DAFTAR ISI. Halaman Judul. Lembar Pengesahan Pembimbing. Lembar Pengesahan Penguji. Halaman Persembahan. Halaman Motto. Kata Pengantar.
|
|
- Bambang Hermawan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 xv BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian 4 ix
2 1.6 Sistematika Penulisan 4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Jaringan Syaraf Tiruan Komponen - komponen Jaringan Syaraf Tiruan Arsitektur Jaringan Syaraf Fungsi Aktivasi Algoritma Pembelajaran Pembelajaran Terawasi (Supervised Learning) Pembelajaran Tak Terawasi (Unsupervised Learning) LVQ (Learning Vector Quantization) PENGENALAN POLA MATLAB Pengenalan Sidik Jari Manusia Alat Deteksi Sidik Jari 27 BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Deskripsi Sistem Perangkat Keras (Hardware) Perangkat Lunak (Software) 30 x
3 3.2 Perancangan Sistem Pengenalan Pola Obyek yang Digunakan Membangun Jaringan Syaraf Tiruan dengan LVQ Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan LVQ Pengujian Jaringan Syaraf Tiruan LVQ 38 BAB IV PENGUJIAN, ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Pengujian Jaringan Syaraf Tiruan LVQ Menggunakan Data (Image) Pelatihan Pengujian Image Sidik Jari Data Latih Pertama Pengujian Imge Sidik Jari Data Latih Ke-dua Pengujian Image Sidik Jari Data Latih Ke-Tiga Hasil Pengujian Jaringan Syaraf Tiruan LVQ Selain Data (Image) untuk Pelatihan Pengujian Image Sidik Jari I Pengujian Image Sidik Jari II Pengujian Image Sidik Jari III 59 BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan 62 xi
4 5.2 Saran 63 DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN xii
5 DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Syaraf Secara Biologis 6 Gambar 2.2 Struktur Neuron Jaringan Syaraf Tiruan 7 Gambar 2.3 Jaringan Syaraf Sederhana 8 Gambar 2.4 Arsitektur Jaringan Syaraf dengan Satu Lapisan 9 Gambar 2.5 Arsitektur Jaringan Syaraf dengan Banyak Lapisan 10 Gambar 2.6 Arsitektur Jaringan Syaraf dengan Lapisan Kompetitif 11 Gambar 2.7 Fungsi Aktivasi: undak biner (hard limit) 11 Gambar 2.8 Fungsi Aktivasi: undak biner (threshold) 12 Gambar 2.9 Fungsi Aktivasi: bipolar (symetric hard limit) 12 Gambar 2.10 Fungsi Aktivasi: bipolar (threshold) 13 Gambar 2.11 Fungsi Aktivasi: linear (identitas) 13 Gambar 2.12 Fungsi Aktivasi: saturating linear 14 Gambar 2.13 Fungsi Aktivasi: symetric saturating linear 14 Gambar 2.14 Fungsi Aktivasi: sigmoid biner 15 Gambar 2.15 Fungsi Aktivasi: sigmoid bipolar 16 Gambar 2.16 Contoh Arsitektur Jaringan LVQ 19 xiii
6 Gambar 2.17 Perangkat Akses Menggunakan Sidik Jari 25 Gambar 2.18 Perangkat Keamanan Akses Menggunakan Sidik Jari 25 Gambar 2.19 Pola Sidik Jari 26 Gambar 2.20 Contoh dari Pola Sidik Jari untuk Pelatihan atau Pengujian 26 Gambar 2.21 Biometric Solution fingerspot 27 Gambar 3.1 Biometric Solution fingerspot 29 Gambar 3.2 Diagram Alir (flowchart) Perancangan Sistem 31 Gambar 3.3 Intreface Menu Utama Sistem Pengenalan Pola Sidik Jari 32 Gambar 3.4 Diagram Alir (flowchart) Prosedur Pelatihan dengan Metode LVQ 37 Gambar 3.5 Diagram Alir (flowchart) Prosedur Pengujian dengan Metode LVQ 39 Gambar 4.1 Grafik Rata-rata error Terhadap Epoh hingga Iterasi ke-200 dengan learning rate (α ) = dan pengurangan learning rate ( Dec α ) = 0.1*(α ) konvergen saat iterasi ke Gambar 4.2 Grafik Rata-rata error Terhadap Epoh pada Iterasi ke-200 dengan learning rate (α ) = dan pengurangan xiv
7 learning rate ( Dec α ) = 0.1*(α ) konvergen saat iterasi ke Gambar 4.3 Grafik Rata-rata error Terhadap Epoh hingga Iterasi ke-200 dengan learning rate (α ) = dan pengurangan learning rate ( Dec α ) = 0.1*(α ) konvergen saat iterasi ke xv
8 DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Contoh Pola dan Ciri - cirinya 23 Tabel 4.1 Hasil Pengujian LVQ pada Sistem Pengenalan Pola Sidik Jari Terhadap Data Pelatihan Pertama 43 Tabel 4.2 Proses Pengujian Terhadap Program JST Metode LVQ Terhadap Data Pelatihan Pertama 45 Tabel 4.3 Proses Pengujian Terhadap Program JST Metode LVQ Terhadap Data Pelatihan Ke-dua 49 Tabel 4.4 Hasil Pengujian LVQ pada Sistem Pengenalan Pola Sidik Jari Terhadap Data Pelatihan Ke-tiga 53 Tabel 4.6 Hasil Pengujian I Jaringan Syaraf LVQ Selain Image Data Pelatihan 56 Tabel 4.7 Hasil Pengujian II Jaringan Syaraf LVQ Selain Image Data Pelatihan 58 Tabel 4.8 Hasil Pengujian III Jaringan Syaraf LVQ Selain Image Data Pelatihan 60 Tabel 3.1 Objek yang akan digunakan dalam program pengenalan pola sidik jari untuk 100 image data pelatihan L Tabel 3.2 Objek yang akan digunakan dalam program pengenalan pola sidik jari untuk 50 image data pelatihan L xvi
9 Tabel 3.3 Objek yang akan digunakan dalam program pengenalan pola sidik jari untuk 500 image data pelatihan L Tabel 4.5 Proses Pengujian Jaringan Syaraf LVQ Terhadap Data Pelatihan Ke-tiga L xvii
Jaringan syaraf dengan lapisan tunggal
Jaringan syaraf adalah merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia. Syaraf manusia Jaringan syaraf dengan lapisan
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Halaman Judul. Lembar Pengesahan Pembimbing. Lembar Pernyataan Keaslian. Lembar Pengesahan Penguji. Halaman Persembahan.
xi DAFTAR ISI Halaman Judul Lembar Pengesahan Pembimbing Lembar Pernyataan Keaslian Lembar Pengesahan Penguji Halaman Persembahan Halaman Motto Kata Pengantar Abstraksi Daftar Isi Daftar Gambar Daftar
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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN Bab ini menjelaskan tentang latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan dalam penelitian ini.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. berbeda antara manusia satu dengan yang lain. Manusia mengenali
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dewasa ini teknologi pengenalan wajah semakin banyak diaplikasikan karena wajah merupakan suatu bagian tubuh manusia yang biasa digunakan sebagai pengenalan identitas,
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 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 terperinciHalaman Judul Lembar Pengesahan Pembimbing Lembar Pengesahan Penguji Halaman Persembahan. Abstraksi Daftar Isi Daftar Gambar Daftar Tabel
Halaman Judul Lembar Pengesahan Pembimbing Lembar Pengesahan Penguji Halaman Persembahan Kata Pengantar Abstraksi Daftar Isi Daftar Gambar Daftar Tabel DAFTAR ISI j jj iij jv v vj vjj x xjjj BAB I PENDAHULUAN
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jaringan syaraf tiruan merupakan bidang ilmu yang banyak digunakan dalam melakukan pengenalan pola suatu obyek. Banyak obyek yang dapat digunakan untuk pengenalan pola
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 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 terperinciPENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP MATA UANG ASING SKRIPSI. Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP MATA UANG ASING SKRIPSI Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Jenjang Strata Satu (S1) Pada Program
Lebih terperinciMembangun Jaringan Syaraf Tiruan (Menggunakan MATLAB & Excel Link)
Pemrograman Dasar Matlab Membangun Jaringan Syaraf Tiruan (Menggunakan MATLAB & Excel Link) Pemrograman Dasar Matlab Sri Kusumadewi Membangun Jaringan Syaraf Tiruan (Menggunakan MATLAB & Excel Link) Membangun
Lebih terperinciABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Metoda analisa data secara statistik dapat diaplikasikan untuk mendapatkan pengertian terhadap proses-proses yang berubah waktu yang sangat kompleks untuk dimodelkan secara analitik. Data pertama-tama
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 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 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 terperinciIMPLEMENTASI METODE JST BACKPROPAGATION UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG KORONER MELALUI PENGENALAN POLA ECG PASIEN TUGAS AKHIR
IMPLEMENTASI METODE JST BACKPROPAGATION UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG KORONER MELALUI PENGENALAN POLA ECG PASIEN TUGAS AKHIR Diajukan Oleh : ADI KURNIAWAN NPM : 0735210010 JURUSAN SISTEM INFORMASI FAKULTAS
Lebih terperinciPENGENAL HURUF TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) By. Togu Sihombing. Tugas Ujian Sarjana
PENGENAL HURUF TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) By. Togu Sihombing Tugas Ujian Sarjana. Penjelasan Learning Vector Quantization (LVQ) Learning
Lebih terperinciDAFTAR ISI. LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... ii. LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN... iii. LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI... iv. HALAMAN PERSEMBAHAN...
DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... ii LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN... iii LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI... iv HALAMAN PERSEMBAHAN... v HALAMAN MOTTO... vi KATA PENGANTAR DAN UCAPAN TERIMA KASIH... vii
Lebih terperinciPENGENALAN AKSARA JAWAMENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)
PENGENALAN AKSARA JAWAMENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) Alfa Ceria Agustina (1) Sri Suwarno (2) Umi Proboyekti (3) sswn@ukdw.ac.id othie@ukdw.ac.id Abstraksi Saat ini jaringan saraf tiruan
Lebih terperinciABSTRAK. Michael Parlindungan ( ) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha
PENGENALAN POLA HURUF t DARI TULISAN TANGAN UNTUK MENENTUKAN KARAKTER SESEORANG DENGAN MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN ALGORITMA BACKPROPAGATION ABSTRAK Michael Parlindungan (0722017) Jurusan
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Skripsi Sarjana Program Ganda Teknik Informatika Statistika Semester Ganjil 2005/2006
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Skripsi Sarjana Program Ganda Teknik Informatika Statistika Semester Ganjil 2005/2006 PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI PERAMALAN NILAI MATA UANG DENGAN NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN
Lebih terperinciOPTIMASI FUZZY BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DENGAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK MEMPREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA
OPTIMASI FUZZY BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DENGAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK MEMPREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA TUGAS AKHIR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA...
x DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING... HALAMAN PENGESAHAN PENGUJI... SURAT PERNYATAAN KARYA ASLI TUGAS AKHIR... ABSTRAKSI... HALAMAN PERSEMBAHAN... HALAMAN MOTTO... KATA PENGANTAR...
Lebih terperinciDAFTAR ISI HALAMAN JUDUI HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING HALAMAN PENGESAHAN PENGUJI HALAMAN PERSEMBAHAN MOTTO KATA PENGANTAR DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABRI
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUI i HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING HALAMAN PENGESAHAN PENGUJI HALAMAN PERSEMBAHAN MOTTO KATA PENGANTAR ii iii iv v vi DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABRI viii xi xvii DAFTAR LAMPIRAN
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 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. 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 terperinciDAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL... i. HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING... ii. LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN HASIL TUGAS AKHIR... iii
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING... ii LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN HASIL TUGAS AKHIR... iii HALAMAN PENGESAHAN PENGUJI... iv HALAMAN PERSEMBAHAN... v HALAMAN MOTTO... vi KATA
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 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 terperinciFUZZY ELMAN RECURRENT NEURAL NETWORK DALAM PERAMALAN HARGA MINYAK MENTAH DI INDONESIA DENGAN OPTIMASI ALGORITMA GENETIKA TUGAS AKHIR SKRIPSI
FUZZY ELMAN RECURRENT NEURAL NETWORK DALAM PERAMALAN HARGA MINYAK MENTAH DI INDONESIA DENGAN OPTIMASI ALGORITMA GENETIKA TUGAS AKHIR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
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 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ayam seperti halnya hewan lain juga tidak terlepas dari serangan penyakit. Antisipasi untuk mencegah dan mengenali gejala penyakit yang berbahaya sangatlah penting.
Lebih terperinciUKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Bagi seseorang yang berprofesi sebagai dokter, kesalahan diagnosis suatu penyakit akan membawa dampak yang sangat fatal bagi pasiennya. Dalam kasus ini, penulis
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA DAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGENALAN BENTUK BOTOL
IMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA DAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGENALAN BENTUK BOTOL Andri STMIK Mikroskil Jl. Thamrin No. 122, 124, 140 Medan 20212 andri@mikroskil.ac.id Abstrak
Lebih terperinciMahasiswa: Muhimmatul Khoiro Dosen Pembimbing: M. Arief Bustomi, S.Si, M.Si.
Mahasiswa: Muhimmatul Khoiro 1110100049 Dosen Pembimbing: M. Arief Bustomi, S.Si, M.Si. Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2014 Diagnosa
Lebih terperinciSIMULASI PENGENALAN TULISAN MENGGUNAKAN LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION )
SIMULASI PENGENALAN TULISAN MENGGUNAKAN LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION ) Fachrul Kurniawan, Hani Nurhayati Jurusan Teknik Informatika, Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri (UIN) Maulana Malik
Lebih terperinciDAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... HALAMAN PERSETUJUAN... ii. HALAMAN PENGESAHAN... iii. HALAMAN PERSEMBAHAN... iv HALAMAN MOTTO... INTISARI...
DAFTAR ISI Hal HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PERSETUJUAN... ii HALAMAN PENGESAHAN... iii HALAMAN PERSEMBAHAN... iv HALAMAN MOTTO... v INTISARI... vi KATA PENGANTAR... vii DAFTAR ISI... ix DAFTAR GAMBAR...
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 terperinciKLASIFIKASI CITRA PARU MENGGUNAKAN MODEL SELF-ORGANIZING MAPS RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS (SOM-RBFNN) SKRIPSI
KLASIFIKASI CITRA PARU MENGGUNAKAN MODEL SELF-ORGANIZING MAPS RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS (SOM-RBFNN) SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri
Lebih terperinci1.1 Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian...
xi DAFTAR ISI TUGAS AKHIR... i PERNYATAAN KEASLIAN TUGAS AKHIR... ii LEMBAR PENELITIAN... iii LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... iv LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI... v PERSEMBAHAN... vi MOTTO... vii KATA PENGANTAR...
Lebih terperinciKLASIFIKASI POLA HURUF VOKAL DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION. Dhita Azzahra Pancorowati
KLASIFIKASI POLA HURUF VOKAL DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Dhita Azzahra Pancorowati 1110100053 Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi
Lebih terperinciALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK PENGENALAN BARCODE BUKU DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS
ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK PENGENALAN BARCODE BUKU DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS Egi Badar Sambani 1), Neneng Sri Uryani 2), Rifki Agung Kusuma Putra 3) Jurusan Teknik Informatika,
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 terperinciDAFTAR ISI... HALAMAN JUDUL... HALAMAN PENGESAHAN... HALAMAN MOTTO... HALAMAN PERSEMBAHAN... KATA PENGANTAR... DAFTAR TABLE... DAFTAR GAMBAR...
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... HALAMAN PENGESAHAN... HALAMAN MOTTO... HALAMAN PERSEMBAHAN... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR TABLE... DAFTAR GAMBAR... i ii iii iv v vii xii xiii BAB I PENDAHULUAN...
Lebih terperinciAPLIKASI PENGENALAN POLA DAUN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF LEARNING VECTOR QUANTIFICATION UNTUK PENENTUAN TANAMAN OBAT
APLIKASI PENGENALAN POLA DAUN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF LEARNING VECTOR QUANTIFICATION UNTUK PENENTUAN TANAMAN OBAT Fradika Indrawan Jurusan Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta Jl.
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 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 terperinciTampilan Halaman Menu latihan Kuis Tampilan Halaman Menu Tujuan Tampilan Halaman Menu profil...
xii DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL LUAR...... i HALAMAN JUDUL DALAM... ii HALAMAN PERSETUJUAN... iii LEMBAR PENGESAHAN... iv LEMBAR MOTTO DAN PERSEMBAHAN... v LEMBAR KEASLIAN... vi HALAMAN PERNYATAAN... vii
Lebih terperinciPOSITRON, Vol. IV, No. 2 (2014), Hal ISSN :
Modifikasi Estimasi Curah Hujan Satelit TRMM Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Studi Kasus Stasiun Klimatologi Siantan Fanni Aditya 1)2)*, Joko Sampurno 2), Andi Ihwan 2) 1)BMKG Stasiun
Lebih terperinciUniversitas 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Absensi merupakan data yang sangat penting dalam setiap kegiatan, baik itu kegiatan perkuliahan maupun kegiatan perkantoran. Namun sering kali data-data absensi ini
Lebih terperinciIDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN GLOBAL FEATURE EXTRACTION, MOMEN INVARIAN DAN ALGORITMA FORWARD-ONLY COUNTER PROPAGATION
IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN GLOBAL FEATURE EXTRACTION, MOMEN INVARIAN DAN ALGORITMA FORWARD-ONLY COUNTER PROPAGATION ABSTRAK Eka Putri Tambun (0722118) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen
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 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 I PENDAHULUAN LATAR BELAKANG MASALAH RUMUSAN MASALAH MASALAH RUANG LINGKUP TUJUAN PENELITIAN...
DAFTAR ISI HAL HALAMAN SAMPUL DEPAN. i HALAMAN JUDUL. i HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING... ii HALAMAN PENGESAHAN... iii HALAMAN PERSEMBAHAN... iv HALAMAN MOTTO... v INTISARI... vi KATA PENGANTAR... vii
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Halaman Judul... Halaman Pengesahan... Halaman Persembahan... Halaman Motto... Kata Pengantar... Daftar Isi... Daftar Gambar...
DAFTAR ISI Halaman Halaman Judul... Halaman Pengesahan... Halaman Persembahan... Halaman Motto... Kata Pengantar... Daftar Isi... Daftar Gambar... Daftar Tabel... i ii iii iv v vii xi xiii BAB I Pendahuluan...
Lebih terperinciMILIK UKDW. Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Beberapa tahun belakangan ini, jaringan syaraf tiruan telah berkembang dengan pesat. Berbagai aplikasi telah memanfaatkan jaringan syaraf tiruan dalam penerapannya,
Lebih terperinciKomparasi Metode Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization dan Backpropagation
Komparasi Metode Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization dan Backpropagation DOSEN PEMBIMBING Prof. Dr. Moh. Isa Irawan, M.T. Dr. Imam Mukhlash,
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Program Ganda Teknik Industri - Manajemen Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2007/2008
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda Teknik Industri - Manajemen Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2007/2008 SKRIPSI PROGRAM GANDA UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Tony Andreas Tirto 0700726470
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 terperinciIDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DOUBLE BACKPROPAGATION ABSTRAK
IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DOUBLE BACKPROPAGATION Disusun oleh: Togu Pangaribuan 0722087 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof.Drg. Suria Sumantri, MPH No. 65, Bandung
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kebutuhan manusia modern saat ini terhadap manajemen data sangat penting untuk memperlancar pekerjaan khususnya untuk mendapatkan informasi dalam mengambil keputusan.
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 terperinciMODEL FUZZY RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN KEBUTUHAN LISTRIK DI PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA
MODEL FUZZY RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN KEBUTUHAN LISTRIK DI PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA TUGAS AKHIR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
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 terperinciPENGENALAN KARAKTER DAN MANAJEMEN DATABASE PADA FORMULIR ISIAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)
PENGENALAN KARAKTER DAN MANAJEMEN DATABASE PADA FORMULIR ISIAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) SKRIPSI ANTONI SIAHAAN 051401063 PROGRAM STUDI S-1 ILMU
Lebih terperinciKATA PENGANTAR. DAFTAR TABEL.. xviii. 1.1 Latar Belakang Masalah 1
DAFTAR ISI Halaman HALAMANJUDUL LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN HASIL TUGAS AKHIR LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI HALAMAN PERSEMBAHAN HALAMAN MOTTO KATA PENGANTAR ABSTRAKSI DAFTAR ISI
Lebih terperinciPenerapan Learning Vector Quantization Penentuan Bidang Konsentrasi Tugas Akhir (Studi Kasus: Mahasiswa Teknik Informatika UIN Suska Riau)
Penerapan Learning Vector Quantization Penentuan Bidang Konsentrasi Tugas Akhir (Studi Kasus: Mahasiswa Teknik Informatika UIN Suska Riau) Elvia Budianita 1, Ulti Desi Arni 2 1,2 Teknik Informatika, UIN
Lebih terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT SALURAN PERNAFASAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT SALURAN PERNAFASAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION [1] Novi Indah Pradasari, [2] F.Trias Pontia W, [3] Dedi Triyanto [1][3] Jurusan Sistem Komputer,
Lebih terperinciDAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL... i. HALAMAN PERSETUJUAN... ii. HALAMAN PENGESAHAN... iii. HALAMAN MOTTO... iv. HALAMAN PERSEMBAHAN... v. INTISARI...
DAFTAR ISI Hal. HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PERSETUJUAN... ii HALAMAN PENGESAHAN... iii HALAMAN MOTTO... iv HALAMAN PERSEMBAHAN... v INTISARI... vi KATA PENGANTAR... vii DAFTAR ISI... x DAFTAR GAMBAR...
Lebih terperinciTAKARIR. Kombinasi dari beberapa media seperti suara gambar dan animasi
TAKARIR Multimedia Kombinasi dari beberapa media seperti suara gambar dan animasi Variabel Suatu besaran yang dapat diubah atau berubah sehingga mempengaruhi peristiwa atau hasil. Actionscript Bahasa Pemograman
Lebih terperinciKLASIFIKASI KANKER SERVIKS MENGGUNAKAN MODEL BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DAN PREPROCESSING CITRA DENGAN OPERASI SPASIAL
KLASIFIKASI KANKER SERVIKS MENGGUNAKAN MODEL BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DAN PREPROCESSING CITRA DENGAN OPERASI SPASIAL SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas
Lebih terperinciHALAMAN PENGESAHAN DOSEN PEMBIMBING... HALAMAN PENGESAHAN DOSEN PENGUJI...
DAFTAR ISI Halaman JUDUL... HALAMAN PENGESAHAN DOSEN PEMBIMBING... HALAMAN PENGESAHAN DOSEN PENGUJI... HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN... HALAMAN PERSEMBAHAN... HALAMAN MOTTO... KATA PENGANTAR... i ii ii iv
Lebih terperinciIMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM Ayu Trimulya 1, Syaifurrahman 2, Fatma Agus Setyaningsih 3 1,3 Jurusan Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas
Lebih terperinciPENGENALAN POLA KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR (STUDI KASUS DI STMIK AKAKOM YOGYAKARTA) Abstrak
PENGENALAN POLA KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR (STUDI KASUS DI STMIK AKAKOM YOGYAKARTA) Dini Fakta Sari Teknik Informatika STMIK AKAKOM Yogyakarta dini@akakom.ac.id Abstrak Tenaga
Lebih terperinciDAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... HALAMAN JUDUL KE-2... HALAMAN PENGESAHAN SKRIPSI... HALAMAN PENGESAHAN UJIAN... iv HALAMAN PERNYATAAN BEBAS PLAGIARISME...
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... HALAMAN JUDUL KE-2... HALAMAN PENGESAHAN SKRIPSI... i ii iii HALAMAN PENGESAHAN UJIAN... iv HALAMAN PERNYATAAN BEBAS PLAGIARISME... HALAMAN PERSEMBAHAN... v vi KATA PENGANTAR...
Lebih terperinci1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah dibuat diatas, rumusan masalah yang dapat diambil adalah :
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tanda tangan adalah sebuah bentuk khusus dari tulisan tangan yang mengandung karakter khusus dan bentuk-bentuk tambahan yang sering digunakan sebagai bukti vertifikasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Dewasa ini penciptaan video game tidak hanya ditujukan untuk media hiburan saja melainkan juga diperuntukan sebagai media pendidikan bagi berbagai kalangan khususnya
Lebih terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI VOLUME PEMAKAIAN AIR BERSIH DI KOTA PONTIANAK
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI VOLUME PEMAKAIAN AIR BERSIH DI KOTA PONTIANAK [1] Meishytah Eka Aprilianti, [2] Dedi Triyanto, [3] Ilhamsyah [1] [2] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tahapan Penelitian Metodologi Penelitian merupakan acuan dalam pelaksanaan sebuah penelitian. Metodologi penelitian berisi rencana kerja yang berurutan agar hasil yang
Lebih terperinciLEMBAR JUDUL BAHASA INDONESIA...
DAFTAR ISI Halaman LEMBAR JUDUL BAHASA INDONESIA... i LEMBAR JUDUL BAHASA INGGRIS... ii PERNYATAAN KEASLIAN... iii LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... iv LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI... v ABSTRAK... vi ABSTRACT...
Lebih terperinciDAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL... i LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... ii. LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN HASIL TUGAS AKHIR... iii
xi DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... ii LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN HASIL TUGAS AKHIR... iii LEMBAR PENGESAHAN PENGUJIAN... iv HALAMAN PERSEMBAHAN... v MOTTO... vi KATA PENGANTAR...
Lebih terperinciIMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA HOME INDUSTRI BREM UNTUK MENCEGAH KETERLAMBATAN DISTRIBUSI PENGIRIMAN PRODUK
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA HOME INDUSTRI BREM UNTUK MENCEGAH KETERLAMBATAN DISTRIBUSI PENGIRIMAN PRODUK SKRIPSI Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Jenjang Strata
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 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 terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MENGENALI TULISAN TANGAN HURUF A, B, C, DAN D PADA JAWABAN SOAL PILIHAN GANDA
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MENGENALI TULISAN TANGAN HURUF A, B, C, DAN D PADA JAWABAN SOAL PILIHAN GANDA (Studi Eksplorasi Pengembangan Pengolahan Lembar Jawaban Ujian Soal Pilihan Ganda di
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Jaringan Syaraf Tiruan (artificial neural network), atau disingkat JST menurut Hermawan (2006, hlm.37) adalah sistem komputasi dimana arsitektur dan operasi
Lebih terperinciIDENTIFIKASI PENURUNAN KONDISI FUNGSI ORGAN GINJAL MELALUI IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
1 IDENTIFIKASI PENURUNAN KONDISI FUNGSI ORGAN GINJAL MELALUI IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION Ariya Pramana Putra A11.2009.05149 Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciDAFTAR ISI. LAPORAN TUGAS AKHIR... ii. HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN... iii. LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... iv. LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI...
DAFTAR ISI LAPORAN TUGAS AKHIR... ii HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN... iii LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... iv LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI... v PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH... vi MOTTO DAN PERSEMBAHAN...
Lebih terperinciAplikasi yang dibuat adalah aplikasi untuk menghitung. prediksi jumlah dalam hal ini diambil studi kasus data balita
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1. Analisa dan Kebutuhan Sistem Analisa sistem merupakan penjabaran deskripsi dari sistem yang akan dibangun kali ini. Sistem berfungsi untuk membantu menganalisis
Lebih terperinciBAB II ANALISIS DAN PERANCANGAN...
DAFTAR ISI Halaman Cover... i Halaman Judul... ii Halaman Pengesahan...iii Kata Pengantar... iv Intisari... vi Abstract... vii Halaman Motto... viii Halaman Persembahan... ix Daftar Isi... xi Daftar Gambar...
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Identitas sangat penting sebagai bukti bahwasanya manusia yang satu dengan yang lainnya adalah berbeda. Pada beberapa aplikasi yang membutuhkan pengidentifikasian seseorang
Lebih terperinciPENGENALAN CITRA HURUF DAN/ ATAU ANGKA MENGGUNAKAN SISTEM JARINGAN SARAF TIRUAN MODEL HOPFIELD SKRIPSI ANDI AURO HARIANJA
PENGENALAN CITRA HURUF DAN/ ATAU ANGKA MENGGUNAKAN SISTEM JARINGAN SARAF TIRUAN MODEL HOPFIELD SKRIPSI ANDI AURO HARIANJA 081421007 PROGRAM EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciDAFTAR ISI HALAMAN JUDUL HALAMAN PERSETUJUAN HALAMAN PENGESAHAN... KATA PENGANTAR HALAMAN PERSEMBAHAN... MOTTO.. INTISARI. DAFTAR ISI..
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL HALAMAN PERSETUJUAN HALAMAN PENGESAHAN... KATA PENGANTAR HALAMAN PERSEMBAHAN.... MOTTO.. INTISARI. DAFTAR ISI.. DAFTAR GAMBAR. i ii iii iv vi vii viii ix x BAB I PENDAHULUAN 1.1
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA ANALISIS DAN PERANCANGAN PENGENALAN SIDIK JARI DENGAN METODE BIDIRECTIONAL ASSOCIATIVE MEMORY
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Pernyataan Kesiapan Skripsi Untuk Ujian Pendadaran Penyataan Penyusunan Skripsi Kami, Darwin Wibisono David Hariyanto Kusdyanto dengan ini menyatakan bahwa Skripsi yang berjudul
Lebih terperinciBAB IV PERANCANGAN & IMPLEMENTASI SISTEM
17 BAB IV PERANCANGAN & IMPLEMENTASI SISTEM 4.1 Desain. yang digunakan adalah jaringan recurrent tipe Elman dengan 2 lapisan tersembunyi. Masukan terdiri dari data : wind, SOI, SST dan OLR dan target adalah
Lebih terperinci