BAB 2 LANDASAN TEORI. bergerak (video) tergantung pada program yang digunakan.
|
|
- Budi Atmadja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Kamera PC Definisi Kamera PC Kamera PC adalah suatu perangkat keras yang terhubung dengan komputer dan mempunyai kemampuan menangkap atau mengambil citra baik citra statis maupun citra bergerak (video) tergantung pada program yang digunakan Cara Kerja Kamera PC Kamera digital atau kamera PC mempunyai kemiripan cara kerja dengan sebuah kamera konvesional atau yang sering disebut kamera 35 mm. Kamera digital mempunyai lensa selayaknya kamera biasa di mana lensa ini berfungsi untuk memfokuskan dan mendiafragma tempat masuknya cahaya atau citra yang akan ditangkap. Untuk kamera PC, penangkapan berkas cahaya dilakukan oleh CCD atau CMOS yang berfungsi sebagai sensor elektronik. CCD atau sering disebut charged couple device terdiri dari ribuan bahkan jutaan sensor kecil yang sering disebut dari jumlah pixelnya. CCD ini menerima banyaknya jumlah cahaya yang masuk pada tiap sensor CCD. Nilai cahaya yang masuk pada CCD akan secara elektronik diproses dan dikirim pada internal memory atau buffer yang bila ditentukan disimpan dalam jenis seperti bitmap, jpeg, gif, mpeg dan lain-lain. 2.2 Operasi Pengolahan Citra 6
2 7 Ada beberapa operasi pada pengolahan cira yang memiliki tujuan yang sama, yaitu memperoleh kualitas citra agar sesuai dengan yang diharapkan. Operasi-operasi itu antara lain adalah : Pengambilan Citra (Image Acquisition) Peningkatan Kualitas Citra (Image Enhancement) Pemilihan Citra (Image Segmentation) Deteksi Tepi (Edge Detection) Pengambilan Citra (Image Acquisition) Image Acquisition merupakan suatu proses pengambilan citra yang dilakukan dengan pengambilan data acquisition. Yang dimaksud dengan data acquisition di sini adalah data analog yang sudah dikumpulkan kemudian data tersebut diproses di transducer dan dikonversi menjadi format digital sehingga dapat diproses lebih lanjut oleh komputer. Image Acquisition dapat dilakukan dengan menggunakan kamera CCD (Charge Couple Device) Peningkatan Kualitas Citra (Image Enhancement) Image Enhancement merupakan sutau proses awal yang bertujuan untuk meningkatkan atau memperbaiki mutu citra baik untuk menghilangkan gangguan untuk interpretasi maupun untuk keindahan. Pada proses ini biasanya baik masukan maupun keluaran berbentuk citra. Kontras dari suatu citra adalah perbedaan antara setiap warna pada citra. Jika semua warna dalam citra adalah gelap maka perbedaan antara setiap warnanya adalah kecil sebagai hasilnya maka citra akan memiliki kontras yang rendah dan sebaliknya.
3 8 Proses perbaikan kontras suatu citra dapat dilakukan dengan teknik pergeseran histogram dan atau dengan teknik pelebaran histogram. Teknik pergeseran histrogram dilakukan dengan cara penambahan atau pengurangan nilai intensitas setiap pixel citra dengan suatu harga konstanta integer. Sedangkan teknik pelebaran histogram dilakukan dengan cara pengalihan atau pembagian nilai intensitas setiap pixel dengan suatu harga konstanta integer tertentu. Pada proses ini, pemilihan harga konstanta penambahan atau pengurangan harus dilakukan berdasarkan pengamatan histogram frekuensi dari citra yang asli Pemilahan Citra (Image Segmentation) Segmentasi adalah suatu proses yang membagi-bagi sebuah citra menjadi unsurunsur pokok dari citra itu sendiri. Segmentasi merupakan salah satu bagian terpenting dari proses analisa citra secara otomatis. Konsep dari segmentasi sebuah citra berdasarkan pada discontinuity atau similarity dari tingkatan nilai keabuan pixel-pixel nya dapat diterapkan pada citra statik dan citra dinamik (time-varying) Deteksi Tepi (Edge Detection) Edge Detection adalah algoritma yang digunakan untuk mengenali tepi-tepi dari sebuah citra yang digunakan pada langkah pertama dalam pengenalan sebuah obyek. Untuk mengenali tepi-tepi dari sebuah citra, algoritma ini bekerja dengan mencari tempat-tempat yang memilki perubahan intensitas warna yang drastis. Untuk itu terdapat 2 kriteria yang bisa dijadikan patokan. Pertama : tempat-tempat itu memiliki turunan pertama dari intensitasnya yang magnitude-nya lebih besar dari nilai ambang. Kedua : tempat-tempat yang turunan kedua dari intensitasnya adalah 0(nol).
4 9 Untuk mengenali sebuah citra tidak cukup bila hanya menggunakan algoritma edge detection karena algoritma ini hanya mengenali ada atau tidaknya sebuah citra, sehingga diperlukan algoritma tambahan lainnya. Dalam algoritma edge detection terdapat 2 metode yang digunakan,yaitu : Template Maching (TM) dan Differential Gradient (DG). Pada kedua metode ini tujuan utamanya adalah mencari magnitude gradient intensitas yang cukup besar untuk dianggap sebagai indikator yang sah sebagai tepi sebuah obyek. 2.3 Program Pengambil Gambar Dari Kamera PC (Peephole Video Capture v3.0) Untuk menangkap citra dari kamera PC, digunakan suatu program yaitu program Peephole Video Capture v3.0 yang berasal dari Specware Inc, 218 louisiana ave, Perrysburg.OH Copyright 1998,1999,2000. Program ini terdiri dari 5 tab yaitu preview and capture, FTP, camera setup, still image dan AVI. Tiap tab mempunyai mempunyai fungsi yang berbeda yaitu: Tab Preview and Capture yang mempunyai fungsi utama menjalankan dan mengaktifkan jendela preview dan waktu sekuensial waktu capture citra. Tab FTP berfungsi untuk mengetahui dan mengirimkan hasil citra pada komputer lain melalui jaringan internet. Tab camera setup mempunyai fungsi utama untuk mengetahui perangkat keras yang akan digunakan dan pengaturan fungsifungsi hardware itu sendiri seperti resolusi dan kompresi. Tab still image mempunyai fungsi tempat menyimpan hasil citra, menentukan jenis citra dan pengaturan dasar dari fungsi program timer. Tap AVI mempuyai fungsi pengambilan sebuah file video Modul Sabuk Berjalan (conveyor) Pengertian dan Fungsi Modul Sabuk Berjalan
5 10 Modul sabuk berjalan adalah sebuah perangkat yang terdiri dari sabuk, kerangka, roller dan motor yang mempunyai fungsi sebagai pemindah benda dari tempat yang satu ke tempat yang lain dengan cara benda tersebut diletakkan di atas sabuk yang berputar searah jarum jam. (lihat gambar 2.1.) Komponen Modul Sabuk Berjalan dan Fungsinya Gambar 2.1. Komponen Sabuk Berjalan Motor Berfungsi sebagai pengerak dari roller dan sabuk, jenis motor yang dipakai tergantung dari kebutuhan. Tenaga yang dihasilkan motor harus dapat menggerakan beban maksimum yang diperkirakan. Kerangka Merupakan kerangka bentuk dari sabuk berjalan yang berfungsi menyatukan beberapa komponen. Sabuk
6 11 Sabuk yang digunakan dapat terbuat dari fiber, karet dan plastik. Roller Adalah sebuah benda yang mempunyai bentuk seperti pipa dan mempunyai poros untuk berputar yang terhubung dengan motor dan fungsinya memutarkan sabuk Motor Stepper Pengertian Motor Stepper adalah salah satu jenis motor DC (dirrect current) yang komponennya terdiri dari sebuah magnet permanen yang dapat berputar yang disebut rotor dan sebuah komponen elektromagnet yang mengelilingi magnet yang disebut stator. Motor stepper akan mengubah tegangan DC menjadi sebuah medan magnetis yang akan menggerakan putaran dari rotor dalam jumlah derajat tertentu. Keuntungan utama motor langkah adalah ketepatan putaran yang dapat diatur dan sangat presisi. Jenis-jenis motor langkah: Motor stepper dengan magnet yang permanen Karaketeristik Motor stepper ini memiliki sebuah rotor magnet yang permanen, konsumsi tenaga yang relatif kecil dan tidak memerlukan sebuah umpan balik bila ingin mengetahui posisi dari rotor. Motor stepper dengan variabel reluktansi Karakteristik dari motor stepper jenis ini adalah jenis motor bersifat ferromagnetic dan memiliki banyak katup. Motor stepper dengan hibrida
7 12 Karakteristik utama dari motor stepper jenis ini adalah perputaran sudut yang dihasilkan sebesar 0,36 derajat sampai 1,8 derajat. Perputaran ini sangat kecil dan cukup presisi Prinsip Kerja Motor Stepper Prinsip kerja dari motor stepper mengunakan prinsip dari magnet. Rotor yang berfungsi sebagai magnet permanen akan berinteraksi dengan medan magnet yang dihasilkan oleh kumparan pada stator. Apabila kutub magnet antara rotor dan stator sama maka akan tolak-menolak dan rotor akan berputar. Besarnya derajat putaran rotor tergantung banyaknya stator yang memberikan medan magnet. (lihat gambar 2.2.) gambar 2.3.) Gambar 2.2. Proses Perputaran Rotor Motor Stepper Pergerakan rotor pada motor stepper dapat dilakukan pada berbagai cara: (lihat
8 13 Gambar 2.3. Jenis Perputaran Rotor Motor Stepper o Eksitasi koil tunggal Prosesnya adalah sebagai berikut : A, B, C, D. o Eksitasi koil ganda Prosesnya adalah sebagai berikut AB, BC, CD, DA. o Eksitasi koil ganda dengan half step Prosesnya adalah sebagai berikut A, AB, B, BC, C, CD, D, DA IC ULN 2003 IC ULN 2003 adalah array darlington yang mempunyai arus dan tegangan yang tinggi dan terdiri dari 7 kolektor terbuka darlington dengan common emitters. (lihat gambar 2.4.). Setiap saluran berkisar 500mA dan dapat bertahan pada arus puncak sekitar 600mA.
9 14 Gambar 2.4. Skematik IC ULN 2003 Tabel 2.1. Jenis IC ULN dan Kegunaannya Kegunaan dari IC ULN 2003 ini adalah sebagai alat serba guna yang sangat bermanfaat untuk mengendalikan beban termasuk solenoid, motor DC relay, tampilan LED, thermal printheadsand high power buffers dan penguat daya untuk pengendali motor stepper Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan Syaraf Manusia
10 15 Jaringan syaraf manusia adalah organ yang mengatur, mengkoordinir dan mengintegrasikan segala fungsi & aktivitas tubuh, serta menyesuaikannya dengan perubahan-perubahan yang terjadi baik di luar tubuh (lingkungannya) maupun di dalam tubuhnya sendiri. Jaringan syaraf manusia terdiri dari susunan dan gabungan dari sel-sel syaraf yang membentuk jaringan dan mampu untuk mengolah berbagai sumber informasi. Selsel syaraf manusia diperkirakan berjumlah sampai dengan buah neuron dalam jaringan syaraf manusia. Bobot otak manusia diperkirakan 1,5 kg sehingga rata-rata bobot satu buah neuron sekitar 1,5 x 10-9 g. Jaringan syaraf manusia yang sangat spesifik dan kompleks ini disusun oleh 2 macam sel yaitu neuron dan neuroglia. Neuron adalah sel syaraf yang terdiri dari badan sel (cell body) dengan strukturstruktur yang ada di dalamnya dan tonjolan-tonjolan protoplasmanya yang berupa dendrit dan akson. (lihat gambar 2.5.). Komponen dari neuron yaitu; 1. Badan sel (cell body) Badan sel merupakan pusat metabolik dan genetik dari neuron. 2. Dendrit Dendrit adalah tonjolan yang keluar dari sitoplasma badan sel. Fungsi dendrit adalah menerima impuls rangsang dan meneruskan impuls itu ke badan sel. 3. Akson Setiap neuron mempunyai satu akson yang merupakan suatu tabung silindris sitoplasma yang dibungkus oleh membran yaitu axolemma. Akson relatif panjang, merupakan saluran silindris yang menghantarkan rangsang menjauhi badan sel. 4. Sinaps
11 16 Hubungan antara neuron-neuron yang biasanya terdapat di ujung terminal neuron penghantar (transmitting neuron = presynaptic side) dengan bagian penerimaan dari neuron penerima (postsynaptic side) adalah merupakan kompleks interneuronal yang spesifik, yang disebut sinaps atau synaptic junction. Gambar 2.5. Komponen Sebuah Neuron Dalam otak manusia sebuah neuron menerima sinyal dari tonjolan-tonjolan struktur badan sel yang dinamakan dendrit. Kemudian neuron meneruskan sejumlah sinyal elektrik melalui tabung silindris yang panjang yang dikenal sebagai akson yang menyebar ke sejumlah besar branch. Pada akhir setiap branch sebuah struktur yang dinamakan sinaps mengkonversikan aktivitas dari akson menjadi efek-efek elektrik yang sesuai dengan aktivitas dari koneksi-koneksi neuron-neuron. Ketika sebuah neuron menerima masukan yang sesuai perbandingannya dengan sifat masukannya maka neuron mengirimkan sejumlah aktivitas elektrik pada aksonnya. Pembelajaran terjadi dengan mengubah keefektifan dari sinapsis yang mempengaruhi satu neuron pada perubahan berikutnya.
12 Artificial Neuron Neuron dan interkoneksi dari sinapsis menentukan elemen kunci dari pemrosesan informasi secara neural. Interaksi antar neuron berbeda sesuai dengan neuron-neuron yang berbeda pula. Sebuah neuron mengirimkan sinyal output pada neuron lain melalui aksonnya. Sebuah akson membawa informasi melalui sejumlah aksi potensial yang bergantung pada potensial dari neuron itu sendiri. Proses ini seringkali dimodelkan sebagai aturan propagasi (propagation rule). Sebuah neuron menerima sinyal dari setiap sinapsis dengan menjumlahkan semua aktivitasnya. Kemudian neuron akan melepaskan sinyal dan mengirimkan pesan pada setiap neuron melalui keluaran sinapsis. Fungsi dari neuron dapat dimodelkan sebagai suatu fungsi sederhana threshold f(x) yang lebih dikenal sebagai fungsi aktivasi (activation function). (lihat gambar 2.6.) Gambar 2.6. Artificial Neuron Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan syaraf tiruan adalah suatu paradigma dari proses informasi yang terinspirasi oleh sistem biologis manusia contohnya seperti otak manusia yang fungsinya memroses informasi. Kunci utama dari paradigma pemrosesan informasi terletak pada
13 18 struktur dari sistem pemrosesan informasi. Struktur pemrosesan informasi dibangun dari sejumlah besar elemen-elemen pemrosesan yang saling terkoneksi yang dinamakan neuron yang bekerja dalam satu kesatuan untuk memecahkan masalah-masalah yang spesifik. Jaringan syaraf tiruan seperti halnya manusia, belajar dari pengalaman dalam memecahkan masalah. Suatu jaringan syaraf tiruan dikonfigurasikan untuk sebuah aplikasi yang spesifik, contohnya dalam pengenalan pola (Pattern recognition) atau pengelompokan data (Data classification) melalui suatu proses pembelajaran (Learning process). Beberapa definisi yang dikemukakan oleh beberapa pakar mengenai jaringan syaraf tiruan. a. DARPA Neural Network Study (1988, AFCEA International Press, p.60) Jaringan syaraf tiruan adalah suatu sistem yang dibentuk dari elemen-elemen pemrosesan yang sederhana yang bekerja dalam sistem paralel di mana fungsinya diarahkan oleh struktur dari jaringan, kekuatan koneksi jaringan, dan pemrosesan terjadi pada elemen atau node yang terkomputasi. b. Menurut Haykin, S. (1994), Neural Networks : A Comprehensive Foundation, NY: Macmillan, p.2 Suatu jaringan syaraf tiruan adalah processor yang terdistribusi paralel yang mempunyai kemampuan alamiah untuk penyimpanan pengetahuan eksperimental dan membuatnya dapat digunakan. Hal ini menyerupai otak manusia dalam : 1. Pengetahuan diperlukan oleh jaringan melalui sekumpulan proses pembelajaran. 2. Kekuatan koneksi antar neuron yang dikenal sebagai bobot sinapsis digunakan untuk penyimpanan pengetahuan.
14 Sejarah Jaringan Saraf Tiruan Perkembangan ilmu jaringan syaraf tiruan ini, dimulai sekitar 50 tahun yang lalu, dimotivasi oleh usaha untuk mengetahui susunan jaringan syaraf otak manusia dan bagaimana kemampuan dari jaringan syaraf ini bekerja. Sejarah perkembangan jaringan syaraf tiruan dapat dilihat di bawah ini : Warren McCulloch dan Walter Pitts (1943) Mengembangkan model suatu jaringan syaraf tiruan yang didasari pengetahuannya tentang ilmu syaraf (neurology). Model-model ini menghasilkan beberapa asumsi mengenai bagaimana cara kerja neuron-neuron bekerja. Jaringan syaraf tiruan yang dibuat dengan dasar neuron yang sederhana yang dikenal binary devices. Donald Hebb (1949) Mengusulkan mekanisme untuk pembelajaran (learning) pada biological neuron. Farley dan Clark (1954); Rochester, Holland, Haibit dan Duda (1956) Grup pertama dalam peneliti IBM mengemukakan bahwa ilmu syaraf (neuroscience) tidak terlalu berperan dalam pengembangan jaringan syaraf tiruan, akan tetapi psychologists dan engineers juga berpengaruh pada simulasi jaringan syaraf tiruan. Frank Rosenblatt (1958) Penemuan jaringan perceptron dan aturan pembelajaran (learning rule). Perceptron yang dikembangkan mempunyai 3 layer dengan layer tengah (middle layer) yang dikenal sebagai lapisan asosiatif (association layer). Sistem ini dapat belajar untuk berhubungan atau asosiatif input yang diberikan pada suatu unit output yang acak. Bernard Widrow dan Ted Hoff (1960)
15 20 Memperkenalkan sistem ADALINE (Adaptive Linear Element) yaitu peralatan elektronik analog yang dibangun dari komponen-komponen sederhana. Metode yang digunakan untuk pembelajaran berbeda dengan perceptron, akan tetapi diterapkan aturan pembelajaran Least-Mean-Squares (LMS). Marvin Minsky dan Seymour Papert (1969) Mengemukakan batasan-batasan pada jaringan yang diusulkan Rosenblatt dan Widrow yaitu pada kemampuan terbatas dari perceptron lapis tunggal pada sistemsistem yang banyak lapisan (multilateres systems). Teuvo Kohonen dan James Anderson (1972) Secara terpisah keduanya mengembangkan jaringan syaraf yang dapat berfungsi sebagai memori. A. Henry Klopf (1972) Mengembangkan dasar pembelajaran dalam artigicial neurons yang berbasiskan pada prinsip biologi untuk pembelajaran neuronal yang dinamakan heterostatis. Paul Werbos (1974) Mengembangkan dan menggunakan metode pembelajaran back propagation yang menggunakan perceptron dengan lapisan multilayer. John Hopfield (1982) Penggunaan statistical mechanic untuk menjelaskan operasi kelas tertentu dari recurrent network yang digunakan sebagai associative network. David Rumelhart dan James McClelland (1986) Penemuan algoritma back propagation untuk melatih jaringan perceptron multilayer. Stephen Grossberg dan Gail Carpenter (1988)
16 21 Mengembangkan jaringan ART (Adaptive Resonance Theory) dalam penelitian self organizing network. Herman von Helmholtz, Ernst Mach dan Ivan Pavlov (akhir abad 19 dan awal abad 20) Mengenalkan teori umum mengenai learning, vision, conditioning dan lain-lain. Akan tetapi belum ada model matematis dari model neuron Kemampuan Jaringan Saraf Tiruan Jaringan syaraf tiruan dengan kemampuannya untuk mengartikan data-data yang kompleks dapat juga digunakan untuk mengekstraksi pola dan mendeteksi bagian yang sangat kompleks yang tidak mungkin terdeteksi oleh manusia ataupun teknik-teknik komputer lainnya. Jaringan syaraf tiruan yang telah dilatih dapat disebut sebagai suatu expert dalam kategori informasi yang diberikan untuk dianalisis. Sistem expert ini kemudian dapat digunakan pula untuk menyediakan perkiraan-perkiraan pemecahan masalah menurut situasi dan input masalah yang diberikan. Jaringan syaraf tiruan melakukan proses informasi dalam cara yang sama yang dilakukan oleh otak manusia. Jaringan mengkomposisikan sejumlah besar elemenelemen pemroses yang terinterkoneksi tinggi (neuron) bekerja secara paralel untuk memecahkan masalah yang spesifik. Jaringan syaraf tiruan belajar dari contoh-contoh. Mereka tidak dapat diprogram untuk menyelesaikan task yang spesifik. Contoh-contoh harus diseleksi secara hati-hati sehingga menyebabkan ketidakefisienan waktu ataupun jaringan tidak berfungsi secara benar. Kekurangan dari jaringan ini yaitu jika jaringan tidak menemukan pemecahan masalah maka operasinya akan tidak dapat terprediksikan. Sifat sifat dasar dari jaringan syaraf tiruan antara lain :
17 22 a. Memiliki masukan yang dapat lebih dari satu, akan tetapi dapat memiliki keluaran satu dari setiap elemen. b. Dapat menyesuaikan diri terhadap perubahan-perubahan yang terjadi baik input, output, jenis jaringan, jumlah lapisan, jumlah neuron dan lainnya. c. Memiliki kemampuan yang dapat melakukan proses pembelajaran berdasarkan contoh-contoh yang diberikan. Kemampuan dari jaringan syaraf tiruan lainnya meliputi : 1. Adaptive learning : Suatu kemampuan untuk belajar bagaimana mengerjakan suatu task berdasarkan data-data yang diberikan untuk pelatihan atau pengalaman initial. 2. Self-Organisation : Suatu jaringan syaraf tiruan dapat membuat organisasinya sendiri atau merepresentasikan informasi yang diterima seiring dengan waktu pembelajarannya. 3. Real Time Operation : Komputasi dari jaringan syaraf tiruan dapat dijalankan secara paralel dan peralatan hardware spesial telah didisain dan dimanufaktur dengan mengambil keuntungan dari kemampuan ini. 4. Fault Tolerance via Redundant Information Coding : Destruksi parsial dari suatu jaringan menentukan degradasi dari performance. Bagaimanapun kemampuan beberapa jaringan mungkin dijaga meskipun dengan kerusakan jaringan utama Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan a. Feed-Forward (associative) Networks Jaringan syaraf tiruan feed-forward mengijinkan sinyal untuk berjalan pada satu jalur saja yaitu dari input ke output. Tidak ada feedback atau loop sehingga output dari
18 23 layer lain tidak mempengaruhi layer yang sama. Feed forward jaringan syaraf tiruan hanya memungkinkan jaringan forward dari input ke output. Biasanya jaringan ini digunakan pada pengenalan pola (pattern recognition). (lihat gambar 2.7.) Gambar 2.7. Simple Feed forward Network b. Feedback (autoassociative) Networks Jaringan syaraf tiruan jenis feedback dapat mempunyai sinyal-sinyal yang berjalan dalam 2 arah dengan mengenalkan adanya perulangan (loops) pada jaringan. Jaringan syaraf tiruan jenis feedback mempunyai kemampuan yang besar dan dapat menjadi jaringan yang kompleks. Jaringan syaraf tiruan jenis feedback bersifat dinamis karena state pada jaringan akan berubah secara berkelanjutan sampai jaringan tersebut mencapai suatu target/ nilai yang diinginkan. Suatu state akan berada pada nilai yang diinginkan sampai masukan (input) pada jaringan berubah maka suatu nilai yang baru harus ditemukan. (lihat gambar 2.8.)
19 24 Gambar 2.8. Complicated Network Network layer Tipe yang paling umum dari jaringan syaraf tiruan terdiri dari 3 grup atau layer atau unit : sebuah layer dari unit Input terkoneksi dengan sebuah layer dari unit Hidden di mana terkoneksi pada sebuah layer dari unit Output. (lihat gambar 2.8.) Aktivitas pada input unit merepresentasikan informasi yang masih mentah yang dimasukkan pada jaringan. Aktivitas dari setiap hidden unit ditentukan oleh aktivitas dari input unit dan bobot dari koneksi antara input unit dengan hidden unit. Sedangkan sifat dari output unit bergantung pada aktivitas dari hidden unit dan bobot dari koneksi antara hidden unit dengan output unit. Tipe sederhana dari jaringan syaraf tiruan sangat menarik karena hidden unit mempunyai kewenangan bebas untuk merekonstruksi suatu representasi terhadap masukan (input) pada jaringan. Bobot antara input unit dengan hidden unit ditentukan ketika setiap hidden unit tersebut aktif dan kemudian dengan memodifikasi bobot tersebut maka sebuah hidden unit dapat memilih bagaimana unit tersebut direpresentasikan pada jaringan syaraf tiruan.
20 25 Pada organisasi layer tunggal di mana semua unit-unitnya terkoneksi satu dengan yang lain dapat diaplikasikan pada kasus-kasus umum dan lebih mempunyai kekuatan komputasi yang potensial dibandingkan dengan organisasi multi-layer yang terstruktur hirarki. Pada jaringan yang multi-layer unit-unit seringkali diberi nomor sesuai dengan layernya yang dapat diikuti sebagai global numbering Metode Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan Salah satu karakteristik paling penting yang dapat membedakan jaringan syaraf yang satu dengan yang lainnya adalah metode dari penentuan nilai bobot (pelatihan). Metode pelatihan jaringan dibagi menjadi 2,yaitu: a. Metode pelatihan dengan pengawasan (Supervised Learning) Metode pembelajaran atau pelatihan yang dilakukan dengan menghadirkan sejumlah vektor pelatihan atau pola. Metode pelatihan ini dilakukan dengan memberikan pasangan nilai masukan dan nilai keluaran atau target yang ingin dicapai. Bobot koneksi akan disesuaikan berdasarkan algoritma pembelajaran sampai jaringan mampu menghasilkan nilai keluaran yang mendekati atau sama dengan nilai keluaran yang dinginkan. Bobot koneksi ini dapat disesuaikan dengan mengatur algoritma pelatihannya. Tujuan dari penyesuaian bobot koneksi ini untuk membantu jaringan syaraf tiruan yang dibuat mampu menghasilkan nilai keluaran yang sesuai dengan nilai keluaran yang diharapkan sehingga perbedaan menjadi seminimal mungkin. b. Metode pelatihan dengan tanpa pengawasan (Unsupervised Learning) Pada metode unsupervised learning, jaringan syaraf tiruan akan mengelompokan input vektor yang mempunyai kemiripan tanpa menggunakan data pelatihan untuk menspesifikasikan seperti apa tipe anggota dari setiap kelompok atau ke kelompok
21 26 manakah setiap vektor sesuai. Sejumlah vektor input pola diberikan tetapi tanpa menyertakan vektor output target yang ingin dicapai. Jaringan akan memodifikasi bobot sehingga hanya ada vektor input yang paling banyak memiliki kemiripan saja yang dipasangkan dengan pola vektor output yang sama. Jaringan syaraf tiruan akan menghasilkan representasi vektor untuk setiap cluster yang terbentuk. Contoh dari model pembelajaran unsupervised learning ini adalah Kohonen self organizing maps dan Adaptive Resonance Theory. Unsupervised learning juga dapat digunakan untuk melakukan clustering. c. Fixed-weight Nets Tipe pembelajaran lainnya dapat dipergunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi constraint. Tetapi metode Fixed-weight Nets dapat bekerja lebih baik dalam menyelesaikan masalah yang menyebabkan terjadinya kesukaran jika dikerjakan dengan teknik tradisional, seperti masalah constraint yang konflik (dengan kata lain, tidak semua constraint dapat dipenuhi secara bersamaan). Ketika jaringan tersebut didesain, bobot-bobot disiapkan agar dapat mempresentasikan constraint dan kualitas untuk dimaksimalkan atau diminimalkan. Contoh dari metode pembelajaran Fixed-weight Nets ini adalah Boltzman machine dan Continous Hopfield Net, Keduanya dapat dipergunakan dalam menyelesaikan masalah optimasi constraint. Selain itu metode ini dipergunakan juga dalam jaringan contrast-enhancing Fungsi aktivasi (Transfer Funtion) Operasi dasar dari suatu neuron artificial menyangkut masalah penjumlahan setiap input yang telah diberi bobot dan menghasilkan output dengan menerapkan suatu
22 27 fungsi pengaktifan atau transfer function. Pada umumnya, setiap neuron dalam jaringan syaraf tiruan menggunakan transfer function yang sama. Dengan tujuan untuk memperoleh keuntungan yang dimiliki oleh jaringan multilayer jika dibandingkan dengan jaringan single-layer, fungsi nonlinier dibutuhkan. Hal ini disebabkan karena hasil dari feeding signal melalui satu atau lebih layer dengan elemen pengolah linier, tidak akan berbeda dengan apa yang dapat diperoleh jika menggunakan single layer. Beberapa contoh fungsi aktivasi (transfer function) : a. Identity Function f(x) = x, untuk semua x.. (2.1) b. Binary Step Function (dengan threshold θ) Jaringan single-layer sering menggunakan step function untuk memodifikasi input yang masuk (yang merupakan variabel bernilai kontiniu) ke unit output yang merupakan sinyal biner (1 atau 0) atau bipolar (1 atau -1). Binary step function dikenal juga dengan sebutan fungsi threshold atau fungsi heavyside. 1, x 0 f ( x) =.. (2.2) 0, x < 0 c. Binary Sigmoid Fungsi binary sigmoid merupakan fungsi aktifasi yang sangat berguna. Fungsi logaritma dan fungsi tangen hiperbola adalah fungsi yang paling sering dipergunakan. Kedua fungsi tersebut sangat berguna jika dipergunakan dalam melatih jaringan syaraf tiruan dengan teknik backpropagation, karena hubungan sederhana antara nilai dari fungsi pada sutau titik dan nilai dari turunan fungsi pada titik tersebut akan mengurangi halangan komputasi selama pelatihan.
23 28 Fungsi logaritma adalah fungsi sigmoid dengan nilai 0 dan 1, sering dipergunakan sebagai fungsi aktifasi untuk jaringan syaraf tiruan di mana nilai output yang diinginkan berupa biner atau dalam interval 0 dan 1. Fungsi tersebut juga dikenal dengan nama binary sigmoid atau juga logistic sigmoid. 1 f ( x) = ( σ. x 1+ e ).. (2.3) f '( x) = σ. f ( x) 1 [ f ( x) ] d. Bipolar Sigmoid Fungsi binary sigmoid dapat diskalakan agar memiliki range nilai yang sesuai dengan masalah tertentu. Range yang paling sering dipergunakan antara -1 dan 1. Sigmoid jenis ini disebut dengan nama bipolar sigmoid. 2 g x) 2. f ( x) 1 = ( 1+ e σ g'( x) =.1 2 [ + g( x) ][.1 g( x) ] 1 e 1 = 1+ e ( σ. x) ( = σ. x) ( σ. x ).. (2.4) Fungsi bipolar sigmoid terkait erat dengan fungsi tangen hiperbola yang sering dipergunakan sebagai fungsi aktifasi ketika range nilai output yang diinginkan antara -1 dan 1. Fungsi tangen hiperbola tersebut adalah : h e e 1 e =.. (2.5) e + e 1+ e ( x) ( x) ( 2 x) ( x) = ( x) ( x) ( 2 x ) Turunan dari tangen hiperbola adalah : [ 1+ h( x) ][.1 h( x) ] h' ( x) =.. (2.6) Untuk data biner biasanya akan lebih baik jika dikonversi ke dalam bentuk bipolar kemudian menggunakan fungsi bipolar sigmoid dan tangen hiperbola Algoritma Propagasi Balik (Backpropagation Algorithm)
24 29 Menurut Fausett (1994, pp ), pelatihan jaringan syaraf tiruan dengan mempergunakan backpropagation melibatkan 3 tahap : feedforward dari setiap pola untuk input pelatihan, perhitungan dan backpropagation terhadap error (kesalahan) yang terjadi dan perbaikan bobot (weight). Setelah pelatihan, jaringan syaraf tiruan dalam suatu aplikasi hanya memerlukan tahapan feedforward. Jaringan propagasi balik mempunyai ciri tersendiri dengan tiga bagian layer yang dimilikinya, yaitu : a. Input layer, berisi node-node input masukan dari vektor data masukan yang diiterasikan satu putaran pelatihan (1 epochs) tercapai jika semua data latihan telah masuk secara bergantian dalam layer input. b. Hidden layer, nilai dari layer ini bergantung dari fungsi aktifasi yang digunakan dengan variabel jumlah dari perkalian antara tiap node input layer dan jaringan penghubungnya. Fungsi utama dari hidden layer ini adalah sebagai variabel di tengah yang akan mengubah nilai bobot (weight) yang ada di sebelahnya pada saat terjadi proses propagasi. Proses propagasi tersebut akan mengubah nilai tiap node pada hidden layer yang akan digunakan untuk meng-update nilai bobot (weight). Tidak ada ketentuan khusus mengenai jumlah hidden layer dan banyaknya node di tiap hidden layer tetapi analoginya semakin banyak layer dapat berakibat makin lama perhitungan karena membutuhkan sumber daya yang besar. Pada beberapa penelitian membuktikan bahwa jumlah layer lebih dari satu dapat bekerja lebih optimal. c. Output layer, layer ini merupakan layer yang memproyeksikan hasil yang akan didapat setelah proses pelatihan, nilai keluaran pada layer ini adalah hasil yang direspon oleh jaringan syaraf tiruan atas vektor masukan yang diberikan.
25 30 Melatih jaringan dengan mempergunakan backpropagation melibatkan 3 tahap : feedforward dari setiap pola untuk input pelatihan, perhitungan dan backpropagation terhadap error (kesalahan) yang terjadi dan perbaikan bobot (weight). Cara kerja algoritma propagasi balik secara garis besar adalah sebagai berikut : 1. Ambil pasangan pola input dan output dari setiap data. 2. Melakukan perhitungan mencari nilai aktifasi fungsi pembentuk hidden layer. 3. Lakukan perbandingan antara output yang diperoleh dengan output yang ditargetkan. 4. Jika melampaui toleransi kesalahan, maka lakukan proses backpropagation untuk mengubah nilai jaringan penghubung. 5. Lakukan terus menerus hingga kesalahan sistem yang didapat mendekati toleransi kesalahan Nomenkaltur Nomenkaltur yang dipergunakan dalam algoritma pelatihan untuk jaringan backpropagation adalah sebagai berikut : X in_i Z in_j Y in_k X out_i Z out_j Y out_k Tk = Sinyal masukan pada lapisan masukan = Sinyal masukan pada lapisan dalam = Sinyal masukan pada lapisan keluaran = Sinyal keluaran pada lapisan masukan = Sinyal keluaran pada lapisan dalam = Sinyal keluaran pada lapisan keluaran = Nilai yang diharapkan (Output target vektor)
26 31 Xi Zj Yk α Vij Wjk Voj = Elemen pada lapisan masukan (Input unit) = Elemen pada lapisan dalam (Hidden unit) = Elemen pada lapisan keluaran (Output unit) = Kecepatan pelatihan (Learning rate) = Bobot koneksi antara elemen pada lapisan masukan dengan lapisan dalam = Bobot koneksi antara elemen pada lapisan dalam dengan lapisan keluaran = Bobot bias antara elemen pada lapisan masukan dengan lapisan dalam dengan Xi = 1 Wok = Bobot bias antara elemen pada lapisan dalam dengan lapisan keluaran dengan Zj = 1 δk δj = Faktor kesalahan dari Yk ke Zj (lapisan keluaran terhadap lapisan dalam) = Faktor kesalahan dari Zj ke Xi (lapisan dalam terhadap lapisan masukan) Proses yang terjadi pada setiap elemen : Jumlah seluruh perkalian antara bobot koneksi dengan sinyal masukan ditambahkan dengan bobot bias yang masuk pada setiap elemen. Dimisalkan untuk lapisan dalam : Untuk sinyal masukan pada elemen Zj : Z in_j = Voj + Σ Xi.Vij.. (2.7) Untuk sinyal keluaran pada elemen Zj : Z out_j = ƒ (Z in_j).. (2.8) Setiap keluaran dari satu elemen pada lapisan yang satu menjadi masukan pada elemen pada lapisan yang berikutnya.
27 32 Ada beberapa karakteristik penting yang harus dimiliki oleh fungsi aktivasi untuk jaringan yang menggunakan backpropagation : bersifat kontinu, dapat diturunkan dan monotonik nondecreasing. Salah satu fungsi aktivasi yang paling sesuai adalah fungsi aktivasi pada setiap elemen dengan persamaan Binary Sigmoid Function dengan range (0,1) dan didefinisikan sebagai berikut : (Laurence Fausett pp.293) ƒ(x) = 1 / (1 + exp (-x)) (lihat gambar 2.9. (a)) dan persamaan turunannya menjadi ƒ (x) = ƒ(x) [1 ƒ(x)] (lihat gambar 2.9. (b)) ( a ) ( b ) f(x) f (x) Gambar 2.9. Grafik Persamaan Binary Sigmoid Function Dalam algoritma pelatihan ini diperlukan fungsi kesalahan yang digunakan untuk meminimalkan jumlah kuadrat kesalahan yang terjadi.: Pada lapisan keluaran (output unit) :
28 33 E = 0.5 ( Tk Yk) E = 0.5 Wjk Wjk E = 0.5 Wjk Wjk E = Wjk 2 [ t [ t k k y [ tk yk ] f '( y _ ink ) z _ out j k ] 2 f ( y _ in ) k ] 2..(2.9) : Dengan faktor kesalahan δk : k [ t y ] f '( y _ in ) =.. (2.10) 2 k k k Pada lapisan dalam (hidden unit) : (2.11) E Vij E Vij E Vij E Vij E Vij = = = = [ tk yk ] [ tk yk ] k Vij Wjk Vij = f '( z _ in ) x k j y Vij f '( y _ in y _ in i z j k k k k ) Vij ( Wjk) y _ in k Dengan faktor kesalahan δj: j = f '( z _ in j ) k ( Wjk).. (2.12) Sehingga terjadi perubahan pada bobot koneksi: Wjk( baru) = Wjk( lama) + Wjk Wjk( baru) = Wjk( lama) + α. δ. z _ out Vij( baru) = Vij( lama) + Vij Vij( baru) = Vij( lama) + α. δ. x j k i j.. (2.13)
29 Algoritma Pelatihan Untuk pelatihan propagasi balik diperlukan beberapa langkah sebagai berikut: Step 0 Inisialisasi bobot-bobot koneksi dan bias, dilakukan secara acak. Step 1 Jika kondisi berhenti = false (salah), lakukan langkah 2-9, namun jika kondisi benar, pelatihan dihentikan. Step 2 Untuk setiap pasangan pelatihan, lakukan langkah 3 8. Fase umpan maju (Feedforward): Step 3 Setiap unit input (Xi, i=1,..., n) menerima signal input dan menyebarkan signal tersebut ke seluruh unit pada layer di atasnya (unit-unit hidden unit Zj). Step 4 Setiap unit hidden layer (Zj, j=1,..., p) akan menjumlahkan semua signal input yang telah terboboti yang masuk kepadanya. Z_in j = V 0j + X i. V ij Pergunakan fungsi aktivasinya untuk menghitung signal outputnya, Z out_j = ƒ (Z_in j ) Dan kirimkan signal tersebut ke seluruh unit pada layer di atasnya (unit-unit output). Step 5 Setiap unit output layer (Y k, k=1,..., n) akan menghitung seluruh signal input yang telah terboboti yang masuk kepadanya. Y_in k = W 0k + Z j. W jk Pergunakan fungsi aktivasinya untuk menghitung signal outputnya, Y out_k = ƒ (Y_in k )
30 35 Backpropagation untuk kesalahan (error): Step 6 Setiap unit output (Y k, k=1,..., n) menerima pola target yang berhubungan dengan pola pelatihan input, hitung kesalahan informasi yang terjadi. δ k = (t k - Yout_k) ƒ ( Y_in k ) Hitung perbaikan bobotnya (akan dipergunakan untuk perbaikan bobot W jk nantinya), W jk = α. δ k. Z j Hitung perbaikan biasnya (akan dipergunakan untuk perbaikan bias W ok nantinya), W ok = α. δ k Dan kirimkan δ k ke unit-unit pada layer di bawahnya hidden unit. Step 7 Setiap unit hidden layer (zj, j=1,..., p) jumlahkan input-input deltanya (dari unitunit di layer di atasnya), δ_in j = δ k. W jk Kalikan dengan turunan dari fungsi aktivasinya untuk menghitung kesalahan informasi. δ j = δ_in j. ƒ (Zin_j) Hitung perbaikan bobotnya (akan dipergunakan untuk perbaikan bobot W jk nantinya), V ij = α. δ j. X i Hitung perbaikan biasnya (akan dipergunakan untuk perbaikan bias W ok nantinya), V oj = α. δ j
31 36 Perbaikan bobot-bobot dan bias : Step 8 Setiap unit output (Y k, k=1,..., n) akan diperbaiki bias dan bobot-bobotnya (j=0,...,p), W jk (baru) = W jk (lama) + W jk Setiap unit hidden layer (Z j, j=1,..., p) akan diperbaiki bias dan bobot-bobotnya (i=0,..., n), V ij (baru) = V ij (lama) + V ij Step 9 Tes terhadap kondisi berhenti. (kembali kelangkah nomor 1) 2.7. Parallel Port Paralel port adalah sebuah antar muka yang mendukung transmisi data dalam bentuk bit secara bersamaan (paralel). Port ini biasanya dihubungkan dengan sebuah printer, namun tidak jarang juga digunakan dalam komunikasi data dengan perangkat lain. Parallel port sering disebut sebagai DB 25 yang dikarenakan terdiri dari 25 pin kaki pada portnya. untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
32 37 Gambar Parallel Port Pengalamatan pada DB 25 atau parallel port dikembangkan karena adanya keinginan mengirimkan data lebih cepat (8 bit) dari serial port (RS 232), di mana serial port hanya mengirimkan data 1 bit persatu proses. Paralel port merupakan port yang paling banyak digunakan dalam komunikasi terutama dengan printer. Parallel port terdiri dari 25 pin dimana dibagi menjadi beberapa fungsi: (lihat gambar 2.10.) a. Pin data, berjumlah 8 buah yang dimulai dari pin 2-9 yang berwarna biru. Pin ini berfungsi untuk mengirimkan data sebesar 8 bit secara bersamaan pada satu kali proses. Bit yang dikirimkan berbentuk binary (1 dan 0) di mana bila bit bernilai 1 tegangan sebesar 5 volt dikirimkan ke pin yang sesuai dan bila bit bernilai 0 tidak akan menimbulkan tegangan apa-apa. Pengiriman data melalui parallel port merupakan cara yang paling mudah untuk mengirimkan informasi digital karena kecepatan pengiriman dapat mencapai 50 sampai 100 kilobyte data permenit. b. Pin status, berjumlah 5 buah yang dimulai dari pin 10, 11, 12, 13 dan 15 yang berwarna merah. Pin ini berfungsi untuk mengirimkan informasi mengenai status dari sebuah alat yang terhubung dengan port paralel. Pin status mempunyai
33 38 tegangan sebesar 2,8-5 volt dan akan turun menjadi dibawah 0,5 volt apabila terjadi proses pengiriman data. c. Pin control, berjumlah 4 buah yang terdiri dari pin 1, 14, 16, 17 yang berwarna biru. Pin ini berfungsi mengatur proses perpindahan bit. Seperti pin status, pin kontrol juga mempunyai tegangan bernilai 5 volt dan akan menjadi turun sebesar 0,5 volt bila terjadi pengiriman bit. d. Pin grounde, berjumlah 8 buah yang dimulai dengan pin yang berwarna hijau. Pin ini berfungsi sebagai pemberi signal referensi untuk tegangan rendah (dibawah 0,5 volt) MATLAB MATLAB adalah bahasa pemrograman yang berbasiskan matriks yang komputasinya terintergrasi, mempunyai kemampuan visualisasi yang baik dan mempunyai aplikasi antar muka (Graphical User Interface) yang mudah dimengerti. Perintah-perintah MATLAB dinotasikan dalam bentuk notasi matematika, oleh karena itu banyak orang melihat MATLAB sebagai sebuah kalkulator tingkat tinggi yang dapat diprogram dan dapat menyelesaikan permasalahan khusus dengan fungsi khusus yang terintergrasi dalam toolbox. Nama MATLAB merupakan singkatan dari matrix laboratory. MATLAB diciptakan untuk menyediakan akses yang mudah bagi software matrix yang dikembangkan oleh LINPACK dan EISPACK. Saat ini, MATLAB mengunakan perkembangan software oleh LAPACK dan ARPACK, yang bergabung menghasilkan sebuah komputasi matrix yang revolusioner. MATLAB biasanya digunakan untuk matematika dan komputasi, perkembangan algoritma, modeling, simulasi, prototipe,
34 39 analisis data, visualisasi, grafik dan antarmuka grafis. MATLAB yang digunakan pada penelitian ini mengunakan MATLAB ver Sistem MATLAB terdiri dari 5 bagian : a. Development Environment ini merupakan beberapa alat bantu dan fasilitas yang membantu kita melihat fungsi MATLAB. Banyak dari alat bantu ini adalah sebuah antarmuka grafis (GUI). Ini termasuk MATLAB dekstop dan Command window, Command history, dan pencari untuk menampilkan menu help, tempat kerja, files dan search path. b. The MATLAB Mathematical Function Library. Ini merupakan kumpulan algoritma komputasi dimulai dari perintah dasar seperti perintah tambah (+), sinus, kosinus dan arimatika kompleks. untuk perintah yang lebih sulit seperti inverse matrix, matrix eigenvalues, fungsi bessel, dan fast fourier transform. c. The MATLAB Language. Ini adalah sebuah matrix tingkat tinggi dengan statement aliran kontrol, fungsi, struktur data, masukan / keluaran, dan pemograman berdasarkan objek. Bagian ini memperbolehkan membuat suatu program yang kecil dan sederhana atau suatu aplikasi program yang besar dan komplek. d. Handle Graphics. Ini adalah grafik sistem MATLAB. Termasuk didalamnya perintah tingkat tinggi untuk visualisasi data dua dimensi atau tiga dimensi, pengolahan citra, animasi dan presentasi grafik. Ini juga termasuk perintah tingkat rendah yang memperbolehkan dalam mengubah penampilan dari grafik seperti membuat antar muka (GUI) pada aplikasi MATLAB.
35 40 e. The MATLAB Application Program Interface (API). Ini adalah sebuah perpustakaan yang memperbolehkan dalam menulis program C atau Fotran yang akan berinteraksi dengan MATLAB. Ini termasuk fasilitas untuk memanggil Routine (sambungan dynamic), memanggil MATLAB sebagai mesin komputasi, dan untuk membaca dan menulis file MATLAB.
Universitas Bina Nusantara
Universitas Bina Nusantara Jurusan Sistem Komputer Fakultas Ilmu Komputer Skripsi Sarjana Komputer Semester Genap tahun 2003/2004 SISTEM SORTIR MUR DAN BAUT MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Tjhang Suwandi
Lebih terperinciJARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST, M.KOM
JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST, M.KOM INTRODUCTION Jaringan Saraf Tiruan atau JST adalah merupakan salah satu representasi tiruan dari otak manusia yang selalu
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 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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciJaringan 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 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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciPENGENALAN 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 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
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 3 PERANCANGAN SISTEM. Sistem sortir mur dan baut ini terdiri dari beberapa rangkaian sub sistem yang
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Penjelasan Sistem Secara Umum Sistem sortir mur dan baut ini terdiri dari beberapa rangkaian sub sistem yang saling melengkapi. Di mana setiap sistem memberikan peran yang
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 terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI Bab ini berisi analisis pengembangan program aplikasi pengenalan karakter mandarin, meliputi analisis kebutuhan sistem, gambaran umum program aplikasi yang
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 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 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 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 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 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 terperinciPENERAPAN 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 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 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 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 II DASAR TEORI. 2.1 Meter Air. Gambar 2.1 Meter Air. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus
BAB II DASAR TEORI 2.1 Meter Air Gambar 2.1 Meter Air Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus menerus melalui sistem kerja peralatan yang dilengkapi dengan unit sensor,
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 III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan Februari 2014 sampai dengan Juli 2014 di
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan Februari 2014 sampai dengan Juli 2014 di Laboratorium Pemodelan Fisika, Jurusan Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu
Lebih terperinciSATIN 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. menjawab segala permasalahan yang ada dalam penelitian ini.
BAB III METODE PENELITIAN Pada bab ini akan dijelaskan bahan yang digunakan dalam membantu menyelesaikan permasalahan, dan juga langkah-langkah yang dilakukan dalam menjawab segala permasalahan yang ada
Lebih terperinciPERANCANGAN 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
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 terperinciPERANCANGAN SISTEM PENGENALAN DAN PENYORTIRAN KARTU POS BERDASARKAN KODE POS DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
PERANCANGAN SISTEM PENGENALAN DAN PENYORTIRAN KARTU POS BERDASARKAN KODE POS DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK OLEH ARIF MIFTAHU5R ROHMAN (2200 100 032) Pembimbing: Dr. Ir Djoko Purwanto, M.Eng,
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 terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM Dalam pengerjaan perancangan dan pembuatan aplikasi pengenalan karakter alfanumerik JST algoritma Hopfield ini menggunakan software Borland Delphi 7.0. 3.1 Alur Proses Sistem
Lebih terperinciNeural 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 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 II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Suara Manusia Menurut Inung Wijayanto (2013), produksi suara manusia memerlukan tiga elemen, yaitu sumber daya, sumber suara dan pemodifikasi suara. Ini adalah dasar dari teori
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Definisi Masalah Dalam beberapa tahun terakhir perkembangan Computer Vision terutama dalam bidang pengenalan wajah berkembang pesat, hal ini tidak terlepas dari pesatnya
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 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 terperinciSATIN 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 terperinciRANCANG BANGUN TOOL UNTUK JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) MODEL PERCEPTRON
RANCANG BANGUN TOOL UNTUK JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) MODEL PERCEPTRON Liza Afriyanti Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,Universitas Islam
Lebih terperinciJaringan 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 terperinciArsitektur 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 terperinciAPLIKASI 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 terperinciPENGENDALIAN 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang bersifat diskrit yang dapat diolah oleh computer. Citra ini dapat dihasilkan melalui kamera digital dan scanner ataupun citra yang
Lebih terperinciPerbandingan Arsitektur Multilayer Feedforward Network dengan memakai Topologi Multiprosesor Ring Array Dan Linear Array
Nico Saputro Perbandingan Arsitektur Multilayer Feedforard Netork dengan memakai Topologi Multiprosesor Ring Array Dan Linear Array Abstrak Jaringan Syaraf Tiruan dapat diimplementasikan secara perangkat
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 terperinciVOL. 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 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 terperinciPengendalian 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 terperinciPENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK
PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Decy Nataliana [1], Sabat Anwari [2], Arief Hermawan [3] Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri Institut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Jaringan Saraf Tiruan Jaringan saraf tiruan adalah paradigma pengolahan informasi yang terinspirasi oleh sistem saraf secara biologis, seperti proses informasi pada otak manusia.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar / Umum 2.1.1 Genetic Algorithm Genetic algorithm adalah suatu algoritma yang biasanya digunakan untuk mencari solusi-solusi yang optimal untuk berbagai masalah
Lebih terperinciJARINGAN 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 terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM PENGENAL SUARA
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM PENGENAL SUARA 3.1 Perangkat Keras yang Digunakan Untuk menunjang perancangan sistem pengenalan suara, maka digunakan perangkat keras ( Hardware ) dengan spesifikasi sebagai berikut
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 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 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 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan membahas landasan teori-teori yang bersifat ilmiah untuk mendukung penulisan skripsi ini. Teknik-teknik yang dibahas mengenai pengenalan pola, prapengolahan citra,
Lebih terperinciAPLIKASI 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 terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM. Bab ini menguraikan analisa penelitian terhadap metode Backpropagation yang
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM Bab ini menguraikan analisa penelitian terhadap metode Backpropagation yang diimplementasikan sebagai model estimasi harga saham. Analisis yang dilakukan adalah menguraikan penjelasan
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 terperinciPresentasi 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 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 terperinciBACK 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 terperinciPEMANFAATAN NEURAL NETWORK PERCEPTRON PADA PENGENALAN POLA KARAKTER
PEMANFAATAN NEURAL NETWORK PERCEPTRON PADA PENGENALAN POLA KARAKTER Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Malang Abstract: Various methods on artificial neural network has been applied to identify
Lebih terperinciMENGENALI FUNGSI LOGIKA AND MELALUI PEMROGRAMAN PERCEPTRON DENGAN MATLAB
POLITEKNOSAINS VOL. X NO. 2 Juni 2011 MENGENALI FUNGSI LOGIKA AND MELALUI PEMROGRAMAN PERCEPTRON DENGAN MATLAB Yaya Finayani Teknik Elektro, Politeknik Pratama Mulia, Surakarta 57149, Indonesia ABSTRACT
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM Dalam bab ini akan dibahas mengenai perancangan dan pembuatan sistem aplikasi yang digunakan sebagai user interface untuk menangkap citra ikan, mengolahnya dan menampilkan
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH KENDARAAN DI DKI JAKARTA DENGAN JARINGAN BACKPROPAGATION
PERAMALAN JUMLAH KENDARAAN DI DKI JAKARTA DENGAN JARINGAN BACKPROPAGATION (Forecast The Number of Vehicle in Jakarta Using Backpropagation Neural Net ) Zumrotus Sya diyah Universitas Darussalam Ambon,
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 terperinciKOMPRESI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN HEBBIAN BASED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
KOMPRESI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN HEBBIAN BASED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS 1 Sofyan Azhar Ramba 2 Adiwijaya 3 Andrian Rahmatsyah 12 Departemen Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Telkom
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 terperinciTINJAUAN PUSTAKA ,...(1)
3 TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dibahas teori-teori yang mendasari penelitian ini. Dimulai dari teori dan konsep citra digital, deteksi pola lingkaran dengan Circle Hough Transform (CHT), ekstrasi
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. I.1. Mengapa Jaringan Syaraf Tiruan
BAB I PENDAHULUAN I.1. Mengapa Jaringan Syaraf Tiruan Beberapa tugas dapat dengan mudah dikerjakan oleh manusia, tetapi SULIT dilakukan oleh mesin Von Neuman dengan paradigma konvensional melalui pendekatan
Lebih terperinciANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH RESERVASI KAMAR HOTEL DENGAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang)
ANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH RESERVASI KAMAR HOTEL DENGAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang) 1 Musli Yanto, 2 Sarjon Defit, 3 Gunadi Widi Nurcahyo
Lebih terperinci