BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. Penyakit Hipertensi (HTN) atau tekanan darah tinggi merupakan penyakit yang
|
|
- Farida Irawan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Hipertensi (HTN) Penyakit Hipertensi (HTN) atau tekanan darah tinggi merupakan penyakit yang banyak dialami oleh sebagian orang terutama pada orang-orang yang lansia atau lanjut usia. Penyakit ini menimbulkan gejala hipertensi yang sering dialami oleh penderitanya, jika anda mengalami beberapa gejala hipertensi sebaiknya anda langsung melakukan tensi darah untuk mengetahui tekanan darah di tubuh anda, jika tekanan darah anda melebihi batas normal berarti anda mengalami penyakit darah tinggi atau hipertensi. Penyakit hipertensi memang sudah banyak diderita orang tetapi bukan berarti anda bisa meremehkan penyakit ini, jika dibiarkan penyakit darah tinggi atau hipertensi bisa menyebabkan seseorang terkena stroke bahkan bisa menyebabkan resiko kematian. Kebanyakan satu dari lima orang mengalami penyakit hipertensi, bukan hanya penduduk indonesia yang banyak mengalami penyakit ini tetapi di negara-negara maju banyak penduduknya yang mengalami penyakit darah tinggi. Masyarakat membutuhkan cara untuk mengobati atau bahkan mencegah penyakit Hipertensi dengan mengetahui dan mengenali terlebih dahulu gejala gejala dini pada penyakit Hipertensi, sehingga dengan cepat tanggap untuk menanggulanginya bahkan mencegahnya sebelum penyakit tersebut semakin parah.
2 9 Bagi orang yang mengalami penyakit hipertensi tentu mempunyai pantanganpantangan dalam berbagai hal seperti dalam makanan, orang yang mempunyai darah tinggi tidak boleh mengkomsumsi daging kambing karena daging kambing bisa membuat tekanan darah menjadi naik drastis. Gejala-gejala umum dari penyakit Hipertensi adalah sebagai berikut: 1. Biasanya orang yang menderita hipertensi akan mengalami sakit kepala, pusing yang sering dirasakan akibat tekanan darahnya naik melebihi batas normal. 2. Wajah akan menjadi kemerahan. 3. Pada sebagian orang akan mengalami detak jantung yang berdebar-debar. 4. Orang yang mengalami darah tinggi akan mengalami gejala hipertensi seperti pandangan mata menjadi kabur atau menjadi tidak jelas. 5. Sering buang air kecil dan sulit berkonsentrasi. 6. Sering mudah kelelahan saat melakukan berbagai aktivitas. 7. Sering terjadi pendarah di hidung atau mimisan. 8. Gejala hipertensi yang parah bisa menyebabkan seseorang mengalami vertigo. 9. Orang yang mempunyai darah tinggi biasanya akan sensitif dan mudah marah terhadap hal-hal yang tidak dia sukai.
3 Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Jaringan syaraf tiruan didefenisikan sebagai suatu sistem pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik menyerupai jaringan syaraf tiruan manusia (Hermawan, 2006). Jaringan syaraf tiruan tercipta sebagai suatu generalisasi model matematis dari pemahaman manusia (Human cognition) yang didasarkan atas asumsi sebagai berikut: 1. Pemrosesan informasi terjadi pada elemen sederhana yang disebut neuron. 2. Isyarat mengalir di antara sel syaraf/neuron melalui suatu sambungan penghubung. 3. Setiap sambungan penghubung memiliki bobot yang bersesuaian. Bobot ini akan digunakan untuk menggandakan/mengalikan isyarat yang dikirim melaluinya. 4. Setiap sel syaraf akan menerapkan fungsi aktivasi terhadap isyarat hasil penjumlahan berbobot yang masuk kepadanya untuk menetukan isyarat keluarannya. Sistem jaringan syaraf tiruan disebut juga brain metphor, computional neuroscience atau parallel distributed processing serta connection. Jaringan syaraf tiruan tersusun dari sejumlah besar elemen yang melakukan kegiatanyang analog dengan fungsi fungsi biologis neuron yang paling elementer. Elemen-elemen ini terorganisasi sebagimana anatomi otak, walaupun tidak persis. Jaringan syaraf tiruan dapat belajar dari pengalaman, melakukan generalisasi atas contoh contoh yang diperolehnya dan mengabstraksikan karakteristik esensial input bahkan untuk data yang tidak relevan.
4 11 Jaringan syaraf tiruan juga dikenal sebagai kotak hitam(black box technolog) atau tidak transparan (opaque) karena tidak dapat menerangkan bagaimana suatu hasil didapatan. Hal inilah yang akan membuat jaringan syaraf tiruan mampu digunakan untuk menyelesaikan persoalan yang tidak terstruktur dan sulit didefenisikan. Kenyataan inilah yang menyebabkan jaringan syaraf tiruan telah meluas dipakai sebagai alat bantu untuk menyelesaikan masalah pada berbagai bidang dan disiplin ilmu. Beberapa istilah dalam JST yang sering ditemui adalah sebagai berikut: 1. Neuron atau node atau unit: sel syaraf tiruan yang merupakan elemen pengolahan jaringan syaraf tiruan. Setiap neuron menerima data input, memproses input tersebut kemudian mengirimkan hasilnya berupa sebuah output. 2. Jaringan: kumpulan neuron yang saling terhubung dan membentuk lapisan. 3. Lapisan tersembunyi (hidden layer): lapisan yang tidak secara langsung berinteraksi dengan dunia luar. Lapisan ini memperluas kemampuan jaringan syaraf tiruan dalam menghadapi masalah-masalah yang kompleks. 4. Input: sebuah nilai input yang akan diproses menjadi nilai output. 5. Output: solusi dari nilai input. 6. Bobot: nilai matematis dari sebuah koneksi antar-neuron. 7. Fungsi aktivasi: fungsi yang digunakan untuk meng-update nilai-nilai bobot per-iterasi dari semua nilai input. 8. Fungsi aktivasi sederhana adalah mengalikan input dengan bobotnya dan kemudian menjumlahkannya (disebut penjumlahan sigma) berbentuk linier atau tidak linier dan sigmoid.
5 12 9. Paradigma pembelajaran: bentuk pembelajaran, supervised learning, atau unsupervised learning. Menurut Siang (2009:2), JST adalah sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan syaraf biologi. JST dibentuk sebagai generalisasi model matematika dari jaringan syaraf biologi, dengan asumsi bahwa: 1. Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sederhana (neuron). 2. Sinyal dikirimkan di antara neuron-neuron melalui penghubungpenghubung. 3. Penghubung antar-neuron memiliki bobot yang akan memperkuat atau memperlemah sinyal. 4. Untuk menentukan output, setiap neuron menggunakan fungsi aktivasi (biasanya bukan fungsi linier) yang dikenakan pada jumlahan input yang diterima. Besarnya output ini selanjutnya dibandingkan dengan suatu batas ambang (threshold) Komponen Jaringan Syaraf Tiruan Pada umumnya JST memiliki dua lapisan, yaitu input layer dan output layer. Tetapi pada perkembangannya, adapula JST yang memiliki satu lapisan lagi yang terletak di antara input layer dan output layer. Lapisan ini disebut lapisan hidden layer. Menurut Halim et all. (2004: 12), berikut penjelasan mengenai komponen JST.
6 13 1. Input Layer Input layer berisi node-node yang masing-masing menyimpan sebuah nilai masukan yang tidak berubah pada fase latih dan hanya bisa berubah jika diberikan nilai masukan baru. Node pada lapisan ini tergantung pada banyaknya input dari suatu pola. 2. Hidden Layer Lapisan ini tidak pernah muncul sehingga dinamakan hidden layer. Akan tetapi semua proses pada fase pelatihan dan fase pengenalan dijalankan di lapisan ini. Jumlah lapisan ini tergantung dari arsitektur yang akan dirancang, tetapi pada umumnya terdiri dari satu lapisan hidden layer. 3. Output Layer Output layer berfungsi untuk menampilkan hasil perhitungan sistem oleh fungsi aktivasi pada lapisan hidden layer berdasarkan input yang diterima Kemampuan Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan syaraf tiruan memiliki sejumlah besar kelebihan atau kemampuan dibandingkan dengan metode perhitungan lainnya, yaitu: 1. Kemampuan mengakuisisi pengetahuan walaupun dalam kondisi ada gangguan dan ketidakpastian. Hal ini karena jaringan syaraf tiruan mampu melakukan generalisasi, abstraksi, dan ekstraksi terhadap properti statistik dari data.
7 14 2. Kemampuan mempresentasikan pengetahuan secara fleksibel. Jaringan syaraf tiruan mampu menciptakan sendiri represantasi melalui pengaturan diri sendiri atau kemampuan belajar (self organizing). 3. Kemampuan untuk memberikan toleransi atas suatu distorsi (error/fault), dimana gangguan kecil pada data dapat dianggap hanay sebagai noise (guncangan) belaka. 4. Kemampuan memproses pengetahuan secara efisien karena memakai sistem paralel, sehingga waktu yang diperlukan untuk mengoperasikannya jauh lebih singkat Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan Arsitektur jaringan dan algoritma pelatihan sangat menentukan model-model JST. Arsitektur tersebut gunanya untuk menjelaskan arah perjalanan sinyal atau data di dalam jaringan. Sedangkan algoritma belajar menjelaskan bagaimana bobot koneksi harus diubah agar pasangan masukan-keluaran yang diinginkan dapat tercapai. Dalam setiap perubahan harga bobot koneksi dapat dilakukan dengan berbagai cara, tergantung pada jenis algoritma pelatihan yang digunakan. Dengan mengatur besarnya nilai bobot ini diharapkan bahwa kinerja jaringan dalam mempelajari berbagai macam pola yang dinyatakan oleh setiap pasangan masukan keluaran akan meningkat. Sebagai contoh, perhatikan neuron Y pada Gambar 2.1.
8 15 Gambar 2.1 Sebuah Sel Syaraf Tiruan Pada Gambar 2.1 diperlihatkan sebuah sel syaraf tiruan sebagai elemen penghitung. Simpul Y menerima masukan dari neuron X1, X2 dan X3 dengan bobot hubungan masing-masing adalah W1, W2 dan W3. Argumen fungsi aktivasi adalah net masukan (kombinasi linear masukan dan bobotnya). Ketiga sinyal simpul yang ada dijumlahkan net= X1W1+X2W2+,X3W3. Besarnya sinyal yang diterima oleh Y mengikuti fungsi aktivasi y=(net). Apabila nilai fungsi aktivasi cukup kuat, maka sinyal akan diteruskan. Nilai fungsi aktivasi (keluaran model jaringan) juga dapat dipakai sebagai dasar untuk merubah bobot (Hartono, 2012). 2.3 Backpropagation Backpropagation merupakan salah satu dari metode pelatihan pada jaringan syaraf, dimana ciri dari metode ini adalah meminimalkan error pada output yang dihasilkan oleh jaringan (Puspita & Eunike, 2007). Backpropagation melatih jaringan untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan mengenali pola yang digunakan selama training serta kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan yang serupa (tapi tidak sama) dengan pola yang
9 16 dipakai selama pelatihan (Siang, 2009). Sebagian besar pelatihan untuk jaringan feedforward (umpan maju) menggunakan gradien dari fungsi aktivasi untuk menentukan bagaimana mengatur bobot-bobot dalam rangka meminimumkan kinerja. Gradien ini ditentukan dengan menggunakan suatu teknik yang disebut backpropagation. Pada dasarnya, algoritma pelatihan standar backpropagation akan menggerakkan bobot dengan arah gradien negatif. Prinsip dasar dari algoritma backpropagation adalah memperbaiki bobot-bobot jaringan dengan arah yang membuat fungsi aktivasi menjadi turun dengan cepat. Backpropagation memiliki beberapa unit yang ada dalam satu atau lebih layer tersembunyi (Siang, 2009). Gambar 2.2 adalah arsitektur back-propagation dengan n buah masukan (ditambah sebuah bias), sebuah layer tersembunyi yang terdiri atas p unit (ditambah sebuah bias), serta m buah keluaran. Arsitektur jaringan ini disebut jaringan layer jamak. Gambar 2.2 Arsitektur Backpropagation vji merupakan bobot garis dari unit masukan xi ke unit layer tersembunyi zj (vj0 merupakan bobot garis yang menghubungkan bias di unit masukan ke unit layer
10 17 tersembunyi zj). wkj merupakan bobot dari layer tersembunyi zj ke unit keluaran yk (wk0 merupakan bobot dari bias di layer tersembunyi ke unit keluaran zk). 2.4 Matrix Laboratory (Matlab) Dalam deteksi dini penyakit TBC ini, diperlukan suatu software yang dapat membantu mengimplementasikan deteksi dini menjadi sebuah angka-angka yang selanjutnya dapat diolah menjadi suatu informasi. Dalam skripsi ini, penulis menggunakan software Matrix Laboratory (Matlab) untuk mencari penyelesaian masalah pengenalan pola dari suatu data yang telah disiapkan. Menurut Iqbal (2009), Matlab adalah sebuah bahasa dengan (high-performance) kinerja tinggi untuk komputasi masalah teknik. Matlab mengintegrasikan komputasi, visualisasi, dan pemrograman dalam suatu model yang sangat mudah untuk pakai dimana masalah-masalah dan penyelesaiannya diekspresikan dalam notasi matematika yang familiar. Penggunaan Matlab meliputi bidang-bidang: 1. matematika dan komputansi, 2. pembentukan algorithm, 3. akusisi data, 4. pemodelan, simulasi, dan pembuatan prototype, 5. analisis data, eksplorasi, dan visualisasi, 6. grafik keilmuan dan bidang rekayasa.
11 Jendela-jendela Pada Matlab Ada beberapa macam jendela yang tersedia dalam Matlab, yang dapat dijelaskan sebagai berikut. 1. Command Window/Editor Matlab command window/ editor merupakan jendela yang dibuka pertama kali setiap kali Matlab dijalankan. Pada jendela di atas dapat dilakukan akses-akses ke command-command Matlab dengan cara mengetikkan barisan-barisan ekspresi Matlab, seperti mengakses help window dan lain-lainnya. Gambar 2.3 Matlab Command Window Command window juga digunakan untuk memanggil tool Matlab seperti editor, debugger atau fungsi. Ciri dari jendela ini adalah adanya prompt (>>) yang menyatakan Matlab siap menerima perintah. Perintah dapat berupa fungsi-fungsi pengaturan file (seperti perintah DOS/UNIX) maupun fungsi-fungsi bawaan atau toolbox Matlab sendiri. Berikut ini beberapa fungsi pengaturan file dalam Matlab. dir/ls : digunakan untuk melihat isi dari sebuah direktori aktif;
12 19 cd pwd : digunakan untuk melakukan perpindahan dari direktori aktif; : digunakan untuk melihat direktori yang sedang aktif; mkdir : digunakan untuk membuat sebuah direktori; what who : digunakan untuk melihat nama file m dalam direktori aktif; : digunakan untuk melihat variabel yang sedang aktif; whos : digunakan untuk menampilkan nama setiap variabel; delete : digunakan untuk menghapus file; clear : digunakan untuk menghapus variabel; clc doc : digunakan untuk membersihkan layar; : digunakan untuk melihat dokumentasi The Math Works, Inc. dalam format html secara online; demo : digunakan untuk mencoba beberapa tampilan demo yang disediakan oleh Matlab 2. Current Directory Jendela ini menampilkan isi dari direktori kerja saat menggunakan Matlab. Direktori ini dapat diganti sesuai dengan tempat direktori kerja yang diinginkan. Default dari alamat direktori berada dalam folder works tempat program files Matlab berada.
13 20 Gambar 2.4 Matlab Current Directory 3. Command History Jendela ini berfungsi untuk menyimpan perintah-perintah apa saja yang sebelumnya dilakukan oleh pengguna terhadap Matlab. Gambar 2.5 Matlab Command History 4. Editor/Debugger Jendela ini merupakan tool yang disediakan oleh Matlab 5 ke atas. Berfungsi sebagai editorscript Matlab (M-file). Walaupun sebenarnya script ini untuk pemrograman Matlab, dapat saja menggunakan editor yang lain seperi notepad, wordpad bahkan Microssoft Word.
14 21 Gambar 2.6 Matlab Editor M-File 5. Figure Window Jendela ini adalah hasil visualisasi dari script Matlab, namun Matlab memberi kemudahan bagi programer untuk mengedit jendela ini sekaligus memberikan program khusus untuk itu. Sehingga jendela ini selain berfungsi sebagai visualisasi output dapat juga sekaligus menjadi media input yang interaktif. Gambar 2.7 Matlab Figure Windows 6. Workspace Workspace berfungsi untuk menampilkan seluruh variabel-variabel yang sedang aktif pada saat pemakaian Matlab. Apabila variabel berupa data matriks berukuran besar maka pengguna dapat melihat isi dari seluruh data dengan melakukan double
15 22 klik pada variabel tersebut. Matlab secara otomatis akan menampilkan jendela array editor yang berisikan data pada setiap variabel yang dipilih pengguna Gambar 2.8 Matlab Workspace 7. Matlab Help Window Matlab menyediakan sistem help yang dapat diakses dengan perintah help. Misalnya, untuk memperoleh informasi mengenai fungsi elfun yaitu fungsi untuk trigonometri, eksponensial, compleks dan lain-lain. Gambar 2.9 Matlab Help Window
16 Bagian Utama Pada Sistem Matlab Sebagai sebuah sistem, Matlab tersusun dari lima bagian utama yaitu Development Environment, Matlab Mathematical Function Library, Matlab Language, Graphics, Matlab Application Program Interface (API) Development Environment Development Environtment merupakan sekumpulan perangkat dan fasilitas yang membantu untuk menggunakan fungsi-fungsi dan file-file Matlab. Beberapa perangkat ini merupakan sebuah graphical user interfaces (GUI). Termasuk didalamnya adalah Matlab desktop dan command window, command history, sebuah editor dan debugger, dan browsers untuk melihat help, workspace, files, dan search path Matlab Mathematical Function Library Matlab Mathematical Function Library merupakan sekumpulan algoritma komputasi mulai dari fungsi-fungsi dasar seperti: sum, sin, cos, dan complexarithmetic, sampai dengan fungsi-fungsi yang lebih kompleks seperti matrix inverse, matrix eigenvalues, bessel functions, dan fast fourier transforms Matlab Language Matlab Language merupakan suatu high-level matrix/ array language dengan control flow statements, functions, data structures, input/ output, dan fitur-fitur
17 24 object-oriented programming. Ini memungkinkan untuk melakukan kedua hal baik "pemrograman dalam lingkup sederhana" untuk mendapatkan hasil yang cepat, dan "pemrograman dalam lingkup yang lebih besar" untuk memperoleh hasil-hasil dan aplikasi yang kompleks Graphics Matlab memiliki fasilitas untuk menampilkan vektor dan matriks sebagai suatu grafik. Di dalamnya melibatkan high-level functions (fungsi-fungsi tingkat tinggi) untuk visualisasi data dua dimensi dan data tiga dimensi, image processing, animation, dan presentation graphics. Ini juga melibatkan fungsi level rendah yang memungkinkan untuk memunculkan grafik mulai dari bentuk yang sederhana sampai dengan tingkatan graphical user interface pada aplikasi Matlab Matlab Application Program Interface (API) Matlab Application Program Interface (API) merupakan suatu library yang memungkinkan program yang telah Anda tulis dalam bahasa C dan Fortran mampu berinteraksi dengan Matlab. Ini melibatkan fasilitas untuk pemanggilan routines dari Matlab (dynamic linking), pemanggilan Matlab sebagai contoh computational engine dan untuk membaca dan menuliskan Mat-files.
18 GUIDE Matlab GUIDE atau GUI builder merupakan Matlab script file yang dibuat utuk analisis suatu permasalahan khusus. Penggunaan GUIDE memberikan/ menyediakan fasilitas, seperti menu, pushbutton, slider, dan sebagainya sesuai dengan program yang diinginkan atau digunakan tanpa knowledge dari Matlab. GUIDE juga memberikan cara untuk efisiennya manajemen data. Gambar 2.10 Tampilan GUIDE Matlab Keunggulan GUIDE Matlab GUIDE Matlab mempunyai kelebihan tersendiri dibandingkan dengan bahasa pemrograman lainnya, antara lain:
19 26 1. GUIDE Matlab banyak digunakan dan cocok untuk aplikasi-aplikasi berorientasi sains, sehingga banyak peneliti dan mahasiswa menggunakan GUIDE Matlab untuk menyelesaikan riset atau tugas akhirnya. 2. GUIDE Matlab mempunyai fungsi built-in yang siap digunakan dan pemakai tidak perlu repot membuatnya sendiri. 3. Ukuran file, baik FIG-file maupun M-file yang dihasilkan relatif kecil. 4. Kemampuan grafisnya cukup handal dan tidak kalah dibandingkan dengan bahasa pemrograman lainnya Komponen GUIDE Matlab Untuk membuat sebuah user interface Matlab dengan fasilitas GUIDE harus mulai dengan membuat sebuah desain figure. Untuk membuat sebuah desain figure dapat memanfaatkan uicontrol (kontrol user interface). Beberapa uicontrol yang ada pada Matlab, antara lain: 1. Push button merupakan jenis kontrol berupa tombol tekan yang akan menghasilkan tindakan jika diklik, misalnya OK, Cancel, Hitung, Hapus, dan sebagainya. Untuk menampilkan tulisan pada push button, pengaturannya dapat melalui property inspector atau menggunakan klik kanan dan pilih property inspector. Selanjutnya, isilah tab string dengan label yang diinginkan. 2. Toggle button menghasilkan efek yang hampir sama dengan push button. Perbedaannya adalah saat push button ditekan, maka tombol akan kembali pada posisi semula jika tombol mouse dilepas, sedangkan pada toogle
20 27 button, tombol tidak akan kembali pada posisi semula, kecuali jika menekannya kembali. 3. Radio button digunakan untuk memilih atau menandai satu pilihan dari beberapa pilihan yang ada. Misalnya, sewaktu akan dibuat aplikasi konversi suhu. Suhu awal dalam derajat Celcius diinputkan dan selanjutnya pilihan untuk mengonversi suhu Celcius ke Reamur, Fahrenheit, atau Kelvin. 4. Kontrol checkboxes berguna jika terdapat beberapa pilihan mandiri atau tidak bergantung dengan pilihan-pilihan lainnya. Contoh aplikasi penggunaan checkboxes adalah saat pemilihan hobi. Karena hobi bisa lebih dari satu, maka checkboxes dapat diklik lebih dari satu kali. 5. Kontrol edit text merupakan sebuah tempat yang memungkinkan untuk memasukkan atau memodifikasi text. String property berisi teks yang akan memunculkan pada kotak edit text. Kemudian, edit text bermanfaaat pula untuk menginputkan suatu data dari keyboard. Sebagai contoh, suatu aplikasi untuk menentukan luas dan keliling sebuah lingkaran. Input dan outputnya disajikan dari edit text. 6. Kontrol static text akan menghasilkan teks bersifat statis (tetap), sehingga pemakai tidak dapat melakukan perubahan padanya. Pada static text, teks dapat diatur dengan beberapa fasilitas, antara lain jenis dan ukuran font, warna justifikasi (left, center, right), dan lain-lain. Semuanya juga dapat dimodifikasi melalui property inspector. 7. Slider berguna jika inputan nilai yang diinginkan tidak menggunakan keyboard, tetapi hanya dengan cara menggeser slider secara vertikal maupun horizontal ke nilai yang kita inginkan. Dengan menggunakan
21 28 slider, pemasukan nilai data dapat dilakukan secara lebih fleksibel karena nilai max, nilai min, serta sliderstep dapat diatur sendiri. 8. Frames merupakan kotak tertutup yang dapat digunakan untuk mengelompokkan kontrol-kontrol yang berhubungan. Tidak seperti kontrol lainnya, frames tidak memiliki rutin callback. 9. Kontrol listbox menampilkan semua daftar item yang terdapat pada string property dan item yang ada dapat dipilih satu atau lebih. Value property berisi indeks yang dihubungkan dengan daftar item yang dapat dipilih. Jika item yang dipilih lebih dari satu, maka nilai yang dikirimkan merupakan sebuah vektor. Indeks-indeks item sebuah listbox merupakan bilangan bulat, dimana item pertama diberi indeks 0, item kedua diberi indeks 1, dan seterusnya. 10. Popup menu berguna menampilkan daftar pilihan yang didefinisikan pada string property ketika mengklik tanda panah pada aplikasi dan memiliki fungsi yang sama seperti radio button. Ketika tidak dibuka, popup menu hanya menampilkan satu item yang menjadi pilihan pertama pada string property. Popup menu sangat bermanfaat ketika sebuah pilihan tanpa jarak diberikan, tidak seperti radio button. 11. Axes berguna untuk menampilkan sebuah grafik atau gambar (image). Axes sebenarnya tidak masuk dalam uicontrol, tetapi axes dapat diprogram agar pemakai dapat berinteraksi dengan axes dan objek grafik yang ditampilkan melalui axes.
22 Toolbox Backpropagation pada Matlab Software Matlab mempunyai beberapa perintah yang dapat digunakan untuk membuat jaringan syaraf tiruan backpropagation. Perintah-perintah tersebut adalah (Suharjito, 2008): 1. newff digunakan untuk membentuk jaringan syaraf dengan backpropagation 2. train digunakan untuk melakukan pelatihan jaringan 3. sim digunakan untuk melakukan output dari jaringan yang sudah dilatih 4. minmax digunakan untuk mencari nilai minimum dan maksimum data input 5. trainparam digunakan untuk menentukan parameter pelatihan jaringan seperti epoch, goal, learning rate, dan momentum coefisient (mc) 6. tansig, logsig parameter fungsi aktivasi dari suatu layer jaringan: tansig adalah fungsi aktivasi bipolar sigmoid dan logsig fungsi aktivasi binary sigmoid.
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa konsep dasar yang akan digunakan sebagai landasan berpikir seperti beberapa literatur yang berkaitan dengan penelitian ini. Dengan begitu akan mempermudah
Lebih terperinciMETODE NUMERIK Modul I
LABORATORIUM KOMPUTASIONAL FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS YARSI METODE NUMERIK Modul I a. Estimasi waktu: 100 menit b. Tujuan Istruksional Khusus: Mahasiswa dapat menggunakan Mathlab dengan baik
Lebih terperinciGUIDE atau GUI builder. Ira Prasetyaningrum, M.T
GUIDE atau GUI builder Ira Prasetyaningrum, M.T Pendahuluan GUIDE atau GUI builder merupakan sebuah graphical user interface (GUI) yang dibangun dengan obyek grafik seperti tombol (button), kotak teks,
Lebih terperinciPENGENALAN KARAKTER ALFANUMERIK MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGARATION
PENGENALAN KARAKTER ALFANUMERIK MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGARATION Amriana 1 Program Studi D1 Teknik Informatika Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik UNTAD ABSTRAK Jaringan saraf tiruan untuk aplikasi
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 III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI Bab ini akan memaparkan berbagai teori yang melandasi penulis dalam membangun sistem yang nantinya akan dibuat. 3.1. Pengertian Optimalisasi Secara umum pengertian optimalisasi menurut
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 terperinciKATA PENGANTAR. Penulis. Raizal Dzil Wafa M.
i KATA PENGANTAR Buku ini dibuat untuk memudahkan siapa saja yang ingin belajar MATLAB terutama bagi yang baru mengenal MATLAB. Buku ini sangat cocok untuk pemula terutama untuk pelajar yang sedang menempuh
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Watermarking sudah ada sejak 700 tahun yang lalu. Pada akhir abad 13, pabrik kertas
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sejarah Watermarking Watermarking sudah ada sejak 700 tahun yang lalu. Pada akhir abad 13, pabrik kertas di Fabriano, Italia, membuat kertas yang diberi watermark atau tanda air
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 III ANALISIS DAN PERANCANGAN
32 BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN Pada bab ini akan dibahas tentang analisis sistem melalui pendekatan secara terstruktur dan perancangan yang akan dibangun dengan tujuan menghasilkan model atau representasi
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 IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
68 BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Bab ini membahas tentang program yang telah dianalisis dan dirancang atau realisasi program yang telah dibuat. Pada bab ini juga akan dilakukan pengujian program. 4.1
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 terperinciPendahuluan. Praktikum Pengantar Pengolahan Citra Digital Departemen Ilmu Komputer Copyright 2008 All Rights Reserved
1 Pengenalan Matlab Pendahuluan Matlab adalah perangkat lunak yang dapat digunakan untuk analisis dan visualisasi data. Matlab didesain untuk mengolah data dengan menggunakan operasi matriks. Matlab juga
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
38 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Studi Literatur: Peramalan, Curah Hujan, Knowledge Discovery in Database, Jaringan Saraf Tiruan, Backpropagation, Optimalisasasi Backpropagation Pengumpulan
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM. untuk pengguna interface, membutuhkan perangkat keras dan perangkat lunak.
29 BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Gambaran Umum Sistem Pada dasarnya untuk pembuatan aplikasi ini, yakni aplikasi pengenalan suara untuk pengguna interface, membutuhkan perangkat keras dan perangkat lunak.
Lebih 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 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 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 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 terperinciProgram Pilihan Ganda Sederhana dengan Java
Program Pilihan Ganda Sederhana dengan Java Posted by Lita Nurlaelati 1:25 PM Programming Kali ini admin berbagi tentang membuat program Java GUI menggunakan Netbeans. Berikut langkah - langkahnya : Buat
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra (image processing) merupakan proses untuk mengolah pixel-pixel dalam citra digital untuk tujuan tertentu. Beberapa alasan dilakukan pengolahan
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 terperinciGUIDE. maupun menu. Aplikasi yang menggunakan GUI umumnya lebih mudah dipelajari dan
GUIDE GUIDE atau GUI builder merupakan sebuah graphical user interface (GUI) yang dibangun dengan obyek grafis seperti tombol (button),kotak teks,slider,sumbu (axes), maupun menu. Aplikasi yang menggunakan
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 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM Program aplikasi ini dirancang dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Visual C# 2008 Express Edition. Proses perancangan menggunakan pendekatan Object Oriented
Lebih terperinciMODUL I PENGENALAN MATLAB
MODUL I PENGENALAN MATLAB 1. Apa Matlab itu? Matlab merupakan bahasa pemrograman dengan kemampuan tinggi dalam bidang komputasi. Matlab memiliki kemampuan mengintegrasikan komputasi, visualisasi, dan pemrograman.
Lebih terperinciPRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 0 TUTORIAL PENGENALAN MATLAB
PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 0 TUTORIAL PENGENALAN MATLAB A. Tujuan 1. Mahasiswa mengenal lingkungan MATLAB dan mampu menggunakannya. 2. Mahasiswa mampu menggunakan fungsi-fungsi dasar MATLAB yang
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 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 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 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 terperinciPemrograman dengan C++ Builder 2004 Taryana S Pendahuluan C++ Builder adalah sebuah aplikasi yang digunakan untuk pengembangan dengan
1.1. Pendahuluan C++ Builder adalah sebuah aplikasi yang digunakan untuk pengembangan dengan memanfaatkan keistimewaan konsep- konsep antar muka grafis dalam Microsoft Windows. Aplikasi yang dihasilkan
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 terperinciJurnal Coding, Sistem Komputer Untan Volume 04, No.2 (2016), hal ISSN : x
DETEKSI PENYAKIT PADA TANAMAN JERUK PONTIANAK DENGAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION [1] Fitrajaya Nugraha, [2] Beni Irawan, [3] Dwi Marisa Midyanti [1] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas
Lebih 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 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 terperinciGUI Matlab untuk membuat grafik fungsi
GUI Matlab untuk membuat grafik fungsi Memulai GUI Matlab Panggil program MATLAB, Start program Matlab. Melalui editor window Matlab, ketiklah >> guide. Akan ditampilkan kotak dialog seperti tampak dalam
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 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 terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER Dalam analisis dan perancangan sistem program aplikasi ini, disajikan mengenai analisis kebutuhan sistem yang digunakan, diagram
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 terperinciDIAGNOSA GANGGUAN SALURAN PERNAFASAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
DIAGNOSA GANGGUAN SALURAN PERNAFASAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Bambang Yuwono 1), Heru Cahya Rustamaji 2), Usamah Dani 3) 1,2,3) Jurusan Teknik Informatika UPN "Veteran" Yogyakarta
Lebih terperinci1. MENGENAL VISUAL BASIC
1. MENGENAL VISUAL BASIC 1.1 Mengenal Visual Basic 6.0 Bahasa Basic pada dasarnya adalah bahasa yang mudah dimengerti sehingga pemrograman di dalam bahasa Basic dapat dengan mudah dilakukan meskipun oleh
Lebih terperinciIMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER FEEDFORWARD DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI NILAI KURS JUAL SGD-IDR
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 205 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari 205 IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER FEEDFORWARD DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
7 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Jaringan Syaraf Biologi Otak manusia memiliki struktur yang sangat kompleks dan memiliki kemampuan yang luar biasa. Otak terdiri dari neuron-neuron dan penghubung yang disebut
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. luar dan daging iga sangat umum digunakan di Eropa dan di Amerika Serikat
6 BAB II DASAR TEORI 2.1. Daging Sapi dan Daging Babi 2.1.1.Daging Sapi Daging sapi adalah daging yang diperoleh dari sapi yang biasa dan umum digunakan untuk keperluan konsumsi makanan. Di setiap daerah,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1 BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Apakah Maple itu? Maple adalah suatu program interaktif yang mengintegrasikan kemampuan komputasi baik numerik ataupun simbolik, visualisasi (grafik) dan pemrograman.
Lebih terperinciMODUL GUIDE MATLAB. Gambar 1: Memulai GUIDE. EEPIS-ITS Praktikum Pengolahan Sinyal Digital 1
MODUL GUIDE MATLAB 1. Pendahuluan GUIDE atau GUI builder merupakan sebuah graphical user interface (GUI) yang dibangun dengan obyek grafik seperti tombol (button), kotak teks, slider, menu dan lain-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 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 terperinciRealisasi Pengenalan Tulisan Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Kohonen
Realisasi Pengenalan Tulisan Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Kohonen David Novyanto Candra/0322003 Email: dave_christnc@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jln.Prof.Drg.Suria
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Graph Rinaldi Munir (2003) menjelaskan bahwa graph merupakan kumpulan verteks yang dihubungkan satu sama lain melalui sisi/ busur (edges). Suatu graph G terdiri dari dua himpunan
Lebih terperinciBAB II NEURAL NETWORK (NN)
BAB II NEURAL NETWORK (NN) 2.1 Neural Network (NN) Secara umum Neural Network (NN) adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan syaraf manusia. NN ini merupakan
Lebih 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 terperinciGRAPHICAL USER INTERFACE (GUI) (Lanjutan)
12 GRAPHICAL USER INTERFACE (GUI) (Lanjutan) 12.1. Frame Frame adalah sebuah objek yang mengumpulkan beberapa objek sejenis dalam sebuah daerah tertentu di dalam window. Frame akan membuat pengguna lebih
Lebih terperinciPEMROGRAMAN TERSTRUKTUR MENGGUNAKAN MATLAB
PETUNJUK PRAKTIKUM PEMROGRAMAN TERSTRUKTUR MENGGUNAKAN MATLAB Oleh Ahmad Kamsyakawuni JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER 2009 MODUL 1 MENGENAL MATLAB A.
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 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 terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PENGHITUNGAN PERSENTASE KEBENARAN KLASIFIKASI PADA KLASIFIKASI JURUSAN SISWA DI SMA N 8 SURAKARTA
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PENGHITUNGAN PERSENTASE KEBENARAN KLASIFIKASI PADA KLASIFIKASI JURUSAN SISWA DI SMA N 8 SURAKARTA Pembimbing: Desi Fitria Utami M0103025 Drs. Y. S. Palgunadi, M. Sc
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Visualisasi Visualisasi adalah tampilan pada layar monitor baik dalam bentuk gambar yang bergerak ataupun tidak, serta dapat pula gambar yang disertai dengan suara.
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MENGENALI MOTIF BATIK
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MENGENALI MOTIF BATIK Fany Hermawan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipatiukur 112-114 Bandung E-mail : evan.hawan@gmail.com
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Perangkat Lunak Perangkat lunak pada dasarnya berperan ganda. Perangkat lunak merupakan suatu produk dan merupakan wahana untuk mengantarkan suatu produk. Sebagai suatu produk,
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Data Yang Digunakan Dalam melakukan penelitian ini, penulis membutuhkan data input dalam proses jaringan saraf tiruan backpropagation. Data tersebut akan digunakan sebagai
Lebih 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 terperinciMODEL PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK OTOMATISASI PENGEMUDIAN KENDARAAN BERODA TIGA
MODEL PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK OTOMATISASI PENGEMUDIAN KENDARAAN BERODA TIGA Ramli e-mail:ramli.brt@gmail.com Dosen Tetap Amik Harapan Medan ABSTRAK Jaringan Syaraf Tiruan adalah pemrosesan
Lebih terperinciMEMULAI MENGGUNAKAN MATLAB
BAB 1 MEMULAI MENGGUNAKAN MATLAB A. PENDAHULUAN Apa itu MATLAB? Apa yang dapat dilakukan oleh MATLAB? Kemampuan apa yang dimilikinya? Bagaimana kita menggunakan MATLAB untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan
Lebih terperinciKLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE
KLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE KLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE Warih Maharani Fakultas
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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Hutan Mangrove Hutan mangrove adalah hutan yang tumbuh di muara sungai, daerah pasang surut atau tepi laut. Tumbuhan mangrove bersifat unik karena merupakan gabungan dari ciri-ciri
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 terperinciBAB II DASAR TEORI. 2.1 Google Maps
BAB II DASAR TEORI 2.1 Google Maps Google maps adalah sebuah jasa peta globe virtual gratis dan online disediakan oleh Google yang dapat diakses di http://maps.google.com. Google Maps memberikan informasi
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 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 terperinciSISTEM PENGENALAN BARCODE MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
SISTEM PENGENALAN BARCODE MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Barcode Rcognition System Using Backpropagation Neural Networks M. Kayadoe, Francis Yuni Rumlawang, Yopi Andry Lesnussa * Jurusan
Lebih terperinciMATLAB UNTUK STATISTIKA & TEKNIK OPTIMASI Aplikasi untuk Rekayasa & Bisnis
MATLAB UNTUK STATISTIKA & TEKNIK OPTIMASI Aplikasi untuk Rekayasa & Bisnis Oleh : Budi Santosa Edisi Pertama Cetakan Pertama, 2008 Hak Cipta 2008 pada penulis, Hak Cipta dilindungi undang-undang. Dilarang
Lebih terperinciLAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK DAN INSTRUMENTASI KENDALI. M-File dan Simulink
LAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK DAN INSTRUMENTASI KENDALI M-File dan Simulink Disusun Oleh Nama : Yudi Irwanto NIM : 021500456 Prodi Jurusan : Elektronika Instrumentasi : Teknofisika Nuklir SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI
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 II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sekilas Mengenai Microsoft Visual Basic Versi 6 Microsoft Visual Basic adalah sebuah bahasa pemograman komputer. Bahasa pemograman adalah perintah perintah atau instruksi yang
Lebih terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENGENALAN POLA TULISAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENGENALAN POLA TULISAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION Alvama Pattiserlihun, Andreas Setiawan, Suryasatriya Trihandaru Program Studi Fisika, Fakultas Sains dan Matematika,
Lebih terperincilalu menghitung sinyal keluarannya menggunakan fungsi aktivasi,
LAMPIRAN 15 Lampiran 1 Algoritme Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Standar Langkah 0: Inisialisasi bobot (bobot awal dengan nilai random yang paling kecil). Langkah 1: Menentukan maksimum epoch, target
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. adalah perintah yang dimengerti oleh komputer untuk melakukan tugas-tugas tertentu.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Visual Basic 6.0 Visual Basic adalah salah satu bahasa pemrograman komputer. Bahasa pemrograman adalah perintah yang dimengerti oleh komputer untuk melakukan tugas-tugas tertentu.
Lebih terperinciBACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AS A METHOD OF FORECASTING ON CALCULATION INFLATION RATE IN JAKARTA AND SURABAYA
BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AS A METHOD OF FORECASTING ON CALCULATION INFLATION RATE IN JAKARTA AND SURABAYA Anggi Purnama Undergraduate Program, Computer Science, 2007 Gunadarma Universiy http://www.gunadarma.ac.id
Lebih terperinciPREDIKSI PERHITUNGAN DOSIS RADIASI PADA PEMERIKSAAN MAMMOGRAFI MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK
Berkala Fisika ISSN : 1410-9662 Vol.18, No.4, Oktober 2015, hal 151-156 PREDIKSI PERHITUNGAN DOSIS RADIASI PADA PEMERIKSAAN MAMMOGRAFI MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK Zaenal
Lebih terperinciANALISIS PENAMBAHAN NILAI MOMENTUM PADA PREDIKSI PRODUKTIVITAS KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION
ANALISIS PENAMBAHAN NILAI MOMENTUM PADA PREDIKSI PRODUKTIVITAS KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION Eka Irawan1, M. Zarlis2, Erna Budhiarti Nababan3 Magister Teknik Informatika, Universitas Sumatera
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
19 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Kerangka pemikiran untuk penelitian ini seperti pada Gambar 9. Penelitian dibagi dalam empat tahapan yaitu persiapan penelitian, proses pengolahan
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 II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi Steganografi berasal dari Bahasa Yunani, yaitu kata steganos yang artinya tulisan tersembunyi (covered writing) dan kata graphos yang berarti tulisan. Sehingga steganografi
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 terperinciMODUL I DASAR-DASAR OPERASI MATLAB
MODUL I DASAR-DASAR OPERASI MATLAB I. TUJUAN - Mahasiswa mampu mengoperasikan Matlab dan memanfaatkannya sebagai perangkat Simulasi untuk praktikum Sinyal dan Sistem II. DASAR TEORI 2.1 Apa Sih MATLAB
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 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 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 terperinciMETODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Kerangka Pemikiran Perusahaan dalam era globalisasi pada saat ini, banyak tumbuh dan berkembang, baik dalam bidang perdagangan, jasa maupun industri manufaktur. Perusahaan
Lebih terperinciPengantar Pemrograman MATLAB
Pengantar Pemrograman MATLAB Pengantar Pemrograman MATLAB Amir Tjolleng, M.Sc. PENERBIT PT ELEX MEDIA KOMPUTINDO Pengantar Pemrograman MATLAB Amir Tjolleng, M.Sc. 2017, PT. Elex Media Komputindo, Jakarta
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 terperinciPEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Program Studi Matematika FMIPA Universitas Negeri Semarang Abstrak. Saat ini, banyak sekali alternatif dalam
Lebih terperinci