BAB II DASAR TEORI Jaringan Syaraf Tiruan. Universitas Sumatera Utara

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB II DASAR TEORI Jaringan Syaraf Tiruan. Universitas Sumatera Utara"

Transkripsi

1 BAB II DASAR TEORI Landasan teori adalah teori-teori yang relevan dan dapat digunakan untuk menjelaskan variabel-variabel penelitian. Landasan teori ini juga berfungsi sebagai dasar untuk memberi jawaban sementara terhadap rumusan yang diajukan serta membantu dalam penyusunan instrument penelitian Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan Syaraf Tiruan (artifical neural network) atau di singkat JST adalah sistem komputasi dimana arsitektur dan operasi di ilhami dari pengetahuan tentang sel syaraf biologi di dalam otak (Hermawan, 2006). JST dapat digambarkan sebagai model matematis dan komputasi untuk fungsi aproksimasi non-linear, klasifikasi data cluster dan regresi non-parametrik atau sebuah simulasi dari koleksi model saraf biologi. Model saraf ditunjukkan dengan kemampuannya dalam emulasi, analisis, prediksi dan asosiasi. Kemampuan yang dimiliki JST dapat digunakan untuk belajar dan menghasilkan aturan atau operasi dari beberapa contoh atau input yang dimasukkan dan membuat prediksi tentang kemungkinan output yang akan muncul atau menyimpan karakteristik dari input yang disimpan kepadanya. Jaringan syaraf merupakan sebuah kelompok pengolahan elemen dalam suatu kelompok yang khusus membuat perhitungan sendiri dan memberikan hasilnya kepada kelompok kedua atau berikutnya. Setiap sub-kelompok menurut gilirannya harus membuat perhitungan sendiri dan memberikan hasilnya untuk subgrup atau kelompok yang belum melakukan perhitungan. Pada akhirnya sebuah kelompok dari satu atau beberapa pengolahan elemen tersebut menghasilkan keluaran (output) dari jaringan.

2 Setiap pengolahan elemen membuat perhitungan berdasarkan pada jumlah masukan (input). Sebuah kelompok pengolahan elemen disebut layer atau lapisan dalam jaringan. Lapisan pertama adalah input dan yang terakhir adalah output. Lapisan di antara lapisan input dan output disebut dengan lapisan tersembunyi (hidden layer). Jaringan sayaraf tiruan merupakan suatu bentuk arsitektur yang terdistribusikan paralel dengan sejumlah besar node dan hubungan antar-node tersebut. Tiap titik hubungan dari satu node ke node yang lain mempunyai harga yang diasosiasikan dengan bobot. Setiap node memiliki suatu nilai yang diasosiasikan sebagai nilai aktivasi node Backpropagation Jaringan perambatan galat (backpropagation) merupakan salah satu algoritma yang sering digunakan dalam menyelesaikan masalah masalah yang rumit. Hal ini dimungkinkan karena jaringan dengan algoritma ini dilatih dengan menggunakan metode belajar terbimbing. Pada jaringan diberikan sepasang pola yang terdiri atas pola masukan dan pola yang diinginkan. Ketiak suatu pola diberikan kepada jaringan, bobot-bobot diubah untuk memperkecil perbedaan pola keluaran dan pola yang diinginkan. Latihan ini dilakukan berulang-ulang sehingga semua pola yang dikeluarkan jaringan dapat memenuhi pola yang diinginkan (Hermawan, 2006). Backpropagation atau biasa sering disebut jaringan feed forward, mampu berevolusi melalui perubahan bobot pada jaringan yang biasa digunakan untuk bidang prediksi, klasifikasi dan fungsi aproksimasi (Tiwari, 2013). Algoritma pelatihan jaringan saraf perambatan galat mundur terdiri atas dua langkah, yaitu perambatan maju dan perambatan mundur. Langkah perambatan maju dan perambatan mundur ini dilakukan pada jaringan untuk setiap pola yang diberikan selama jaringan mengalami pelatihan. Sebuah jaringan backpropagation sederahana terdiri dari sebuah input dan output layer. Input pada input layer diteruskan melalui bobot untuk membawa input menuju lapisan output (Muijrers, 2011). Jaringan perambatan galat mundur terdiri atas tiga lapisan atau lebih unit pengolah. Ketiga lapisan tersebut terhubung secara penuh. Perambatan galat maju dimulai dengan memberikan pola masukan ke lapisan

3 masukan. Pola masukan ini merupakan nilai aktivasi unit-unit masuka. Dengan melakukan perambatan maju dihitung nilai aktivasi pada unit-unit di lapisan berikutnya. Pada setiap lapisan, tiap unit pengolah melakukan penjumlahan berbobot dan menerapkan fungsi sigmoid untuk menghitung keluarannya. Output Layer u 11 y 1 u l1 u j1 u 1m u lm u j1 y m b 1 b l b j Hidden Layer v il v 11 v 1l v kl v1j v k1 v kj v i1 a 1 a k a i v ij Input Layer w 11 w 1k w 1i w n1 w nk w ni x 1 x n Gambar 2.1 : Arsitektur Multilayer Neural Network Sumber : Hermawan, A Algoritma selengkapnya elatihan jaringan backpropagation adalah sebagai berikut (Hermawan, 2006) : Langkah 0 :Inisialisasi bobot (ambil bobot awal dengan nilai random yang cukup kecil). Langkah 1 :Bila syarat berhenti adalah salah, kerjakan langkah 2 sampai 9 Langkah 2 :Untuk setiap pasangan pelatihan, kerjakan langkah 3-8. Feedforward: Langkah 3 : Tiap-tiap unit input (X i, i=1,2,3,...,n) menerima sinyal x i dan meneruskan sinyal ke semua unit pada lapisan hidden (lapisan tersembunyi). Langkah 4 : Tiap-tiap unit lapisan tersembunyi (Zj, j=1,2,3,...,p) menjumlahkan

4 sinyal-sinyal input terbobot: z_in j = v 0j + x v i ij n i 1 (2.1) v=bobot awal input ke hidden. Gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal outputnya: z j = f(z_in j ) (2.2) dan mengirimkan sinyal tersebut ke semua unit di lapisan atasnya (unit unit output). Langkah 5 : Tiap-tiap output (Y k, k=1,2,3,...,m) menjumlahkan sinyal-sinyal input terbobot. y_in k = w 0k + z w j jk p j 1 (2.3) gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal outputnya: y k = f(y_in k ) (2.4) dan kirimkan sinyal tersebut ke semua unit di lapisan hidden (lapisan tersembunyi). Catatan: Langkah (b) dilakukan sebanyak jumlah lapisan tersembunyi. Backpropagation Langkah 6 : Tiap-tiap unit output (Y k, k=1,2,3,...,m) menerima target pola yang berhubungan dengan pola input pembelajaran, hitung informasi errornya k = (t k -y k ) f (y_in k ) (2.5) Kemudian hitung koreksi bobot (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai w jk ):

5 w jk = k z j (2.6) Hitung juga koreksi bias w 0k = k (2.7) Langkah 7 : Tiap-tiap unit lapisan tersembunyi (Zj, j=1,2,3,...,p) menjumlahkan delta inputnya (dari unit-unit yang berada dilapisan hidden). m _in j = w k jk (2.8) k 1 Kalikan nilai ini dengan turunan dari fungsi aktivasi untuk menghitung informasi error: j = _in j f (z_in j ) (2.9) kemudian hitung koreksi bobot: v ij = j x i (2.10) Langkah 8 :Tiap-tiap unit ouput (Y k, k=1,2,3,...,m) memperbaiki bias dan bobotnya (j=1,2,3,...,p): w jk (baru) = w jk (lama) + w jk (2.11) Langkah 9 Tiap-tiap unit lapisan tersembunyi (Zj, j=1,2,3,...,p) memperbaiki nilai bias dan bobotnya (i=1,2,3,...,n. ): v ij (baru) = v ij (lama) + v ij (2.12) : Uji syarat berhenti Online Backpropagation

6 Online backpropagation merupakan jaringan backpropagation yang menggunakan proses update secara online. Online dimaksudkan setiap perubahan bobot dilakukan pada setiap sample atau pada setiap input. Pelatihan dimulai dengan memasukkan nilai input dan melakukan perambatan maju, error kemudian dikalkulasi dan update bobot baru langsung diterapkan untuk input tersebut. Proses update bobot dilakukan untuk setiap varian input (Istook, 2003). Online training dapat juga disebut sebagai stochastic training, dimana pelatihan dilakukan dengan memilih sebuah sample tunggal yang dapat dilakukan secara acak untuk digunakan sebagai input pada tiap iterasi pelatihan (LeCun, 1998). Perkiraan terhadap gradient kemudian dikomputasi berdasarkan error dari iterasi tersebut dan perubahan bobot kemudian dapat dilakukan. Beberapa kelebihan On-Line training yaitu sebagai berikut (LeCun, 1998) : Online training biasanya lebih cepat daripada Offline training Pelatihan Online training juga biasanya memberikan hasil yang lebih baik ketimbang Offline training. Online training dapat dilakukan untuk mendeteksi pola input. Backpropagation mungkin algoritma pembelajaran yang paling popular, algoritma untuk perceptron multilayer merupakan jenis arsitektur jaringan saraf yang sederhana dan efekif. Ini adalah metode backpropagtion secara online dengan tingkat adaptif pembelajaran secara global yang didasari oleh ide yang disebut sudut tingkat peringatan yang di inisiasikan. Dengan nilai yang sangat kecil dan ditambah atau di kurangi sesuai dengan evolusi criteria kesalahan dari interiaksi terakhir. Terdapat dua kelompok tingkat pembelajaran : 1. Mengacu kepada metode penyesuaian tingkat pembelajaran secara keseluruhan untuk seluruh jaringan 2. Adaptasi secara independen tergantung tingkat masalah yang dihadapi 2.4. Offline Backpropagation Offline backpropagation merupakan jaringan backpropagation yang menggunakan proses update secara batch. Offline dimaksudkan setiap perubahan bobot dilakukan pada saat error dari tiap set diperoleh. Pelatihan dimulai dengan memasukkan nilai

7 input dan melakukan perambatan maju, error kemudian ditampung dan disumarikan sampai pada sample input terakhir. Proses update bobot dilakukan berdasarkan error yang diperoleh dari semua set input (Istook, 2003). Offline training dapat juga disebut sebagai batch training, dimana pelatihan dilakukan dengan error dari setiap sample input ditampung terlebih dahulu kemudian digunakan untuk proses update bobot pada saat semua sample telah dilatih. Beberapa kelebihan Offline training yaitu sebagai berikut (LeCun, 1998) : Kondisi dari konvergensi dapat dengan mudah dilacak dan dipelajari. Beberapa teknik peningkatan pembelajaran hanya bekerja pada off-line training. Analisis teori terhadap perubahan bobot dan konvergensi lebih mudah Klasifikasi Pada Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan syaraf tiruan merupakan bidang pengetahuan yang mana bertujuan untuk menciptakan mesin yang memiliki kecerdasan dan pemahaman dengan menerapkan simulasi dari system syaraf manusia (Cheriet, 2007). Sebuah jaringan syaraf tiruan terdiri dari beberapa neuron neuron yang saling terhubung satu sama lain. Pada jaringan syaraf tiruan sebuah neuron sering juga disebut dengan sebuah unit atau sebuah node. Sebuah model neuron memiliki beberapa koneksi yang memiliki bobot, unit penjumlah dan sebuah fungsi aktivasi. Gambar 2.2 Model dari sebuah jaringan neuron (Cheriet, 2007).

8 Jaringan syaraf tiruan mampu merekam pengetahuan yang direpresentasikan dengan bobot pada koneksi antar neuron. Proses pelatihan sebuah jaringan syaraf tiruan merupakan kegiatan memberikan sejumlah input pada jaringan sehingga jaringan memodifikasi bobot bobot pada tiap koneksi neuronnya dalam rangka mempelajari input yang diberikan. Jaringan syaraf yang telah mampu memahami input yang telah diberikan kemudian dapat digunakan untuk kegiatan identifikasi dan klasifikasi. Kemampuan jaringan syaraf dalam melakukan identifikasi dan klasifikasi tidak terlepas pada kemampuannya beradaptasi terhadap input yang diberikan dalam bentuk perubahan bobot pada koneksi antar neuron. Gambar 2.3 Ilustrasi Klasifikasi Pola Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (McClelland, 2013) Kemampuan klasifikasi yang dimiliki oleh jaringan syaraf tiruan kemudian dimanfaatkan pada berbagai bidang seperti bidang identifikasi objek dan klasifikasi pola. Beberapa set objek diberikan kepada jaringan dalam proses pelatihan sehingga jaringan mampu mengenali dan mengidentifikasi objek objek tersebut. Jaringan syaraf memberikan kelebihan tersendiri dibandingkan dengan metode identifikasi dan klasifikasi lain seperti metode yang menggunakan teknik pengolahan citra pada umumnya, dimana jaringan syaraf membutuhkan media penyimpanan yang jauh lebih sedikit disbandingkan dengan metode lain yang menggunakan teknik pengolahan citra sebagai basisnya.

ANALISIS PERBANDINGAN ONLINE DAN OFFLINE TRAINING PADA JARINGAN BACKPROPAGATION PADA KASUS PENGENALAN HURUF ABJAD

ANALISIS PERBANDINGAN ONLINE DAN OFFLINE TRAINING PADA JARINGAN BACKPROPAGATION PADA KASUS PENGENALAN HURUF ABJAD ANALISIS PERBANDINGAN ONLINE DAN OFFLINE TRAINING PADA JARINGAN BACKPROPAGATION PADA KASUS PENGENALAN HURUF ABJAD M Anggi Rivai Nst, Muhammad Zarlis, Zakarias Situmorang Program Studi S-2 Teknik Informatika

Lebih terperinci

ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKTIVITAS PEGAWAI. Jasmir, S.Kom, M.Kom

ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKTIVITAS PEGAWAI. Jasmir, S.Kom, M.Kom ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKTIVITAS PEGAWAI Jasmir, S.Kom, M.Kom Dosen tetap STIKOM Dinamika Bangsa Jambi Abstrak Pegawai atau karyawan merupakan

Lebih terperinci

PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA BARAT

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:

Lebih terperinci

BACK PROPAGATION NETWORK (BPN)

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

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Citra Digital

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Citra Digital BAB II DASAR TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital didefinisikan sebagai fungsi f (x,y) dua dimensi,dimana x dan y adalah koordinat spasial dan f(x,y) adalah disebut dengan intensitas atau tingkat keabuan

Lebih terperinci

SATIN Sains dan Teknologi Informasi

SATIN Sains dan Teknologi Informasi SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No., Juni 206 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Estimasi Needs

Lebih terperinci

ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MENGETAHUI LOYALITAS KARYAWAN

ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MENGETAHUI LOYALITAS KARYAWAN ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MENGETAHUI LOYALITAS KARYAWAN Jasmir, S.Kom, M.Kom Dosen tetap STIKOM Dinamika Bangsa Jambi Abstrak Karyawan atau tenaga kerja adalah bagian

Lebih terperinci

BACK PROPAGATION NETWORK (BPN)

BACK PROPAGATION NETWORK (BPN) BACK PROPAGATION NETWORK (BPN) Arsitektur Jaringan Salah satu metode pelatihan terawasi pada jaringan syaraf adalah metode Backpropagation, di mana ciri dari metode ini adalah meminimalkan error pada output

Lebih terperinci

Architecture Net, Simple Neural Net

Architecture Net, Simple Neural Net Architecture Net, Simple Neural Net 1 Materi 1. Model Neuron JST 2. Arsitektur JST 3. Jenis Arsitektur JST 4. MsCulloh Pitts 5. Jaringan Hebb 2 Model Neuron JST X1 W1 z n wi xi; i1 y H ( z) Y1 X2 Y2 W2

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 7 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Jaringan Syaraf Biologi Otak manusia memiliki struktur yang sangat kompleks dan memiliki kemampuan yang luar biasa. Otak terdiri dari neuron-neuron dan penghubung yang disebut

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Jaringan Syaraf Biologi Jaringan Syaraf Tiruan merupakan suatu representasi buatan dari otak manusia yang dibuat agar dapat mensimulasikan apa yang dipejalari melalui proses pembelajaran

Lebih terperinci

lalu menghitung sinyal keluarannya menggunakan fungsi aktivasi,

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

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Beban dan Prakiraan Beban Listrik Di dalam sebuah sistem kelistrikan terdapat 2 sisi yang sangat berbeda, yaitu sisi beban dan sisi pembangkitan. Pada sisi beban atau beban

Lebih terperinci

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) 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

Lebih terperinci

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN OBAT Pada PT. METRO ARTHA PRAKARSA MENERAPKAN METODE BACKPROPAGATION

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN OBAT Pada PT. METRO ARTHA PRAKARSA MENERAPKAN METODE BACKPROPAGATION APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN OBAT Pada PT. METRO ARTHA PRAKARSA MENERAPKAN METODE BACKPROPAGATION Zulkarnain Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 JARINGAN SARAF SECARA BIOLOGIS Jaringan saraf adalah salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak

Lebih terperinci

SATIN Sains dan Teknologi Informasi

SATIN Sains dan Teknologi Informasi SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No., Juni 206 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Jaringan Syaraf Tiruan Peramalan Inventory Barang

Lebih terperinci

Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Menggunakan VB 6

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

Lebih terperinci

Jurnal Informatika Mulawarman Vol 5 No. 1 Februari

Jurnal Informatika Mulawarman Vol 5 No. 1 Februari Jurnal Informatika Mulawarman Vol 5 No. 1 Februari 2010 50 Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur Dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran

Lebih terperinci

PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

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

Lebih terperinci

VOL. 01 NO. 02 [JURNAL ILMIAH BINARY] ISSN :

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

Lebih terperinci

PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION Havid Syafwan 1, Herman Saputra 2 *1 Program Studi Manajemen Informatika, AMIK

Lebih terperinci

MODEL PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK OTOMATISASI PENGEMUDIAN KENDARAAN BERODA TIGA

MODEL PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK OTOMATISASI PENGEMUDIAN KENDARAAN BERODA TIGA MODEL PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK OTOMATISASI PENGEMUDIAN KENDARAAN BERODA TIGA Ramli e-mail:ramli.brt@gmail.com Dosen Tetap Amik Harapan Medan ABSTRAK Jaringan Syaraf Tiruan adalah pemrosesan

Lebih terperinci

JARINGAN SYARAF TIRUAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI NILAI UJIAN AKHIR SEKOLAH (STUDI KASUS DI MAN 2 PADANG)

JARINGAN SYARAF TIRUAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI NILAI UJIAN AKHIR SEKOLAH (STUDI KASUS DI MAN 2 PADANG) Jurnal Teknologi Vol 7, No 2, Oktober 2017, Hal 183-192 E- ISSN : 2541-1535 ISSN : 2301-4474 JARINGAN SYARAF TIRUAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI NILAI UJIAN AKHIR SEKOLAH (STUDI

Lebih terperinci

ANALISIS PENAMBAHAN NILAI MOMENTUM PADA PREDIKSI PRODUKTIVITAS KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION

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

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan diuraikan materi yang mendukung dalam pembahasan evaluasi implementasi sistem informasi akademik berdasarkan pengembangan model fit HOT menggunakan regresi linier

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan Volume 04, No.2 (2016), hal ISSN : x

Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan Volume 04, No.2 (2016), hal ISSN : x DETEKSI PENYAKIT PADA TANAMAN JERUK PONTIANAK DENGAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION [1] Fitrajaya Nugraha, [2] Beni Irawan, [3] Dwi Marisa Midyanti [1] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas

Lebih terperinci

Muhammad Fahrizal. Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpanglimun Medan

Muhammad Fahrizal. Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpanglimun Medan IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI SERVICE KENDARAAN RODA 4 DENGAN METODE BACKPROPAGATION (STUDI KASUS PT. AUTORENT LANCAR SEJAHTERA) Muhammad Fahrizal Mahasiswa Teknik Informatika STMIK

Lebih terperinci

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 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,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. paling parah dan paling lama tingkat pemulihannya akibat krisis keuangan

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,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Jaringan Syaraf Tiruan (artificial neural network), atau disingkat JST menurut Hermawan (2006, hlm.37) adalah sistem komputasi dimana arsitektur dan operasi

Lebih terperinci

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN HANDPHONE DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus : CV.

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN HANDPHONE DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus : CV. APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN HANDPHONE DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus : CV. Bryan Ponsel) Des Indeks Giawa Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi

Lebih terperinci

BAB 2 KONSEP DASAR PENGENAL OBJEK

BAB 2 KONSEP DASAR PENGENAL OBJEK BAB 2 KONSEP DASAR PENGENAL OBJEK 2.1 KONSEP DASAR Pada penelitian ini, penulis menggunakan beberapa teori yang dijadikan acuan untuk menyelesaikan penelitian. Berikut ini teori yang akan digunakan penulis

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.6. Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan syaraf tiruan atau neural network merupakan suatu sistem informasi yang mempunyai cara kerja dan karakteristik menyerupai jaringan syaraf pada

Lebih terperinci

MILIK UKDW. Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

MILIK UKDW. Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Beberapa tahun belakangan ini, jaringan syaraf tiruan telah berkembang dengan pesat. Berbagai aplikasi telah memanfaatkan jaringan syaraf tiruan dalam penerapannya,

Lebih terperinci

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PENGHITUNGAN PERSENTASE KEBENARAN KLASIFIKASI PADA KLASIFIKASI JURUSAN SISWA DI SMA N 8 SURAKARTA

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PENGHITUNGAN PERSENTASE KEBENARAN KLASIFIKASI PADA KLASIFIKASI JURUSAN SISWA DI SMA N 8 SURAKARTA APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PENGHITUNGAN PERSENTASE KEBENARAN KLASIFIKASI PADA KLASIFIKASI JURUSAN SISWA DI SMA N 8 SURAKARTA Pembimbing: Desi Fitria Utami M0103025 Drs. Y. S. Palgunadi, M. Sc

Lebih terperinci

PREDIKSI PENDAPATAN ASLI DAERAH KALIMANTAN BARAT MENGGUNAKAN 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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dielaskan mengenai teori-teori yang berhubungan dengan penelitian ini, sehingga dapat diadikan sebagai landasan berpikir dan akan mempermudah dalam hal pembahasan

Lebih terperinci

SATIN Sains dan Teknologi Informasi

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Artificial Neural Network atau jaringan syaraf tiruan merupakan bidang yang sangat berkembang saat ini. Pemanfaatan teknologi mesin dan computer yang tidak terbatas

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 7 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 21 Anatomi Ayam Pengetahuan tentang anatomi ayam sangat diperlukan dan penting dalam pencegahan dan penanganan penyakit Hal ini karena pengetahuan tersebut dipakai sebagai dasar

Lebih terperinci

Arsitektur Jaringan Salah satu metode pelatihan terawasi pada jaringan syaraf adalah metode Backpropagation, di mana ciri dari metode ini adalah memin

Arsitektur Jaringan Salah satu metode pelatihan terawasi pada jaringan syaraf adalah metode Backpropagation, di mana ciri dari metode ini adalah memin BACK PROPAGATION Arsitektur Jaringan Salah satu metode pelatihan terawasi pada jaringan syaraf adalah metode Backpropagation, di mana ciri dari metode ini adalah meminimalkan error pada output yang dihasilkan

Lebih terperinci

Prediksi Pergerakan Harga Harian Nilai Tukar Rupiah (IDR) Terhadap Dollar Amerika (USD) Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation

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

Lebih terperinci

Studi Modifikasi standard Backpropagasi

Studi Modifikasi standard Backpropagasi Studi Modifikasi standard Backpropagasi 1. Modifikasi fungsi objektif dan turunan 2. Modifikasi optimasi algoritma Step Studi : 1. Studi literatur 2. Studi standard backpropagasi a. Uji coba standar backpropagasi

Lebih terperinci

SISTEM PENGENALAN BARCODE MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

SISTEM PENGENALAN BARCODE MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION SISTEM PENGENALAN BARCODE MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Barcode Rcognition System Using Backpropagation Neural Networks M. Kayadoe, Francis Yuni Rumlawang, Yopi Andry Lesnussa * Jurusan

Lebih terperinci

ANALISIS PENAMBAHAN MOMENTUM PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

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,

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

Sebelumnya... Pembelajaran Mesin/Machine Learning Pembelajaran dengan Decision Tree (ID3) Teori Bayes dalam Pembelajaran

Sebelumnya... Pembelajaran Mesin/Machine Learning Pembelajaran dengan Decision Tree (ID3) Teori Bayes dalam Pembelajaran Sebelumnya... Pembelajaran Mesin/Machine Learning Pembelajaran dengan Decision Tree (ID3) Teori Bayes dalam Pembelajaran Kecerdasan Buatan Pertemuan 11 Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network)

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Jaringan Saraf Tiruan (JST) Jaringan saraf tiruan pertama kali secara sederhana diperkenalkan oleh McCulloch dan Pitts pada tahun 1943. McCulloch dan Pitts menyimpulkan bahwa

Lebih terperinci

KLASIFIKASI ARITMIA EKG MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN FUNGSI AKTIVASI ADAPTIF

KLASIFIKASI ARITMIA EKG MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN FUNGSI AKTIVASI ADAPTIF KLASIFIKASI ARITMIA EKG MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN FUNGSI AKTIVASI ADAPTIF Asti Rahma Julian 1, Nanik Suciati 2, Darlis Herumurti 3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, ITS

Lebih terperinci

PENGENALAN HURUF DAN ANGKA PADA CITRA BITMAP DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE PROPAGASI BALIK

PENGENALAN HURUF DAN ANGKA PADA CITRA BITMAP DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE PROPAGASI BALIK PENGENALAN HURUF DAN ANGKA PADA CITRA BITMAP DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE PROPAGASI BALIK Naskah Publikasi disusun oleh Zul Chaedir 05.11.0999 Kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER

Lebih terperinci

Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 1 Edisi.,Volume,. Bulan.. ISSN :

Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 1 Edisi.,Volume,. Bulan.. ISSN : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) Edisi.,Volume,. Bulan.. ISSN : 289-933 ANALISIS METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK PENGENALAN SEL KANKER OTAK Novita Handayani Teknik Informatika

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Barcode Salah satu obyek pengenalan pola yang bisa dipelajari dan akhirnya dapat dikenali yaitu PIN barcode. PIN barcode yang merupakan kode batang yang berfungsi sebagai personal

Lebih terperinci

Model Arsitektur Backpropogation Dalam Memprediksi Faktor Tunggakan Uang Kuliah (Studi Kasus AMIK Tunas Bangsa)

Model Arsitektur Backpropogation Dalam Memprediksi Faktor Tunggakan Uang Kuliah (Studi Kasus AMIK Tunas Bangsa) IJCCS, Vol.x, No.x, July xxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Model Arsitektur Backpropogation Dalam Memprediksi Faktor Tunggakan Uang Kuliah (Studi Kasus AMIK Tunas Bangsa) Agus Perdana Windarto* 1, Dedy Hartama

Lebih terperinci

134 Sutikno, Indriyati, Sukmawati N.E, Priyo S.S., Helmie A.W., Indra W., Nurdin B., Tri Wardati K., Raditya L.R. dan Diah Putu D.

134 Sutikno, Indriyati, Sukmawati N.E, Priyo S.S., Helmie A.W., Indra W., Nurdin B., Tri Wardati K., Raditya L.R. dan Diah Putu D. 134 Sutikno, Indriyati, Sukmawati N.E, Priyo S.S., Helmie A.W., Indra W., Nurdin B., Tri Wardati K., Raditya L.R. dan Diah Putu D. Chapter 7 Backpropagation dan Aplikasinya Sutikno, Indriyati, Sukmawati

Lebih terperinci

BAB 4 DISAIN MODEL. Pengguna. Citra. Ekstraksi Ciri x. Antar muka (Interface) Data Hasil Ekstraksi Ciri. Testing dan Identifikasi.

BAB 4 DISAIN MODEL. Pengguna. Citra. Ekstraksi Ciri x. Antar muka (Interface) Data Hasil Ekstraksi Ciri. Testing dan Identifikasi. 33 BAB 4 DISAIN MODEL Disain model sistem identifikasi citra karang dirancang sedemikian rupa dengan tuuan untuk memudahkan dalam pengolahan data dan pembuatan aplikasi serta memudahkan pengguna dalam

Lebih terperinci

BAB IV JARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK)

BAB IV JARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) BAB IV JARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) Kompetensi : 1. Mahasiswa memahami konsep Jaringan Syaraf Tiruan Sub Kompetensi : 1. Dapat mengetahui sejarah JST 2. Dapat mengetahui macam-macam

Lebih terperinci

Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran (Studi Kasus DiKota Padang)

Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran (Studi Kasus DiKota Padang) Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran (Studi Kasus DiKota Padang) Hadi Syahputra Universitas Putra Indonesia YPTK Padang E-mail: hadisyahputra@upiyptk.ac.id

Lebih terperinci

Bab 4 Model Neural Network

Bab 4 Model Neural Network Model Jaringan Neural Buatan (JNB) merupakan suatu sistem yang dibangun berdasarkan cara kerja neural pada makhluk hidup (neural biologis) Neural biologis terdiri atas sel neural yang disebut neuron yang

Lebih terperinci

JARINGAN SYARAF TIRUAN

JARINGAN SYARAF TIRUAN JARINGAN SYARAF TIRUAN 8 Jaringan syaraf adalah merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut. Istilah

Lebih terperinci

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 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

Lebih terperinci

Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor

Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor 23 Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor Fachrudin Pakaja, Agus Naba dan Purwanto Abstrak Prediksi penjualan adalah salah satu cara untuk meningkatkan laba perusahaan,

Lebih terperinci

Prediksi Jumlah Penjualan Air Mineral Pada Perusahaan XYZ Dengan Jaringan Saraf Tiruan

Prediksi Jumlah Penjualan Air Mineral Pada Perusahaan XYZ Dengan Jaringan Saraf Tiruan Prediksi Jumlah Penjualan Air Mineral Pada Perusahaan XYZ Dengan Jaringan Saraf Tiruan Kusuma Dewangga, S.Kom. Jurusan Ilmu Komputer Universitas Gadjah Mada Jl. Bulaksumur, Yogyakarta kusumadewangga@gmail.com

Lebih terperinci

Pengendalian Posisi Mobile Robot Menggunakan Metode Neural Network Dengan Umpan Balik Kamera Pemosisian Global

Pengendalian Posisi Mobile Robot Menggunakan Metode Neural Network Dengan Umpan Balik Kamera Pemosisian Global The 13 th Industrial Electronics Seminar 2011 (IES 2011) Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Indonesia, October 26, 2011 Pengendalian Posisi Mobile Robot Menggunakan Metode

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Pengenalan suara (voice recognition) dibagi menjadi dua jenis, yaitu

BAB 2 LANDASAN TEORI. Pengenalan suara (voice recognition) dibagi menjadi dua jenis, yaitu BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Suara. Pengenalan suara (voice recognition) dibagi menjadi dua jenis, yaitu speech recognition dan speaker recognition. Speech recognition adalah proses yang dilakukan

Lebih terperinci

PENGENDALIAN POSISI MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK DENGAN UMPAN BALIK KAMERA PEMOSISIAN GLOBAL

PENGENDALIAN POSISI MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK DENGAN UMPAN BALIK KAMERA PEMOSISIAN GLOBAL PENGENDALIAN POSISI MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK DENGAN UMPAN BALIK KAMERA PEMOSISIAN GLOBAL Randy Reza Kautsar (1), Bima Sena Bayu D S.ST M.T (2), A.R. Anom Besari. S.ST, M.T (2) (1)

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. Gambar 2.1 Anatomi Jantung

BAB II TEORI DASAR. Gambar 2.1 Anatomi Jantung 4 BAB II TEORI DASAR 2.1. Jantung Jantung merupakan otot tubuh yang bersifat unik karena mempunyai sifat membentuk impuls secara automatis dan berkontraksi ritmis [4], yang berupa dua pompa yang dihubungkan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Ginjal Ginjal adalah organ tubuh yang berfungsi untuk mengeluarkan urine, yang merupakan sisa hasil metabolisme tubuh dalam bentuk cairan. Ginjal terletak pada dinding bagian luar

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab ini akan dibahas mengenai teori-teori pendukung pada penelitian ini. Adapun teori tersebut yaitu teori jaringan saraf tiruan dan algoritma backpropragation. 2.1. Jaringan Saraf

Lebih terperinci

Proses Pembelajaran dengan BackPropagation pada kasus penyakit asma

Proses Pembelajaran dengan BackPropagation pada kasus penyakit asma Proses Pembelajaran dengan BackPropagation pada kasus penyakit asma Oleh Jasmir, S.Kom, M.Kom Dosen tetap STIKOM Dinamika Bangsa Jambi Abstrak Penyakit asma merupakan penyakit yang menyerang pada saluran

Lebih terperinci

1.1. Jaringan Syaraf Tiruan

1.1. Jaringan Syaraf Tiruan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan syaraf biologi yang digambarkan sebagai berikut

Lebih terperinci

Jaringan Syaraf Tiruan. Disusun oleh: Liana Kusuma Ningrum

Jaringan Syaraf Tiruan. Disusun oleh: Liana Kusuma Ningrum Jaringan Syaraf Tiruan Disusun oleh: Liana Kusuma Ningrum Susilo Nugroho Drajad Maknawi M0105047 M0105068 M01040 Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret

Lebih terperinci

ANALISIS PENGGUNAAN ALGORITMA KOHONEN PADA JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM PENGENALAN POLA PENYAKIT PARU

ANALISIS PENGGUNAAN ALGORITMA KOHONEN PADA JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM PENGENALAN POLA PENYAKIT PARU ANALISIS PENGGUNAAN ALGORITMA KOHONEN PADA JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM PENGENALAN POLA PENYAKIT PARU Rosmelda Ginting 1*, Tulus 1, Erna Budhiarti Nababan 1 Program S2 Teknik Informatika

Lebih terperinci

ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TEKNIK PERAMALAN - A

ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TEKNIK PERAMALAN - A ARTIFICIAL NEURAL NETWORK CAHYA YUNITA 5213100001 ALVISHA FARRASITA 5213100057 NOVIANTIANDINI 5213100075 TEKNIK PERAMALAN - A MATERI Neural Network Neural Network atau dalam bahasa Indonesia disebut Jaringan

Lebih terperinci

SISTEM PENILAIAN RESIKO TINGKAT BAHAYA KEBAKARAN HUTAN BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN

SISTEM PENILAIAN RESIKO TINGKAT BAHAYA KEBAKARAN HUTAN BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN SISTEM PENILAIAN RESIKO TINGKAT BAHAYA KEBAKARAN HUTAN BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN Addy Suyatno Jurusan Ilmu Komputer - Fakultas MIPA Universitas Mulawarman Jalan Barong Tongkok No. 4 Kampus Gunung

Lebih terperinci

Gambar 2.1 Neuron biologi manusia (Medsker & Liebowitz, 1994)

Gambar 2.1 Neuron biologi manusia (Medsker & Liebowitz, 1994) BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Jaringan Saraf Biologi Manusia Otak manusia memiliki struktur yang sangat kompleks, serta memiliki kemampuan yang luar biasa. Otak terdiri dari neuron-neuron dan penghubung yang

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI POLA IRIS MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

IDENTIFIKASI POLA IRIS MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION JURNAL MANUTECH 43 IDENTIFIKASI POLA IRIS MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION Yoan Elviralita 1, Asrul Hidayat 2 1 Program Studi Teknik Mekatronika-Politeknik Bosowa 2 Program Studi Perawatan dan Perbaikan

Lebih terperinci

Aplikasi Graf pada Artificial Neural Network dan Backpropagation Algorithm

Aplikasi Graf pada Artificial Neural Network dan Backpropagation Algorithm Aplikasi Graf pada Artificial Neural Network dan Backpropagation Algorithm Joshua Salimin 13514001 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl.

Lebih terperinci

MATERI DAN METODE. Cara Pengambilan Data

MATERI DAN METODE. Cara Pengambilan Data MATERI DAN METODE Lokasi dan Waktu Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Lapang Bagian Ilmu Produksi Ternak Perah, Fakultas Peternakan Institut Pertanian Bogor. Penelitian dilaksanakan selama dua

Lebih terperinci

JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MENDETEKSI GANGGUAN PSIKOLOGI

JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MENDETEKSI GANGGUAN PSIKOLOGI Media Informatika, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 1-11 ISSN: 0854-4743 JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MENDETEKSI GANGGUAN PSIKOLOGI Kiki, Sri Kusumadewi Jurusan Teknik Informatika,

Lebih terperinci

Analisis Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Backpropagation Untuk Mendeteksi Gangguan Psikologi

Analisis Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Backpropagation Untuk Mendeteksi Gangguan Psikologi Analisis Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Backpropagation Untuk Mendeteksi Gangguan Psikologi Kiki, Sri Kusumadewi Laboratorium Komputasi & Sistem Cerdas Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Pengenalan Pola Pengenalan pola adalah suatu ilmu untuk mengklasifikasikan atau menggambarkan sesuatu berdasarkan pengukuran kuantitatif fitur (ciri) atau sifat utama dari suatu

Lebih terperinci

NEURAL NETWORK BAB II

NEURAL NETWORK BAB II BAB II II. Teori Dasar II.1 Konsep Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network) Secara biologis jaringan saraf terdiri dari neuron-neuron yang saling berhubungan. Neuron merupakan unit struktural

Lebih terperinci

KLASIFIKASI JENIS BATUBARA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION

KLASIFIKASI JENIS BATUBARA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION KLASIFIKASI JENIS BATUBARA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION Dwi Febby Haryati 1, Gunawan Abdillah 2, Asep Id Hadiana 3 1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas MIPA,Universitas

Lebih terperinci

Architecture Net, Simple Neural Net

Architecture Net, Simple Neural Net Architecture Net, Simple Neural Net 1 Materi 1. Perceptron 2. ADALINE 3. MADALINE 2 Perceptron Perceptron lebih powerful dari Hebb Pembelajaran perceptron mampu menemukan konvergensi terhadap bobot yang

Lebih terperinci

Neural Networks. Machine Learning

Neural Networks. Machine Learning MMA10991 Topik Khusus - Machine Learning Dr. rer. nat. Hendri Murfi Intelligent Data Analysis (IDA) Group Departemen Matematika, Universitas Indonesia Depok 16424 Telp. +62-21-7862719/7863439, Fax. +62-21-7863439,

Lebih terperinci

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM. untuk pengguna interface, membutuhkan perangkat keras dan perangkat lunak.

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM. untuk pengguna interface, membutuhkan perangkat keras dan perangkat lunak. 29 BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Gambaran Umum Sistem Pada dasarnya untuk pembuatan aplikasi ini, yakni aplikasi pengenalan suara untuk pengguna interface, membutuhkan perangkat keras dan perangkat lunak.

Lebih terperinci

BAB VIII JARINGAN SYARAF TIRUAN

BAB VIII JARINGAN SYARAF TIRUAN BAB VIII JARINGAN SYARAF TIRUAN A. OTAK MANUSIA Otak manusia berisi berjuta-juta sel syaraf yang bertugas untuk memproses informasi. Tiaptiap sel bekerja seperti suatu prosesor sederhana. Masing-masing

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

SISTEM PENGENALAN KARAKTER DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA PERCEPTRON

SISTEM PENGENALAN KARAKTER DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA PERCEPTRON Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 7 No. 3 Edisi September 2012 105 SISTEM PENGENALAN KARAKTER DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA PERCEPTRON Anindita Septiarini Program Studi Ilmu Komputer FMIPA,

Lebih terperinci

Perbaikan Metode Prakiraan Cuaca Bandara Abdulrahman Saleh dengan Algoritma Neural Network Backpropagation

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

Lebih terperinci

JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN BACKPROPAGATION UNTUK MENDETEKSI PENYALAHGUNAAN NARKOTIKA

JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN BACKPROPAGATION UNTUK MENDETEKSI PENYALAHGUNAAN NARKOTIKA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN BACKPROPAGATION UNTUK MENDETEKSI PENYALAHGUNAAN NARKOTIKA Dahriani Hakim Tanjung STMIK POTENSI UTAMA Jl.K.L.Yos Sudarso Km 6.5 Tanjung Mulia Medan notashapire@gmail.com Abstrak

Lebih terperinci

BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AS A METHOD OF FORECASTING ON CALCULATION INFLATION RATE IN JAKARTA AND SURABAYA

BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AS A METHOD OF FORECASTING ON CALCULATION INFLATION RATE IN JAKARTA AND SURABAYA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AS A METHOD OF FORECASTING ON CALCULATION INFLATION RATE IN JAKARTA AND SURABAYA Anggi Purnama Undergraduate Program, Computer Science, 2007 Gunadarma Universiy http://www.gunadarma.ac.id

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. kecerdasan buatan, kecerdasan buatan merupakan salah satu bagian ilmu

BAB I PENDAHULUAN. kecerdasan buatan, kecerdasan buatan merupakan salah satu bagian ilmu BAB I PENDAHULUAN A Latar Belakang Masalah Jaringan Syaraf Tiruan merupakan bagian dari sistem kecerdasan buatan, kecerdasan buatan merupakan salah satu bagian ilmu pengetahuan yang digunakan untuk menyelesaikan

Lebih terperinci

PERANCANGAN APLIKASI MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT MATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

PERANCANGAN APLIKASI MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT MATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Volume : 3, Nomor:, Februari 206 ISSN : 2407-389X PERANCANGAN APLIKASI MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT MATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION Fahmi Hasobaran Dalimunthe

Lebih terperinci

Neural Network (NN) Keuntungan penggunaan Neural Network : , terdapat tiga jenis neural network Proses Pembelajaran pada Neural Network

Neural Network (NN) Keuntungan penggunaan Neural Network : , terdapat tiga jenis neural network Proses Pembelajaran pada Neural Network Neural Network (NN) adalah suatu prosesor yang melakukan pendistribusian secara besar-besaran, yang memiliki kecenderungan alami untuk menyimpan suatu pengenalan yang pernah dialaminya, dengan kata lain

Lebih terperinci

Presentasi Tugas Akhir

Presentasi Tugas Akhir Presentasi Tugas Akhir Bagian terpenting dari CRM adalah memahami kebutuhan dari pelanggan terhadap suatu produk yang ditawarkan para pelaku bisnis. CRM membutuhkan sistem yang dapat memberikan suatu

Lebih terperinci

Jaringan syaraf dengan lapisan tunggal

Jaringan syaraf dengan lapisan tunggal Jaringan syaraf adalah merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia. Syaraf manusia Jaringan syaraf dengan lapisan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Variabel Penelitian Penelitian ini menggunakan satu definisi variabel operasional yaitu ratarata temperatur bumi periode tahun 1880 sampai dengan tahun 2012. 3.2 Jenis dan

Lebih terperinci