RANDOM NUMBER GENERATOR UNTUK BOBOT METODE CONJUGATE GRADIENT NEURAL NETWORK
|
|
- Sukarno Darmali
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 RANDOM NUMBER GENERATOR UNTUK BOBOT METODE CONJUGATE GRADIENT NEURAL NETWORK Yudistira Arya Saoetra, 2 Azwar Riza Habibi, dan 3 Luman Haim,2,3 Teni Informatia, STMIK ASIA Malang yuditstiraarya@gmail.com, 2 riza.b@gmail.com, 3 bledeluman@gmail.com Abstract This research develos theory of NN neural networ by using CG conugate gradient to seed u the rocess of convergence on a networ of NN. CG algorithm is an iterative algorithm to solve simultaneous linear equations on a large scale and it is used to otimize the rocess of the networ on bacroagation. In the rocess a Neural netwo doing random weighting on the weight of v and w and this weight wil have an effect on the seed of convergence of an algorithm for NN by the method of CG. Furthermore, generating the random numbers to tae a samle as generator in this research of neural networ by using uniform distribution 0, methods. Therefore, the aims of this research is to imrove the convergence on NN weighting using numbers which are generated randomly by generator and the will be corrected with the CG method. Keywords: neural networ, bacroagation, weighting, conugate gradient. PENDAHULUAN Secara rinsi NN ini dibangitan oleh serangaian inut data yang masing-masing menggambaran eluaran neuron yang lain. Menurut Sheihan 202:86 Setia masuan dialian dengan suatu fator embobot tertentu dan emudian semua masuan terbobot itu diumlahan untu menentuan tingat ativitas suatu neuron. Pembobotan dinyataan berua elemen-elemen matris bobot dengan dimensi matris adalah m baris dan n olom, di mana m meruaan umlah masuan dan n menunuan umlah neuron. Misalnya, embobot dengan yang menghubungan masuan eemat e neuron etiga dinyataan dengan w. Al- Bayati 2009:849 mengembangan metode NN dengan mengabungan conugate gradietn. Metode conugate gradient meruaan salah satu metode yang digunaan untu memeroleh nilai otimum suatu fungsi. Pada umumnya metode conugate gradient daat digunaan untu menyelesaian ermasalahan otimasi linear mauun otimasi nonlinear. Dari hasil Nawi 2008:905, enulis mengembangan conugate gradient neural networ CGNN dengan menambahan bobot yang menggunaan random number generator berbasis distribusi uniform. Rahman 203:E-06, mengembangan random samling dengan menggunaan distribusi hiergeometri, dalam metode samling, terdaat tiga macam esalahan yang mungin teradi, yaitu random error, systematic error dan illegitimate error. Random error adalah esalahan dalam menentuan eacaan, sehingga distribusi 9
2 Random Number Generator Untu Bobot Metode Conugate Gradient Neural Networ Yudistira Arya Saoetra, Azwar Riza Habibi, Luman Haim samel urang sesuai dengan distribusi oulasi. Systematic error adalah esalahan metode engambilan samel, sehingga samel masih urang atau terumul di sebagian oulasi. Illegitimate error adalah esalahan aibat elalaian saat samling, misalnya mengambil samel dari buan oulasinya. Kesalahan samling memberian hasil bias dan tida valid, sehingga tida daat mewaili oulasi untu digunaan analisa lebih lanut. Salah satu metode samling yang banya digunaan adalah simle random samling yang mengasumsian beberaa hal. Diasumsian oulasi telah dietahui secara eseluruhan. Samel diasumsian ditari secara aca dari oulasi. Masingmasing anggota oulasi diasumsian memunyai eluang sama terilih sebagai samel. Diasumsian alat engacaan atau randomisasi daat menduung dalam dietahui, b adalah vetor yang dietahui dan A adalah matris simetris. Metode CG daat uga digunaan untu 20 roses melauan trial saat samling, Levy 2009:34. Peer ini menggembangan CGNN conugate gradient neural networ dengan menggunaan random number generator distribusi uniform 0,. Random number ini digunaan untu meminimuman error ada bilangan aca yang terdaat ada embobotan v dan w, sehingga hasil dari embangitan random number ini memerceat onvergen dalam elatihan aringan.. KAJIAN TEORI Data yang digunaan adalah data curah huan untu training diambil dari BPS Badan Pusat Statisti. Parameter yang digunaan untu CGNN random number generator daat dilihiat ada tabel. Tabel Parameter yang digunaan CGNN random number generator No Parameter Nilai Parameter Hidden layer 2 note 2 Error Toleransi 3 Learning rate Conugate Gradient menyelseian suatu sistem ersamaan Merode conugate gradient linier walauun A buan matri simetris. ertamaali digunaan untu Metode conugate gradien ini digunaan menyeleseian ersamaan linier, metode ini efetif untu sistem ersamaan linier untu mecari arah encarian arah dengan metode enurunan dengan uuran besar, yaitu: 0 g Ax b 0 Dengan adalah fetor yang tida Dari encarian arah tersebut maa erubahan gradient untu yaitu: x x a x
3 Jurnal Derivat Volume 4 No. uli 207 ISSN: Halaman 9 25 Dengan a diilh untu meminimuman fungsi seanang arah encarian, untu fungsi uadratis daat digunaan enyesuaian bobot. Model aringan bacroagation sebagai beriut: a T F x F x t xx xx g T T A Selanutnya ilih arah encarian dengan menggunaan g Dengan daat dihitung dengan metode yang memberian hasil yang sama untu fungsi uadratis Neural Networ Bacroagation Jaringan bacroagation adalah aringan lais ama yang dilatih dengan algoritma erambatan galat bali bac Error Proagation atau sering disebut bacroagation. Tuuan aringan ini adalah untu melatih aringan agar mamu menanggai secara benar ola ola masuan yang digunaan saat elatihan dan mamu memberian tanggaan yang bai untu ola ola yang miri tetai tida sama dengan olaola elatihan, Kumar204:56. Pelatihan aringan bacroagation terdiri dari 3 taha, taha ertama adalah langah mau feedforwad untu inut ola elatihan, edua adalah erhitungan dan erambatan bali bacroagation dari galat yang bersangutan dan taha etiga adalah Gambar Jaringan Bacroagation 2.3. Random Number generator Langah-langah dari algoritma random number dengan menggunaan endeata inverse-transformasi random generator berbasis distribusi uniform0, sebagai beriut, Thomson 992:45:. Menentuan umlah oulasi N, Menentuan eadian susses, dalam oulasi berdasaran uuran samel Ns. N N, Ns 2. Menentuan banyanya gru dan uuran seragam tia gru n, berdasaran umlah oulasi N. N n gru 3. Memeroleh bilangan aca, U antara 0 dan, yang dieroleh dari seudo random number generator distribusi Uniform0, U uniform0, 4. Membangitan variabel aca X, dengan cara memasuan nilai U e dalam inverse dari fungsi distribusi umulatif. Karena adalah 2
4 Random Number Generator Untu Bobot Metode Conugate Gradient Neural Networ Yudistira Arya Saoetra, Azwar Riza Habibi, Luman Haim 22 bilangan bulat dengan nilai eatas, maa dieroleh dari embulatan X F U, X 5. Menentuan banyanya samel e-i S i X 6. Hitung banyanya samel Ns grub S i i 2. METODE PENELITIAN CGNN dengan menggunaan random number generator dengan tuuan untu meminimuman enggunaan nilai random ada bobot yang digunaan untu membangitan bobot ada neural networ. Langah-langah conugate gradient neural networ dengan random number generator untu menyelesaian data training daat dielasan sebagai beriut: Langah : Menginutan data training. Langah 2 : Menginisialisasi semua bobot yang digunaan sebagai nilai awal metode feedforward. Langah 3 : Random generator berbasis distribusi uniform0,, U v, U w Taha Feedforward i i Langah 4 : Tia unit masuan X i menerima sinyal inut dan mengirim ssinyal e semua unit ada laisan beriutnya. Langah 5 : tia unit tersembunyi z menumlah sinyal inut bobot z _ in emudian dieluaran dengan menggunaan fungsi atifasi z f z _ in Langah 6 : tia unit eluaran y menumlahan sinyal masuan bobot y _ in emudian dieluaran dengan menggunaan fungsi atifasi y f y _ in Tahaan Bacroagation Langah 7 : tia unit eluaran y menerima ola target yang sesuai dengan ola masu elatihan, hitung galat t y f ' y _ in, hitung gradien ada laisan outut G2 z, irim ada lais sebelumnya. Langah 8 : tia unit tersembunyi z menumlahan delta masuannya _ in alian dengan turunan atifasinya _ in f ' z _ in hitung gradient ada laisan tersembunyi G x Langah 9 : tia unit eluaran y menghitung rata-rata gradien i G2 n, m N i 0, 0 G2
5 23 tia unit tersembunyi menghitung, n i0, 0 Jurnal Derivat Volume 4 No. uli 207 ISSN: Halaman 9 25 z rata-rata G gradien Gi N, N adalah umlah ola elatihan. Langah 0 : tentuan q Langah : Hitung arah encarian lais tersembunyi G,hitung arah i i encarian lais tersembunyi 2 G2 i Langah 2 : hitung a ada lais tersembunyi dan a2 ada lais eluaran dengan metode golden search dengan fungsi yang diminimalan f w t y w 2N Langah 3 : tia unit eluaran y menyesuaian bobot w baru w lama a2 2 n i tia unit eluaran z menyesuaian bobot v baru v lama a t i i i Langah 4 : ondisi berhenti ia galat < toleransi, dan ia galat toleransi lanutan e langah 4 Langah 5 : Untu masing-masing asangan data elatihan, ulangi langah 2 hingga 3 2 samai ondisi galat terenuhi 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Data yang digunaan untu data training dieroleh dari Badan Pusat Statistia BPS. Pada DATA 2 menggunaan umlah curah huan sebanya 25 Stasiun BMKG Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisia di Indonesia ada tahun Gambar 2 Persebaran bobot tana random Number Genetator Parameter yang digunaan ada algoritma CGNN-Random Number Genetator mauun metode yang digunaan untu embanding daat dilihat ada Tabel. Pada eer ini menggunaan oulasi sebanya umlah hidden layer ada NN dan masimum iterasi maxiter=00 untu menyiman watu omutasi. Parameter tersebut digunaan untu membandingan tingat eauratan dan minimum error.
6 Random Number Generator Untu Bobot Metode Conugate Gradient Neural Networ Yudistira Arya Saoetra, Azwar Riza Habibi, Luman Haim bobot dengan nilai random dan dilihat ersebaran dari data random tersebut menghasilan gambar 2. Persebaran ada gambar 2 menunuan bahwa ersebaran data semain menauhi titi normal sehingga memengaruhi hasil dari elatihan ada CGNN Gambar 3 Persebaran data random Number Genetator Setelah 20 ali running rogram ada algoritma CGNN, didaatan nilai Dengan menggunaan Random Number Generator ersebaran data menadi lebih mendeati garis normal, sehingga daat memerbaii bobot ada CGNN Table 2 Hasil Perbandingan ada metode CGNN No Metode MSE Watu s Itrasi e- CG-NN 6 2 CG-NN Random number generator 3 Dari hasil erbandingan antara CGNN dan CGNN Random number generator menghasilan eceatan dalam mendaatan hasil yang terbai dari umlah itrasi untu mendaatan hasil onvergen dan MSE untu edua algoritma 4. KESIMPULAN Metode CGNN Random number generator mamu mendaatan bobot yang bai untu mendaatan hasil onvergen dari elatihan aringan NN. Pembobotan awal dibangitan dengan menggunaan random number generator emudian bobot dilauan erbaian dengan menggunaan conugate gradient untu mendaatan bobot yang otimal. Hal ini diarenaan Random number generator daat memberian ersebaran 24 dari nilai bobot yang merata, sehingga embobotan dari random number generator daat memerceat roses itrasi dan error yang lebih ecil. 5. DAFTAR PUSTAKA Al-Bayati, A.Y., N.A. Sulaiman, dan G.W. Sadiq A Modified Conugate Gradient Formula for Bacroagation Neural Networ Algorithm. Jurnal of Cumuter Science Kumar, D.A., dan S. Murugan Performance Analysis of MLPFF Neural Networ Bac roagatioan raining Algorithm for Time Series Data. World Congress on Comuting and Communication Technologies
7 Jurnal Derivat Volume 4 No. uli 207 ISSN: Halaman 9 25 Levy, P.S. & Lemeshow, S.999. Samling of Poulations: Methods and Alications. US: John Wiley & Sons Nawi, N.M., M.R. Ransing, dan R.S. Ransing An Imroved Learning Algorithm based on the conugate Gradien Method for Bac Proagation Neural Networs. World Academy of Science, Engineering and Technology Rahman, Arif Pengacaan Random Samling Dengan Pendeatan Inverse-Transform Random Variate Generator Berbasis Distribusi Hiergeometri. Prosiding Seminar Nasional Tenoin. Vol E-06- E- Sheihan, M., dan N. Mohammadi Time Series Prediction Using PSO- Otimized Neural Networ and Hybrid Feature Selection Algoritm for IEEE Load Data. Neural Comut & Alic Thomson, S.K Samling. UB: John Wiley & Sons 25
BAB 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 terperinciKORELASI ANTARA DUA KELOMPOK VARIABEL KUANTITATIF DALAM ANALISIS KANONIK
Jurnal Pengaaran MIPA, Vol. 0 No. Desember 007 ISSN: -097 KORELASI ANARA DUA KELOMPOK VARIABEL KUANIAIF DALAM ANALISIS KANONIK Oleh : Dewi Rachmatin, S.Si., M.Si. Jurusan Pendidian Matematia FPMIPA Universitas
Lebih terperinciBEBERAPA MODIFIKASI METODE NEWTON RAPHSON UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH AKAR GANDA. Supriadi Putra, M,Si
BEBERAPA ODIFIKASI ETODE NEWTON RAPHSON UNTUK ENYELESAIKAN ASALAH AKAR GANDA Suriadi Putra,,Si Laboratorium Komutasi Numeri Jurusan atematia Faultas atematia & Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Riau Kamus
Lebih terperinciBAB IV METODE BELAJAR HEBBIAN
BAB IV MEODE BELAJAR HEBBIAN - Aturan Hebb meruaan salah satu huum embelajaran jaringan neural yang ertama. Diemuaan oleh Donald Hebb (949). Hebb lahir di Chester, Nova Scotia, ada ergantian abad. - Isinya
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 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 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 terperinciPENENTUAN JENIS PRODUK KOSMETIK PILIHAN BERDASARKAN FAKTOR USIA DAN WARNA KULIT MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN
PENENTUAN JENIS PRODUK KOSMETIK PILIHAN BERDASARKAN FAKTOR USIA DAN WARNA KULIT MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN Amethis Otaorora 1, Bilqis Amaliah 2, Ahmad Saihu 3 Teni Informatia, Faultas Tenologi
Lebih terperinciPemodelan Generator Uap Berbasis Jaringan Saraf Tiruan dengan Algoritme Pelatihan BPGD-ALAM
IJEIS, Vol.6, No.1, Aril 2016,. 1~12 ISSN: 2088-3714 1 Pemodelan Generator Ua Berbasis Jaringan Saraf Tiruan dengan Algoritme Pelatihan BPGD-ALAM Fadhlia Annisa* 1, Agfianto Eo Putra 2 1 Prodi Eletronia
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bagian landasan teori ini aan dibahas materi-materi aa saja yang menunjang materi yang dibahas ada bab selanjutnya. Adaun materi-materi tersebut adalah analisis variansi, metode
Lebih terperinciANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA SISTEM PENGENALAN WAJAH BERBASIS PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA SISTEM PENGENALAN WAJAH BERBASIS PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS 1 Ihwannul Kholis, 2 Ahmad Rofii. 1 Universitas 17 Agustus 1945 Jaarta,
Lebih terperinciPENGENDALIAN MOTOR DC MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
PENGENDALIAN MOTOR DC MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Wahyudi, Sorihi, dan Iwan Setiawan. Jurusan Teni Eletro Faultas Teni Universitas Diponegoro Semarang e-mail : wahyuditinom@yahoo.com.
Lebih terperinciJARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK UNTUK KLASIFIKASI DATA
JARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK UNTUK KLASIFIKASI DATA Giri Dhaneswara 1) dan Veronica S. Moertini 2) Jurusan Ilmu Komputer, Universitas Katoli Parahyangan, Bandung Email: 1) rebirth_82@yahoo.com,
Lebih terperinci2. Menentukan koleksi inti ubi kayu dan mengevaluasi kebaikan koleksi inti yang diperoleh. METODE. Data
2 2. Menentuan olesi inti ubi ayu dan mengevaluasi ebaian olesi inti yang dieroleh. METODE Data Data yang digunaan dalam enelitian ini berasal dari Kelomo Peneliti Pengelolaan Sumberdaya Geneti (Kelti
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 terperinciPENDETEKSIAN GERAK TANGAN MANUSIA SEBAGAI INPUT PADA KOMPUTER
PENDETEKSIAN GERAK TANGAN MANUSIA SEBAGAI INPUT PADA KOMPUTER Wiaria Gazali 1 ; Haryono Soeparno 2 1 Jurusan Matematia, Faultas Sains dan Tenologi, Universitas Bina Nusantara Jln. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah,
Lebih terperinciAlgoritma Jaringan Syaraf Tiruan Hopfield
2.6. Jaringan Saraf Tiruan Hofield Jaringan syaraf Tiruan Hofield termasuk iterative autoassociative network yang dikembangkan oleh Hofield ada tahun 1982, 1984. Dalam aringan Hofield, semua neuron saling
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 terperinciKLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE
KLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE Warih Maharani Faultas Teni Informatia, Institut Tenologi Telom Jl. Teleomuniasi No.1 Bandung 40286 Telp. (022) 7564108
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
Jurnal Teni dan Ilmu Komputer SISTEM PENGENALAN AJAH DENGAN MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETORK DAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS FACE RECOGNITION SYSTEM USING BACKPROPAGATION ARTIFICIAL
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 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 terperinciPREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTILAYER FEEDFORWARD NETWORK DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION
Konferensi Nasional Sistem dan Informatia 2008; Bali, November 5, 2008 PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTILAYER FEEDFORWARD NETWORK DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION Wahyudi Setiawan
Lebih terperinciTEKNIK PERAMALAN TINGKAT PENJUALAN DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
TENI PERAMALAN TINGAT PENJUALAN DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Sri Mulyana Program Studi Ilmu omputer F MIPA UGM Seip Unit III Yogyaarta Telp (0274)546194 e-mail : smulyana@ugm.ac.id Abstra Tingat penualan
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 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 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 terperinciSistem Peramalan Jumlah Produksi Air PDAM Samarinda Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Sistem Peramalan Jumlah Produsi Air PDAM Samarinda Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Anindita Septiarini 1 dan Nur Sya baniah 2 1 Program Studi Ilmu Komputer FMIPA, Universitas Mulaarman
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 terperinciBAB V ALGORITMA PEMBELAJARAN DALAM JARINGAN SYARAF TIRUAN
BAB V ALGORITMA PEMBELAJARAN DALAM JARINGAN SYARAF TIRUAN Kompetensi : 1. Mahasiswa memahami onsep pembelaaran dalam JST Sub Kompetensi : 1. Dapat mengetahui prinsip algoritma Perceptron 2. Dapat mengetahui
Lebih terperinciPERAMALAN CURAH HUJAN WILAYAH SEMARANG BARAT DENGAN ALGORITMA RESILIENT BACKPROPAGATION
PERAMALAN CURAH HUJAN WILAYAH SEMARANG BARAT DENGAN ALGORITMA RESILIENT BACKPROPAGATION Wellie Sulistanti Abstract- Tuuan dari penelitian ini untu mengapliasian cara era aringan syaraf tiruan dengan menggunaan
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 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 terperinciAPLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK UNTUK PRAKIRAAN VALUTA GBP/USD DALAM FOREX TRADING
APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK UNTUK PRAKIRAAN VALUTA GBP/USD DALAM FOREX TRADING Hendra William *), Achmad Hidayatno, and Aub Aulian Zahra Jurusan Teni Eletro, Universitas Diponegoro
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa SMK Menggunakan Metode Backpropagation
Seminar Nasional e 9: Reayasa Tenologi Industri dan Informasi Sistem Penduung Keputusan Penerima Beasiswa SMK Menggunaan Metode Bacpropagation Teti Rohaeti 1, Yoyon Kusnendar Suprapto 2, Eo Mulyanto 3
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 terperinciDany Candra Febrianto ) dan Hindayati Mustafidah )
Penerapan Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Pembelaaran Bacpropagation untu Mengetahui Tingat Kualifiasi Calon Siswa pada Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru di MAN 2 Banarnegara (Application of Artificial
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 terperinciKAJIAN PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE FACE-ARG DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
Media Informatia, Vol. 5, No. 2, Desember 2007, 99-111 ISSN: 0854-4743 KAJIAN PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE FACE-ARG DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Anita Desiani Jurusan Matematia,
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 terperinciPENGENALAN TEKS BRAILLE BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN FEEDFORWARD MULTILAYER DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACK PROPAGATION
1 MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR PENGENALAN TEKS BRAILLE BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN FEEDFORWARD MULTILAYER DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACK PROPAGATION Praditya Firmansyah *, Wahyul Amien Syafei**, Iwan
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 terperinciSEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 TUNING PARAMETER MODEL PREDICTIVE CONTROL (MPC) FOR MAX PLUS LINEAR (MPL) SYSTEMS
MTEMTIK DN PENDIDIKN MTEMTIK 010 Kelomo Matematia TUNING PRMETER MODEL PREDITIVE ONTROL (MP) FOR MX PLUS LINER (MPL) SYSTEMS Nurwan 1 and Subiono 1 Magister Student of Mathematics Deartment Lecturer of
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY Tedy Rismawan dan Sri Kusumadewi Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas, Jurusan Teni
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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Statisti Inferensia Tujuan statisti pada dasarnya adalah melauan desripsi terhadap data sampel, emudian melauan inferensi terhadap data populasi berdasaran pada informasi yang
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 terperinciAPLIKASI WAVELET RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI DATA TIME SERIES. : Agus Sumarno NRP :
APLIKASI WAELET RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI DATA TIME SERIES Nama : Agus Sumarno NRP : 06 00 706 Jurusan : Matematia Dosen Pembimbing : Drs. Daryono Budi Utomo, M.Si Abstra Model time series
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 terperinciSTUDI KOMPARASI IMPLEMENTASI JARINGAN BASIS RADIAL DAN FUZZY INFERENCE SYSTEM TSK UNTUK PENYELESAIAN CURVE FITTING
STUDI KOPARASI IPEENTASI JARINGAN BASIS RADIA DAN FUZZY INFERENCE SYSTE TSK UNTUK PENYEESAIAN CURVE FITTING Sri Kusumadewi Teni Informatia Universitas Islam Indonesia Jl. Kaliurang Km 4,5 Yogyaarta cicie@fti.uii.ac.id
Lebih terperinciMAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR
1 MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR PENGENALAN POLA GEOMETRI WAJAH MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK Muhamad Tonovan *, Achmad Hidayatno **, R. Rizal Isnanto ** Abstra - Pengenalan waah adalah
Lebih terperinciARSITEKTUR DAN ALGORITMA JST UNTUK MENDUKUNG PREDIKSI GANGGUAN GEOMAGNET
Prosiding SNaPP2012 : Sains, Tenologi, dan Kesehatan ISSN 2089-3582 ARSITEKTUR DAN ALGORITMA JST UNTUK MENDUKUNG PREDIKSI GANGGUAN GEOMAGNET 1 John Maspupu 1 Pussainsa LAPAN, Jl Dr Dundunan No 133 Bandung
Lebih terperinciAPLIKASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN ALIRAN SUNGAI BLEGA ABSTRACT
APLIKASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN ALIRAN SUNGAI BLEGA Manyu Fauzi, Minarni Nur Trilita Mahasiswa S3 MRSA, Jurusan Teni Sipil-ITS dan Pengaar Jurusan Teni Sipil Univ. Riau Mahasiswa S3
Lebih terperinciBAB I BUNGA TUNGGAL DAN DISKONTO TUNGGAL. Terminologi: modal, suku bunga, bunga, dan jangka waktu.
BAB I BUNGA TUNGGAL DAN DISKONTO TUNGGAL Terminologi: modal, suu bunga, bunga, dan janga watu. Modal adalah sejumlah uang yang disiman atau ditabung atau diinjam ada (dari) suatu Ban atau badan lain. Suu-bunga
Lebih terperinciPENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK (STUDI KASUS DI PT.PLN AREA DISTRIBUSI JABAR)
PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK (STUDI KASUS DI PT.PLN AREA DISTRIBUSI JABAR) Oleh: ¹ HERLY MARDANI (000298) ² BAMBANG SISWOYO,
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 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 terperinciTRANSFORMASI KOORDINAT MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK RESILIENT (Studi Kasus: Daerah Jawa Bagian Barat) SUPRIYANTI
TRANSFORMASI KOORDINAT MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK RESILIENT (Studi Kasus: Daerah Jawa Bagian Barat) SUPRIYANTI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciSistem Informasi Peramalan Beban Listrik Jangka Panjang di Kabupaten Jember Menggunakan JST Backpropagation
1 Sistem Informasi Peramalan Beban Listri Janga Panang di Kabupaten Jember Menggunaan JST Bacpropagation Dodi Setiabudi Abstra Kebutuhan energi listri sebagai salah satu infrastrutur penting sangat diutamaan.
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 terperinciPENGENALAN KARAKTER TULISAN TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK RESILIENT
PENGENALAN KARAKTER TULISAN TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK RESILIENT Oleh : DONNY WAHYU SAPUTRO G06499031 DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series)
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunaan data seunder bersifat runtun watu (time series) dalam periode tahunan dan data antar ruang (cross section). Data seunder tersebut
Lebih terperinciDETEKSI POLA BERDASARKAN COLOUR FEATURE DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN
Prosiding Seminar Nasional Apliasi Sains & Tenologi (SNAST) Periode II ISSN: 1979-911X Yogyaarta, 11 Desember 2010 DETEKSI POLA BERDASARKAN COLOUR FEATURE DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN Uning Lestari
Lebih terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MERAMALKAN BEBAN PEMAKAIAN AIR PADA PDAM KOTA BANDUNG
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MERAMALKAN BEBAN PEMAKAIAN AIR PADA PDAM KOTA BANDUNG Oleh : M.Rizi.H.S, Andri Heryandi,S.T, Bambang Siswoyo,Ir,M.Si Jl. Dipati Uur Bandung Teni Informatia Universitas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Penjadwalan 2.1.1 Jadwal Secara Umum Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), jadwal adalah pembagian watu berdasaran rencana pengaturan urutan erja, daftar atau tabel egiatan
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 terperinciProsiding Semirata FMIPA Universitas Lampung, 2013
Sistem Pengenalan Nomor Plat Kendaraan Berbasis Foto Diital Dengan Metode Moment Invariant dan Jaringan Syaraf Tiruan Menggunaan Algoritma Bacpropagation Zaiful Bahri, Suamto dan Joo Risanto Jurusan Matematia
Lebih terperinciNOTASI SIGMA. Lambang inilah yang disebut sebagai SIGMA, but please remove. the exaggerated flower around it! Hahaha...
NOTASI SIGMA Lambang inilah yang disebut sebagai SIGMA, but lease remove the exaggerated flower around it! Hahaha... Mananya adalah menjumlahan sesuatu. Sesuatu aa? Sesuatu yang muncul di belaangnya. Mengaa
Lebih terperinci3.1 TEOREMA DASAR ARITMATIKA
3. TEOREMA DASAR ARITMATIKA Definisi 3. Suatu bilangan bulat > disebut (bilangan) rima, jia embagi ositif bilangan tersebut hanya dan. Jia bilangan bulat lebih dari satu buan bilangan rima disebut (bilangan)
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA INISIALISASI NGUYEN-WIDROW PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
ANALISIS ALGORITMA INISIALISASI NGUYEN-WIDROW PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian 1, M. Rhifky Wayahdi 2 1 Dosen Teknik Informatika,
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 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 terperinciPrediksi Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (Studi Kasus daerah Kab. Sleman, Provinsi DIY)
Jurnal PROte Vol. 3 No. 1, 216 Predisi Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Iis Hamsir Ayub Wahab Program Studi Teni Eletro Faultas Teni, Universitas Khairun Email: hamsir@unhair.ac.id
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 terperinciPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
Ansari Predisi Kelulusan Mahasiswa Dengan Jaringan Syaraf Tiruan PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Rudy Ansari STMIK Indonesia Banarmasin e-mail: rudy.ansari@gmail.com ABSTRAK
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 terperinciPREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian 1, Erlinda Ningsih 2 1 Dosen Teknik Informatika, STMIK Potensi Utama 2 Mahasiswa Sistem Informasi, STMIK
Lebih terperinciMakalah Seminar Tugas Akhir
Pengaturan Kecepatan Motor DC Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Feedforward Bacpropagation Sorihi *, Wahyudi **, Iwan Setiawan ** Abstra - Jaringan syaraf bacpropagation merupaan aringan syaraf yang telah
Lebih terperinciBAB 3 RUANG BERNORM-2
BAB RUANG BERNORM-. Norm- dan Ruang ` De nisi. Misalan V ruang vetor atas R berdimensi d (dalam hal ini d boleh ta hingga). Sebuah fungsi ; V V! R yang memenuhi sifat-sifat beriut;. x; y 0 ia dan hanya
Lebih terperinciBahan Minggu II, III dan IV Tema : Kerangka acuan inersial dan Transformasi Lorentz Materi :
Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Keranga auan inersial dan Transformasi Lorent Materi : Terdaat dua endeatan ang digunaan untu menelusuri aedah transformasi antara besaran besaran fisis (transformasi
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 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 terperinciUji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Jonckheere Terpstra dan Modifikasinya Ridha Ferdhiana 1 Statistics Peer Group
Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Joncheere Terpstra dan Modifiasinya Ridha Ferdhiana Statistics Peer Group Jurusan Matematia FMIPA Universitas Syiah Kuala Banda Aceh, Aceh, 23 email:
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
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
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 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 terperinciPEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA
PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA Sear Wulandari, Nur Salam, dan Dewi Anggraini Program Studi Matematia Universitas Lambung Mangurat
Lebih terperinciCATATAN KULIAH RISET OPERASIONAL
CATATAN KULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan minggu pertama ( x 50 menit) Pemrograman Bulat Linear (Integer Linear Programming - ILP) Tuuan Instrusional Umum : Mahasiswa dapat menggunaan algoritma yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Variabel Variabel ialah sesuatu yang nilainya berubah-ubah menurut watu atau berbeda menurut elemen/tempat. Umumnya nilai arateristi merupaan variabel dan diberi simbol huruf X.
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 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 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 terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 4, Nomor 1, Mei 2013 ISSN
Perbandingan Metode Klasifikasi Regresi Logistik Dengan Jaringan Saraf Tiruan (Studi Kasus: Pemilihan Jurusan Bahasa dan IPS ada SMAN 2 Samarinda Tahun Ajaran 2011/2012) Comarison of Classification Methods
Lebih terperinciAgar Xn berperilaku acak yang dapat dipertanggungjawabkan :
ara memperoleh data Zaman dahulu, dgn cara : 1. Melempar dadu 2. Mengoco artu Zaman modern (>1940), dgn cara membentu bilangan aca secara numeri/ aritmati(menggunaan omputer), disebut Pseudo Random Number
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. relevan, lengkap, dan terkini sejalan dengan permasalahan yang dihadapi. Di sini juga
BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam landasan teori ini, pada dasarnya aan dielasan mengenai teori yang relevan, lengap, dan terini sealan dengan permasalahan yang dihadapi. Di sini uga terdapat hubungan antara
Lebih terperinciPEMPROSESAN ALARM DALAM PERLINDUNGAN SISTEM DAYA LISTRIK MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK. Azriyenni
PEMPROSESAN ALARM DALAM PERLINDUNGAN SISTEM DAYA LISTRIK MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK Azriyenni Dosen Tetap Teni Eletro Universitas Riau - Peanbaru Abstra Penelitian ini menyelidii mengenai pemprosesan alarm
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 terperinciUJI BARTLETT. Elty Sarvia, ST., MT. Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung. Scheffe Multiple Contrast Procedure
8/9/01 UJI TUKEY UJI DUNCAN UJI BARTLETT UJI COCHRAN UJI DUNNET Elty Sarvia, ST., MT. Faultas Teni Jurusan Teni Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung Macam Metode Post Hoc Analysis The Fisher
Lebih terperinciII. DASAR TEORI I. PENDAHULUAN
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN-BALIK UNTUK MENDETEKSI GOLONGAN DARAH PADA MANUSIA M. Fuad Latief *, R. Rizal Isnanto, Budi Setiyono Abstra - Membran sel darah manusia mengandung bermacam-macam
Lebih terperinci