Vibration Monitoring. Diganosa Kerusakan. Produktifitas menurun
|
|
|
- Ari Setiawan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 LOGO PREDIKSI SISA UMUR PADA ROTATING MACHINERY DENGAN METODE ANFIS (ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEMS) Mohammad Taufan Dosen Pembimbing : Dr. M. Nur Yuniarto
2 1 Vibration Monitoring Diganosa Kerusakan Produktifitas menurun
3 Penelitian Terdahulu 2
4 3 1 Bagaimana menyusun struktur ANFIS (Adaptive Neuro - Fuzzy inference system) yang dapat digunakan untuk memprediksi sisa umur pakai efektif dari sebuah rotating machinery berdasarkan data sekunder berupa data getaran 2 Bagaimana memvalidasi output ANFIS yang telah disusun sehingga dapat menjamin kemampuan dari metode tersebut 3 Bagaimana perbandingan performa prediksi sisa umur menggunakan ANFIS dengan JST
5 Tujuan Tugas Akhir Membuat sistem prognosa otomatis yang mampu memprediksi sisa umur efektif dari komponen mekanikal menggunakan ANFIS (Adaptive Fuzzy Neuro-inference system). Menguji tingkat validasi output ANFIS (Adaptive Fuzzy Neuroinference system) yang telah disusun sehingga dapat menjamin kemampuan dari metode tersebut. Membandingkan sistem hybrid ANFIS dengan sistem backpropagation dalam memprediksi sisa umur. Membandingkan pengaruh penggunaan tipe membership funcion trimpf (segitiga), gbell (lonceng) dan trapezoidal dalam memprediksi sisa umur. Mengembangkan penelitian tentang aplikasi artifical intelligance dalam bidang maintenace, khususnya untuk condition monitoring via vibrasi.
6 5 1 Mampu memprediksi sisa umur pakai efektif dari sebuah komponen mesin agar dapat disusun metode pemeliharaan yang tepat sehingga bisa meningkatkan kapasitas produksi dan mengurangi biaya perbaikan. 2 Mengurangi faktor subjektifitas dalam penentuan keputusan mengenai sisa umur pakai sebuah mesin.
7 6 1. Data yang digunakan adalah data sekunder dari lapangan pada sistem Cooling Waterpump 2A PT.PJB UP. Gresik. 2. Penyusunan ANFIS menggunakan software Matlab Penentuan sisa umur efektif berdasarkan hasil output ANFIS yang telah disusun.
8 TINJAUAN PUSTAKA 8 ANFIS Sistem inferensi fuzzy Algoritma pembelajaran Proposal Tugas Akhir Jurusan Teknik Mesin FTI - ITS
9 Metodologi 9 Diagram Alir Penelitian Start Studi Pustaka A Perumusan Masalah Testing Jaringan Mengumpulkan data sekunder dari lapangan Proses FFT Matlab Analisa dan Pembahasan - Analisa hasil performa prediksi ANFIS - Perbandingan hasil performa prediksi menggunakan ANFIS dengan JST Preprocessing Data Penyusunan FIS dan Set input Membership Function Menginputkan data training ke ANFIS Kesimpulan dan Saran Stop Error < RSME atau Iterasi Maksimum NO A YES
10 Grafik MIBV selama 29 bulan Data Training Histogram peak spektrum
11 ANFIS GUI 11
12 Training Data ke ANFIS 12 Hubungan input-output 1. Load Data 2. Generate FIS
13 3. Training FIS Training Data ke ANFIS 13
14 Training Data ke ANFIS 13
15 Kurva konvergensi Training 14 Hybrid, MF tipe trimf (segitiga) Backpropagation, MF tipe trimf (segitiga) Hybrid, MF tipe gbell (lonceng) Backpropagation, MF tipe gbell (lonceng) Hybrid, MF tipe trapmf (trapesium) Backpropagation, MF tipe trapmf (trapesium)
16 Data Hasil Training 15
17 segitiga lonceng trapesium segitiga lonceng trapesium 16
18 Tabel hasil Testing 17
19 Perbandingan Performa Prediksi Menggunakan JST dan ANFIS
20 Kesimpulan Sistem pembelajaran hybrid memiliki average error yang lebih baik daripada backpropagation. Penambahan membership function sebanyak 2 buah pada proses training dan testing menggunakan sistem pembelajaran hybrid akan memperbesar nilai average errornya. Penambahan membership function sebanyak 2 buah pada proses training dan testing menggunakan sistem pembelajaran backpropagation akan menurunkan nilai average errornya. ANFIS yg disusun mampu memprediksi data testing MIBV ke-26,27,28 dan 29. Dari hasil perbandingan error, diketahui bahwa metode anfis lebih baik dibanding JST dalam memprediksi sisa umur mesin Cooling Waterpump 2A. Proposal Tugas Akhir Jurusan Teknik Mesin FTI - ITS
21 Saran Proposal Tugas Akhir Jurusan Teknik Mesin FTI - ITS
22 LOGO Mohammad Taufan Kritik dan saran sangat diharapkan demi kesempurnaan tugas akhir ini
23
24 Gbell (lonceng) Trimf (segitiga) Trapmf (trapesium) Proposal Tugas Akhir Jurusan Teknik Mesin FTI - ITS
25 Gbell (lonceng) Murad fault diagnosis of rotating machinery Trimf (segitiga) Gayadhar hybrid neurofuzzy approach for automatic interconnected power system Trapmf (trapesium) Proposal Tugas Akhir Lom Eng Aik a study of neuro fuzzy system in approximation based problem Jurusan Teknik Mesin FTI - ITS
26 Untuk kasus dengan 2 input, disarankan untuk memilih jumlah membership of function 3 sampai 10 (Lom Eng Aik a study of neuro fuzzy system in approximation based problem ) Proposal Tugas Akhir Jurusan Teknik Mesin FTI - ITS
27 Proposal Tugas Akhir Jurusan Teknik Mesin FTI - ITS
28 Perbandingan pengaruh penambahan 2 membership function 16
29 (a) Data getaran time domain, (b) Data getaran frequency domain (spektrum) (Roky,2006)
30 Gejala-gejala kegagalan yang timbul pada pompa (Beebe, 2004)
31
32
33 Hasil program prediksi sisa umur menggunakan JST (Prastowo,2006)
34 Tren Kenaikan Amplitudo Getaran Akibat Kerusakan Komponen
35
36
37
38
39
40
41
42 Sumber : Girdhar Practical Machinery Vibration Analysis and Predictive Maintenance.
PREDIKSI SISA UMUR PADA ROTATING MACHINERY DENGAN METODE ANFIS (ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEMS)
TUGAS AKHIR TM 091486 PREDIKSI SISA UMUR PADA ROTATING MACHINERY DENGAN METODE ANFIS (ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEMS) MOHAMMAD TAUFAN NRP. 2106 100 147 Dosen Pembimbing Dr. Muh. Nur Yuniarto JURUSAN
3.1.2 Analisis Kebutuhan... Error! Bookmark not defined Perancangan... Error! Bookmark not defined Pengujian... Error!
DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN... Error! Bookmark not defined. PERNYATAAN... Error! Bookmark not defined. ABSTRAK... Error! Bookmark not defined. ABSTRACT... ierror! Bookmark not defined. KATA PENGANTAR...
MODEL PENENTUAN GURU BERPRESTASI BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
MODEL PENENTUAN GURU BERPRESTASI BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) Wanti Rahayu 1 1 Mahasiswa Universitas Indraprasta PGRI Email : 1 wanti.reiku@gmail.com Abstrak- Guru merupakan aspek
DIAGNOSA PENYAKIT DBD (DEMAM BERDARAH DENGEU) DENGAN ALGORITMA PEMBELAJARAN HYBRID DAN BACKPROPAGATION BERBASIS NEURAL NETWORK
SNIPTEK 2015 ISBN: 978-602-72850-6-4 DIAGNOSA PENYAKIT DBD (DEMAM BERDARAH DENGEU) DENGAN ALGORITMA PEMBELAJARAN HYBRID DAN BACKPROPAGATION BERBASIS NEURAL NETWORK Ita Dewi Sintawati AMIK BSI Bekasi Jl.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tenaga listrik merupakan kebutuhan yang sangat penting bagi manusia dalam melakukan aktifitasnya sehari-hari. Peralatan rumah tangga maupun industri hampir semuanya
PENGARUH IPK DAN MOTIVASI DALAM MEMPREDIKSI KETEPATAN WAKTU KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY
Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 2-4 Desember 2013 PENGARUH IPK DAN MOTIVASI DALAM MEMPREDIKSI KETEPATAN WAKTU KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di era modern seperti saat ini, energi listrik menjadi salah satu kebutuhan dasar dalam kehidupan masyarakat. Berbagai peralatan rumah tangga maupun industri saat ini
DAFTAR ISI.. LEMBAR PENGESAHAN SURAT PERNYATAAN ABSTRAK.. ABSTRACT... DAFTAR TABEL.. DAFTAR PERSAMAAN..
ABSTRAK Perkembangan teknologi yang semakin pesat, membuat semakin sedikitnya suatu industri yang memakai operator dalam menjalankan suatu proses produksi. Pada saat ini, kontrol otomatis lebih banyak
PERANCANGAN APLIKASI SISTEM CERDAS UNTUK PREDIKSI ENERGI LISTRIK PEMAKAIAN SENDIRI DI PT INDONESIA POWER SUB UNIT PLTA KABUPATEN WONOGIRI
PERANCANGAN APLIKASI SISTEM CERDAS UNTUK PREDIKSI ENERGI LISTRIK PEMAKAIAN SENDIRI DI PT INDONESIA POWER SUB UNIT KABUPATEN WONOGIRI Herliyani Hasanah 1*, Nurmalitasari 1 1 Program Studi Teknik Informatika,
BAB III METODELOGI PENELITIAN. media cacing dengan metode adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS)
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Studi Literatur Untuk memehami cara rancang bangun pengontrol suhu dan kelembaban media cacing dengan metode adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) dibutuhkan studi
IDENTIFIKASI KERUSAKAN MESIN BERPUTAR BERDASARKAN SINYAL SUARA DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
IDENTIFIKASI KERUSAKAN MESIN BERPUTAR BERDASARKAN SINYAL SUARA DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM Seminar Tugas Akhir O L E H : M I F T A H U D D I N P E M B I M B I N G : I R. Y E R R
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Semakin bertambah tahun, semua peralatan konvensional semakin tergantikan dengan adanya peralatan elektronik. Di setiap sisi kehidupan pada saat ini menggunakan peralatan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Tingkat kesehatan bank dapat diketahui dengan melihat peringkat
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Tingkat Kesehatan Bank Tingkat kesehatan bank dapat diketahui dengan melihat peringkat komposit bank tersebut. Menurut peraturan Bank Indonesia No. 13/1/PBI/2011
PENGUKURAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
140 Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol.XII, No.2 September 2016 PENGUKURAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) Nurul Afni Program Studi Manajemen Informatika
PRAKIRAAN BEBAN PUNCAK JANGKA PANJANG PADA SISTEM KELISTRIKAN INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM
ISSN 1412 3762 http://jurnal.upi.edu/electrans ELECTRANS, VOL.11, NO.2, SEPTEMBER 2012, 18-26 PRAKIRAAN BEBAN PUNCAK JANGKA PANJANG PADA SISTEM KELISTRIKAN INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA ADAPTIVE NEURO-FUZZY
ANALISIS VIBRASI UNTUK KLASIFIKASI KERUSAKAN MOTOR DI PT PETROKIMIA GRESIK MENGGUNAKAN FAST FOURIER TRANSFORM DAN NEURAL NETWORK
ANALISIS VIBRASI UNTUK KLASIFIKASI KERUSAKAN MOTOR DI PT PETROKIMIA GRESIK MENGGUNAKAN FAST FOURIER TRANSFORM DAN NEURAL NETWORK Nirma Priatama NRP. 2210100159 Dosen Pembimbing : Dimas Anton Asfani, ST.,
PREDIKSI TINGGI MUKA AIR BENDUNGAN RIAM KANAN MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
Technologia Vol 9, No.1, Januari Maret 2018 11 PREDIKSI TINGGI MUKA AIR BENDUNGAN RIAM KANAN MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM Yusri Ikhwani Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam
PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI BALI MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI BALI MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) L K Widyapratiwi 1, I P A Mertasana 2, I G D Arjana 2 1 Mahasiswa Teknik Elektro, Fakultas
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pengelolaan aset dan manajemen yang baik diperlukan agar sebuah usaha dapat berjalan lancar dan dapat berkembang menjadi usaha yang besar. Tak terkecuali di bidang
PERANCANGAN SISTEM DETEKSI KONDISI POMPA BERBASIS LOGIKA FUZZY DI PT. PETROKIMIA GRESIK
PERANCANGAN SISTEM DETEKSI KONDISI POMPA BERBASIS LOGIKA FUZZY DI PT. PETROKIMIA GRESIK Anindita Adikaputri Vinaya 1, Ellisa Kusuma Dewi 2 1,2 Universitas Internasional Semen Indonesia, Jalan Veteran,
Peningkatan Akurasi Dalam Prakiraan Beban Listrik Jangka Pendek Menggunakan Data Temperatur
Peningkatan Akurasi Dalam Prakiraan Beban Listrik Jangka Pendek Menggunakan Data Temperatur Imaad Al-Mutawakkil*, Dian Yayan Sukma** Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Riau Kampus Binawidya
MODEL PENENTUAN KINERJA GURU BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM: STUDI KASUS SMK POLIMEDIK DEPOK
MODEL PENENTUAN KINERJA GURU BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM: STUDI KASUS SMK POLIMEDIK DEPOK DEWI LEYLA RAHMAH dewileyla.dl@gmail.com PRABOWO PUDJO WIDODO prabowopw@yahoo.com Teknologi
APLIKASI SISTEM CERDAS UNTUK PREDIKSI ENERGI LISTRIK PEMAKAIAN SENDIRI DI PT INDONESIA POWER SUB UNIT PLTA KABUPATEN WONOGIRI
APLIKASI SISTEM CERDAS UNTUK PREDIKSI ENERGI LISTRIK PEMAKAIAN SENDIRI DI PT INDONESIA POWER SUB UNIT PLTA KABUPATEN WONOGIRI Herliyani Hasanah Program Studi Teknik Informatika STMIK Duta Bangsa Surakarta
ANALISIS & DESAIN SISTEM FUZZY. Menggunakan TOOLBOX MATLAB
ANALISIS & DESAIN SISTEM FUZZY Menggunakan TOOLBOX MATLAB ANALISIS & DESAIN SISTEM FUZZY Menggunakan TOOLBOX MATLAB Sri Kusumadewi Analisis & Desain Sistem Fuzzy Menggunakan Toolbox Matlab Oleh: Sri Kusumadewi
Jurnal String Vol.1 No.2 Tahun 2016 ISSN :
DETEKSI CACAT UBIN KERAMIK MENGGUNAKAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA DAN ADAPTIVE NEURAL FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) Andri Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI Email: andriecitra@gmail.com
T 2 Aplikasi Model Neuro Fuzzy Untuk Prediksi Tingkat Inflasi Di Indonesia
T 2 Aplikasi Model Neuro Fuzzy Untuk Prediksi Tingkat Inflasi Di Indonesia Aidatul Fitriah 1, Agus Maman Abadi 2 1) Program Studi Matematika, FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta 2) Jurusan Pendidikan Matematika,
BAB 3 ALGORITMA PERENCANAAN SISTEM PENGENALAN PENYAKIT DARAH
29 BAB 3 ALGORITMA PERENCANAAN SISTEM PENGENALAN PENYAKIT DARAH Skripsi ini membahas tentang perencanaan suatu program untuk pengenalan penyakit darah dari sampel citra darah yang digunakan. Data yang
Deni Kuswoyo #1, Nazori Agani #2
Model Perhitungan Kebutuhan Bandwidth Jaringan Komputer menggunakan Sistem Pakar Fuzzy dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System(ANFIS) : Studi Kasus PT.GMF Aero Asia Cengkareng Deni Kuswoyo
DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABEL INTISARI ABSTRACT
DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN HALAMAN PERNYATAAN PRAKATA DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABEL INTISARI ABSTRACT i vi viii ix x BAB I. PENDAHULUAN 1 1.1 Latar Belakang 1 1.2 Rumusan Masalah 3 1.3 Batasan
IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH MANGGA HARUMANIS MENGGUNAKAN METODE ANFIS (ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM) SKRIPSI.
IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH MANGGA HARUMANIS MENGGUNAKAN METODE ANFIS (ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM) HALAMAN JUDUL SKRIPSI Disusun Oleh : MUHAMMAD IMAM SETIAJI 1203030015 PROGRAM STUDI TEKNIK
APLIKASI ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM PEMILIHAN SISWA MENGIKUTI LOMBA OLIMPIADE MATEMATIKA
APLIKASI ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM PEMILIHAN SISWA MENGIKUTI LOMBA OLIMPIADE MATEMATIKA Hendri STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Hendri.hed@bsi.ac.id ABSTRACT Currently for the selection of students
Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas
Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas Zulfikar Sembiring Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Medan Area zoelsembiring@gmail.com Abstrak Logika Fuzzy telah banyak
PERBANDINGAN AKURASI PENERAPAN ANFIS DALAM PENILAIAN APARTEMEN ANTARA MANAGER DAN STAFF MARKETING PADA PERUSAHAAN KONSULTAN PROPERTI
126 PERBANDINGAN AKURASI PENERAPAN ANFIS DALAM PENILAIAN APARTEMEN ANTARA MANAGER DAN STAFF MARKETING PADA PERUSAHAAN KONSULTAN PROPERTI Lala Nilawati Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Jl. R.S
PREDIKSI PERMINTAAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) SKRIPSI SAMUEL ANTHONIUS MADUWU
PREDIKSI PERMINTAAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) SKRIPSI SAMUEL ANTHONIUS MADUWU 091402118 PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori penunjang dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan penerapan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk prediksi Beban Daya
3.5.1 Komponen jaringan syaraf Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Simulink MATLAB Mikrokontroler...
DAFTAR ISI HALAMAN PERSETUJUAN TESIS... i PERNYATAAN... ii KATA PENGANTAR... iii DAFTAR ISI... v DAFTAR TABEL... viii DAFTAR GAMBAR... ix INSTISARI... xii ABSTRACT... xiii BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar
PENILAIAN PROPERTI MENGGUNAKAN METODE ANFIS
PENILAIAN PROPERTI MENGGUNAKAN METODE ANFIS Lala Nilawati 1), Mochamad Wahyudi 2) 1) Manajemen Informatika, AMIK BSI Jakarta Jl. R.S Fatmawati No. 24 Pondok Labu, Jakarta Selatan lala.lni@bsi.ac.id 2)
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Melihat kondisi sebagian besar masyarakat Indonesia saat ini yang mengalami banyak tekanan baik dari segi ekonomi, politik, pekerjaan dan sebagainya, menyebabkan terjadinya
LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN MATLAB
LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN MATLAB T.SUTOJO,Ssi,M.Kom 5.10 Fuzzy Logic Toolbox Matlab menyediakan fungsi-fungsi khusus untuk perhitungan logika Fuzzy dimulai dari perhitungan fungsi keanggotaan sampai dengan
KLASIFIKASI KUALITAS TELUR ASIN BERDASARKAN CITRA RED GREEN BLUE MENGGUNAKAN ADAP TIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
KLASIFIKASI KUALITAS TELUR ASIN BERDASARKAN CITRA RED GREEN BLUE MENGGUNAKAN ADAP TIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM Maimunah Program Studi Teknik Komputer Universitas Islam 45 Email: maimaimuna@gmail.com
ANFIS DENGAN MEMBERSHIP FUNCTION UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN PADA DATA RENTET WAKTU MULTIVARIATE
Technologia Vol 9, No.1, Januari Maret 2018 18 ANFIS DENGAN MEMBERSHIP FUNCTION UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN PADA DATA RENTET WAKTU MULTIVARIATE Lilis Anggraini Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam
METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) UNTUK PREDIKSI TINGKAT LAYANAN JALAN
METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) UNTUK PREDIKSI TINGKAT LAYANAN JALAN Noor Azizah Fakultas Sains dan Teknologi, UNISNU Jepara azizah.simply@gmail.com ABSTRACT Level of service indicates
Penerapan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Dalam Memprediksi Volume Pemakaian Air Bersih
Penerapan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Dalam Memprediksi Volume Pemakaian Air Bersih Niska Ramadani Dosen Universitas Dehasen Bengkulu niskaramadani@gmail.com ABSTRAK Pertumbuhan penduduk harus
JUTIS Jurnal Teknik Informatika Universitas Islam Syekh Yusuf ISSN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) PENILAIAN MASUK PADA FAKULTAS TEKNIK MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) : STUDI KASUS FAKULTAS TEKNIK UNIVESITAS ISLAM SYEKH-YUSUF TANGERANG
Prakiraan Beban Listrik Jangka Pendek Kota Banda Aceh Berbasis Logika Fuzzy
46 Jurnal Rekayasa Elektrika Vol. 10, No. 1, April 2012 Prakiraan Beban Listrik Jangka Pendek Kota Banda Aceh Berbasis Logika Fuzzy Syukriyadin dan Rio Syahputra Laboratorium Teknik Energi Listrik Jurusan
IDENTIFIKASI BUAH MANGGA GEDONG GINCU CIREBON BERDASARKAN CITRA RED-GREEN-BLUE MENGGUNAKAN ADAPTIF NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM ABSTRACT ABSTRAK
Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, System Embedded & Logic 5(1) : 12-20 (2017) IDENTIFIKASI BUAH MANGGA GEDONG GINCU CIREBON BERDASARKAN CITRA RED-GREEN-BLUE MENGGUNAKAN ADAPTIF NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
Fuzzy Inference System
Analisa Kondisi Mesin Induk Kapal Dengan Aplikasi i Metode Fuzzy Inference System build operate maintenance OLEH : NAHLAH M. DARMA NRP : 4107203711 LATAR BELAKANG Sistem permesinan merupakan bagian utama
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Prinsip teknologi dikembangkan adalah untuk membuat alat atau sarana yang dapat membantu dan memberi kemudahan bagi manusia untuk melakukan kegiatan dalam hidup. Seiring
PREDIKSI LUAS PANEN DAN PRODUKSI PADI DI KABUPATEN BANYUMAS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
PREDIKSI LUAS PANEN DAN PRODUKSI PADI DI KABUPATEN BANYUMAS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) Supriyanto 1, Sudjono 2, Desty Rakhmawati 3 ( 1,2. UNSOED Purwokerto, 3. STMIK
Analisis Getaran Struktur Mekanik pada Mesin Berputar untuk Memprediksi Kerusakan Akibat Kondisi Unbalance Sistem Poros Rotor
Seminar Nasional Maritim, Sains, dan Teknologi Terapan 2016 Vol. 01 Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, 21 November 2016 ISSN: 2548-1509 Analisis Getaran Struktur Mekanik pada Mesin Berputar untuk Memprediksi
Implementasi Model Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) Dalam Menentukan Penilaian Kinerja Karyawan
Implementasi Model Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) Dalam Menentukan Penilaian Kinerja Karyawan Anik Sri Wahyuningsih Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Kompiter
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Beras merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia yang sangat penting dalam kelangsungan hidupnya. Untuk memenuhi kebutuhan beras, setiap manusia mempunyai cara-cara
PREDIKSI KECEPATAN ANGIN DI SUMENEP MENGGUNAKAN MIXTURE OF ANFIS
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR LOGO PREDIKSI KECEPATAN ANGIN DI SUMENEP MENGGUNAKAN MIXTURE OF ANFIS Oleh: SYARIFAH DIANA PERMAI (307 00 0) PEMBIMBING: Prof. Drs. NUR IRIAWAN, M.Ikom, PhD Dr. IRHAMAH, S.Si,
MODEL PREDIKSI PRODUCTION DELAY DALAM PROSES PRODUKSI STRIP MILL DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO- FUZZY INFERENCE SYSTEM
Journal Industrial Servicess Vol. 3 No. 2 Maret 2018 MODEL PREDIKSI PRODUCTION DELAY DALAM PROSES PRODUKSI STRIP MILL DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO- FUZZY INFERENCE SYSTEM Yusraini Muharni Jurusan Teknik
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia merupakan negara berkembang dengan perkembangan industri yang sangat cepat, seperti industri pembangkit listrik, minyak dan gas, otomotif dan lainnya tumbuh
Implementasi Neuro Fuzzy dalam Proses Belajar Mengajar untuk Meningkatkan Prestasi Mahasiswa
Implementasi Neuro Fuzzy dalam Proses Belajar Mengajar untuk Meningkatkan Prestasi Mahasiswa Nurjayadi Jurusan Manajemen Informatika STMIK Amik Riau nurjayadi@stmik-amik-riau.ac.id Abstrak Proses belajar
PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI PULP PADA PT.TOBA PULP LESTARI, Tbk. DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY-MAMDANI SKRIPSI AGNES NENNY SISKA SINAGA
PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI PULP PADA PT.TOBA PULP LESTARI, Tbk. DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY-MAMDANI SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains AGNES NENNY
( ) ( ;,, ) Π(,, ) ( ;, ) ( ;, ) ( ) BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta merupakan salah satu kota tujuan wisata yang cukup menarik minat para wisatawan baik
BAB I PENDAHULUAN. manusia akan teknologi tepat guna. Teknologi tepat guna yang mampu memenuhi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi yang semakin pesat dipicu oleh kebutuhan manusia akan teknologi tepat guna. Teknologi tepat guna yang mampu memenuhi perintah user dalam hal
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Untuk Prediksi Pembayaran Pinjaman Berdasarkan Rencana Pembiayaan Nasabah
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Untuk Prediksi Pembayaran Pinjaman Berdasarkan Rencana Pembiayaan Nasabah Abrar Hadi Jurusan Teknik Informatika, STMIK Amik Riau abrarhadi@stmik-amik-riau.ac.id
MATLAB, Penalaran Mamdani
MATLAB, Penalaran Mamdani Praktikum 9 Sistem Pakar Tim Asisten Sistem Pakar 2014 Ketentuan Praktikum Sebelum praktikum dimulai dipersilahkan untuk berdoa agar kegiatan praktikum berjalan dengan lancar
BAB IV METODE PENELITIAN
BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Desain Penelitian Desain penelitian umumnya terbagi atas tiga bentuk yaitu penelitian eksploratif, penelitian penjelasan, dan penelitian deskriptif. Penelitian eksploratif
PREDIKSI CURAH HUJAN TAHUNAN MENGGUNAKAN ANFIS DENGAN PENGELOMPOKAN DATA (Studi Kasus Pada Stasiun Meteorologi Bandara Jalaluddin Gorontalo)
PREDIKSI CURAH HUJAN TAHUNAN MENGGUNAKAN ANFIS DENGAN PENGELOMPOKAN DATA (Studi Kasus Pada Stasiun Meteorologi Bandara Jalaluddin Gorontalo) Ifan Wiranto, Wahab Musa, Wrastawa Ridwan Jurusan Teknik Elektro
PERANCANGAN MODEL ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK MEMPREDIKSI CUACA MARITIM
PERANCANGAN MODEL ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK MEMPREDIKSI CUACA MARITIM Oleh : Ardian Candra Pratama 2406 100 021 Dosen Pembimbing : Ir. Syamsul Arifin, MT. Dr. Ir. Aulia Siti Aisyah, MT.
ANALISA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KOSENTRASI JURUSAN TEKNIK MESIN UNP PADANG
ANALISA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KOSENTRASI JURUSAN TEKNIK MESIN UNP PADANG Harison Dosen Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Padang Abstrak Keputusan
Praktikum sistem Pakar Fuzzy Expert System
Praktikum sistem Pakar Fuzzy Expert System Ketentuan Praktikum 1. Lembar Kerja Praktikum ini dibuat sebagai panduan bagi mahasiswa untuk praktikum pertemuan ke - 8 2. Mahasiswa akan mendapatkan penjelasan
IMPLEMENTASI ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK SISTEM SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA PADA SMK PRIMA WISATA JAKARTA
66 Jurnal Pilar Nusa Mandiri Volume 13 No.1, Maret 2017 IMPLEMENTASI ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK SISTEM SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA PADA SMK PRIMA WISATA JAKARTA Muhammad Darussalam Program
1 Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang Masalah
1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Kebutuhan masyarakat akan perkiraan cuaca terutama curah hujan ini menjadi sangat penting untuk merencanakan segala aktifivitas mereka. Curah hujan juga memiliki
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Aplikasi Sistem Inferensi Fuzzy Metode Sugeno dalam Memperkirakan Produksi Air Mineral dalam Kemasan Oleh Suwandi NRP 1209201724 Dosen Pembimbing 1. Prof. Dr M. Isa Irawan, MT 2. Dr Imam Mukhlash, MT Institut
Praktikum 10 Tim Asisten Praktikum Sistem Pakar
FUZZY LOGIC TOOLBOX IN MATLAB (MAMDANI) Praktikum 10 Tim Asisten Praktikum Sistem Pakar EXAMPLE Studi Permasalahan: Suatu Perusahaan akan melakukan perkiraan terhadap produksi suatu barang tiap bulan.
Kata kunci : Governor, load frequency control, fuzzy logic controller
ABSTRAK Sistem tenaga listrik yang baik merupakan suatu sistem yang dapat melayani permintaan beban secara berkelanjutan serta tegangan dan frekuensinya stabil. Kondisi sistem yang stabil sebenarnya tidak
PERANCANGAN MODEL ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK MEMPREDIKSI CUACA MARITIM
PERACAGA MODEL ADAPTIVE EURO FUZZY IFERECE SYSTEM UTUK MEMPREDIKSI CUACA MARITIM (Ardian Candra Pratama ; Ir. Syamsul A,M.T; Dr. Ir. Aulia S.A, M.T) Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri Institut
ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) UNTUK DIAGNOSA DAN TATALAKSANA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE MUHAMMAD SYAFII
ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) UNTUK DIAGNOSA DAN TATALAKSANA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE MUHAMMAD SYAFII SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 ABSTRAK Kematian akibat
Perancangan Sistem Kendali Cascade pada Deaerator Berbasis Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Perancangan Sistem Kendali Cascade pada Deaerator Berbasis Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Rayjansof Chairi 1, Fitria Hidayanti 1, Idris Kusuma 1,2 1 Program Studi Fisika Teknik, Fakultas
SISTEM PREDIKSI SAHAM MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (STUDI KASUS SAHAM MINGGUAN PT ASTRA AGRO LESTARI, TBK)
Vol., No., Agustus 16, 35-39 SISTEM PREDIKSI SAHAM MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (STUDI KASUS SAHAM MINGGUAN PT ASTRA AGRO LESTARI, TBK) Yuniar Farida, S.T, M.T 1) Program Studi Matematika
BAB 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
BAB IV PEMBAHASAN. A. Aplikasi Fuzzy Logic untuk Menilai Kolektibilitas Anggota Sebagai. Pertimbangan Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit
BAB IV PEMBAHASAN A. Aplikasi Fuzzy Logic untuk Menilai Kolektibilitas Anggota Sebagai Pertimbangan Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit Aplikasi fuzzy logic untuk pengambilan keputusan pemberian kredit
DIAGNOSA KEGAGALAN RODA GIGI BERBASIS SINYAL GETARAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
DIAGNOSA KEGAGALAN RODA GIGI BERBASIS SINYAL GETARAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE SKRIPSI Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik Oleh: AGIL RIZKI ARDIANSYAH
Analisis Vibrasi untuk Klasifikasi Kerusakan Motor di PT Petrokimia Gresik Menggunakan Fast Fourier Transform dan Neural Network
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (14) 1-6 1 Analisis Vibrasi untuk Klasifikasi Kerusakan Motor di PT Petrokimia Gresik Menggunakan Fast Fourier Transform dan Neural Network Nirma Priatama, Dimas Anton
Analisis Data Sekuensial Pada Condition Monitoring Untuk Meningkatkan Ketersediaan Sistem
SENATIK 2017 Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komputer Analisis Data Sekuensial Pada Condition Monitoring Untuk Meningkatkan Ketersediaan Sistem Dr.Ing. SUDARNO, DEA Pamulang, 9 November 2017 STMIK
Studi Kasus Fuzzy Logic 2016
1. Menentukan Himpunan Fuzzy Menggunakan Formula Di Microsoft Excell 2.1 Representasi Linier Naik Diketahui Persamaan Fungsi Keanggotaan Sebagai berikut : Berapakah µ[40], µ[45], µ[50]? Langkah-langkahnya
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda Teknik Informatika Statistika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2006/2007 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI DENGAN STRUKTUR ADAPTIVE NEURO-FUZZY
DIAGNOSA KETIDAKLURUSAN (MISALIGNMENT) POROS MENGGUNAKAN METODE MULTICLASS SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
DIAGNOSA KETIDAKLURUSAN (MISALIGNMENT) POROS MENGGUNAKAN METODE MULTICLASS SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) SKRIPSI Diajukan sebagai salah satu syarat Untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik Oleh: WANTO NIM.
BAB IV RANCANG BANGUN SISTEM
22 BAB IV RANCANG BANGUN SISTEM Pengguna sistem adalah dokter namun sistem dapat juga digunakan oleh praktisi kesehatan lainnya seperti bidan, perawat bahkan masyarakat umum. Dokter dibantu dalam pengambilan
HALAMAN PENGESAHAN TUGAS AKHIR
HALAMAN PENGESAHAN TUGAS AKHIR PENGARUH KECEPATAN OPERASI POMPA SENTRIFUGAL TERHADAP SENSITIFITAS METODE DETEKSI FENOMENA KAVITASI BERBASIS PARAMETER STATISTIK DOMAIN WAKTU Disusun Oleh: RAY SETIA RAMADHAN
PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE LOMBOK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE LOMBOK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Titik Misriati AMIK BSI Jakarta Jl. R.S Fatmawati No. 24 Pondok Labu, Jakarta Selatan titik.tmi@bsi.ac.id ABSTRACT
IDENTIFIKASI BUAH BELIMBING BERDASARKAN CITRA RED-GREEN-BLUE MENGGUNAKAN ADAPTIF NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
IDENTIFIKASI BUAH BELIMBING BERDASARKAN CITRA RED-GREEN-BLUE MENGGUNAKAN ADAPTIF NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) Retno Nugroho Whidhiasih, Nursinta A.W., Supriyanto ABSTRAK IDENTIFIKASI BUAH BELIMBING
BAB III METODE PENELITIAN. sistem yang digunakan untuk menggambarkan aliran data secara keseluruhan
30 BAB III METODE PENELITIAN Metode penelitian pada tugas akhir ini mencakup beberapa tahapan pengerjaan antara lain : 3.1. Perancangan Sistem Perancangan sistem pada penelitian tugas akhir ini terdiri
Solusi MATLAB. Double Click salah satu kotak input sehingga muncul Membership Function Editor. Pada Membership Function Editor:
PRAKTIKUM 2 Studi Kasus 2: Metode Sugeno Suatu perusahaan mampu memproduksi rata-rata 50.000 unit barang per hari, dan dalam 3 bulan terakhir permintaan tertinggi sebesar 75.000 unit. Barang yang tersedia
Desain sistem Analisis sistem Implementasi sistem Pemeliharaan Sistem HASIL DAN PEMBAHASAN Investigasi sistem
5 akuisisi pengetahuan untuk pengambilan keputusan berdasarkan gejala klinis dan gejala yang bersifat fuzzy, serta pembuatan fuzzy inference system (FIS). Dalam pembutan FIS, dinakan representasi fungsi
JOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2. Fuzzifikasi
JOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2 Fuzzifikasi S1 PENDIDIKAN TEKNIK ELEKTRO JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI MALANG 2016 PRAKTIKUM SISTEM CERDAS - REASONING JOBSHEET 2 - FUZZIFIKASI
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek penelitian dalam tugas akhir ini adalah BPR BKK Kendal yang beralamatkan di jalan Soekarno Hatta No 335 Kendal. Penelitian ini berlangsung dari bulan
BAB III PEMBAHASAN. harga minyak mentah di Indonesia dari bulan Januari 2007 sampai Juni 2017.
BAB III PEMBAHASAN Data yang digunakan dalam bab ini diasumsikan sebagai data perkiraan harga minyak mentah di Indonesia dari bulan Januari 2007 sampai Juni 2017. Dengan demikian dapat disusun model Fuzzy
Deteksi Lokasi Gangguan pada Saluran Transmisi menggunakan Gelombang Berjalan dan Transformasi Park
Proseding Seminar Tugas Akhir Teknik Elektro FTI-ITS, Oktober 23 Deteksi Lokasi Gangguan pada Saluran Transmisi menggunakan Gelombang Berjalan dan Transformasi Park Anggi Budi S, Dimas Anton A dan Arif
Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan Volume 04, No. 3 (2016), hal ISSN: X
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PREDIKSI CURAH HUJAN DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (Studi Kasus: Kota Pontianak) [1] Ruspina Ningsih, [2] Beni Irawan, [3] Fatma Agus Setyaningsih [1][3]
STUDI PERANCANGAN PENGONTROL NEURO-FUZZY PADA PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA SURYA
STUDI PERANCANGAN PENGONTROL NEURO-FUZZY PADA PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA SURYA T 621.312 44 WIT ABSTRAK Pengontrol neuro-fuzzy (NFC) yang menirukan invers dari sistem dinamik merupakan salah satu alternatif
Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Steepest Descent untuk Prediksi Data Time Series
Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Steepest Descent untuk Prediksi Data Time Series Oleh: ABD. ROHIM (1206 100 058) Dosen Pembimbing: Prof. Dr. M. Isa Irawan, MT Jurusan Matematika
APLIKASI LOGIKA FUZZY PADA PERAMALAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK JANGKA PANJANG DI PROVINSI SUMATERA BARAT SAMPAI TAHUN 2018 TUGAS AKHIR
APLIKASI LOGIKA FUZZY PADA PERAMALAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK JANGKA PANJANG DI PROVINSI SUMATERA BARAT SAMPAI TAHUN 2018 TUGAS AKHIR Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Menyelesaikan Program Stratum-1 (S1)
PERKIRAAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
ISSN : 1978-6603 PERKIRAAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM Sarjon Defit Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Sumatera Barat Telp.
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori penunjang dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan penerapan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk prediksi pendapatan