Dwi Kristianto
Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Prediction of Wave-induced Liquefaction using Artificial Neural Network and Wide Genetic Algorithm Dwi Kristianto; Chastine Fatichah; Bilqis Amaliah; Kriyo Sambodho
Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol. 8, No. 1 April 2017
Publisher : Institute for Research and Community Services, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1004.159 KB) | DOI: 10.24843/LKJITI.2017.v08.i01.p01

Abstract

The hassle of analytical and numerical solution for liquefaction modeling, repetitive laboratory testing and expensive field observations, have opened opportunities to develop simple, practical, inexpensive and valid prediction of wave-induced liquefaction. In this study, Artificial Neural Network (ANN) regression modeling is used to predict the depth of liquefaction. Despite of using Back Propagation (BP) to train ANN, a modified Genetic Algorithm (called as Wide GA, WGA) is used as ANN training method to improve ANN prediction accuracy and to overcome BP weaknesses such as premature convergence and local optimum. WGA also aim to avoid conventional GA weaknesses such as low population diversity and narrow search coverage. Key WGA operations are Wide Tournament Selection, Multi-Parent BLX-? Crossover, Aggregate Mate Pool Mutation and Direct Fresh Mutation-Crossover. ANN prediction accuracy measured by Median APE (MdAPE). Global optimum solution of WGA is best ANN connections weights configuration with smallest MdAPE.
Pengembangan Prototype Software Real Time Monitoring Berbasis Data Automatic Identification System (AIS) A.A.B. Dinariyana; Ketut Buda Artana; Kriyo Sambodho; Dwi Kristianto
IPTEK Journal of Proceedings Series No 2 (2018): The 2nd Conference on Innovation and Industrial Applications (CINIA 2016)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (782.299 KB) | DOI: 10.12962/j23546026.y2018i1.3359

Abstract

Perangkat Automatic Identification System (AIS) adalah salah satu perangkat yang wajib dipasang pada kapal berukuran lebih besar dari 300 GT. Penggunaan perangkat AIS dimaksudkan untuk meningkatkan keamanan dan keselamatan di laut (SOLAS, Safety of Life at Sea). Penelitian ini merupakan kelanjutan dari penelitian yang telah dilakukan sebelumnya terkait dengan pemanfaatan AIS untuk inspection score pengawasan kapal dan monitoring pipa bawah laut. Hasil-hasil penelitian tersebut mendasari pembangunan konsep dasar sebuah prototype software real time monitoring berbasis AIS. Prototype yang dikembangkan saat ini adalah monitoring real time untuk anjungan lepas pantai dan pipa bawah laut, skor inspeksi kapal, dan ship tracking. mengolah data AIS sedemikian rupa dan membandingkan dengan lokasi fasilitas anjungan lepas pantai dan pipa bawah laut. Monitoring anjungan lepas pantai dan pipa bawah laut memungkinan dalam kondisi bahaya, sistem akan mengirimkan peringatan dini melalui notifikasi telepon seluler, surat elektronik dan media komunikasi lain. Sistem inspeksi kapal bermaksud untuk memonitor lalu lintas kapal dalam daerah perairan tertentu. Oleh otoritas pelabuhan, fitur ini dapat digunakan untuk memudahkan dalam menentukan prioritas kapal-kapal yang akan dilakukan inspeksi. Fitur lainnya yang dikembangkan adalah sistem data historis, yaitu penampilan kembali vessel track dalam kurun waktu, batas daerah perairan atau untuk memperlihatkan jalur/track beberapa kapal tertentu. Pengembangan prototype software ini diharapkan dapat berkontribusi dalam meningkatkan keamanan dan keselamatan operasional kapal dan fasilitas lepas pantai/bawah laut serta meningkatkan efisiensi dalam melakukan monitoring terhadap lalu lintas laut.