JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST, M.KOM
|
|
- Hendri Kusnadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST, M.KOM
2 INTRODUCTION Jaringan Saraf Tiruan atau JST adalah merupakan salah satu representasi tiruan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia. Istilah Tiruan / Buatan digunakan karena JST ini diimplementasi pada program komputer yang mampu menyelesaikan proses penghitungan selama proses pembelajaran.
3 HUMAN BRAIN Bertugas untuk memproses informasi Seperti prosesor sederhana. Masing-masing cell tersebut berinteraksi mendukung kinerja otak Setiap sel (neuron) memiliki satu nukleus (soma), bertugas memproses informasi, informasi diterima oleh dendrit, dan disebarkan melalui akson Pertemuan informasi antar syaraf berada di sinapsis
4 CONTINUE HUMAN BRAIN synapse axon nucleus cell body dendrites
5 CONTINUE HUMAN BRAIN Manusia memiliki +10^12 neuron Dan 6x10^18 sinapsis Informasi yang dikirimkan berupa rangsangan dengan sebuah batas ambang (threshold) Pada batas tertentu, syaraf lain akan teraktifasi dan merespon Hubungan antar syaraf terjadi secara dinamis Otak manusia memiliki kemampuan untuk belajar dan beradaptasi Mampu mengenali pola, wajah, mengkontrol organ tubuh
6 CONTINUE HUMAN BRAIN Neuron merupakan sistem yang fault tolerance Dapat mengenali sinyal input yang berbeda dari sebelumnya Dapat mengenali orang yang belum pernah ditemui hanya dengan melihat dari foto. Dapat mengenali orang yang berubah karena tua. Tetap dapat bekerja walau beberapa neuronnya rusak, neuron lain dapat tumbuh dan dilatih
7 HISTORY OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Sejak ditemukan, JST telah mengalami tahap-tahap perkembangan diantaranya adalah : 1940, Para ilmuwan menemukan bahwa psikologi dari otak sama dengan mode pemrosesan yang dilakukan oleh peralatan komputer. 1943, McCulloch dan Pitts merancang model formal yang pertama kali sebagai perhitungan dasar neuron. 1949, Hebb menyatakan bahwa informasi dapat disimpan dalam koneksi koneksi dan mengusulkan adanya skema pembelajaran untuk memperbaiki koneksi koneksi antar neuron tersebut. 1954, Farley dan Clark mensetup model-model untuk relasi adaptif stimulus-respon dan jaringan random. 1958, Rosenblat mengembangkan konsep dasar Perceptron untuk klasifikasi pola.
8 1960, Widrow dan Hoff mengembangkan ADALINE untuk kendali adaptif dan pencocokan pola yang dilatih dengan aturan pembelajaran Least Mean Square (LSM) 1974, Werbos mengenalkan algoritma Backpropagation untuk melatih Perceptron dengan banyak lapisan. 1975, Little dan Shaw menggambarkan jaringan saraf dengan menggunakan probabilistik. 1982, Kohonen mengembangkan metode pembelajaran jaringan saraf yang tidak terawasi (Unsupervised Learning) untuk pemetaan. 1982, Grossberg dan Carpenter mengembangkan teori jaringan yang di inspirasi oleh perkembangan psikologi. Arsitektur jaringan tersebut diberi nama antara lain : Adaptive Resonance Theory (ART), ART2 dan ART3 1982, Hopfield mengembangkan jaringan syaraf reccurent yang dapat digunakan untuk menyimpan informasi dan optimasi.
9 1985, Algoritma Boltzmann untuk jaringan syaraf probabilistik. 1987, dikembangkan BAM (Bidirectional Associative Memory). 1988, dikembangkan Radial Basis Function. Dan seterusnya...????
10 COMPONENT OF ANN Ada macam macam algoritma pada JST, tetapi semua jenis algoritma memiliki komponen yang sama antara satu dengan yang lainnya. JST juga memiliki neuron dan saling terhubung antara neuron satu dengan neuron yang lainnya. Neuron tersebut akan mentransformasikan informasi yang diterima melalui sambungan keluarnya (dendrit) melalui sinapsis menuju ke neuron neuron yang lainnya. Pada JST ini hubungan ini dikenal dengan istilah bobot / weight (w). Informasi tersebut disimpan pada suatu nilai tertentu pada bobot.
11 GENERAL STRUCTURE NEURON OF ANN Input dari neuron neuron yang lain bobot output bobot Output ke neuron2 yang lain Fungsi aktivasi X1 W1 Y1 X2 Y2 W2 X3 W3 ACTIVATION FUNCTION Y3 INPUT OUTPUT Y1 = X1.W1 + X2.W2 + X3.W3; dst
12 DESCRIPTION STRUCTURE OF NEURON Informasi (dari input) akan dikirim ke neuron dengan nilai bobot. Input diproses oleh fungsi perambatan yang akan menjumlahkan nilai nilai semua bobot yang datang. Hasil penjumlahan ini kemudian akan dibandingkan dengan nilai batas ambang (threshold) tertentu melalui fungsi aktivasi setiap neuron. Apabila input melewati suatu nilai ambang tertentu maka neuron tersebut akan diaktifkan. Apabila neuron tersebut diaktifkan, maka neuron tersebut mengirimkan output melalui bobot-bobot outputnya ke semua neuron yang berhubungan dengannya.
13 NEURON LAYERS Neuron pada lapisan input (Input Layer) Neuron pada lapisan tersembunyi (Hidden Layer) Neuron pada lapisan output (Output Layer)
14 ARSITEKTUR JARINGAN Jaringan Dengan Lapisan Tunggal (Single Layer Net) Nilai Input X 1 X 2 X 3 Lapisan Input W 12 W 22 W 31 W 11 W 32 W 21 Matriks Bobot Y 1 Y 2 Lapisan Output Nilai Output
15 Jaringan Dengan Banyak Lapisan (Multi Layer Net)
16 Jaringan Dengan Lapisan Kompetitif (Competitive Layer Net)
17 FUNGSI AKTIVASI / ACTIVATION FUNCTION Fungsi Undak Biner (Hard Limit) Jaringan dengan lapisan tunggal sering menggunakan fungsi undak (step function) untuk mengkonversi input dari suatu variabel yang bernilai continue ke suatu output biner (0 atau 1). Dapat dirumuskan sebagai berikut : y 0, jika x 0 1, jika x 0 y 1 0 x
18 Fungsi Undak Biner (Threshold) Fungsi undak biner dengan menggunakan batas ambang sering juga disebut dengan nama fungsi nilai ambang (threshold) atau fungsi Heaviside. Dapat dirumuskan sebagai berikut : y 0, jika x 1, jika x y x
19 Fungsi Bipolar (Symetric Hard Limit) Fungsi bipolar hampir sama dengan fungsi undak biner. Output yang dihasilkan terdiri dari nilai 0,1 dan -1 Dapat dirumuskan sebagai berikut : y 1, jika x 0 0, jika x 0 1, jika x 0 y 1 0 x -1
20 Fungsi Bipolar (Dengan Threshold) Fungsi bipolar hampir sama dengan fungsi undak biner dengan nila batas ambang. Output yang dihasilkan terdiri dari nilai 0,1 dan -1 Dapat dirumuskan sebagai berikut : y 1, jika x 1, jika x y x -1
21 Fungsi Linier (Identitas) Fungsi linier memiliki nilai output sama dengan nilai inputnya. Dapat dirumuskan sebagai berikut : y = x y x -1
22 Fungsi Saturating Linier Fungsi ini akan bernilai 0, jika x > -0,5 Fungsi ini akan bernilai 1, jika x < 0,5 Jika nilai inputnya antara -0,5 x 0,5 maka outputnya akan bernilai sama dengan nilai input ditambah 0,5 (y = x + 0,5) y 1; jika x 0,5 x 0,5; jika - 0,5 0; jika x - 0,5 x 0,5 y 1-0,5 0 0,5 x
23 Fungsi Symetric Saturating Linier Fungsi akan bernilai -1, jika x < -1 Fungsi akan bernilai 1, jika x > 1 Jika nilai inputnya antara -1 x 1 maka outputnya akan bernilai sama dengan nilai inputnya (y = x) y 1; jika x 1 x; jika -1 x 1 1; jika x -1 y x
24 Fungsi Sigmoid Biner Fungsi ini digunakan untuk JST yang dilatih dengan menggunakan metode backpropagation. Fungsi ini memiliki nilai 0 sampai dengan 1 Fungsi ini digunakan untuk JST yang memiliki nilai output dengan interval 0 s/d 1 y f x Dengan 1 1 e x f ' x f x1 f x
25 y Fungsi Sigmoid Bipolar y f ' Fungsi ini hampir sama dengan sigmoid biner. Perbedaannya yaitu pada nilai outputnya mulai dari -1 x 1 f ( x) Dengan 1 e 1 e x x x 1 f x f x 1 2 Fungsi ini dekat dengan hyperbolic tangen keduanya memiliki range -1 s/d 1 f ) e e e e 1 e 1 e x x 2x ( x x x atau y f ( x) 2x f ' x Dengan 1 f x f x 1 y σ = 2 σ = 1 σ = 0, x
26 LEARNING PROCESS Pembelajaran Terawasi (Supervised Learning) Metode Pembelajaran pada JST disebut terawasi jika output yang diharapkan telah diketahui sebelumnya. Pada proses pembelajaran, satu pola input akan diberikan ke satu neuron pada lapisan input. Pola ini akan dirambatkan di sepanjang jaringan syaraf hingga sampai ke neuron lapisan output. Lapisan output ini akan membangkitkan pola output yang nantinya akan dicocokan dengan pola output targetnya. Apabila terjadi nilai perbedaan pada waktu proses pencocokan maka akan muncul nilai error. Apabila nilai error masih terlalu besar maka perlu dilakukan proses pembelajaran lagi. Contoh : Operator biner AND
27 Pembelajaran Tidak Terawasi (UnSupervised Learning) Metode ini tidak memerlukan target output. Metode ini tidak dapat diharapkan outputnya seperti pada waktu proses pembelajaran (training). Pada proses pembelajaran, nilai bobot disusun dalam suatu range tertentu tergantung pada nilai input yang diberikan. Tujuan pembelajaran adalah mengelompokan atau peng-klasifikasian unit unit yang hampir sama dalam suatu area tertentu. Biasanya digunakan untuk klasifikasi pola.
28 TERIMA KASIH
Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan Pendahuluan Otak Manusia Sejarah Komponen Jaringan Syaraf Arisitektur Jaringan Fungsi Aktivasi Proses Pembelajaran Pembelajaran Terawasi Jaringan Kohonen Referensi Sri Kusumadewi
Lebih terperinciBAB 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 terperinciJaringan 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 terperinciJaringan Syaraf Tiruan
07/06/06 Rumusan: Jaringan Syaraf Tiruan Shinta P. Sari Manusia = tangan + kaki + mulut + mata + hidung + Kepala + telinga Otak Manusia Bertugas untuk memproses informasi Seperti prosesor sederhana Masing-masing
Lebih terperinciJARINGAN 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 terperinciARTIFICIAL 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 terperinciBAB 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 terperinciJaringan 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 terperinciArchitecture 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 terperinciFAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UIN SUSKA RIAU. IIS AFRIANTY, ST., M.Sc
IIS AFRIANTY, ST., M.Sc Sistem Penilaian Tugas dan Keaktifan : 15% Quiz : 15% UTS : 35% UAS : 35% Toleransi keterlambatan 15 menit Handphone: Silent Costume : aturan UIN Laki-laki Perempuan Menggunakan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciterinspirasi dari sistem biologi saraf makhluk hidup seperti pemrosesan informasi
25 BAB III JARINGAN SARAF TIRUAN (JST) 3.1 Pengertian JST JST merupakan sebuah model atau pola dalam pemrosesan informasi. Model ini terinspirasi dari sistem biologi saraf makhluk hidup seperti pemrosesan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
5 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital dapat didefenisikan sebagai fungsi f(x,y) yaitu dua dimensi, dimana x dan y merupakan koordinat spasial dan f(x,y) disebut dengan intensitas atau
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciJARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) Pertemuan 11 Diema Hernyka Satyareni, M.Kom
JARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) Pertemuan 11 Diema Hernyka Satyareni, M.Kom Outline Konsep JST Model Struktur JST Arsitektur JST Aplikasi JST Metode Pembelajaran Fungsi Aktivasi McCulloch
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. fuzzy logic dengan aplikasi neuro computing. Masing-masing memiliki cara dan proses
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Neuro Fuzzy Neuro-fuzzy sebenarnya merupakan penggabungan dari dua studi utama yaitu fuzzy logic dengan aplikasi neuro computing. Masing-masing memiliki cara dan proses
Lebih terperinciVIII.PENGANTAR JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST)
VIII.PENGANTAR JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) 3 JARINGAN SYARAF BIOLOGIS (JSB) Otak manusia berisi sekitar 0 sel syaraf (neuron) yang bertugas untuk memproses informasi yang masuk. Tiap sel syaraf dihubungkan
Lebih terperinciFarah Zakiyah Rahmanti
Farah Zakiyah Rahmanti Latar Belakang Struktur Dasar Jaringan Syaraf Manusia Konsep Dasar Permodelan JST Fungsi Aktivasi JST Contoh dan Program Jaringan Sederhana Metode Pelatihan Supervised Learning Unsupervised
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
79 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengenalan Pola Pengenalan pola mengelompokkan data numerik dan simbolik (termasuk citra) secara otomatis oleh komputer. Tujuan pengelompokan ini adalah untuk mengenali suatu
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB VIII PENGANTAR JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST)
BAB VIII PENGANTAR JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) 8.1 Komponen Jaringan Syaraf JARINGAN SYARAF BIOLOGIS (JSB) Otak manusia berisi sekitar 10 11 sel syaraf (neuron) yang bertugas untuk memproses informasi
Lebih terperinciBAB 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 terperinciMODEL N EURON NEURON DAN
1 MODEL NEURON DAN ARSITEKTUR JARINGAN 1 1 Model Neuron Mengadopsi esensi dasar dari system syaraf biologi, syaraf tiruan digambarkan sebagai berikut : Menerima input atau masukan (baikdari data yang dimasukkan
Lebih terperinciSebelumnya... 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB II MODEL NEURON DAN ARSITEKTUR JARINGAN
BAB II MODEL NEURON DAN ARSITEKTUR JARINGAN Neuron adalah unit pemroses informasi yang menjadi dasar dalam pengoperasian JST. Neuron terdiri dari 3 elemen: Himpunan unit2 yang dihubungkan dengan jalus
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Analisis Analisis adalah kemampuan pemecahan masalah subjek kedalam elemen-elemen konstituen, mencari hubungan-hubungan internal dan diantara elemen-elemen, serta mengatur
Lebih terperinci1.1. 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Hujan merupakan salah satu unsur iklim yang berpengaruh pada suatu daerah aliran sungai (DAS). Pengaruh langsung yang dapat diketahui yaitu potensi sumber daya air. Besar
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPenerapan 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 terperinciBAB II NEURAL NETWORK (NN)
BAB II NEURAL NETWORK (NN) 2.1 Neural Network (NN) Secara umum Neural Network (NN) adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan syaraf manusia. NN ini merupakan
Lebih terperinciJARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS)
JARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS) (Artificial Neural Networks) BAB I PENDAHULUAN 1.1 Sejarah JST JST : merupakan cabang dari Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence ) JST : meniru
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan saraf tiruan bisa dibayangkan seperti otak buatan di dalam cerita-cerita fiksi ilmiah. Otak buatan ini dapat berpikir seperti manusia, dan juga
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Halaman Judul. Lembar Pengesahan Pembimbing. Lembar Pengesahan Penguji. Halaman Persembahan. Halaman Motto. Kata Pengantar.
DAFTAR ISI Halaman Judul i Lembar Pengesahan Pembimbing ii Lembar Pengesahan Penguji iii Halaman Persembahan iv Halaman Motto v Kata Pengantar vi Abstraksi viii Daftar Isi ix Daftar Gambar xii Daftar Tabel
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Intensitas cahaya merupakan hasil kali antara jumlah pancaran (illuminasi) cahaya
Lebih terperinciResearch of Science and Informatic BROILER CHICKENS WEIGHT PREDICTION BASE ON FEED OUT USING BACKPROPAGATION
Sains dan Informatika Vol.2 (N0.2) (2016): 1-9 1 Andre Mariza Putra, Chickens Weight Prediction Using Backpropagation JURNAL SAINS DAN INFORMATIKA Research of Science and Informatic e-mail: jit.kopertis10@gmail.com
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Jaringan saraf tiruan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) atau neural network adalah suatu metode komputasi yang meniru sistem jaringan Syaraf biologis pada manusia. Metode ini menggunakan
Lebih terperinciGambar 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 terperinciOPTICAL CHARACTER RECOGNIZATION (OCR)
LAPORAN JARINGAN SYARAF TIRUAN OPTICAL CHARACTER RECOGNIZATION (OCR) DISUSUN OLEH: DIJAS SCHWARTZ. S (524) FIRNAS NADIRMAN (481) INDAH HERAWATI (520) NORA SISKA PUTRI (511) OKTI RAHMAWATI (522) EKSTENSI
Lebih terperinciArchitecture 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 terperinciBAB 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
Lebih terperinciSATIN 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 terperinciSISTEM 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 terperinciAPLIKASI 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 terperinciBAB 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 terperinciLEARNING ARTIFICIAL INTELLIGENT
LEARNING ARTIFICIAL INTELLIGENT OUTLINE Decision tree learning Jaringan Syaraf Tiruan K-Nearest Neighborhood Naïve Bayes JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) Intro Definisi ANN Model Matematis Neuron Fungsi Aktivasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analisis Jaringan Jaringan komputer adalah sekumpulan komputer, printer dan peralatan lainnya yang terhubung dalam satu kesatuan. Informasi dan data yang bergerak melalui kabel-kabel
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kebutuhan akan piranti pengenal/pendeteksi yang handal sangat dibutuhkan. Pengembangan teknologi pengenalan yang berupa kecerdasan buatan (Artificial Intelligence)
Lebih terperinciLatar Belakang. Pendahuluan(2) Struktur Jaringan pada Otak. Learning (Neural Network) 5/9/2012 IF-UTAMA 1
5/9/ Jurusan Teknik Informatika Universitas Widyatama Latar Belakang Learning (Neural Network) Pertemuan : 3 Dosen Pembina : Sriyani Violina Danang Junaedi Neural Network (Jaringan syaraf tiruan) diilhami
Lebih terperinciANALISIS DAN PERACANGAN APLIKASI SISTEM PENDETEKSI GANGGUAN JARINGAN KOMPUTER MENGGUNAKAN MULTILAYER DENGAN PELATIHAN FEEDFORWARD SKRIPSI
ANALISIS DAN PERACANGAN APLIKASI SISTEM PENDETEKSI GANGGUAN JARINGAN KOMPUTER MENGGUNAKAN MULTILAYER DENGAN PELATIHAN FEEDFORWARD SKRIPSI SISKA MELINWATI 061401040 PROGRAM STUDI SARJANA ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN
Lebih terperinciANALISA 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 terperinciPERBANDINGAN 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
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Jaringan Saraf Tiruan (JST) Saat ini, komputer modern dengan teknologi canggih merupakan sebuah kekuatan bagi perkembangan zaman. Meskipun demikian banyak hal yang masih tetap
Lebih terperinciPRISMA FISIKA, Vol. I, No. 1 (2013), Hal ISSN :
Prediksi Tinggi Signifikan Gelombang Laut Di Sebagian Wilayah Perairan Indonesia Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Propagasi Balik Abraham Isahk Bekalani, Yudha Arman, Muhammad Ishak Jumarang Program
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra digital Citra adalah gambar dua dimensi yang dihasilkan dari gambar analog dua dimensi yang kontinu menjadi gambar diskrit melalui proses sampling. Gambar analog dibagi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Data Data adalah kumpulan kejadian yang diangkat dari suatu kenyataan (fakta),at berupa angka-angka, huruf, simbol-simbol, atau gabungan dari ketiganya. Dalam perkembangan selanjutnya,
Lebih terperinciJARINGAN 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Jaringan Syaraf Tiruan Artificial Neural Network atau Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence. JST merupakan suatu sistem pemrosesan
Lebih terperinciJaringan Syaraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network) Intelligent Systems Pembahasan Jaringan McCulloch-Pitts Jaringan Hebb Perceptron Jaringan McCulloch-Pitts Model JST Pertama Diperkenalkan oleh McCulloch
Lebih terperinciJARINGAN SARAF TIRUAN
MAKALAH KECERDASAN BUATAN JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) Disusun Oleh: KELOMPOK VI Hery Munazar (100411068) Rizky Ramadhan(100411066) PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA POLITEKNIK NEGERI
Lebih terperinciPENGGUNAAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK SELEKSI PENERIMAAN MAHASISWA BARU PADA JURUSAN TEKNIK KOMPUTER DI POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA
PENGGUNAAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK SELEKSI PENERIMAAN MAHASISWA BARU PADA JURUSAN TEKNIK KOMPUTER DI POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA Tesis untuk memenuhi sebagian persyaratan mencapai
Lebih terperinciPREDIKSI PERHITUNGAN DOSIS RADIASI PADA PEMERIKSAAN MAMMOGRAFI MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK
Berkala Fisika ISSN : 1410-9662 Vol.18, No.4, Oktober 2015, hal 151-156 PREDIKSI PERHITUNGAN DOSIS RADIASI PADA PEMERIKSAAN MAMMOGRAFI MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK Zaenal
Lebih terperinciPREDIKSI 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik. Pengolahan citra bertujuan memperbaiki
Lebih terperinciANALISA 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 terperinciANALISIS 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 terperinciAPLIKASI 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
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI Jaringan Syaraf Tiruan. Universitas Sumatera Utara
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
Lebih terperinciMODEL 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 terperinciAPLIKASI 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sel Darah Merah Sel darah merah atau eritrositmemiliki fungsi yang sangat penting bagi kelangsungan hidup manusia. Sel darah merah mengandung hemoglobin yang berfungsi untuk
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2. Jaringan Saraf Tiruan Jaringan saraf tiruan (JST) pertama kali diperkenankan oleh McCulloch dan Walter Pitts pada tahun 943. Jaringan saraf tiruan merupakan suatu sistem pemrosesan
Lebih terperinciANALISIS JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION TERHADAP PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG RUPIAH DAN DOLAR
Jurnal Barekeng Vol. 8 No. Hal. 7 3 (04) ANALISIS JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION TERHADAP PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG RUPIAH DAN DOLAR Analysis of Backpropagation Artificial Neural Network to
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Artificial Intelligence / Intelegensia Semu (IS) Kecerdasan buatan atau IS merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan
Lebih terperinciKLASIFIKASI 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 terperinciPERAMALAN PRODUKSI CABAI RAWIT DENGAN NEURAL NETWORK Muhammad Fajar
PERAMALAN PRODUKSI CABAI RAWIT DENGAN NEURAL NETWORK Muhammad Fajar Abstrak Tujuan penelitian ini untuk melakukan peramalan produksi cabai rawit dengan menggunakan neural network. Data yang digunakan dalam
Lebih terperinciNeural Network menyerupai otak manusia dalam dua hal, yaitu:
2.4 Artificial Neural Networ 2.4.1 Konsep dasar Neural Networ Neural Networ (Jaringan Saraf Tiruan) merupaan prosesor yang sangat besar dan memilii ecenderungan untu menyimpan pengetahuan yang bersifat
Lebih terperinciESTIMASI PRODUKTIVITAS PEKERJA KONSTRUKSI DENGAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK
ESTIMASI PRODUKTIVITAS PEKERJA KONSTRUKSI DENGAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK Lila Ayu Ratna Winanda Dosen Teknik Sipil FTSP ITN Malang ABSTRAKSI Pekerjaan konstruksi yang tengah menggeliat bangkit tidak
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. berdasarkan ciri-ciri dan pengetahuan yang pernah diamatinya dari obyek-obyek
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengenalan Pola Pengenalan Pola dapat dikatakan sebagai kemampuan manusia mengenali obyekobyek berdasarkan ciri-ciri dan pengetahuan yang pernah diamatinya dari obyek-obyek
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, tiruan dan machinelearning
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Mining Data mining adalah kombinasi secara logis antara pengetahuan data, dan analisa statistik yang dikembangkan dalam pengetahuan bisnis atau suatu proses yang menggunakan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2. Sistem Jaringan Saraf Tiruan Struktur atau arsitektur jaringan saraf tiruan (JST) diilhami oleh struktur jaringan saraf biologi, khususnya jaringan otak manusia. Cara kerja JST
Lebih terperinci2. TINJAUAN PUSTAKA. Jumlah (AM x bobot SKS) Jumlah SKS (1) dengan AM adalah Angka Mutu SKS adalah Satuan Kredit Semester
17 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Evaluasi Keberhasilan Studi Evaluasi keberhasilan studi mahasiswa dapat ditempuh dengan beberapa tahapan, yaitu evaluasi keberhasilan belajar matakuliah, evaluasi keberhasilan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENGENALAN POLA TULISAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENGENALAN POLA TULISAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION Alvama Pattiserlihun, Andreas Setiawan, Suryasatriya Trihandaru Program Studi Fisika, Fakultas Sains dan Matematika,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI 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
Lebih terperinciImplementasi 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
Lebih terperinciJARINGAN SYARAF TIRUAN DAN PEMROGRAMANNYA DENGAN MATLAB J.J. Siang 2 Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Dengan Matlab Untuk Kevin, yang senyumnya membangkitkan semangat dan harapan Being wise is
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007 Peramalan Harga Indeks Saham Hang Seng dengan Menggunakan Jaringan
Lebih terperinciPREDIKSI 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Jaringan Syaraf Biologi Jaringan syaraf adalah merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak
Lebih terperinciPENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA PERCEPTRON PADA POLA PENENTUAN NILAI STATUS KELULUSAN SIDANG SKRIPSI
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA PERCEPTRON PADA POLA PENENTUAN NILAI STATUS KELULUSAN SIDANG SKRIPSI Musli Yanto Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universit as Putra I ndo nesia
Lebih terperinci