ANALISIS SPEKTRAL DALAM PENENTUAN PERIODISITAS SIKLUS CURAH HUJAN DI WILAYAH SELATAN JATILUHUR, KABUPATEN SUBANG, JAWA BARAT
|
|
|
- Farida Susanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 ANALISIS SPEKTRAL DALAM PENENTUAN PERIODISITAS SIKLUS CURAH HUJAN DI WILAYAH SELATAN JATILUHUR, KABUPATEN SUBANG, JAWA BARAT Dyah Susilokarti 1, Sigit Supadmo Arif 2, Sahid Susanto 2, Lilik Sutiarso 2 1 Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian, Kementrian Pertanian, 2 ABSTRAK metode Fast Fourier Transformtrend trend Mean Square Error menghitung nilai error siklus curah hujan terjadi dalam kurun waktu 71,68 bulan atau sekitar 5-6 tahun. Kata kuncifast Fourier Transform Mean Square Error ABSTRACT Keywords: Rainfall, prediction, Fast Fourier TransformMean Square Error 89
2 PENDAHULUAN chaotic dari variabilitas Monsun Intertropical Convergence Zone Walker Circulation) dan sirkulasi Hadley Circulation Inter Tropical Convergence Zone Quasi Biennial Oscillation Metode Fast Fourier Transform satu siklus signal data hujan. Periodogram akan menghasilkan dkk., 2013). Fast Fourier Transform METODE PENELITIAN Lokasi Studi air laut mengakibatkan instrusi air laut di sebagian lahan sawah 2010). Data dan Perangkat Lunak a. 90
3 b. c. 2010a, Arc Gis 10.2, Microsoft excel dan Microsoft word Analisis Karakteristik Curah Hujan Wilayah R = A 1 +R 1 + A 2 + R 2 A n R n A 1 + A 2 A n Keterangan : A 1, A n 1, A 2,., A n dibuat menggunakan software ArcGis 10.2 Analisis Spektral menambah informasi mengenai karakteristik dari data deret Power Spektral Density hidden periodecities domain Fast Fourier Transform domain) waktu, dan harus dalam kawasan frekuensi sebab fungsi t Pemisahan ini dilakukan untuk membantu meningkatkan menghitung trend berfungsi untuk menghitung trend. 2003): dimana: 91
4 t Fourier Fast Fourier Transform dari : Proses peramalan (forecasting). HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Spektral Prediksi Curah Hujan Prediksi curah hujan dilakukan dengan menggunakan metode backpropagation. Model backpropagation neuron. node output. Fungsi aktivasi mengubah nilai masukan dalam satu range data tertentu imaginer dari signal Fourier dihasilkan oleh signal magnitude Powerpower plotting Proses pelatihan (training). training hidden layer dan learning rate Training mengatur nilai input output Proses pengujian (testing) testing digunakan untuk menguji validasi training dengan untuk mengetahui nilai error 92
5 plotting data menunjukkan bahwa data curah hujan Prediksi Curah Hujan Prediksi curah hujan menggunakan metode Neural NetworkBackpropagation input layer berisi data curah hujan 20 hidden layer, dan 1 output berisi menggunakan metode feedforward arsitektur , learning rate testing tersebut menghasilkan nilai kuadrat error sebesar 0,0116. error error Gambar 7. Data error Data error 93
6 error nyquis Sampling jumlah sampling Fourier analysis error error Data tersebut menunjukkan bahwa terjadi nilai error power/amplitude menunjukkan bahwa curah hujan bulanan selama 19 tahun KESIMPULAN Fast Fourier Transform hujan selama setahun. Prediksi curah hujan menggunakan metode Backpropagation waktu 71,68 bulan atau sekitar 5-6 tahun. DAFTAR PUSTAKA dominant rainfall regions within Indonesia and their International Journal of Climatology 23 2nd_ Jurnal Agromet Indonesia 22 Agriculture Sector
7 Programme, Jakarta. variation of local rainfall data using a fuzzy logic International Forum on Climate Prediction, Agriculture and Development, James Cook Univ April 2000, IRI, Australia Jurnal Badan Meteorologi 11 Jurnal Sains Dirgantara 1 Atlas Kalender Tanam Jawa-Sumatera- Sulawesi, Kalimantan-Bali, Nusa Tenggara, Maluku, Papua. Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian, Jakarta. Metode dan Aplikasi Peramalan. Publisher, Tangerang. Kapan Hujan Turun? Dampak Osilasi Selatan dan El Nino di Indonesia Analisis Spektral untuk Menelaah Periodesitas Tersembunyi dari Data Deret Waktu. Alam. Universitas Padjadjaran, Bandung. Jurnal Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Geophysical Research Letters 7: Jaringan Saraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan MATLAB. Penerbit Sistem Peramalan dan Pengendalian OPT dalam Mendukung Sistem Produksi Padi Berkelanjutan Strategi untuk Meningkatkan Produksi Agribisnis dan Lingkungan. Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanaman Pangan
POSITRON, Vol. IV, No. 2 (2014), Hal ISSN :
Pengaruh Fenomena El Niño Southern Oscillation dan Dipole Mode Terhadap Curah Hujan di Muhammad Elifant Yuggotomo 1,), Andi Ihwan ) 1) Stasiun Klimatologi Siantan Pontianak ) Program Studi Fisika Fakultas
Analisis Spektral Data Curah Hujan di Sulawesi Utara
JURNAL MIPA UNSRAT ONLINE 2 (2) 133-139 dapat diakses melalui http://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jmuo Analisis Spektral Data Curah Hujan di Sulawesi Utara Novvria Sagita 1,2), As ari 2), Wandayantolis
Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Awal Musim Hujan Berdasarkan Suhu Permukaan Laut
Tersedia secara online di: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jika Volume 1 Nomor 2 Halaman 52-61 ISSN: 2089-6026 Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Awal Musim Hujan Berdasarkan Suhu Permukaan
T 11 Aplikasi Model Backpropagation Neural Network Untuk Perkiraan Produksi Tebu Pada PT. Perkebunan Nusantara IX
T 11 Aplikasi Model Backpropagation Neural Network Untuk Perkiraan Produksi Tebu Pada PT. Perkebunan Nusantara IX Oleh: Intan Widya Kusuma Program Studi Matematika, FMIPA Universitas Negeri yogyakarta
METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Kerangka Pemikiran Perusahaan dalam era globalisasi pada saat ini, banyak tumbuh dan berkembang, baik dalam bidang perdagangan, jasa maupun industri manufaktur. Perusahaan
PENERAPAN MODEL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI HARGA AYAM
PENERAPAN MODEL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI HARGA AYAM Nanik Susanti 1* 1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus Gondangmanis, PO Box 53, Bae, Kudus
ANALISIS RAGAM OSILASI CURAH HUJAN DI PROBOLINGGO DAN MALANG
ANALISIS RAGAM OSILASI CURAH HUJAN DI PROBOLINGGO DAN MALANG Juniarti Visa Bidang Pemodelan Iklim, Pusat Pemanfaatan Sains Atmosfer dan Iklim-LAPAN Bandung Jl. DR. Junjunan 133, Telp:022-6037445 Fax:022-6037443,
PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian 1, Erlinda Ningsih 2 1 Dosen Teknik Informatika, STMIK Potensi Utama 2 Mahasiswa Sistem Informasi, STMIK
Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Menggunakan VB 6
Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Menggunakan VB 6 Sari Indah Anatta Setiawan SofTech, Tangerang, Indonesia cu.softech@gmail.com Diterima 30 November 2011 Disetujui 14 Desember 2011
APLIKASI SOFT COMPUTING PADA PREDIKSI CURAH HUJAN DI KALIMANTAN
APLIKASI SOFT COMPUTING PADA PREDIKSI CURAH HUJAN DI KALIMANTAN TESIS Karya tulis sebagai salah suatu syarat untuk memperoleh gelar magister dari Institut Teknologi Bandung Oleh : DENI SEPTIADI NIM : 22406002
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER FEEDFORWARD DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI NILAI KURS JUAL SGD-IDR
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 205 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari 205 IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER FEEDFORWARD DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI
Perbaikan Metode Prakiraan Cuaca Bandara Abdulrahman Saleh dengan Algoritma Neural Network Backpropagation
65 Perbaikan Metode Prakiraan Cuaca Bandara Abdulrahman Saleh dengan Algoritma Neural Network Backpropagation Risty Jayanti Yuniar, Didik Rahadi S. dan Onny Setyawati Abstrak - Kecepatan angin dan curah
Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian, Kementrian Pertanian, Jl. R.M. Harsono No. 3 Ragunan - Pasar Minggu, Jakarta Selatan
STUDI KOMPARASI PREDIKSI CURAH HUJAN METODE FAST FOURIER TRANSFORMATION (FFT), AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) Comparation Study on Precipitation Prediction
1 Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang Masalah
1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Kebutuhan masyarakat akan perkiraan cuaca terutama curah hujan ini menjadi sangat penting untuk merencanakan segala aktifivitas mereka. Curah hujan juga memiliki
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. perangkat. Alat dan bahan yang digunakan sebelum pengujian:
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengujian Perangkat Lunak Dalam mengetahui perangkat lunak yang dibuat bisa sesuai dengan metode yang dipakai maka dilakukan pengujian terhadap masing-masing komponen perangkat.
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam perkembangan teknologi yang semakin pesat ini banyak sekali perubahan perkembangan yang telah terjadi untuk membantu kehidupan masyarakat. Dalam perkembangan
POSITRON, Vol. IV, No. 2 (2014), Hal ISSN :
Modifikasi Estimasi Curah Hujan Satelit TRMM Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Studi Kasus Stasiun Klimatologi Siantan Fanni Aditya 1)2)*, Joko Sampurno 2), Andi Ihwan 2) 1)BMKG Stasiun
ANALISIS PENAMBAHAN NILAI MOMENTUM PADA PREDIKSI PRODUKTIVITAS KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION
ANALISIS PENAMBAHAN NILAI MOMENTUM PADA PREDIKSI PRODUKTIVITAS KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION Eka Irawan1, M. Zarlis2, Erna Budhiarti Nababan3 Magister Teknik Informatika, Universitas Sumatera
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Menurut Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC,2001), konsentrasi gas-gas rumah kaca, khususnya CO2, CH4, dan N2O dalam dua abad terakhir
PREDIKSI LUAS PANEN DAN PRODUKSI PADI DI KABUPATEN BANYUMAS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
PREDIKSI LUAS PANEN DAN PRODUKSI PADI DI KABUPATEN BANYUMAS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) Supriyanto 1, Sudjono 2, Desty Rakhmawati 3 ( 1,2. UNSOED Purwokerto, 3. STMIK
PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE LOMBOK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE LOMBOK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Titik Misriati AMIK BSI Jakarta Jl. R.S Fatmawati No. 24 Pondok Labu, Jakarta Selatan titik.tmi@bsi.ac.id ABSTRACT
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Data Yang Digunakan Dalam melakukan penelitian ini, penulis membutuhkan data input dalam proses jaringan saraf tiruan backpropagation. Data tersebut akan digunakan sebagai
Metode Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik Untuk Estimasi Curah Hujan Bulanan di Ketapang Kalimantan Barat
Prosiding Semirata FMIPA Universitas Lampung, 2013 Metode Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik Untuk Estimasi Curah Hujan Bulanan di Ketapang Kalimantan Barat Andi Ihwan Prodi Fisika FMIPA Untan, Pontianak
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Implementasi antar muka dalam tugas akhir ini terdiri dari form halaman
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Implementasi Antar Muka Implementasi antar muka dalam tugas akhir ini terdiri dari form halaman judul perangkat lunak, form pelatihan jaringan saraf tiruan, form pengujian
BAB I PENDAHULUAN I-1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kabupaten Purworejo adalah daerah agraris karena sebagian besar penggunaan lahannya adalah pertanian. Dalam struktur perekonomian daerah, potensi daya dukung
Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian
Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian Program Studi Meteorologi PENERBITAN ONLINE AWAL Paper ini adalah PDF yang diserahkan oleh penulis kepada Program Studi Meteologi sebagai salah satu syarat kelulusan
KLASIFIKASI POLA HURUF VOKAL DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION. Dhita Azzahra Pancorowati
KLASIFIKASI POLA HURUF VOKAL DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Dhita Azzahra Pancorowati 1110100053 Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI VOLUME PEMAKAIAN AIR BERSIH DI KOTA PONTIANAK
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI VOLUME PEMAKAIAN AIR BERSIH DI KOTA PONTIANAK [1] Meishytah Eka Aprilianti, [2] Dedi Triyanto, [3] Ilhamsyah [1] [2] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengujian Perangkat Lunak Dalam mengetahui perangkat lunak yang dibuat bisa sesuai dengan metode yang dipakai maka dilakukan pengujian terhadap masin-masing komponen perangkat.
VOL. 01 NO. 02 [JURNAL ILMIAH BINARY] ISSN :
![VOL. 01 NO. 02 [JURNAL ILMIAH BINARY] ISSN :](/thumbs/65/54066186.jpg "VOL. 01 NO. 02 [JURNAL ILMIAH BINARY] ISSN :")
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI AIR MINUM MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION (STUDI KASUS : PDAM TIRTA BUKIT SULAP KOTA LUBUKLINGGAU) Robi Yanto STMIK Bina Nusantara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkebunan di Negara kita sangat berperan penting baik dibidang ekonomi maupun sosial karena dapat menghasilkan devisa yang cukup besar. Pembangunan ekonomi jangka
UNNES Journal of Mathematics
UJM 4 (1) (2015) UNNES Journal of Mathematics http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm SISTEM PREDIKSI TAGIHAN LISTRIK USAHA JASA LAUNDRY MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Muhamad
Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Steepest Descent untuk Prediksi Data Time Series
Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Steepest Descent untuk Prediksi Data Time Series Oleh: ABD. ROHIM (1206 100 058) Dosen Pembimbing: Prof. Dr. M. Isa Irawan, MT Jurusan Matematika
Karakteristik Pola Curah Hujan di Wilayah Sekitar Teluk (Studi Daerah Nabire Provinsi Papua dan Fakfak Papua Barat)
Jurnal Matematika & Sains, Agustus 2012, Vol. 17 Nomor 2 Karakteristik Pola Curah Hujan di Wilayah Sekitar Teluk (Studi Daerah Nabire Provinsi Papua dan Fakfak Papua Barat) Rully Affandi 1,2), Atika Lubis
ANALISIS PERBANDINGAN METODE BACKPROPAGATION DAN RADIAL BASIS FUNCTION UNTUK MEM PREDIKSI CURAH HUJAN DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
ANALISIS PERBANDINGAN METODE BACKPROPAGATION DAN RADIAL BASIS FUNCTION UNTUK MEM PREDIKSI CURAH HUJAN DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Abstrak Vinsensius Rinda Resi - NIM : A11.2009.04645 Program Studi Teknik
PEMODELAN DAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI KAPASITAS PEMBANGKIT LISTRIK MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK (SEKTOR RUMAH TANGGA)
PEMODELAN DAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI KAPASITAS PEMBANGKIT LISTRIK MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK (SEKTOR RUMAH TANGGA) Salmawaty Tansa 1, Bambang Panji Asmara 2 Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Elektro,
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) A-31
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol 4, No2, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print) A-31 Perbandingan Performansi Metode Peramalan Fuzzy Time Series yang Dimodifikasi dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation (Studi
Peramalan Data IHSG Menggunakan Metode Backpropagation
Peramalan Data IHSG Menggunakan Metode Backpropagation Seng Hansun Program Studi Teknik Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia hansun@umn.ac.id Diterima 31 Agustus 2012 Disetujui
MEMPREDIKSI KECERDASAN SISWA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS ALGORITMA BACKPROPAGATION (STUDI KASUS DI LP3I COURSE CENTER PADANG)
MEMPREDIKSI KECERDASAN SISWA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS ALGORITMA BACKPROPAGATION (STUDI KASUS DI LP3I COURSE CENTER PADANG) R. Ayu Mahessya, S.Kom, M.Kom, Fakultas Ilmu Komputer Universitas
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Gambar 3.1 menggambarkan desain penelitian peramalan volume penumpang kereta api di pulau Jawa-Sumatera dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation.
PREDIKSI PENDAPATAN ASLI DAERAH KALIMANTAN BARAT MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
PREDIKSI PENDAPATAN ASLI DAERAH KALIMANTAN BARAT MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Dwi Marisa Midyanti Sistem Komputer Universitas Tanjungpura Pontianak Jl Prof.Dr.Hadari Nawawi, Pontianak
Bab IV Analisis dan Pembahasan
Bab IV Analisis dan Pembahasan IV.1 Analisis Clustering Analisis clustering menggunakan jaringan kompetitif Kohonen (Self Organizing Map) menggunakan 2 vektor masukan x 1 dan x 2. Vektor x 1 diisi dengan
ANALISIS ALGORITMA INISIALISASI NGUYEN-WIDROW PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
ANALISIS ALGORITMA INISIALISASI NGUYEN-WIDROW PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian 1, M. Rhifky Wayahdi 2 1 Dosen Teknik Informatika,
JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN SUMATERA UTARA DENGAN METODE BACK PROPAGATION (STUDI KASUS : BMKG MEDAN)
JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN SUMATERA UTARA DENGAN METODE BACK PROPAGATION (STUDI KASUS : BMKG MEDAN) Marihot TP. Manalu Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma
Prediksi Nilai Tukar Petani Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Scientific Journal of Informatics Vol 3, No 1, Mei 2016 p-issn 2407-7658 http://journalunnesacid/nju/indexphp/sji e-issn 2460-0040 Prediksi Nilai Tukar Petani Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
PENGGUNAAN FAST FOURIER TRANSFORM DALAM ANALISIS KENORMALAN CURAH HUJAN DI SUMATERA BARAT DAN SELATAN KHUSUSNYA SAAT KEJADIAN DIPOLE MODE
PENGGUNAAN FAST FOURIER TRANSFORM DALAM ANALISIS KENORMALAN CURAH HUJAN DI SUMATERA BARAT DAN SELATAN KHUSUSNYA SAAT KEJADIAN DIPOLE MODE Pusat Pemanfaatan Sains Atmosfer dan Iklim, LAPAN, Bandung E-mail
1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang masalah
1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang masalah Emas adalah unsur kimia dalam tabel periodik yang memiliki simbol Au (bahasa Latin: 'aurum') dan nomor atom 79. Emas digunakan sebagai standar keuangan di banyak
Prediksi Curah Hujan Di Kota Pontianak Menggunakan Parameter Cuaca Sebagai Prediktor Pada Skala Bulanan, Dasarian Dan Harian Asri Rachmawati 1)*
Prediksi Curah Hujan Di Kota Pontianak Menggunakan Parameter Cuaca Sebagai Prediktor Pada Skala Bulanan, Dasarian Dan Harian Asri Rachmawati 1)* 1)Stasiun Meteorologi Supadio Pontianak Badan Meteorologi
BAB III. METODOLOGI. kegiatan manusia membuat penelitian dengan domain teknik informatika
BAB III. METODOLOGI 3.1. Kerangka Pikir Teknik informatika yang memiliki andil yang cukup besar dalam berbagai kegiatan manusia membuat penelitian dengan domain teknik informatika merupakan hal yang menarik
PENGENALAN SUARA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN MODEL PROPAGASI BALIK
ABSTRAK PENGENALAN SUARA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN Dosen Jurusan Teknik Elektronika Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem pengenalan suara manusia dengan
Jurnal Fisika Unand Vol. 2, No. 4, Oktober 2013 ISSN
PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN BEBERAPA FUNGSI PELATIHAN BACKPROPAGATION (Studi Kasus: Stasiun Meteorologi Tabing Padang, Tahun 2001-2012) Cici Oktaviani, Afdal
PRAKIRAAN MUSIM HUJAN 2011/2012 PADA ZONA MUSIM (ZOM) (DKI JAKARTA)
PRAKIRAAN MUSIM HUJAN 2011/2012 PADA ZONA MUSIM (ZOM) (DKI JAKARTA) Sumber : BADAN METEOROLOGI, KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA I. PENDAHULUAN Wilayah Indonesia berada pada posisi strategis, terletak di daerah
BAB III METODE PENELITIAN
3.1. Kerangka Pemikiran BAB III METODE PENELITIAN Permasalahan yang akan dijawab atau tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini adalah untuk melakukan prakiraan beban listrik jangka pendek atau untuk
Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation
Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation Anjar Wanto STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Pematangsiantar, Indonesia anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id
V. PENYUSUNAN MODEL PREDIKSI CURAH HUJAN BERDASARKAN FENOMENA ENSO DAN IOD UNTUK MENENTUKAN RENCANA TANAM
V. PENYUSUNAN MODEL PREDIKSI CURAH HUJAN BERDASARKAN FENOMENA ENSO DAN IOD UNTUK MENENTUKAN RENCANA TANAM 5.1. Pendahuluan Curah hujan merupakan salah satu unsur iklim yang mempunyai variabilitas dan fluktuasi
PERANCANGAN MODEL PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN BERDASARKAN SUHU PERMUKAAN LAUT DI KALIMANTAN SELATAN
PERANCANGAN MODEL PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN BERDASARKAN SUHU PERMUKAAN LAUT DI KALIMANTAN SELATAN Dian Handiana 1, Sri Cahyo Wahyono 2 dan Dewi Sri Susanti 3 Abstrak : Kebutuhan akan adanya informasi
Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation
Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation Anjar Wanto STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Pematangsiantar, Indonesia anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id
lalu menghitung sinyal keluarannya menggunakan fungsi aktivasi,
LAMPIRAN 15 Lampiran 1 Algoritme Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Standar Langkah 0: Inisialisasi bobot (bobot awal dengan nilai random yang paling kecil). Langkah 1: Menentukan maksimum epoch, target
EVALUASI MODEL JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI IKLIM EKSTRIM DENGAN KORELASI CURAH HUJAN DAN TINGGI MUKA LAUT DI SEMARANG
Youngster Physics Journal ISSN : 2302-7371 Vol. 4, No. 1, Januari 2015, Hal 67-72 EVALUASI MODEL JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI IKLIM EKSTRIM DENGAN KORELASI CURAH HUJAN DAN
PENGARUH AKTIVITAS ENSO DAN DIPOLE MODE TERHADAP POLA HUJAN DI WILAYAH MALUKU DAN PAPUA SELAMA PERIODE SERATUS TAHUN ( )
PENGARUH AKTIVITAS ENSO DAN DIPOLE MODE TERHADAP POLA HUJAN DI WILAYAH MALUKU DAN PAPUA SELAMA PERIODE SERATUS TAHUN (1901 2000) THE EFFECT OF A HUNDRED YEARS PERIOD (1991-2000) ENSO AND DIPOLE MODE ACTIVITIES
BAB I PENDAHULUAN. hortikultura,dan 12,77 juta rumah tangga dalam perkebunan. Indonesia
BAB I PENDAHULUAN 1.1. LATAR BELAKANG Indonesia merupakan Negara agraris yang amat subur sehingga tidak dapat dipungkiri lagi sebagian besar penduduknya bergerak dalam sektor agraris. Data dalam Badan
BAB I PENDAHULUAN. paling parah dan paling lama tingkat pemulihannya akibat krisis keuangan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Krisis keuangan yang terjadi di Asia pada pertengahan tahun 1997 diawali di Thailand dan merembet ke berbagai negara di Asia lainnya seperti di Indonesia, Malaysia,
ANALISIS CUACA PADA SAAT PELAKSANAAN TMC PENANGGULANGAN BANJIR JAKARTA JANUARI FEBRUARI Abstract
ANALISIS CUACA PADA SAAT PELAKSANAAN TMC PENANGGULANGAN BANJIR JAKARTA JANUARI FEBRUARI 2014 Erwin Mulyana 1 erwin6715@yahoo.com Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi Abstract Application of weather
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
7 d) phase spectrum, dengan persamaan matematis: e) coherency, dengan persamaan matematis: f) gain spektrum, dengan persamaan matematis: IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Keadaan Geografis dan Cuaca Kototabang
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Forecasting Forecasting (peramalan) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa yang akan datang. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan data historis dan memproyeksikannya
PERBANDINGAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN PADA PERAMALAN CURAH HUJAN
JURNAL LOGIC. VOL. 17. NO. 2. JULI 2017 92 PERBANDINGAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN PADA PERAMALAN CURAH HUJAN I Putu Sutawinaya, I Nyoman Gede Arya Astawa, Ni Kadek Dessy Hariyanti Politeknik Negeri
PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Dewi Kusumawati 1), Wing Wahyu Winarno 2), M. Rudyanto Arief 3) 1), 2), 3) Magister Teknik Informatika STMIK
3. METODE PENELITIAN
19 3. METODE PENELITIAN 3.1 Diagram Alir Penelitian Kerangka pemikiran pada penelitian ini dapat digambarkan dalam suatu bagan alir seperti pada Gambar 8. Gambar 8 Diagram Alir Penelitian Pengumpulan Data
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA BARAT
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA BARAT Havid Syafwan Program Studi Manajemen Informatika, Amik Royal, Kisaran E-mail: havid_syafwan@yahoo.com ABSTRAK:
Pengembangan Aplikasi Prediksi Pertumbuhan Ekonomi Indonesia dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Erlangga, Sukmawati Nur Endah dan Eko Adi Sarwoko Pengembangan Aplikasi Prediksi Pertumbuhan Ekonomi Indonesia dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Erlangga, Sukmawati Nur Endah dan Eko Adi Sarwoko
Oleh : Agus Sumarno Dosen Pembimbing : Drs. Daryono Budi Utomo, M.Si
APLIKASI WAVELET RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI DATA TIME SERIES APPLICATION Of WAVELET RECURRENT NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES DATA PREDICTION Oleh : Agus Sumarno 1206 100 706 Dosen Pembimbing
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ELMAN DENGAN ALGORITME GRADIENT DESCENT ADAPTIVE LEARNING RATE
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ELMAN DENGAN ALGORITME GRADIENT DESCENT ADAPTIVE LEARNING RATE oleh BETA VITAYANTI M0110012 SKRIPSI Ditulis dan diajukan untuk
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER PERCEPTRON PADA APLIKASI PRAKIRAAN CUACA
Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Multilayer Perceptron (Joni Riadi dan Nurmahaludin) APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER PERCEPTRON PADA APLIKASI PRAKIRAAN CUACA Joni Riadi (1) dan Nurmahaludin
ANALISIS PENAMBAHAN MOMENTUM PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
Seminar Nasional Informatika 0 ANALISIS PENAMBAHAN MOMENTUM PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian, Purwa Hasan Putra Dosen Teknik Informatika,
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perangkat keras komputer berkembang dengan pesat setiap tahunnya selalu sudah ditemukan teknologi yang lebih baru. Meskipun demikian masih banyak hal yang belum dapat
Prediksi Pergerakan Harga Harian Nilai Tukar Rupiah (IDR) Terhadap Dollar Amerika (USD) Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
1 Prediksi Pergerakan Harga Harian Nilai Tukar Rupiah (IDR) Terhadap Dollar Amerika (USD) Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Reza Subintara Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Universitas
PERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK EVALUASI KETEPATAN PREDIKSI WAKTU KERUSAKAN SUATU KOMPONEN
Feng PERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK... 211 PERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK EVALUASI KETEPATAN PREDIKSI WAKTU KERUSAKAN SUATU KOMPONEN Tan
PENDAFTARAN MAHASISWA BARU PROGRAM PENDIDIKAN DASAR MENGGUNAKAN ALGORITMA NN BACKPROPAGATION DI UPBJJ-UNIVERSITAS TERBUKA PROVINSI SULAWESI TENGAH
PENDAFTARAN MAHASISWA BARU PROGRAM PENDIDIKAN DASAR MENGGUNAKAN ALGORITMA NN BACKPROPAGATION DI UPBJJ-UNIVERSITAS TERBUKA PROVINSI SULAWESI TENGAH Syahrullah 1), Hajra Rasmita Ngemba 2), Syaiful Hendra
III. BAHAN DAN METODE
39 III. BAHAN DAN METODE 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian dilaksanakan pada bulan Agustus sampai Desember tahun 2010 di rumah tanaman (greenhouse) Balai Penelitian Agroklimatologi dan Hidrologi (Balitklimat),
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tahapan Penelitian Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini disajikan pada Gambar 14, terdiri dari tahap identifikasi masalah, pengumpulan dan praproses data, pemodelan
1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang
1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Pasar valuta asing telah mengalami perkembangan yang tak terduga selama beberapa dekade terakhir, dunia bergerak ke konsep "desa global" dan telah menjadi salah satu pasar
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi dan perkembangan ilmu pengetahuan dewasa ini sudah mengalami perkembangan pesat. Seiring berjalannya waktu, perkembangan ini menyebabkan timbulnya kebutuhan
SATIN Sains dan Teknologi Informasi
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No. 1, Juni 2015 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Prestasi
I. PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
1 I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Indonesia adalah negara dengan populasi ke-empat terbesar dan penghasil beras ke-tiga terbesar di dunia (World Bank, 2000). Indonesia memproduksi sekitar 31 juta ton
BACK PROPAGATION NETWORK (BPN)
BACK PROPAGATION NETWORK (BPN) Arsitektur Jaringan Digunakan untuk meminimalkan error pada output yang dihasilkan oleh jaringan. Menggunakan jaringan multilayer. Arsitektur Jaringan Proses belajar & Pengujian
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Batuk merupakan mekanisme refleks yang sangat penting untuk menjaga jalan napas tetap terbuka (paten) dengan cara menyingkirkan hasil sekresi lendir yang menumpuk pada
1. I Wayan Sumarjaya, S.Si, M.Stats. 2. I Gusti Ayu Made Srinadi, S.Si, M.Si. ABSTRAK
Judul : Peramalan Curah Hujan Menggunakan Metode Analisis Spektral Nama : Ni Putu Mirah Sri Wahyuni NIM : 1208405018 Pembimbing : 1. I Wayan Sumarjaya, S.Si, M.Stats. 2. I Gusti Ayu Made Srinadi, S.Si,
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab ini merupakan bab yang akan menjelaskan mengenai landasan teori dari topik tugas akhir. Beberapa landasan teori tersebut yaitu : 2.1 Peramalan (forecasting) Forecasting adalah
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI LAJU TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA PADA PROVINSI JAWA TIMUR
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI LAJU TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA PADA PROVINSI JAWA TIMUR Sofi Dwi Purwanto Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Maulana Malik
Prediksi Pemakaian Listrik Dengan Pendekatan Back Propagation
ISSN: 2089-3787 465 Prediksi Pemakaian Listrik Dengan Pendekatan Back Propagation Ruliah S, Rendy Rolyadely Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Banjarbaru Jl. A.Yani Km. 33,3 Loktabat Banjarbaru
PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE ANN DENGAN MEMANFAATKAN LIBRARY ENCOG JAVA
PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE ANN DENGAN MEMANFAATKAN LIBRARY ENCOG JAVA Nama : Resa Alfarisi NRP : 5207100100 Jurusan : Sistem informasi FTIF ITS Dosen Pembimbing 1 : Wiwik Anggraeni
KATA PENGANTAR PANGKALPINANG, APRIL 2016 KEPALA STASIUN METEOROLOGI KLAS I PANGKALPINANG MOHAMMAD NURHUDA, S.T. NIP
Buletin Prakiraan Musim Kemarau 2016 i KATA PENGANTAR Penyajian prakiraan musim kemarau 2016 di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung diterbitkan untuk memberikan informasi kepada masyarakat disamping publikasi
PERANCANGAN PROGRAM PENGENALAN BENTUK MOBIL DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SKRIPSI
PERANCANGAN PROGRAM PENGENALAN BENTUK MOBIL DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SKRIPSI Oleh Nama : Januar Wiguna Nim : 0700717655 PROGRAM GANDA TEKNIK INFORMATIKA DAN MATEMATIKA
APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK INVENTARISASI LUAS SUMBER DAYA ALAM STUDI KASUS PULAU PARI
APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK INVENTARISASI LUAS SUMBER DAYA ALAM STUDI KASUS PULAU PARI Putri Khatami Rizki 1), Muchlisin Arief 2), Priadhana Edi Kresnha 3) 1), 2), 3) Teknik Informatika Fakultas
Phenomena Atmosfer Yang Mempengaruhi Hujan di Wilayah Equator (Padang dan Pontianak)
Phenomena Atmosfer Yang Mempengaruhi Hujan di Wilayah Equator (Padang dan Pontianak) Juniarti Visa Pusat Pemanfaatan Sains Atmosfer dan Iklim-LAPAN Bandung Jl. DR. Junjunan 133, Telp:02-6037445 Fax:022-6037443,
UKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Memprediksi situasi dalam suatu bisnis perdagangan merupakan suatu aspek yang sangat penting untuk menjaga dan memajukan bisnis tersebut. Informasi naik-turunnya
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sebagai negara yang terletak diantara Samudra Pasifik-Hindia dan Benua Asia-Australia, serta termasuk wilayah tropis yang dilewati oleh garis khatulistiwa, menyebabkan
ADLN - Perpustakaan Universitas Airlangga ABSTRAK. viii
Muhammad Arif Santoso, 2015. Peramalan Penjualan Produk Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Extreme Learning Machine. Skripsi ini dibawah bimbingan Auli Damayanti,S.Si, M.Si dan Dr. Herry Suprajitno,
JURNAL SAINS DAN INFORMATIKA
39 Fauzul Sains Amri, dan Jaringan Informatika Syaraf Vol.1 Tiruan (N0.1) untuk (2015): Memprediksi 37-43 JURNAL SAINS DAN INFORMATIKA Research of Science and Informatic e-mail: jit.kopertis10@gmail.com
PRAKIRAAN KONDISI IKLIM DI INDONESIA (UPDATE MARET 2017)
PRAKIRAAN KONDISI IKLIM DI INDONESIA (UPDATE MARET 2017) Tim Agroklimatologi Kelti Ilmu Tanah dan Agronomi Pusat Penelitian Kelapa Sawit (PPKS) Indonesian Oil Palm Research Institute (IOPRI) Outline Daftar