data yang diujikan untuk mengetahui identitas pemilik suara tersebut. Identifikasi terdiri dari identifikasi tanpa threshold dan identifikasi dengan threshold. Theshold berfungsi untuk meningkatkan keakuratan hasil identifikasi.
Ulasan Karya Ilmiah II
Judul
Sistem Informasi Pemetaan Profil Kriminalitas Berbasis Web (Studi Kasus: Kejahatan Konvensional Kota Bogor)
Penulis
Riza Muhammad Nurman
Tahun
2007
Link
http://iirc.ipb.ac.id/jspui/handle/123456789/14475Hasil Ulasan
Karya ilmiah berjudul “Sistem Informasi Pemetaan Profil Kriminalitas Berbasis Web (Studi Kasus: Kejahatan Konvensional Kota Bogor)” yang ditulis oleh Riza Muhammad Nurman ini membahas mengenai pembangunan suatu sistem yang dapat membantu pihak kepolisian dalam membandingkan kerawanan kejahatan antar daerah. Dengan menggunakan sistem ini, diharapkan dapat memudahkan pengguna (kepolisian) untuk menyimpan dan mengolah data serta memperoleh informasi secara tepat dan akurat mengenai banyaknya kejahatan yang terjadi di berbagai tempat dan waktu kejadian yang berbeda-beda sehingga mampu menentukan daerah-daerah yang memiliki tingkat kerawanan kejahatan yang tinggi.
Metode pengembangan sistem pada penelitian ini menggunakan prototipe Jenis I. Pengembangan prototipe Jenis I digunakan karena masalah yang diambil tidak terstruktur dengan baik serta persyaratan data yang tidak menentu. Menurut McLeod (2001) terdapat dua jenis prototipe. Prototipe Jenis I merupakan suatu model yang akan berkembang menjadi sistem operasional. Prototipe Jenis II merupakan suatu model yang dapat dibuang yang berfungsi sebagai cetak biru bagi sistem operasional. Pendekatan pada prototipe Jenis I hanya mungkin jika peralatan prototyping memungkinkan prototipe memuat semua elemen penting dari sistem baru. Sedangkan pendekatan prototipe Jenis II dilakukan jika prototipe tersebut hanya dimaksudkan untuk tampilan seperti sistem operasional dan tidak dimaksudkan untuk memuat semua elemen penting.
Penelitian yang dilakukan oleh penulis yaitu mengembangkan suatu sistem informasi yang mampu menampilkan peta (berbasis sistem informasi geogragis (SIG)) serta memetakan jumlah kejahatan yang terjadi di dalam peta tersebut dalam bentuk visualisasi warna yang beragam. Pewarnaan pada masing-masing daerah dikelompokkan dan diambil berdasarkan ciri-ciri tertentu sehingga output yang dihasilkan diharapkan akan memudahkan pengguna dalam membedakan tingkat kerawanan antara daerah satu dan lainnya. Sistem ini juga mampu menampilkan grafik dan perhitungan jumlah tindak pidana yang terjadi berikut penyelesaiannya berdasarkan bulan dan tahun. Dengan menggunakan tampilan visual peta dan grafik, diharapkan sistem akan membantu memudahkan pihak kepolisian dalam menganalisa tingkat kerawanan setiap kecamatan, kelurahan, jenis kejahatan, pola waktu kejadian pada setiap bulan dan tahunnya, serta mengolah data kriminalitas yang terbaru dan aktual.
Data yang akurat sangat diperlukan dalam pembangunan sistem ini, karena representasi visual yang dirancang tidak akan muncul apabila tidak tersedia data yang akurat dan memadai. Oleh karena itu, dibutuhkan kerjasama yang baik dari pihak kepolisian untuk membantu menyediakan data.
Ulasan Karya Ilmiah I
Judul
Algoritme Segmented Dynamic Time Warping pada Pencarian Audio
Penulis
Agus Pudjijono
Tahun
2004
Link
http://iirc.ipb.ac.id/jspui/handle/123456789/1955Hasil Ulasan
Karya ilmiah berjudul “Algoritme Segmented Dynamic Time Warping pada Pencarian Audio” yang ditulis oleh Agus Pudjijono membahas mengenai pengembangan proses pencarian audio yang bersifat context based, yaitu pencarian berdasarkan informasi yang ada di dalam lagu tersebut, misalnya input berupa potongan lagu atau potongan nada dari lagu yang akan dicari (input berupa audio).
Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi kelemahan yang ada pada proses pencarian audio menggunakan informasi teks yang berhubungan dengan file audio tersebut. Misalnya, input berupa text mengenai judul lagu, penyanyi, pencipta lagu, ataupun lirik dalam lagu.
Proses yang dilakukan oleh sistem yaitu menghitung nilai kecocokan vektor amplitudo input terhadap vektor amplitudo pada koleksi file audio yang akan dicari menggunakan metode Segmented Dynamic Time Warping (SDTW).
Hasil penelitian dibandingkan dengan hasil perhitungan nilai kecocokan jika menggunakan metode DTW (Dynamic Time Warping).
Pengimplementasian penelitian ini akan sangat bermanfaat untuk membantu dalam proses pencarian audio.
BBC Memory Test
Berikut ini adalah screenshot hasil BBC Memory Test yang saya lakukan :
Test ini diisi dengan sejujur-jujurnya,,, semoga hasilnya gak memalukan hehehehe 
Desain Antarmuka yang Buruk 2
Ini dia satu lagi review desain antarmuka yang menurut saya buruk. Desain antarmuka yang kedua ini saya buat sebagai cadangan sapa tahu aja yang pertama ada orang lain yang memakainya… Desain antarmuka yang buruk kedua menurut saya jatuh kepada http://www.aiseikai.or.jp/. Semoga tidak kalah buruk dengan yang pertama hehehehe…
Berikut adalah screenshotnya :
Web ini adalah Japanese Aiseikai Hospital… Mmmm hospital, saya gak nyangka web hospital bisa seburuk itu. Setelah saya melihat screenshot gedungnya, gedungnya bagus tapi kenapa webnya bisa seburuk itu… Dan kenapa web hospital harus dibuat berwarna warni dan untuk saya web tersebut sangat sulit dipahami (selain dari keterbatasan bahasa antara saya dan web tersebut). Beberapa hal yang patut dipertanyakan adalah apa fungsi tulisan yang berwarna hijau dan merah yang membesar dan mengecil, apa fungsi tombol sound yang jika di klik tidak mengeluarkan suara apapun.
Setiap saya membuka halaman baru atau link yang lain, saya tidak bisa kembali ke menu utama karna tidak tahu atau memang tidak ada link untuk kembali ke menu utama. Setelah saya mencoba-coba untuk mengklik setiap tulisan tetap tidak bisa kembali ke menu utama, sehingga saya harus menggunakan tombol back pada browser.
1. Warna : hampir seluruh warna ada di web ini karna setiap bagiannya dan setiap tulisannya diberi warna yang berbeda.
2. Bahasa : penggunaan bahasa yang bercampur-campur.
3. Link : tidak ada kesamaan dalam pembuatan link. Masing-masing link memiliki bentuk atau rupa yang berbeda-beda tetapi hampir sama dengan tulisan biasa. Sulit untuk membedakan mana link mana tulisan.
4. Font : ukuran font yang digunakan berbeda-beda. Sebagai contoh, pada bagian shape yang berisi link-link tersebut ukuran fontnya berbeda, ada yang besar dan ada yang kecil padahal link tersebut masih dalam satu area yang sama. Mengapa dibuat berbeda-beda??? that’s weird…
Saya rasa sekian uneg-uneg saya mengenai web ini, semoga bisa menghibur 
Desain Antarmuka yang Buruk 1
To the point aja,,, berhubung saya blm ahli dalam blog2an… maka langsung saja ke tujuan utama yaitu menganalisa atau mereview suatu web yang saya anggap buruk. Web tersebut yaitu http://frnz.de/. Karna web ini ditulis menggunakan bahasa yang tidak saya pelajari maka saya tidak dapat menjelaskan lebih lanjut mengenai web ini. Langsung saja berikut ini saya berikan screenshot-nya…
Screenshot 1
Screenshot 2
Screenshot 3
Berikut ini adalah ulasan singkat mengenai web http://frnz.de/ :
1. Cara berinteraksi : disamping jelas terdapat link, tetapi dibagian tengah atau isi web tersebut sulit untuk di deteksi yang mana link dan yang mana tulisan. Pertama saya pikir tulisan begaris bawah pasti link, tetapi setelah saya cek ternyata tidak semua tulisan yang bergaris bawah adalah link… sungguh merepotkan…
2. Font & warna : pada halaman yang sama fontnya tidak sama, mulai dari tipe fontnya, ukuran font, dan warna dari fontnya berbeda. Terlalu banyak warna yang berbeda sehingga tidak enak dipandang mata. Yang membuat web ini terlihat parah adalah tulisan yang bertumpuk atau ada tulisan yang tertutup gambar…
3. Link : link tidak jelas sama sekali, tidak ada perbedaan mana link mana tulisan sehingga user harus menebak2 mana link yang bisa di klik atau yang bisa membawa ke halaman yang lain.
4. Scrolling : penggunaan scrolling yang berlebihan dalam halaman web sebaiknya dihindarkan karena pengguna web kebanyakan malas untuk melakukan scrolling berulang dan kalaupun mereka melakukan scrolling, maka mereka hanya melakukannya sedikit saja (satu atau dua kali scrolling). Sedangkan pada web ini, user harus melakukan scroll maksimal sebanyak 4 kali karna halamannya terlalu panjang…
Saya rasa cukup sekian ulasan singkatnya,,, semoga yang saya ulas ini banyak benarnya dan semoga menambah daftar antarmuka buruk yang bisa diketahui semua orang hehehe… Jika ada salah penulisan mohon dimaafkan, maklumlah masih newbie… ^_^
