5. Judul, Abstrak, Proposal dan Latar Belakang Masalah Penelitian

Judul Penelitian Judul penelitian sebaiknya singkat padat dan mewakili seluruh isi penelitian kita Judul penelitian wajib memuat: Method/Model Tujuan Penelitan

Judul Penelitian Approach Tujuan Penerapan Neural Network berbasis Algoritma Semut untuk Pengujian Software Metode Blackbox Sistem Case Based Reasoning berbasis k-Nearest Neighbor untuk Penentu Paket Perjalanan Wisata Penerapan Algoritma A* yang Diperbaiki untuk Pencarian Tempat Parkir Kosong di Mal dan Supermaket Sistem Cerdas menggunakan Algoritma Bayesian Network untuk Memprediksi Mahasiswa Drop Out Penerapan Algoritma Klasifikasi C4.5 untuk i Penentuan Kelayakan Kredit pada Koperasi Simpan Pinjam Model Prediksi Neural Network untuk Prediksi Harga Saham

Abstrak Penelitian Secara umum abstrak harus menggambarkan keseluruhan isi dari tulisan atau tugas akhir yang kita lakukan Abstrak diuraikan dengan bahasa lugas, tidak bertele-tele, dan langsung ke sasaran Abstrak harus memuat: Masalah penelitian Metode (plus pengembangan/perbaikan) yang kita gunakan untuk memecahkan masalah penelitian Hasil penelitian

Teknik Menganalisa Kontribusi Penelitian dari Pola Abstrak Penelitian (Pro Forma Abstracts)

Jenis Kontribusi (Newman, 1994) EM (Enhanced analytical Modeling techniques), based on relevant theory, that can be used to tell whether the design is practicable or to make performance predictions ES (Enhanced Solutions) that overcome otherwise insoluble aspects of problems, or that are easier to analyze with existing modeling techniques ET (Enhanced Tools and methods) for applying analytical models and for building functional models or prototypes

1. EM (Enhanced Modeling Techniques) Enhanced modeling techniques are generated by applying existing techniques to designs, and making comparisons with the results of empirical tests on working prototypes or products Areas of discrepancy between predicted and actual results are noted The researcher then develops a new model that offers a more accurate prediction, and confirms its accuracy by means of fresh empirical tests

EM – Pro Forma Abstract Existing <model-type> models are deficient in dealing with <properties> of <solution strategy>. An enhanced <model-type> is described, capable of providing more accurate analyses/predictions of <properties> in <solution strategy> designs. The model has been tested by comparing analyses/predictions with empirically measured values of <properties>

EM – Pro Forma Abstract (Sample) Existing GOMS models are deficient in dealing with the speed of use of workstation applications involving dynamic visual information and multi-party conversation. An enhanced GOMS model is described, capable of providing more accurate predictions of speed of use in such workstation application designs. The model has been tested by comparing predictions with empirically measured values of speed of use. (John, 1990)

2. ES (Enhanced Solution) Enhanced solutions arise from measuring limitations in the ability of existing solutions to address certain problems These motivate the researcher to devise an enhanced design that overcomes the limitations, perhaps making use of modeling techniques to predict the outcome The new solution is prototyped and tested to demonstrate a successful outcome

ES – Pro Forma Abstract Studies of existing <artifact-type> have shown deficiencies in <property>. An enhanced design for an <artifact-type> is described, based on <solution strategy>. In comparison with existing solutions, it offers enhanced levels of <property>, according to analyses based on <model-type>. These improvements have been confirmed/demonstrated in tests of a working <artifact-type> based on the design.

ES – Pro Forma Abstract (Sample) Studies of existing automatic document layout schemes have shown deficiencies in ease of learning and range of information handled. An enhanced design for a layout system is described, based on morphological analysis to extract logical structure. In comparison with existing solutions, it offers enhanced levels of accuracy in determining logical structure. These improvements have been demonstrated in tests of a working layout system based on the design. (Iwai, 1989)

3. ET (Enhanced Technique) Enhanced tools and methods arise from observations that modeling techniques or solutions need supporting tools or methods in order to be applied efficiently and reliably A tool or method is devised, and is applied in a design context so as to confirm that it provides effective support for the modeling technique or for the use of the solution

ET – Pro Forma Abstract The effectiveness of <model-type>/<solution strategy> in supporting the design of <artifact-type> has been demonstrated. An enhanced tool/method is described for the design of <artifact-type> based on <model-type>/<solution strategy>. Examples are provided confirming the effectiveness of its support for <model-type> <solution strategy> in design.

ET – Pro Forma Abstract (Sample) The effectiveness of walkthroughs in supporting the design of interactive systems has been demonstrated. An enhanced tool is described for the design of interactive systems based on the use of video recording equipment and informal, interactive evaluation sessions. Examples are provided confirming the effectiveness of its support for walkthroughs in design (Rowley, 1992)

Recap: Tahapan Penelitian (Detail) 1. Tentukan Topik Penelitian dan Lakukan Literature Review 2. Tentukan Problem Statement dan Research Question 3. Pahami Existing Method (Related Research) 4. Lakukan Method Comparation 5. Lakukan Method Improvement 6. Evaluasi Proposed Method

Proposal Penelitian The project proposal is a short description of your initial ideas about what you would like to do, and how you intend to achieve the overall goal of the project Once the project proposal has been accepted, the ideas in your proposal are developed into a more extensive problem description Typically, developing a problem description includes activities such as searching for information at the university library, developing the aim (the overall goal) and objectives (how to reach the aim) of the project, and developing arguments which support the aim

Kiat Menyusun Latar Belakang Masalah* Latar belakang masalah penelitian harus menjawab semua pertanyaan MENGAPA (WHY) dari judul penelitian kita. Bila judul penelitian: Prediksi Produksi Padi dengan menggunakan Support Vector Machine berbasis Particle Swarm Optimization, maka latar belakang masalah harus bisa menjawab pertanyaan: mengapa padi? mengapa prediksi produksi padi? mengapa support vector machine? mengapa particle swarm optimization? *http://romisatriawahono.net/2012/06/18/kiat-menyusun-alur-latar-belakang-masalah-penelitian/

Kiat Menyusun Latar Belakang Masalah Pola alur paragraf mengikuti OMKKMasaSolTu obyek penelitian (O) metode-metode yang ada (M) kelebihan dan kelemahan metode yang ada (KK) masalah pada metode yang dipilih (Masa) solusi perbaikan metode (Sol) rangkuman tujuan penelitian (Tu)

Research Background Padi adalah komoditas yang penting di china, karena tingkat produksinya tinggi (FAO Report, 2009) (1. mengapa padi?). Produksi padi perlu diprediksi dengan akurat, karena hasil prediksi yang akurat sangat penting untuk membuat kebijakan nasional (Traill, 2008) (2. mengapa prediksi produksi padi?). [1. obyek penelitian (O)] Metode prediksi rentet waktu seperti Support Vector Machine (SVM) (Yongsheng, 2008), Neural Network (NN) (Tseng, 2007) dan Grey Model (GM) (Wu, 2007) diusulkan oleh banyak peneliti (Huifei, 2009) untuk prediksi produksi padi. [2. metode-metode yang ada]

Research Background NN memiliki kelebihan pada prediksi nonlinear, kuat di parallel processing dan kemampuan untuk mentoleransi kesalahan, tapi memiliki kelemahan pada perlunya data training yang besar, over-fitting, lambatnya konvergensi, dan sifatnya yang local optimum (Rosario, 2007). GM punya kelebihan di tingginya akurasi prediksi meskipun menggunakan data yang sedikit, akan tetapi GM memiliki kelemahan pada prediksi data yang sifatnya naik turun secara fluktuatif seperti pada data produksi padi (Wu, 2007). [3. kelebihan dan kelemahan metode yang ada]

Research Background SVM dapat memecahkan masalah NN dan GM, yaitu over-fitting, lambatnya konvergensi, dan sedikitnya data training (Vapnik, 2005), yang mana ini tepat untuk karakteristik data produksi padi pada penelitian ini (3. mengapa support vector machine?). Tetapi SVM memiliki kelemahan pada sulitnya pemilihan parameter SVM yang optimal (Coussement, 2008). [4. masalah pada metode yang dipilih] Particle Swarm Optimization (PSO) adalah metode optimisasi yang terbukti efektif digunakan untuk memecahkan masalah optimisasi multidimensi dan multiparameter pada pembelajaran pada machine learning seperti di NN, SVM, dan classifier lain (Brits, 2009) (4. mengapa particle swarm optimization?). [5. solusi perbaikan metode] Pada penelitian ini PSO akan diterapkan untuk pemilihan parameter SVM yang sesuai dan optimal, sehingga hasil prediksi lebih akurat. [6. rangkuman tujuan penelitian]

Research Background Pada penelitian ini PSO akan diterapkan untuk pemilihan parameter SVM yang sesuai dan optimal, sehingga hasil prediksi lebih akurat.  [6. rangkuman tujuan penelitian]

Problem Statement SVM dapat memecahkan masalah NN dan GM, yaitu ‘over-fitting’, lambatnya konvergensi, dan sedikitnya data training, akan tetapi SVM memiliki kelemahan pada sulitnya pemilihan parameter SVM yang optimal sehingga menyebabkan tingkat akurasi prediksi menjadi rendah

Research Question Seberapa tinggi akurasi metode SVM apabila PSO diterapkan pada proses pemilihan parameter yang optimal?

Research Objective Menerapkan PSO untuk pemilihan parameter yang sesuai (C, gamma dan epsilon) pada Support Vector Machine (SVM), sehingga hasil prediksinya lebih akurat

Existing Methods Metode-metode yang biasa digunakan untuk prediksi rentet waktu: NN GM SVM Proposed method (PSO+SVM) akan dikomparasi dengan 3 existing method di atas

Proposed Method Metode yang diusulkan adalah metode SVM dengan pemilihan parameter C, Gamma dan Epsilon diotomatisasi menggunakan PSO

Experiment Result Hasil eksperimen mengindikasikan bahwa tingkat akurasi PSO-SVM lebih tinggi (nilai errornya lebih kecil) dibandingkan dengan daripada metode GM, SVM dan NN

Latihan Proposal Penelitian Technical Paper: Judul: Chinese Grain Production Forecasting Method Based on Particle Swarm Optimization-based Support Vector Machine Author: Sheng-Wei Fei, Yu-Bin Miao and Cheng-Liang Liu Publications: Recent Patents on Engineering 2009, 3, 8-12 Tugas Literature Review: Baca dan pahami paper di atas Tentukan latar belakang masalah, pernyataan masalah, pertanyaan penelitian, tujuan penelitian, existing methods, kontribusi penelitian dan hasil penelitian Rangkumkan dalam 7 slide