BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
|
|
- Sugiarto Hadiman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Masalah untu mencari jalur terpende di dalam graf merupaan salah satu masalah optimisasi. Graf yang digunaan dalam pencarian jalur terpende adalah graf yang setiap sisinya memilii suatu nilai atau bobot atau yang lebih dienal dengan graf berbobot (weighted graph). Bobot yang ada pada setiap sisinya dapat menyataan jara antarota, watu pengiriman pesan, ongos pembangunan, watu tempuh antarota dan lain sebagainya. Namun ata terpende dalam masalah ini tida selalu diartian secara fisi sebagai panjang minimum, sebab ata terpende berbeda-beda mananya, tergantung pada jenis masalah yang aan diselesaian sehingga secara umum terpende berarti meminimisasi bobot pada suatu jalur di dalam graf. Asumsi yang digunaan adalah bahwa semua bobot bernilai positif. Persoalan jalur terpende ini memilii tujuan untu menemuan jalur terpende namun buan untu sebuah siruit Hamilton yang terdapat pada Traveling Salesman Problem (TSP) melainan jalur terpende dari sebuah simpul e simpul lainnya. Secara umum, pencarian jalur terpende dapat dibagi menjadi dua metode, yaitu metode onvensional dan metode heuristi. Metode onvensional ini lebih mudah dipahami daripada metode heuristi. Aan tetapi metode heuristi seperti Simulated Annealing, Algoritma Semut, Algoritma Genetia, Tabu Search, dan lain sebagainya memilii hasil yang lebih variatif dan watu yang diperluan lebih singat arena pada metode onvensional lebih cenderung digunaan perhitungan yang manual sehingga menggunaan watu yang lebih lama.
2 Algoritma semut diadopsi dari perilau oloni semut dalam mencari maanan yang diperenalan oleh Marco Dorigo tahun 1990 untu mencari jalur terpende pada graf, digunaan untu menyelesaian masalah optimisasi ombinatorial dengan perhitungan watu yang lebih singat terutama pada masalah dasar graf (Dorigo dan St tzle, 2004). Secara alamiah oloni semut mampu menemuan jalur terpende dalam perjalanan dari sarang e tempat-tempat sumber maanan. Koloni semut dapat menemuan jalur terpende antara sarang dan sumber maanan berdasaran jeja ai pada jalur yang telah dilalui. Semain banya semut yang melalui suatu jalur, maa aan semain jelas beas jeja ainya. Hal ini aan menyebaban jalur yang dilalui semut dalam jumlah sediit, semain lama aan semain berurang epadatan semut yang melewatinya, atau bahan aan tida dilewati sama seali. Sebalinya, jalur yang dilalui semut dalam jumlah banya, semain lama aan semain bertambah epadatan semut yang melewatinya, atau bahan semua semut aan melalui jalur tersebut. Pada algoritma semut setiap semut ditempatan di semua titi graf (dalam hal ini titi titi yang diunjungi) yang emudian aan bergera mengunjungi seluruh titi. Setiap semut aan membuat jalur masing-masing sampai e tempat tujuan yanng telah ditentuan. Jia sudah mencapai eadaan ini, maa semut telah menyelesaian sebuah silus (tour). Solusi ahir adalah menemuan jalur terpende yang dihasilan oleh pencarian semut-semut tersebut. Dalam ehidupan sehari-hari algoritma semut telah banya digunaan dalam berbagai bidang untu persoalan seperti: 1. Traveling Salesman Problem (TSP) 2. Quadratic Assignment Problem (QAP) 3. Job-shop Scheduling Problem (JSP) 4. Vehicle Routing Problem (VRP) 5. Pengaturan jalur endaraan 6. Pewarnaan graf Implementasi pada jaringan omuniasi 7. Networ routing
3 Dalam hal ini salah satu algoritma optimisasi yang aan digunaan adalah algoritma semut yang merupaan suatu algoritma optimisasi yang cara erjanya mengadopsi ehidupan perilau elompo semut dalam mencari maanan dengan beberapa riterianya termasu yang berhubungan dengan nilai optimum dari masalah yang juga sering dihadapi oleh elompo semut dalam mencari sumber maanannya. Dengan membuat suatu asumsi permasalahan yang dihadapi oleh elompo semut, maa aan ditemuan suatu solusi efetif yang berhubungan dengan permasalahan dalam ehidupan manusia untu mencari jalur terpende Perumusan Masalah Permasalahan yang aan dibahas dalam penelitian ini adalah bagaimana pengaruh nilai parameter α dan β terhadap nilai probabilitas ota untu diunjungi dan pengaruh nilai parameter ρ terhadap nilai τ pada pencarian jalur terpende dengan menggunaan algoritma semut. 1.3 Pembatasan Masalah Dari latar belaang dan rumusan masalah yang telah delasan, pencarian jalur terpende dibatasi pada salah satu jenis algoritma yang digunaan dalam metode heuristi, yaitu Algoritma Semut. Batasan masalah yang diperluan dalam penelitian ini yaitu: 1. Masuan yang diperluan berupa model representasi graf yang terdiri dari jumlah simpul (vertex) dan label simpulnya. 2. Jenis graf yang dipaai adalah graf berarah (direct graph). 3. Bobot antarsimpul yang digunaan hanyalah bobot jara dan mengabaian bobot lainnya. 4. Laporan yang dihasilan hanyalah berupa solusi antarsimpul dan jara. 5. Program alat bantu untu perhitungan yang digunaan dibangun dengan menggunaan bahasa pemrograman C.
4 1.4 Tinjauan Pustaa Maharani (2009), menyataan bahwa algoritma semut ini diinspirasi oleh tingah lau oloni semut, bagaimana emampuan individu dengan yang sederhana dapat menemuan jalur terpende (sarang semut dengan sumber maanan) jia bersama dalam suatu oloni. St tzle (2005), menyataan bahwa Algoritma Semut adalah berbasis populasi, teni pencarian umum untu solusi dari masalah ombinatorial yang sulit yang terinspirasi oleh peletaan jeja feromon perilau oloni semut. G nay (2007), menyataan Algoritma Semut adalah suatu metaheuristi untu optimasi ombinatorial yang terinspirasi dari perilau semut mencari maanan yang pertama ali diusulan oleh Marco Dorigo pada tahun Mutahiroh et al (2007), menyataan bahwa oloni semut yang sudah terdistribusi e sejumlah atau setiap ota, aan mulai melauan perjalanan dari ota pertama masing-masing sebagai ota asal dan salah satu ota-ota lainnya sebagai ota tujuan. Kemudian dari ota edua masing-masing, oloni semut aan melanjutan perjalanan dengan memilih salah satu dari ota-ota yang tida terdapat pada tabu sebagai ota tujuan selanjutnya. Perjalanan oloni semut berlangsung terus menerus sampai semua ota satu per satu diunjungi atau telah menempati tabu. Jia s menyataan indes urutan unjungan, ota asal dinyataan sebagai tabu (s) dan ota-ota lainnya dinyataan sebagai {N-tabu }, maa untu menentuan ota tujuan digunaan persamaan probabilitas ota untu diunjungi sebagai beriut: P P α [ τ ].[ η ] = untu β α [ τ ].[ η ] i ' i ' = 0, untu j lainnya β j { N tabu } dan ' { N tabu } dimana n = Intensitas jeja semut antarota dan perubahannya = Banya ota
5 Q m = Tetapan silus semut = Tetapan pengendali intensitas jeja semut = Tetapan pengendali visibilitas = Banya semut = Tetapan penguapan jeja semut = Visibilitas antarota Jumlah silus masimum (Ncmax) bersifat tetap selama algoritma dalanan, sedangan aan selalu diperbaharui nilainya pada setiap silus algoritma mulai dari silus pertama (NC=1) sampai tercapai jumlah silus masimum (NC=Ncmax) atau sampai terjadi onvergensi. Setelah inisialisasi dilauan, emudian m semut ditempatan pada ota pertama tertentu secara aca. Perhitungan panjang jalur setiap semut dilauan setelah satu silus diselesaian oleh semua semut. Perhitungan ini dilauan berdasaran tabu masingmasing dengan persamaan sebagai beriut: L = d tabu ( n), tabu (1) + n 1 s= 1 d tabu ( s), tabu ( s+ 1) dengan adalah jara antara ota i e ota j. Jia jara antarota tida dietahui maa dapat dihitung berdasaran persamaan: d = 2 ( xi x j ) ( yi y j ) 2 Setelah setiap semut dihitung maa aan didapat nilai minimal panjang jalur setiap silus atau LminNC dan nilai minimal panjang jalur secara eseluruhan atau Lmin. Koloni semut aan meninggalan jeja-jeja ai pada jalur antarota yang dilaluinya. Adanya penguapan dan perbedaan jumlah semut yang lewat, menyebaban
6 emunginan terjadinya perubahan nilai intensitas jeja ai semut antarota. Persamaan perubahan ini adalah: = m = 1 dengan adalah perubahan nilai intensitas jeja ai semut antarota setiap semut yang dihitung berdasaran persamaan: = Q L untu i, j ota = 0, untu i, j lainnya asal dan ota tujuan dalam tabu Nilai intensitas jeja ai semut antarota pada semua jalur antarota ada emunginan berubah arena adanya penguapan dan perbedaan jumlah semut yang melewati. Untu silus selanjutnya, semut yang aan melewati jalur tersebut nilai intensitasnya telah berubah. Nilai intensitas jeja ai semut antarota untu silus selanjutnya dihitung dengan persamaan: τ = ( 1 ρ). τ + Pengembalian nilai perubahan intensitas jeja ai semut antarota. Untu silus selanjutnya perubahan nilai intensitas jeja semut antarota perlu diatur embali agar memilii nilai sama dengan nol. Tabu list perlu diosongan untu diisi lagi dengan urutan ota yang baru pada silus selanjutnya, jia jumlah silus masimum belum tercapai atau belum terjadi onvergensi maa algoritma diulang lagi dengan nilai parameter intensitas jeja ai semut antarota yang sudah diperbaharui. 1.5 Tujuan Penelitian Tujuan penulisan ini adalah mencari jalur terpende dengan memanfaatan salah satu metode heuristi hususnya algoritma semut yang diterapan dalam asus-asus sederhana.
7 1.6 Kontribusi Penelitian Penelitian ini diharapan dapat digunaan sebagai bahan referensi dalam penyelesaian dan perhitungan jalur terpende dalam suatu apliasi perangat luna yang lebih mudah digunaan oleh piha lainnya. 1.7 Metode Penelitian Dalam melancaran penelitian ini metode yang digunaan adalah dengan studi literatur berdasaran rujuan pustaa dan pengembangan sistem, yaitu: 1. Menjelasan pengertian dasar graf dan pengertian jalur terpende. 2. Memberian penjelasan penyelesaian dengan contoh asus yang sederhana. 3. Membuat intrusi untu menjalanan suatu fungsi pada perangat eras dalam perancangan program C.
PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT
Seminar Nasional Apliasi Tenologi Informasi 2007 (SNATI 2007) ISSN: 1907-5022 Yogyaarta, 16 Juni 2007 PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT I ing Mutahiroh, Indrato, Taufiq Hidayat Laboratorium
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Graf adalah kumpulan simpul (nodes) yang dihubungkan satu sama lain
8 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graf 2.1.1 Definisi Graf Graf adalah umpulan simpul (nodes) yang dihubungan satu sama lain melalui sisi/busur (edges) (Zaaria, 2006). Suatu Graf G terdiri dari dua himpunan
Lebih terperinciSistem Navigasi Perjalanan Berbasis Web Dengan Algoritma Koloni Semut (Ant Colony Algorithm)
Sistem Navigasi Perjalanan Berbasis Web Dengan Algoritma Koloni Semut (Ant Colony Algorithm) Arna Fariza 1, Entin Martiana 1, Fidi Wincoo Putro 2 Dosen 1, Mahasiswa 2 Politeni Eletronia Negeri Surabaya
Lebih terperinciPEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA
PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA Iing Mutahiroh, Fajar Saptono, Nur Hasanah, Romi Wiryadinata Laboratorium Pemrograman dan Informatia
Lebih terperinciPERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM
Seminar Nasional Sistem dan Informatia 2007; Bali, 16 November 2007 PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM Fajar Saptono 1) I ing Mutahiroh
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA KOLONI SEMUT PADA PROSES PENCARIAN JALUR TERPENDEK JALAN PROTOKOL DI KOTA YOGYAKARTA
Seminar Nasional Informatia 2009 (semnasif 2009) ISSN: 1979-2328 UPN Veteran Yogyaarta, 23 Mei 2009 IMPLEMENTASI ALGORITMA KOLONI SEMUT PADA PROSES PENCARIAN JALUR TERPENDEK JALAN PROTOKOL DI KOTA YOGYAKARTA
Lebih terperinciPEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN MINIMUM SPANNING TREE DENGAN ALGORITMA SEMUT
PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN MINIMUM SPANNING TREE DENGAN ALGORITMA SEMUT Alamsyah* * Abstract Without a program, computer is just a useless box. In general, the search for the minimum
Lebih terperinciPENENTUAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN TEKNOLOGI GOOGLE MAPS MASHUPS DENGAN MOBILE SYSTEM ANDROID
menciptaan apliasi merea sendiri untu digunaan oleh bermacam peranti bergera, oleh arena itu Android memilii omunitas besar Satria Prasamya, Ary Mazharuddin pengembang S., S.Kom, M.Comp.Sc program apliasi
Lebih terperinciModifikasi ACO untuk Penentuan Rute Terpendek ke Kabupaten/Kota di Jawa
187 Modifiasi ACO untu Penentuan Rute Terpende e Kabupaten/Kota di Jawa Ahmad Jufri, Sunaryo, dan Purnomo Budi Santoso Abstract This research focused on modification ACO algorithm. The purpose of this
Lebih terperinciBAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK
BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK Proses pengenalan dilauan dengan beberapa metode. Pertama
Lebih terperincipada Permasalahan Traveling Salesman Problem
Studi Perbandingan Algoritma Ant Colony System dan Algoritma Ant System Leonardo Z Tomarere Laboratorium Ilmu dan Reayasa Komputasi Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Jl. Ganesa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Traveling Salesperson Problem selanjutnya dalam tulisan ini disingkat menjadi TSP, digambarkan sebagai seorang penjual yang harus melewati sejumlah kota selama perjalanannya,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Landasan Teori Tentang Permasalahan Merupaan landasan teori yang terdapat pada permasalahan yang dibahas. 2.1.1 Masalah tranportasi Masalah tranportasi dalam dunia distribusi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat dan Watu Penelitian Penelitian ini dilauan di Jurusan Matematia Faultas Matematia dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung. Watu penelitian dilauan selama semester
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI
PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar Email: nanni.cliq@gmail.com Abstra. Pada artiel ini dibahas
Lebih terperinciBAB IV Solusi Numerik
BAB IV Solusi Numeri 4. Algoritma Genetia Algoritma Genetia (AG) [2] merupaan teni pencarian stoasti yang berdasaran pada meanisme selesi alam dan prinsip penurunan genetia. Algoritma genetia ditemuan
Lebih terperinciOptimasi Non-Linier. Metode Numeris
Optimasi Non-inier Metode Numeris Pendahuluan Pembahasan optimasi non-linier sebelumnya analitis: Pertama-tama mencari titi-titi nilai optimal Kemudian, mencari nilai optimal dari fungsi tujuan berdasaran
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK
PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Syafruddin Side, Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar email:syafruddinside@yahoo.com Info: Jurnal MSA Vol. 3
Lebih terperinciPENCARIAN RUTE TERBAIK MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZYDAN ALGORITMA SEMUT
PENCARIAN RUTE TERBAIK MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZYDAN ALGORITMA SEMUT Syaiful Anam 1) 1) Program Studi Matematia, Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Brawaya Email: syaiful@ub.ac.id Abstra Rute terbai pada
Lebih terperinciPenentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway
Rea Racana Jurnal Online Institut Tenologi Nasional Teni Sipil Itenas No.x Vol. Xx Agustus 2015 Penentuan Nilai Eivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perotaan Menggunaan Metode Time Headway ENDI WIRYANA
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. bagian dalam pekerjaan. Dalam melakukan pemasangan kabel perlu
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bagi perusahaan kontraktor perumahan, pemasangan kabel menjadi bagian dalam pekerjaan. Dalam melakukan pemasangan kabel perlu dilakukan perencanaan urutan rumah yang
Lebih terperinciPELABELAN FUZZY PADA GRAF. Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman.
JMP : Volume 6 Nomor, Juni 04, hal. - PELABELAN FUZZY PADA GRAF Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman email : oeytea0@gmail.com ABSTRACT. This paper discusses
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Di aman searang sebuah adal yang tersusun rapi merupaan ebutuhan bagi setiap individu. Namun masalah penyusunan sebuah adal merupaan sebuah masalah umum yang teradi,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Model Loglinier adalah salah satu asus husus dari general linier model untu data yang berdistribusi poisson. Model loglinier juga disebut sebagai suatu model statisti
Lebih terperinciALGORITMA GENETKA PADA MULTI DEPOT VEHICLE ROUTING PROBLEM (MDVRP)
ALGORITMA GENETKA PADA MULTI DEPOT VEHICLE ROUTING PROBLEM (MDVRP) Igusta Wibis Vidi Abar Purwanto 2 FMIPA Universitas Negeri Malang E-mail: wibis.roccity@gmail.com Abstra: Multi Depot Vehicle Routing
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. Bab Konsep Dasar Graf. Definisi Graf
Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1. Konsep Dasar Graf Definisi Graf Suatu graf G terdiri atas himpunan yang tidak kosong dari elemen elemen yang disebut titik atau simpul (vertex), dan suatu daftar pasangan vertex
Lebih terperinciRANCANG BANGUN VEHICLE ROUTING PROBLEM MENGGUNAKAN ALGORITMA TABU SEARCH
JURNAL FOURIER Otober 2015, Vol. 4, No. 2, 155 167 ISSN: 2252-763X RANCANG BANGUN VEHICLE ROUTING PROBLEM MENGGUNAKAN ALGORITMA TABU SEARCH Sulistiono 1, Noor Saif Muhammad Mussafi 2 1 Program Studi Matematia
Lebih terperinciANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)
Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 1 Otober 17 ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI FJLB (FINGER JOINT LAMINATING BOARD)
Lebih terperinciVariasi Spline Kubik untuk Animasi Model Wajah 3D
Variasi Spline Kubi untu Animasi Model Wajah 3D Rachmansyah Budi Setiawan (13507014 1 Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,
Lebih terperinciBAB III METODE SCHNABEL
BAB III METODE SCHNABEL Uuran populasi tertutup dapat diperiraan dengan teni Capture Mar Release Recapture (CMRR) yaitu menangap dan menandai individu yang diambil pada pengambilan sampel pertama, melepasan
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No., (203) ISSN: 2337-3539 (230-927 Print) Implementasi Algoritma Pencarian Jalur Sederhana Terpende dalam Graf Anggaara Hendra N., Yudhi Purwananto, dan Rully Soelaiman Jurusan
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) PENYELESAIAN MASALAH MINIMUM SPANNING TREE (MST) MENGGUNAKAN ANT COLONY SYSTEM (ACS)
Volume. I Nomor. 2, Bulan Otober 2012 - ISSN :2089-9033 35 PENYELESAIAN MASALAH MINIMUM SPANNING TREE (MST) MENGGUNAKAN ANT COLONY SYSTEM (ACS) Irawan Afrianto 1, Euis Wiiani Jamilah 2 1,2 Program Stui
Lebih terperinciIII DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT
III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT 3.1 Studi Literatur tentang Pengelolaan Sampah di Beberapa Kota di Dunia Kaian ilmiah dengan metode riset operasi tentang masalah
Lebih terperinciPenerapan Sistem Persamaan Lanjar untuk Merancang Algoritma Kriptografi Klasik
Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untu Merancang Algoritma Kriptografi Klasi Hendra Hadhil Choiri (135 08 041) Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada awalnya komputer hanya digunakan untuk alat hitung saja tetapi seiring dengan perkembangan teknologi, komputer diharapkan mampu melakukan semua yang dapat
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu bagian ilmu dari matematika dan merupakan
I. PENDAHULUAN. Latar Belaang Teori graf merupaan salah satu bagian ilmu dari matematia dan merupaan poo bahasan yang relatif muda jia dibandingan dengan cabang ilmu matematia yang lain seperti aljabar
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Gambar 2.1 Graf dengan 4 node dan 5 edge
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Teori Graf Graf digunaan untu merepresentasian obje-obje disrit dan hubungan antara obje-obje tersebut (Munir, 2005). Dalam menggambar graf, simpul digambaran dengan lingaran
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA ANT SYSTEM (AS) PADA KASUS TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP)
Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 201 210. ANALISIS ALGORITMA ANT SYSTEM (AS) PADA KASUS TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP) Cindy Cipta Sari, Bayu Prihandono,
Lebih terperinciBAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI
BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI 3. Pengertian Prinsip Sangar Burung Merpati Sebagai ilustrasi ita misalan terdapat 3 eor burung merpati dan 2 sangar burung merpati. Terdapat beberapa emunginan bagaimana
Lebih terperinciModel Pembelajaran Off-Line Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Beroda Jurusan Teknik Elektronika PENS 2009
Model Pembelaaran Off-Line Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Untu Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Beroda Jurusan Teni Eletronia PENS 2009 Arie Setya Wulandari#, Eru Puspita S.T., M.Kom#2 # Jurusan
Lebih terperinciPERTEMUAN 02 PERBEDAAN ANTARA SISTEM DISKRIT DAN SISTEM KONTINU
PERTEMUAN 2 PERBEDAAN ANTARA SISTEM DISKRIT DAN SISTEM KONTINU 2. SISTEM WAKTU DISKRET Sebuah sistem watu-disret, secara abstra, adalah suatu hubungan antara barisan masuan dan barisan eluaran. Sebuah
Lebih terperinciAPLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID
APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID Ferry Tan, Giovani Gracianti, Susanti, Steven, Samuel Luas Jurusan Teni Informatia, Faultas
Lebih terperincikhazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika
hazanah informatia Jurnal Ilmu Komputer dan Informatia Sistem Klasifiasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Yusuf Dwi Santoso *, Suhartono Departemen
Lebih terperincikhazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika
hazanah informatia Jurnal Ilmu Komputer dan Informatia Sistem Klasifiasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Yusuf Dwi Santoso *, Suhartono Program
Lebih terperinci( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang
Latar Belaang Terdapat banya permasalahan atau ejadian dalam ehidupan sehari hari yang dapat dimodelan dengan suatu proses stoasti Proses stoasti merupaan permasalahan yang beraitan dengan suatu aturan-aturan
Lebih terperinciPENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( )
PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursati (13507065) Program Studi Teni Informatia, Seolah Teni Eletro dan Informatia, Institut Tenologi Bandung Jalan Ganesha No. 10 Bandung, 40132
Lebih terperinciISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 2892
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 2892 PENENTUAN RUTE ARADA ENGGUNAKAN ALOGARITA TABU SEARCH PADA HOOGENUS FLEET VEHICLE ROUTING PROBLE WITH TIE WINDOWS DI PT.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 TEORI GRAF 2.1.1 Definisi Definisi 2.1 (Munir, 2009, p356) Secara matematis, graf G didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V,E), ditulis dengan notasi G = (V,E), yang dalam hal
Lebih terperinciALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER
ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER Oleh: Supardi SEKOLAH PASCA SARJANA JURUSAN ILMU FISIKA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA 2012 1 PENDAHULUAN Liquid Crystal elastomer (LCE
Lebih terperinciPenyelesaian Traveling Salesperson Problem dengan Menggunakan Algoritma Semut
Penyelesaian Traveling Salesperson Problem dengan Menggunakan Algoritma Semut Irfan Afif (13507099) Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Keranga Pemiiran Pemerintah ahir-ahir ini sering dihadapan pada masalah persediaan pupu bersubsidi yang daya serapnya rendah dan asus elangaan di berbagai loasi di Indonesia.
Lebih terperinciPenggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler
Penggunaan Indusi Matematia untu Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Espresi Reguler Husni Munaya - 353022 Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,
Lebih terperinciMASALAH VEKTOR EIGEN MATRIKS INVERS MONGE DI ALJABAR MAX-PLUS
Seminar Sains Penidi Sains VI UKSW Salatiga Juni 0 MSLH VEKTOR EIGEN MTRIKS INVERS MONGE DI LJBR MX-PLUS Farida Suwaibah Subiono Mahmud Yunus Jurusan Matematia FMIP Institut Tenologi Sepuluh Nopember Surabaya
Lebih terperinciMakalah Seminar Tugas Akhir
Maalah Seminar ugas Ahir Simulasi Penapisan Kalman Dengan Kendala Persamaan Keadaan Pada Kasus Penelusuran Posisi Kendaraan (Vehicle racing Problem Iput Kasiyanto [], Budi Setiyono, S., M. [], Darjat,
Lebih terperinciBAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas
BAB ELASTISITAS 4. Elastisitas Zat Padat Dibandingan dengan zat cair, zat padat lebih eras dan lebih berat. sifat zat padat yang seperti ini telah anda pelajari di elas SLTP. enapa Zat pada lebih eras?
Lebih terperinciISSN: TEKNOMATIKA Vol.1, No.2, JANUARI
ISSN: 1979-7656 TEKNOMATIKA Vol.1, No.2, JANUARI 2009 25 PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MENDIAGNOSA JENIS PENYAKIT KANDUNGAN Bambang Yuwono Jurusan Teni Informatia UPN Veteran
Lebih terperinciBAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Gambar 3.1 Bagan Penetapan Kriteria Optimasi Sumber: Peneliti Determinasi Kinerja Operasional BLU Transjaarta Busway Di tahap ini, peneliti
Lebih terperinciNeural Network menyerupai otak manusia dalam dua hal, yaitu:
2.4 Artificial Neural Networ 2.4.1 Konsep dasar Neural Networ Neural Networ (Jaringan Saraf Tiruan) merupaan prosesor yang sangat besar dan memilii ecenderungan untu menyimpan pengetahuan yang bersifat
Lebih terperinciMODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM
MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM 1,2 Faultas MIPA, Universitas Tanjungpura e-mail: csuhery@sisom.untan.ac.id, email: dedi.triyanto@sisom.untan.ac.id Abstract
Lebih terperinciSTUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT
TUGAS AKHIR STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT 040803023 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU
Lebih terperinciBAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA
BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA Pada penelitian ini, suatu portfolio memilii seumlah elas risio. Tiap elas terdiri dari n, =,, peserta dengan umlah besar, dan
Lebih terperinciPENERAPAN PROGRAM DINAMIS UNTUK MENGHITUNG ANGKA FIBONACCI DAN KOEFISIEN BINOMIAL
PENERAPAN PROGRAM DINAMIS UNTUK MENGHITUNG ANGKA FIBONACCI DAN KOEFISIEN BINOMIAL Reisha Humaira NIM 13505047 Program Studi Teni Informatia Institut Tenologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if15047@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciANT COLONY OPTIMIZATION
ANT COLONY OPTIMIZATION WIDHAPRASA EKAMATRA WALIPRANA - 13508080 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung e-mail: w3w_stay@yahoo.com ABSTRAK The Ant Colony Optimization
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar belaang Metode analisis yang telah dibicaraan hingga searang adalah analisis terhadap data mengenai sebuah arateristi atau atribut (jia data itu ualitatif) dan mengenai sebuah variabel,
Lebih terperinciPenggunaan Metode Bagi Dua Terboboti untuk Mencari Akar-akar Suatu Persamaan
Jurnal Penelitian Sains Volume 16 Nomor 1(A) Januari 013 Penggunaan Metode Bagi Dua Terboboti untu Menari Aar-aar Suatu Persamaan Evi Yuliza Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Sriwijaya, Indonesia Intisari:
Lebih terperinciALGORITMA SEMUT PADA PENJADWALAN PRODUKSI JOBSHOP
Media Informatika, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 75-81 ISSN: 0854-4743 ALGORITMA SEMUT PADA PENJADWALAN PRODUKSI JOBSHOP Zainudin Zukhri, Shidiq Alhakim Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,Universitas
Lebih terperinciBAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING
Bab III Desain Dan Apliasi Metode Filtering Dalam Sistem Multi Radar Tracing BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING Bagian pertama dari bab ini aan memberian pemaparan
Lebih terperinciPenempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming
JURAL TEKIK POMITS Vol. 2, o. 2, (2013) ISS: 2337-3539 (2301-9271 Print) B-137 Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming Yunan Helmy Amrulloh, Rony Seto Wibowo, dan Sjamsjul
Lebih terperinciAPLIKASI ALGORITMA CONJUGATE GRADIENT PADA JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK. Tesis
APLIKASI ALGORITMA CONJUGATE GRADIENT PADA JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK Tesis Program Studi Teni Eletro Jurusan Ilmu-ilmu Teni disusun oleh : Wiwien Widyastuti 8475/I-/820/02 PROGRAM PASCASARJANA
Lebih terperinciANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT
Jurnal Sipil Stati Vol. No. Agustus (-) ISSN: - ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI - DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT Revie Orchidentus Francies Wantalangie Jorry
Lebih terperinciBAB VII ALGORITMA GENETIKA
BAB VII ALGORITMA GENETIKA Kompetensi : 1. Mahasiswa memahami onsep Algoritma Genetia Sub Kompetensi : 1. Dapat mengerti dasar metode Algoritma Genetia 2. Dapat memahami tahapan operator dalam Algoritma
Lebih terperinciKumpulan soal-soal level seleksi Kabupaten: Solusi: a a k
Kumpulan soal-soal level selesi Kabupaten: 1. Sebuah heliopter berusaha menolong seorang orban banjir. Dari suatu etinggian L, heliopter ini menurunan tangga tali bagi sang orban banjir. Karena etautan,
Lebih terperinciRINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN
RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN SAMSUL ARIFIN 04/177414/PA/09899 DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM YOGYAKARTA 2008 HALAMAN PENGESAHAN
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK DI KOTA SURABAYA
94 IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK DI KOTA SURABAYA Yudhi Purwananto 1, Diana Purwitasari 2, Agung Wahyu Wibowo Jurusan Teni Informatia, Institut Tenologi Sepuluh Nopember
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Keadaan dunia usaha yang selalu berubah membutuhan langah-langah untu mengendalian egiatan usaha di suatu perusahaan. Perencanaan adalah salah satu langah yang diperluan
Lebih terperinciPENCARIAN RUTE TERPENDEK OBJEK WISATA DI MAGELANG MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO)
PENCARIAN RUTE TERPENDEK OBJEK WISATA DI MAGELANG MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO) Bagus Fatkhurrozi *, Ika Setyowati Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tidar Jl. Kapten Suparman
Lebih terperinciPENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR
PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR Ngarap Im Mani 1) dan Lim Widya Sanjaya ), 1) & ) Jurs. Matematia Binus University PENGANTAR Perancangan percobaan adalah suatu
Lebih terperinciMENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE
MENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE Desfrianta Salmon Barus - 350807 Jurusan Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung Bandung e-mail: if807@students.itb.ac.id ABSTRAK
Lebih terperinciKata Kunci : Multipath, LOS, N-LOS, Network Analyzer, IFFT, PDP. 1. Pendahuluan
Statisti Respon Kanal Radio Dalam Ruang Pada Freuensi,6 GHz Christophorus Triaji I, Gamantyo Hendrantoro, Puji Handayani Institut Tenologi Sepuluh opember, Faultas Tenologi Industri, Jurusan Teni Eletro
Lebih terperinciDeret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII
Keonvergenan Kesumawati Prodi Statistia FMIPA-UII June 23, 2015 Keonvergenan Pendahuluan Kalau sebelumnya, suu suu pada deret ta berujung berupa bilangan real maa ali ini ita embangan suu suunya dalam
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI 2.1 Penjadwalan Kuliah
BAB II DASAR TEORI 2.1 Penjadwalan Kuliah Penjadwalan Kuliah merupakan pengaturan penempatan waktu dan ruangan berdasarkan jumlah kuliah dan akademik sejenis, dengan memperhatikan sejumlah aturan yang
Lebih terperinciBAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK
BAB IV : ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK 56 BAB IV ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK Salah satu apliasi dari eori erron-frobenius yang paling terenal adalah penurunan secara alabar untu beberapa sifat yang dimilii
Lebih terperinciStudi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya
Studi dan Analisis mengenai Hill ipher, Teni Kriptanalisis dan Upaya enanggulangannya Arya Widyanaro rogram Studi Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung Email: if14030@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciAnalisa Drop Tegangan dan Susut Daya pada Jaringan Listrik Penyulang Renon Menggunakan Metode Artificial Neural Network
Analisa Drop Tegangan dan Susut Daya pada Jaringan Listri Penyulang Renon Menggunaan Metode Artificial Neural Networ I Gede Dyana Arana Jurusan Teni Eletro Faultas Teni, Universitas Udayana Denpasar, Bali,
Lebih terperinci( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang
LANDASAN TEORI Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Suatu percobaan yang dapat diulang dalam ondisi yang sama yang hasilnya tida dapat dipredisi secara tepat tetapi ita dapat mengetahui semua emunginan hasil
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS MASALAH
BAB IV ANALISIS MASALAH 4.1 Tampilan Program Persoalan TSP yang dibahas pada tugas akhir ini memiliki kompleksitas atau ruang solusi yang jauh lebih besar dari TSP biasa yakni TSP asimetris dan simetris.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Dasar Graf Graf G didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V,E), ditulis dengan notasi G=(V,E), yang dalam hal ini V adalah himpunan tidak-kosong dari simpul-simpul (vertices
Lebih terperinciBAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN
BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN Berdasaran asumsi batasan interval pada bab III, untu simulasi perhitungan harga premi pada titi esetimbangan, maa
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaa Untu menacapai tujuan penulisan sripsi, diperluan beberapa pengertian dan teori yang relevan dengan pembahasan. Karena itu, dalam subbab ini aan diberian beberapa
Lebih terperincimungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing
. DISTRIUSI INOMIL pabila sebuah oin mata uang yang memilii dua sisi bertulisan ambar () dan nga () dilempar satu ali, maa peluang untu mendapatan sisi ambar adalah,5 atau. pabila oin tersebut dilempar
Lebih terperinciPENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
1 Latar Belaang PENDAHULUAN Sistem biometri adalah suatu sistem pengenalan pola yang melauan identifiasi personal dengan menentuan eotentian dari arateristi fisiologis dari perilau tertentu yang dimilii
Lebih terperinciVIGOTIP SUBSTITUTION CIPHER
VIGOTIP SUBSTITUTION CIPHER Alwi Alfiansyah Ramdan 135 08 099 Program Studi Teni Informatia Institut Tenologi Bandung Jl Ganesha 10, Bandung e-mail: alfiansyahramdan@gmailcom ABSTRAK Maalah ini membahas
Lebih terperinciVI. PEMILIHAN MODA (Modal Split/Choice)
VI. PEMILIHAN MODA (Modal Split/Choice) 6.. UMUM Tujuan: Mengetahui proporsi pengaloasian perjalanan e berbagai moda transportasi. Ada dua emunginan situasi yang dihadapi dalam meramal pemilihan moda:
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE)
BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE) Tahapan-tahapan pengerjaan yang dilauan dalam penelitian ini adalah sebagai beriut : 1. Tahap Persiapan Penelitian Pada tahapan ini aan dilauan studi literatur
Lebih terperinciPENGENALAN POLA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN MATLAB
PENGENALAN POLA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN MATLAB Wirda Ayu Utari Universitas Gunadarma utari.hiaru@gmail.com ABSTRAK Program pengenalan pola ini merupaan program yang dibuat
Lebih terperinciAplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov
J. Sains Dasar 2014 3(1) 20-24 Apliasi diagonalisasi matris pada rantai Marov (Application of matrix diagonalization on Marov chain) Bidayatul hidayah, Rahayu Budhiyati V., dan Putriaji Hendiawati Jurusan
Lebih terperinciANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS
Jurnal Teni dan Ilmu Komputer ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS AN ANALYSIS OF THE VARIATION PARAMETERS OF THE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Lebih terperinciIDENTIFIKASI PERUBAHAN POLA CURAH HUJAN MELALUI PERIODOGRAM STANDAR. Gumgum Darmawan Statistika FMIPA UNPAD
JMP : Vol. 9 No. 1, Juni 17, hal. 13-11 ISSN 85-1456 IDENTIFIKASI PERUBAHAN POLA CURAH HUJAN MELALUI PERIODOGRAM STANDAR Gumgum Darmawan Statistia FMIPA UNPAD gumgum@unpad.ac.id Budhi Handoo Statistia
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1 Implementasi Apliasi Pada tahap implementasi ini merupaan penerapan apliasi dari hasil perancangan sistem yang ada untu mencapai suatu tujuan yang diinginan. Implementasimelasanaan
Lebih terperinci1. Pendahuluan Jaringan syaraf tiruan ( Artificial Neural Networ ) adalah suatu tenologi omputasi yang berbasis pada model syaraf biologis dan mencoba
JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION SEBAGAI METODE PERAMALAN PADA PERHITUNGAN TINGKAT SUKU BUNGA PINJAMAN DI INDONESIA Nurmalasari Rusmiati 1 Sistem Informasi, Faultas Ilmu Komputer, Universitas Gunadarma
Lebih terperinci