SISTEM GERAK PARKIR MOBIL OTOMATIS DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "SISTEM GERAK PARKIR MOBIL OTOMATIS DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN"

Transkripsi

1 SISTEM GERAK PARKIR MOBIL OTOMATIS DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Eko Budi Setiawan¹, Warih Maharani², Fazmah Arif Yulianto³ ¹Teknik Informatika,, Universitas Telkom Abstrak Proses parkir mobil merupakan proses yang rumit dan membosankan. Tetapi dengan penggunaan teknologi robotika dalam proses parkir tersebut diharapkan akan membantu dan mempermudah pengguna kendaraan terutama pengguna mobil. Dalam proses ini, langkah yang paling penting adalah penentuan arah gerak mobil yang akan melakukan parkir, karena tanpa adanya penentuan arah gerak, proses parkir tidak mungkin akan terjadi, jadi bisa dikatakan proses ini merupakan inti dari penerapan teknologi robotika dalam proses pemarkiran mobil. Untuk itu dibutuhkan suatu program yang merupakan otak dari robot ini, dimana otak ini mampu menentukan arah gerak dari mobil yang akan melakukan parkir. Untuk membangun otak ini, digunakan tehnik kecerdasan buatan, dimana Jaringan Saraf Tiruan (JST) merupan model kecerdasan buatan yang digunakan. Sedangkan untuk algoritma yang digunakan adalah metode propagasi balik. Penggunaan tehnik ini dianggap cocok karena data yang digunakan rumit dan komplek, sehingga data tersebut tidak dapat dikelompokkan, dan penggunaan algoritma propagasi balik dianggap cocok karena model pelatihan yang digunakan adalah model pelatihan terbimbing, sehingga dengan pemilihan pola masukan dan keluaran yang tepat, program atau otak ini mampu belajar dan menentukan arah gerak mobil dengan tepat Kata Kunci : teknologi robotika, otak, kecerdasan buatan, Jaringan Saraf Tiruan (JST), metode propagasi balik, pembelajaran terbimbing. Abstract Car parking process is a complicated process, but with robotic technology we can make that process more easy and help for drivers. In the process, the most important state is defining where a car moves to, because without this process, the parking process can not be happened, so this process is the main process in this robotic technology. In order to solve this process we need a program that can be called a brain, where this brain can decide where a car must move to. To build this brain we use artificial intelligence where artificial neural networks (ANN) is the method we chose, and the algorithm is back propagation. We use this technique because this technique is match for complicated data, where this data can not be classified, and we choose back propagation algorithm because this method uses a supervised learning, so with right inputs and targets training data this brain can learn and then define the right move. Keywords : robotic technology, brain, artificial intelligent, Artificial Neural Networks (ANN), backpropagation, supervised learning.

2 1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang Perkembangan teknologi yang sangat pesat, terutama teknologi robotika, telah banyak mempengaruhi kehidupan manusia saat ini. Perkembangan tersebut dapat terlihat dengan jelas pada penggunaan-penggunaan alat-alat yang cenderung otomatis, seperti alat-alat yang digunakan pada teknologi kedokteran, mesinmesin pabrik, tranportasi dan lain sebagainya. Bahkan saat ini teknologi robot tidak hanya sebatas alat saja tetapi juga perwujudan dari sistem robot tersebut yang menyerupai manusia, mulai dari geraknya, berfikirnya dan juga cara penyelesaian masalahnya, sehingga diharapkan robot-robot tersebut dapat membantu pekerjaan manusia dalam segala bidang. Perkembangan teknologi tranportasi darat saat ini tidak hanya berupa mesinmesin mobil saja tetapi juga berupa teknologi robotika yang ditanamkan guna membantu pengemudi dan melindungi pengemudi. Contoh teknologi tersebut adalah alarm mobil yang memanfaatkan sensor, dan sistem navigasi dengan memanfaatkan teknologi informasi yang membantu pengemudi dengan memberi petunjuk arah atau lokasi kendaraan terhadap tempat tujuan. Selain itu, juga ada mobil yang dapat berjalan sendiri tanpa ada pengemudinya, seperti program yang dikembangkan pada tahun 1988 yaitu program Alvinn[1]. Program ini mampu membuat sebuah mobil berjalan sendiri di jalan raya tanpa dikemudikan, dan berhasil. Hal itu merupakan kemajuan teknologi yang sangat mengesankan, dimana kendaraan mampu memanjakan penggunanya, serta memberikan kenyamanan dan keamanan bagi penggunanya. Dengan begitu fungsi kendaraan sebagai alat transportasi benar-benar terwujud, yaitu dimana pengguna hanya memberikan informasi tujuan dan kendaraan tersebut akan berjalan secara otomatis menuju tempat tujuan yang diinginkan penggunanya. Dari kejadian itulah tugas akhir ini terinspirasi untuk dibuat, yaitu membuat suatu program yang mampu menambah kenyamanan pengguna tranportasi darat, khususnya mobil dalam melakukan parkir. Banyak sekali kesulitan-kesulitan yang dikeluhkan oleh pengguna mobil ketika melakukan parkir, misalnya minimnya lahan parkir, hal ini menimbulkan kesulitan ketika proses pemarkiran mobil dilakukan. Sistem yang akan dibangun ini diharapkan akan dapat meringankan pengguna mobil, dengan hanya menempatkan mobil pada posisi tertentu dan mengarahkannya pada target yang dituju, yaitu tempat parkir, maka ketika program tersebut dijalankan mobil tersebut akan bergerak sendiri secara otomatis melakukan parkir. Sedangkan untuk kecerdasan buatannya akan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan. Metode ini dipilih karena terbukti mampu memberikan keputusan yang baik, seperti yang telah digunakan pada program Alvinn[1]. Tetapi dalam pembuatan tugas akhir ini, hanya akan menitik beratkan pada sistem gerak mobil saat melakukan proses parkir. Sedangkan untuk pengaturan penentuan kecepatan mobil tidak akan dibahas dalam tugas akhir ini, jadi dalam kasus ini kecepatan mobil dianggap konstan atau tetap. Jadi tugas akhir ini nanti akan berupa simulasi visualisasi dari jalannya program yang telah dibuat. 1

3 1.2 Perumusan masalah Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas, maka masalah yang akan dibahas adalah sebagai berikut : 1. Bagaimana menentukan bentuk dan nilai data inputan yang berupa matrik yang didapat dari gambar dua dimensi berukuran tertentu. Gambar tersebut didapat dari program simulasi yang akan berupa game parkir mobil sederhana yang hanya menggunakan grafik dua dimensi. 2. Bagaimana menentukan kondisi environment sistem untuk digunakan sebagai data pelatihan. 3. Bagaimana menerapkan metode Jaringan Saraf Tiruan untuk menentukan arah gerak mobil, dimana mobil tersebut akan bergerak secara otomatis saat melakukan proses parkir sampai selesai, yaitu mobil dalam kondisi terparkir. 4. Bagaimana membuat program simulasi untuk sistem gerak parkir mobil otomatis. 5. Bagaimana menganalisis hasil pengujian sistem. 1.3 Tujuan Tujuan dari tugas akhir ini adalah sebagai berikut : 1. Mengimplementasikan Jaringan Saraf Tiruan dalam sistem gerak parkir mobil otomatis. 2. Menganalisis hasil dari penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan dalam menentukan arah gerak sistem gerak parkir mobil otomatis, berdasarkan jumlah hidden layer yang digunakan dan jumlah data training yang digunakan. 1.4 Batasan masalah Batasan masalah dari tugas akhir ini adalah sebagai berikut : 1. Hanya menggunakan gambar yang berdimensi dua, jadi tidak menyelesaikan kasus dimana lokasi parkir dalam area yang miring atau tanjakan. 2. Sistem tidak mengatur kecepatan mobil saat melakukan parkir, jadi kecepatan mobil dianggap konstan atau tetap. 3. Lingkungan dalam sistem ini dianggap diam atau tidak bergerak, sehingga posisi mobil lain yang sudah diparkir dianggap diam. Yang bergerak dalam sistem ini adalah mobil yang akan melakukan parkir saja. 4. Tugas akhir ini hanya membahas program atau aplikasi perangkat lunaknya saja. Untuk perangkat kerasnya yang berupa sensor dan mekanisme implementasi perangkat lunak ke suatu mobil tidak dibahas dalam tugas akhir ini. Jadi tugas akhir ini hanya akan membahas mulai dari inputan yang berupa output dari sensor, sampai dengan penentuan gerak dan simulasi hasil perangkat lunak yang dibuat. 2

4 1.5 Metodologi penyelesaian masalah Metodologi yang dilakukan untuk menyelesaikan tugas akhir ini mencakup halhal sebagai berikut: 1. Mengumpulkan bahan-bahan referensi yang akan menunjang proses penelitian, seperti jurnal-jurnal atau buku-buku tentang Jaringan Saraf Tiruan, dan semua yang berkaitan dengan judul tugas akhir yang saya buat. 2. Studi literatur tentang Jaringan Saraf Tiruan dan semua hal yang berkaitan dengan judul tugas akhir yang merupakan tahap pendalaman materi. 3. Identifikasi permasalahan yang akan muncul pada saat melakukan penelitian ini, seperti data inputan, teknik pemasukan data inputan dan game simulasi untuk pelaksanaan training dan pengujian. 4. Membuat rancangan sistem dan menyusun algoritma program yang akan diterapkan. 5. Melakukan training untuk mendapatkan pola inputan dan target, yang nantinya akan digunakan sebagai data training. 6. Pengimplementasian program berdasarkan algoritma yang telah dibuat. 7. Melakukan analisa pengujian hasil implementasi untuk mengetahui tingkat kesuksesan. 3

5 5. Kesimpulan 5.1 Kesimpulan Dari tugas akhir diatas, bisa ditarik beberapa kesimpulan, yaitu : 1. Penggunaan Jaringan saraf tiruan dalam sistem gerak parkir mobil otomatis ini telah mampu menunjukkan arah gerak suatu mobil yang akan melakukan parkir, walaupun tingkat keberhasilannya masih sangat rendah. Tetapi dengan menambahkan jumlah data yang dilatihkan, program akan mampu berjalan dengan baik, hal ini dapat dibuktikan dengan penggunaan kasus yang lebih kecil dan sederhana tetapi menggunakan pola yang sama dengan kasus tugas akhir ini. 2. Jumlah lapisan pada hidden layer dipengaruhi oleh kompleksitas data masukan dan keluaran. Semakin besar kompleksitas datanya, maka semakin banyak pula jumlah lapisan pada hidden layer yang digunakan untuk menghasilkan jaringan saraf tiruan yang mampu beradaptasi dengan dengan data yang dilatihkan. Pada kasus ini penambahan hidden layer sangat dibutuhkan, karena kompleksitas dari bentuk data masukan dan keluaran sangat besar. 5.2 Saran Tugas akhir ini masih jauh dari kesempurnaan. Tugas akhir ini masih dapat dikembangkan dan bahkan dapat diterapkan kedalam kedalam kehidupan seharihari. Walaupun kemampuannya masih rendah tetapi pola penerapan dan pengembangannya sudah sesuai, sehingga mudah untuk dikembangkan. Saran untuk tugas akhir ini adalah sebagai berikut : 1. Agar sistem ini mampu bekerja sesuai dengan baik, sebaiknya jumlah data yang dilatihkan ditambah lebih banyak lagi. 2. Penggunaan jaringan saraf tiruan dengan jumlah lapisan pada hidden layer lebih dari dua buah sangat dianjurkan, mengingat kompleksitas data latihnya yang sangat besar. 3. Jika dilihat, pola data yang digunakan sangat komplek dan besar, oleh karena itu bila ada yang ingin mengembangkan tugas akhir ini lebih dulu dipertimbangkan kemungkinan bentuk dan pola data yang akan digunakan. 4. Yang terakhir adalah, gunakan komputer yang lebih bagus dibandingkan komputer yang digunkan pada pengerjaan tugas akhir ini, karena semakin banyak data yang dilatihkan maka komputasinya akan semakin lama. 48

6 Daftar Pustaka [1] ALVINN, Autonomous Land Vehicle In a Neural Network, 2006, didownload pada tanggal 22 Desember [2] Burnod, Y., 1990, An Adaptive Neural Network The Cerebral Cortex, Paris. [3] Haykin, Simon, 1994, Neural Networks A Comprehensive Foundation, USA, Macmillan College Publishing Company. [4] Hermawan, Arief, 2006, Jaringan Saraf Tiruan Teori dan Aplikasi, Yogyakarta, Andi Offset. [5] Kusumadewi, Sri, 2003, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasi), Yogyakarta, Graha Ilmu. [6] Muis, Saludin, 2006, Teknik Jaringan Syaraf Tiruan, Yogyakarta, Graha Ilmu. [7] Patterson, Dan W., 1996, Artificial Neuron Network, Singapore, Prentice Hall. [8] Pressman, Roger S., 1997, Software Engineering A Practitioner s Approach Fourth Edition, Singapore, Mc Graw-Hill Book Company. [9] Puspitaningrum, Diyah, 2006, Pengantar Jaringan Saraf Tiruan, Yogyakarta, Andi Offset. [10] Rich, Elaine, 1983, Artificial Intelligence, Singapore, McGraw-Hill Book Company. [11] Setiawan, Sandi, 1993, Artificial Intelligence, Yogyakarta, Andi Offset. [12] Siang, Jong Jek, 2005, Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya Menggunakan Matlab, Yogyakarta, Andi Offset. [13] Suyanto, 2007, Artificial Neuron Networks, slide kuliah aplikasi kecerdasan buatan, STT Telkom. [14] Suyanto, 2007, Artificial Intelligence, Bandung, Informatika. 49

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI GABUNGAN ALGORITMA GENETIKA DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION (STUDY KASUS PERAMALAN SAHAM)

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI GABUNGAN ALGORITMA GENETIKA DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION (STUDY KASUS PERAMALAN SAHAM) ANALISIS DAN IMPLEMENTASI GABUNGAN ALGORITMA GENETIKA DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION (STUDY KASUS PERAMALAN SAHAM) Hanura Ian Pratowo¹, Retno Novi Dayawati², Agung Toto Wibowo³ ¹Teknik Informatika,,

Lebih terperinci

MEMPREDIKSI KECERDASAN SISWA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS ALGORITMA BACKPROPAGATION (STUDI KASUS DI LP3I COURSE CENTER PADANG)

MEMPREDIKSI KECERDASAN SISWA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS ALGORITMA BACKPROPAGATION (STUDI KASUS DI LP3I COURSE CENTER PADANG) MEMPREDIKSI KECERDASAN SISWA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS ALGORITMA BACKPROPAGATION (STUDI KASUS DI LP3I COURSE CENTER PADANG) R. Ayu Mahessya, S.Kom, M.Kom, Fakultas Ilmu Komputer Universitas

Lebih terperinci

Penyelesaian Masalah Syarat Batas dalam Persamaan Diferensial Biasa Orde Dua dengan Menggunakan Algoritma Shooting Neural Networks

Penyelesaian Masalah Syarat Batas dalam Persamaan Diferensial Biasa Orde Dua dengan Menggunakan Algoritma Shooting Neural Networks Penyelesaian Masalah Syarat Batas dalam Persamaan Diferensial Biasa Orde Dua dengan Menggunakan Algoritma Shooting Neural Networks Dewi Erla Mahmudah 1, Ratna Dwi Christyanti 2, Moh. Khoridatul Huda 3,

Lebih terperinci

Muhammad Fahrizal. Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpanglimun Medan

Muhammad Fahrizal. Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpanglimun Medan IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI SERVICE KENDARAAN RODA 4 DENGAN METODE BACKPROPAGATION (STUDI KASUS PT. AUTORENT LANCAR SEJAHTERA) Muhammad Fahrizal Mahasiswa Teknik Informatika STMIK

Lebih terperinci

PEMANFAATAN NEURAL NETWORK PERCEPTRON PADA PENGENALAN POLA KARAKTER

PEMANFAATAN NEURAL NETWORK PERCEPTRON PADA PENGENALAN POLA KARAKTER PEMANFAATAN NEURAL NETWORK PERCEPTRON PADA PENGENALAN POLA KARAKTER Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Malang Abstract: Various methods on artificial neural network has been applied to identify

Lebih terperinci

JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK DALAM PREDIKSI PERSEDIAAN TERNAK SAPI POTONG ( STUDI KASUS DI WILAYAH SUMATERA BARAT )

JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK DALAM PREDIKSI PERSEDIAAN TERNAK SAPI POTONG ( STUDI KASUS DI WILAYAH SUMATERA BARAT ) JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK DALAM PREDIKSI PERSEDIAAN TERNAK SAPI POTONG ( STUDI KASUS DI WILAYAH SUMATERA BARAT ) Rima Liana Gema, S.Kom, M.Kom, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia

Lebih terperinci

PREDIKSI ANGKA PARTISIPASI SEKOLAH DI JAWA TENGAH UMUR TAHUN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN-BALIK

PREDIKSI ANGKA PARTISIPASI SEKOLAH DI JAWA TENGAH UMUR TAHUN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN-BALIK PREDIKSI ANGKA PARTISIPASI SEKOLAH DI JAWA TENGAH UMUR 16-18 TAHUN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN-BALIK R.Mh.Rheza Kharis *), R. Rizal Isnanto, Ajub Ajulian Zahra Jurusan Teknik Elektro,

Lebih terperinci

SISTEM PENGENALAN BARCODE MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

SISTEM PENGENALAN BARCODE MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION SISTEM PENGENALAN BARCODE MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Barcode Rcognition System Using Backpropagation Neural Networks M. Kayadoe, Francis Yuni Rumlawang, Yopi Andry Lesnussa * Jurusan

Lebih terperinci

MODEL PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK OTOMATISASI PENGEMUDIAN KENDARAAN BERODA TIGA

MODEL PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK OTOMATISASI PENGEMUDIAN KENDARAAN BERODA TIGA MODEL PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK OTOMATISASI PENGEMUDIAN KENDARAAN BERODA TIGA Ramli e-mail:ramli.brt@gmail.com Dosen Tetap Amik Harapan Medan ABSTRAK Jaringan Syaraf Tiruan adalah pemrosesan

Lebih terperinci

Jurnal Informatika Mulawarman Vol 5 No. 1 Februari

Jurnal Informatika Mulawarman Vol 5 No. 1 Februari Jurnal Informatika Mulawarman Vol 5 No. 1 Februari 2010 50 Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur Dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran

Lebih terperinci

APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON PADA PENGENALAN POLA NOTASI

APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON PADA PENGENALAN POLA NOTASI APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON PADA PENGENALAN POLA NOTASI Muhamad Arifin SMK Telkom Malang Email: arifin@smktelkom-mlg.sch.id Khoirudin Asfani Fakultas Teknik, Universitas Negeri Malang

Lebih terperinci

DIAGNOSA GANGGUAN SALURAN PERNAFASAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

DIAGNOSA GANGGUAN SALURAN PERNAFASAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DIAGNOSA GANGGUAN SALURAN PERNAFASAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Bambang Yuwono 1), Heru Cahya Rustamaji 2), Usamah Dani 3) 1,2,3) Jurusan Teknik Informatika UPN "Veteran" Yogyakarta

Lebih terperinci

PREDIKSI ANGKA PARTISIPASI SEKOLAH DI JAWA TENGAH UMUR TAHUN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN-BALIK

PREDIKSI ANGKA PARTISIPASI SEKOLAH DI JAWA TENGAH UMUR TAHUN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN-BALIK PREDIKSI ANGKA PARTISIPASI SEKOLAH DI JAWA TENGAH UMUR 16-18 TAHUN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN-BALIK R. Mh. Rheza Kharis *), R. Rizal Isnanto, and Ajub Ajulian Zahra Jurusan Teknik

Lebih terperinci

PENERAPAN TEKNIK JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK PERAMALAN HARGA SAHAM Putra Christian Adyanto

PENERAPAN TEKNIK JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK PERAMALAN HARGA SAHAM Putra Christian Adyanto PENERAPAN TEKNIK JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK PERAMALAN HARGA SAHAM Putra Christian Adyanto Teknik Informatika, Univesitas Dian Nuswantoro ABSTRACT: Peramalan saham merupakan

Lebih terperinci

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PENGHITUNGAN PERSENTASE KEBENARAN KLASIFIKASI PADA KLASIFIKASI JURUSAN SISWA DI SMA N 8 SURAKARTA

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PENGHITUNGAN PERSENTASE KEBENARAN KLASIFIKASI PADA KLASIFIKASI JURUSAN SISWA DI SMA N 8 SURAKARTA APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PENGHITUNGAN PERSENTASE KEBENARAN KLASIFIKASI PADA KLASIFIKASI JURUSAN SISWA DI SMA N 8 SURAKARTA Pembimbing: Desi Fitria Utami M0103025 Drs. Y. S. Palgunadi, M. Sc

Lebih terperinci

PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG MENGGUNAKAN ALGORITMA GRADIEN CONJUGATE DENGAN METODE FLETCHER-REEVES

PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG MENGGUNAKAN ALGORITMA GRADIEN CONJUGATE DENGAN METODE FLETCHER-REEVES PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG MENGGUNAKAN ALGORITMA GRADIEN CONJUGATE DENGAN METODE FLETCHER-REEVES Wafistrietman Corris¹, Retno Novi Dayawati², Tjokorda Agung Budi Wirayuda³ ¹Teknik Informatika,, Universitas

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN INFORMATIKA

JURNAL SAINS DAN INFORMATIKA 39 Fauzul Sains Amri, dan Jaringan Informatika Syaraf Vol.1 Tiruan (N0.1) untuk (2015): Memprediksi 37-43 JURNAL SAINS DAN INFORMATIKA Research of Science and Informatic e-mail: jit.kopertis10@gmail.com

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN TOOL UNTUK JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) MODEL PERCEPTRON

RANCANG BANGUN TOOL UNTUK JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) MODEL PERCEPTRON RANCANG BANGUN TOOL UNTUK JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) MODEL PERCEPTRON Liza Afriyanti Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,Universitas Islam

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Jaringan Syaraf Tiruan (artificial neural network), atau disingkat JST menurut Hermawan (2006, hlm.37) adalah sistem komputasi dimana arsitektur dan operasi

Lebih terperinci

PENGGUNAAN MATLAB DALAM PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR MENGGUNAKAN JARINGAN HOPFIELD LINEAR ABSTRAK

PENGGUNAAN MATLAB DALAM PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR MENGGUNAKAN JARINGAN HOPFIELD LINEAR ABSTRAK PENGGUNAAN MATLAB DALAM PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR MENGGUNAKAN JARINGAN HOPFIELD LINEAR Rosihan Ari Yuana Program Studi Pendidikan Matematika Universitas Sebelas Maret ABSTRAK Aplikasi jaringan

Lebih terperinci

PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

PREDIKSI 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 terperinci

JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN SUMATERA UTARA DENGAN METODE BACK PROPAGATION (STUDI KASUS : BMKG MEDAN)

JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN SUMATERA UTARA DENGAN METODE BACK PROPAGATION (STUDI KASUS : BMKG MEDAN) JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN SUMATERA UTARA DENGAN METODE BACK PROPAGATION (STUDI KASUS : BMKG MEDAN) Marihot TP. Manalu Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma

Lebih terperinci

PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PESERTA KB BARU DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE BACKPROPAGATION

PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PESERTA KB BARU DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE BACKPROPAGATION PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PESERTA KB BARU DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE BACKPROPAGATION Restiana Putri Abstract - On a government agencies Badan Keluarga Berencana

Lebih terperinci

Sekilas Tentang Kecerdasan Buatan

Sekilas Tentang Kecerdasan Buatan Sekilas Tentang Kecerdasan Buatan Oleh: Entin Martiana Penyaji: Setiawardhana Definisi Kecerdasan Buatan Banyak cara untuk mendefinisikan Kecerdasan Buatan, diantaranya adalah : Suatu studi yang mengupayakan

Lebih terperinci

PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK

PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Decy Nataliana [1], Sabat Anwari [2], Arief Hermawan [3] Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri Institut

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence ) merupakan salah satu cabang dari ilmu computer yang membuat agar mesin atau komputer dapat melakukan pekerjaan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Jaringan Syaraf Biologi Jaringan Syaraf Tiruan merupakan suatu representasi buatan dari otak manusia yang dibuat agar dapat mensimulasikan apa yang dipejalari melalui proses pembelajaran

Lebih terperinci

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI VOLUME PEMAKAIAN AIR BERSIH DI KOTA PONTIANAK

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI VOLUME PEMAKAIAN AIR BERSIH DI KOTA PONTIANAK APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI VOLUME PEMAKAIAN AIR BERSIH DI KOTA PONTIANAK [1] Meishytah Eka Aprilianti, [2] Dedi Triyanto, [3] Ilhamsyah [1] [2] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas

Lebih terperinci

VOL. 01 NO. 02 [JURNAL ILMIAH BINARY] ISSN :

VOL. 01 NO. 02 [JURNAL ILMIAH BINARY] ISSN : PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI AIR MINUM MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION (STUDI KASUS : PDAM TIRTA BUKIT SULAP KOTA LUBUKLINGGAU) Robi Yanto STMIK Bina Nusantara

Lebih terperinci

MILIK UKDW. Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

MILIK UKDW. Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Beberapa tahun belakangan ini, jaringan syaraf tiruan telah berkembang dengan pesat. Berbagai aplikasi telah memanfaatkan jaringan syaraf tiruan dalam penerapannya,

Lebih terperinci

MEDIA PEMBELAJARAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE HOPFIELD BERBASIS MULTIMEDIA

MEDIA PEMBELAJARAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE HOPFIELD BERBASIS MULTIMEDIA MEDIA PEMBELAJARAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE HOPFIELD BERBASIS MULTIMEDIA 1 Arif Budi Winarto (07018079), 2 Sri Handayaningsih (0530077701) 1,2 Program Studi Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan

Lebih terperinci

P E N D A H U L U A N Latar Belakang

P E N D A H U L U A N Latar Belakang KLASIFIKASI KEKERAPAN KUNJUNGAN LOKASI BERBASIS LOCATION BASED SERVICE (LBS) MENGGUNAKAN SELF-ORGANIZING MAP (SOM) Oleh : Dhanang Fitra Riaji (NRP : 2208205737) PROGRAM MAGISTER JURUSAN TEKNIK INDUSTRI

Lebih terperinci

1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang

1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang 1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Pasar valuta asing telah mengalami perkembangan yang tak terduga selama beberapa dekade terakhir, dunia bergerak ke konsep "desa global" dan telah menjadi salah satu pasar

Lebih terperinci

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENGENALAN POLA TULISAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENGENALAN POLA TULISAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENGENALAN POLA TULISAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION Alvama Pattiserlihun, Andreas Setiawan, Suryasatriya Trihandaru Program Studi Fisika, Fakultas Sains dan Matematika,

Lebih terperinci

SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Ahyuna 1), Komang Aryasa 2) 1), 2) Jurusan Teknik Informatika, STMIK Dipanegara Makassar 3) Jl. Perintis

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Jaringan Syaraf Tiruan Artificial Neural Network atau Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence. JST merupakan suatu sistem pemrosesan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan dunia robot selama beberapa dekade ini sangat pesat. Robot pertama kali diperkenalkan pada tahun 1921 oleh Karel Capek dalam suatu pertunjukan drama. Mulai

Lebih terperinci

PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA BARAT

PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA BARAT PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA BARAT Havid Syafwan Program Studi Manajemen Informatika, Amik Royal, Kisaran E-mail: havid_syafwan@yahoo.com ABSTRAK:

Lebih terperinci

PREDIKSI KUALITAS AIR BERSIH PDAM KOTA PALU MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

PREDIKSI KUALITAS AIR BERSIH PDAM KOTA PALU MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION JIMT Vol. 4 No. Juni 207 (Hal 47-55) ISSN : 2450 766X PREDIKSI KUALITAS AIR BERSIH PDAM KOTA PALU MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION J.R. Mustakim, R. Ratianingsih 2 dan D. Lusiyanti 3,2,3 Program Studi

Lebih terperinci

PENGENALAN AKSARA JAWAMENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)

PENGENALAN AKSARA JAWAMENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) PENGENALAN AKSARA JAWAMENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) Alfa Ceria Agustina (1) Sri Suwarno (2) Umi Proboyekti (3) sswn@ukdw.ac.id othie@ukdw.ac.id Abstraksi Saat ini jaringan saraf tiruan

Lebih terperinci

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN OBAT Pada PT. METRO ARTHA PRAKARSA MENERAPKAN METODE BACKPROPAGATION

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN OBAT Pada PT. METRO ARTHA PRAKARSA MENERAPKAN METODE BACKPROPAGATION APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN OBAT Pada PT. METRO ARTHA PRAKARSA MENERAPKAN METODE BACKPROPAGATION Zulkarnain Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja

Lebih terperinci

BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AS A METHOD OF FORECASTING ON CALCULATION INFLATION RATE IN JAKARTA AND SURABAYA

BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AS A METHOD OF FORECASTING ON CALCULATION INFLATION RATE IN JAKARTA AND SURABAYA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AS A METHOD OF FORECASTING ON CALCULATION INFLATION RATE IN JAKARTA AND SURABAYA Anggi Purnama Undergraduate Program, Computer Science, 2007 Gunadarma Universiy http://www.gunadarma.ac.id

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN GLOBAL FEATURE EXTRACTION, MOMEN INVARIAN DAN ALGORITMA FORWARD-ONLY COUNTER PROPAGATION

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN GLOBAL FEATURE EXTRACTION, MOMEN INVARIAN DAN ALGORITMA FORWARD-ONLY COUNTER PROPAGATION IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN GLOBAL FEATURE EXTRACTION, MOMEN INVARIAN DAN ALGORITMA FORWARD-ONLY COUNTER PROPAGATION ABSTRAK Eka Putri Tambun (0722118) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen

Lebih terperinci

ISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.3 Desember 2017 Page 3130

ISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.3 Desember 2017 Page 3130 ISSN : 355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4,.3 Desember 07 Page 330 PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENCAHAYAAN RUANGAN BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN DESIGN AND IMPLEMENTATION OF INDOOR LIGHTING

Lebih terperinci

Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Potensi Serangan Jantung

Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Potensi Serangan Jantung SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Potensi Serangan Jantung (Studi kasus: Pasien RSUD Dr. M. Haulussy Ambon)

Lebih terperinci

PENGENALAN KARAKTER DENGAN MENGGUNAKAN HAMMING NETWORK

PENGENALAN KARAKTER DENGAN MENGGUNAKAN HAMMING NETWORK PENGENALAN KARAKTER DENGAN MENGGUNAKAN HAMMING NETWORK Thiang Jurusan Teknik Elektro, Universitas Kristen Petra Siwalankerto 121-131, Surabaya, Indonesia E-mail: thiang@petra.ac.id Abstrak Makalah ini

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM KONTROL POSISI DAN KECEPATAN PADA KAPAL SELAM MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

PERANCANGAN SISTEM KONTROL POSISI DAN KECEPATAN PADA KAPAL SELAM MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK PERANCANGAN SISTEM KONTROL POSISI DAN KECEPATAN PADA KAPAL SELAM MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Agus Syahril / 0322013 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Kristen Maranatha Jl.

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN SUMBER BELAJAR MATAKULIAH SISTEM CERDAS KOMPETENSI JARINGAN SYARAF TIRUAN

PENGEMBANGAN SUMBER BELAJAR MATAKULIAH SISTEM CERDAS KOMPETENSI JARINGAN SYARAF TIRUAN PENGEMBANGAN SUMBER BELAJAR MATAKULIAH SISTEM CERDAS KOMPETENSI JARINGAN SYARAF TIRUAN Slamet Wahyudi 1, Anik Nur Handayani 2, Heru Wahyu Herwanto 3 1.2.3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas

Lebih terperinci

SISTEM PENGENALAN KARAKTER DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA PERCEPTRON

SISTEM PENGENALAN KARAKTER DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA PERCEPTRON Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 7 No. 3 Edisi September 2012 105 SISTEM PENGENALAN KARAKTER DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA PERCEPTRON Anindita Septiarini Program Studi Ilmu Komputer FMIPA,

Lebih terperinci

SATIN Sains dan Teknologi Informasi

SATIN Sains dan Teknologi Informasi SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No. 1, Juni 2015 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Prestasi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Machine learning (ML), bagian dari kecerdasan buatan (artificial

BAB I PENDAHULUAN. Machine learning (ML), bagian dari kecerdasan buatan (artificial BAB I PENDAHULUAN 1. 1.1. Latar Belakang Machine learning (ML), bagian dari kecerdasan buatan (artificial intelligence), merupakan metode untuk mengoptimalkan performa dari sistem dengan mempelajari data

Lebih terperinci

JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA JENIS KELAMIN LAKI-LAKI DENGAN METODE BACKPROPAGATION

JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA JENIS KELAMIN LAKI-LAKI DENGAN METODE BACKPROPAGATION JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA JENIS KELAMIN LAKI-LAKI DENGAN METODE BACKPROPAGATION Naskah Publikasi Program Studi Informatika Fakultas Komunikasi dan Informatika Oleh: Hasna

Lebih terperinci

PERENCANAAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK JARINGAN SARAF BUATAN UNTUK MERAMALKAN NILAI KESEHATAN SENTRAL TELEPON DI SUATU SENTRAL TELEPON

PERENCANAAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK JARINGAN SARAF BUATAN UNTUK MERAMALKAN NILAI KESEHATAN SENTRAL TELEPON DI SUATU SENTRAL TELEPON PERENCANAAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK JARINGAN SARAF BUATAN UNTUK MERAMALKAN NILAI KESEHATAN SENTRAL TELEPON DI SUATU SENTRAL TELEPON DESIGN OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SOFTWARE FOR PREDICTING THE

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perangkat keras komputer berkembang dengan pesat setiap tahunnya selalu sudah ditemukan teknologi yang lebih baru. Meskipun demikian masih banyak hal yang belum dapat

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi perangkat lunak dewasa ini tidak terlepas dari berkembangnya studi mengenai kecerdasan buatan. Ada dua hal yang termasuk dari kecerdasan buatan

Lebih terperinci

Optimasi Prediksi Kehadiran Pegawai Untuk Intensif Kehadiran Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan-Backpropagation

Optimasi Prediksi Kehadiran Pegawai Untuk Intensif Kehadiran Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan-Backpropagation Optimasi Prediksi Kehadiran Pegawai Untuk Intensif Kehadiran Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan-Backpropagation Jamaludin Hakim 1), Sri Hartati 2) 1) Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Sistem

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan kecerdasan buatan yang semakin pesat dewasa ini ditunjukkan oleh aplikasinya diberbagai bidang. Salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang sudah dikenal

Lebih terperinci

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) Muhammad Dahria

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) Muhammad Dahria Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) Muhammad Dahria Abstrak Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) merupakan salah satu bagian dari ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer)

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN MOMENT INVARIANT DAN ALGORITMA BACK PROPAGATION ABSTRAK

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN MOMENT INVARIANT DAN ALGORITMA BACK PROPAGATION ABSTRAK IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN MOMENT INVARIANT DAN ALGORITMA BACK PROPAGATION Nasep Muhamad Ramdan (0522135) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha Jalan Prof. Drg.

Lebih terperinci

KONTRAK PEMBELAJARAN (KP) MATA KULIAH

KONTRAK PEMBELAJARAN (KP) MATA KULIAH KONTRAK PEMBELAJARAN (KP) MATA KULIAH Jaringan Saraf Tiruan Kode MK: TSK 615 Program Studi Sistem Komputer Fakultas Teknik Universitas Diponegoro Pengajar : Dr.Oky Dwi Nurhayati, ST, MT Semester : 6 KONTRAK

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM

IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM Ayu Trimulya 1, Syaifurrahman 2, Fatma Agus Setyaningsih 3 1,3 Jurusan Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas

Lebih terperinci

JURNAL INFORMATIKA PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

JURNAL INFORMATIKA PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Decy Nataliana [1], Sabat Anwari [2], Arief Hermawan [3] Jurusan Teknik Elektro Institut Teknologi Nasional Bandung ABSTRAK

Lebih terperinci

PREDIKSI PRODUKSI BAN GT3 MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILIENT PROPAGATION DAN WEIGHT-ELIMINATION

PREDIKSI PRODUKSI BAN GT3 MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILIENT PROPAGATION DAN WEIGHT-ELIMINATION Konferensi Nasional Sistem dan Informatika 1; Bali, November 13, 1 PREDIKSI PRODUKSI BAN GT3 MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILIENT PROPAGATION DAN WEIGHT-ELIMINATION Fitrisia, Adiwaya, dan Andrian

Lebih terperinci

SATIN Sains dan Teknologi Informasi

SATIN Sains dan Teknologi Informasi SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No., Juni 206 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Jaringan Syaraf Tiruan Peramalan Inventory Barang

Lebih terperinci

KOMPRESI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN HEBBIAN BASED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

KOMPRESI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN HEBBIAN BASED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS KOMPRESI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN HEBBIAN BASED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS 1 Sofyan Azhar Ramba 2 Adiwijaya 3 Andrian Rahmatsyah 12 Departemen Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Telkom

Lebih terperinci

PENGENALAN KARAKTER ALFANUMERIK MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGARATION

PENGENALAN KARAKTER ALFANUMERIK MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGARATION PENGENALAN KARAKTER ALFANUMERIK MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGARATION Amriana 1 Program Studi D1 Teknik Informatika Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik UNTAD ABSTRAK Jaringan saraf tiruan untuk aplikasi

Lebih terperinci

ANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH RESERVASI KAMAR HOTEL DENGAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang)

ANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH RESERVASI KAMAR HOTEL DENGAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang) ANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH RESERVASI KAMAR HOTEL DENGAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang) 1 Musli Yanto, 2 Sarjon Defit, 3 Gunadi Widi Nurcahyo

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada masa sekarang ini komputer memiliki peran yang cukup besar dalam membantu menyelesaikan pekerjaan manusia. Seiring dengan perkembangan teknologi dan kecerdasan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. fuzzy logic dengan aplikasi neuro computing. Masing-masing memiliki cara dan proses

BAB 2 LANDASAN TEORI. fuzzy logic dengan aplikasi neuro computing. Masing-masing memiliki cara dan proses 8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Neuro Fuzzy Neuro-fuzzy sebenarnya merupakan penggabungan dari dua studi utama yaitu fuzzy logic dengan aplikasi neuro computing. Masing-masing memiliki cara dan proses

Lebih terperinci

ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PENGENALAN NADA DAN JUDUL LAGU DENGAN ALGORITMA FAST FOURIER TRANSFORMATION DAN BACKPROPAGATION

ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PENGENALAN NADA DAN JUDUL LAGU DENGAN ALGORITMA FAST FOURIER TRANSFORMATION DAN BACKPROPAGATION ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PENGENALAN NADA DAN JUDUL LAGU DENGAN ALGORITMA FAST FOURIER TRANSFORMATION DAN BACKPROPAGATION Ritchie Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia Yulian Binus

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN SISTEM

BAB III PERANCANGAN SISTEM BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Definisi Masalah Dalam beberapa tahun terakhir perkembangan Computer Vision terutama dalam bidang pengenalan wajah berkembang pesat, hal ini tidak terlepas dari pesatnya

Lebih terperinci

2 2 ... v... 3 Santoso... 21 abawa... 29... 37... 53... 59... 67... 77 Yohakim Marwanta... 85... 89... 101 ... 109... 117 D. Jaringan Komputer Amirudd... 135 andha... 141... 151... 165 Syahrir... 171...

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI PEMBUAT TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN HAAR WAVELET DAN ALGORITMA PROPAGASI BALIK LEVENBERG MARQUARDT

IDENTIFIKASI PEMBUAT TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN HAAR WAVELET DAN ALGORITMA PROPAGASI BALIK LEVENBERG MARQUARDT Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2011 IDENTIFIKASI PEMBUAT TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN HAAR WAVELET DAN ALGORITMA PROPAGASI BALIK LEVENBERG MARQUARDT Rizky Suslianto¹, Sri Widowati², Bedy

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Artificial Neural Network atau jaringan syaraf tiruan merupakan bidang yang sangat berkembang saat ini. Pemanfaatan teknologi mesin dan computer yang tidak terbatas

Lebih terperinci

PERANCANGAN APLIKASI MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT MATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

PERANCANGAN APLIKASI MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT MATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Volume : 3, Nomor:, Februari 206 ISSN : 2407-389X PERANCANGAN APLIKASI MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT MATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION Fahmi Hasobaran Dalimunthe

Lebih terperinci

DETEKSI JENIS KAYU CITRA FURNITURE UKIRAN JEPARA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION

DETEKSI JENIS KAYU CITRA FURNITURE UKIRAN JEPARA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION No Makalah : 299 Konferensi Nasional Sistem Informasi 2012, STMIK - STIKOM Bali 23-25 Pebruari 2012 DETEKSI JENIS KAYU CITRA FURNITURE UKIRAN JEPARA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION Ratri Dwi Atmaja 1,

Lebih terperinci

Sebelumnya... Pembelajaran Mesin/Machine Learning Pembelajaran dengan Decision Tree (ID3) Teori Bayes dalam Pembelajaran

Sebelumnya... Pembelajaran Mesin/Machine Learning Pembelajaran dengan Decision Tree (ID3) Teori Bayes dalam Pembelajaran Sebelumnya... Pembelajaran Mesin/Machine Learning Pembelajaran dengan Decision Tree (ID3) Teori Bayes dalam Pembelajaran Kecerdasan Buatan Pertemuan 11 Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network)

Lebih terperinci

PENGENALAN POLA GARIS DASAR KALIMAT PADA TULISAN TANGAN UNTUK MENGETAHUI KARAKTER SESEORANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILIENT BACKPROPAGATION

PENGENALAN POLA GARIS DASAR KALIMAT PADA TULISAN TANGAN UNTUK MENGETAHUI KARAKTER SESEORANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILIENT BACKPROPAGATION PENGENALAN POLA GARIS DASAR KALIMAT PADA TULISAN TANGAN UNTUK MENGETAHUI KARAKTER SESEORANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILIENT BACKPROPAGATION ABSTRAK Juventus Suharta (0722026) Jurusan Teknik Elektro

Lebih terperinci

STUDI ESTIMASI CURAH HUJAN, SUHU DAN KELEMBABAN UDARA DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

STUDI ESTIMASI CURAH HUJAN, SUHU DAN KELEMBABAN UDARA DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION STUDI ESTIMASI CURAH HUJAN, SUHU DAN KELEMBABAN UDARA DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Muh. Ishak Jumarang 1), Lyra Andromeda 2) dan Bintoro Siswo Nugroho 3) 1,3) Jurusan Fisika,

Lebih terperinci

Pemodelan Sistem dengan Metode Neural Network Back Propagation. Modeling System Using Neural Network Backpropagation

Pemodelan Sistem dengan Metode Neural Network Back Propagation. Modeling System Using Neural Network Backpropagation Pemodelan Sistem dengan Metode Neural Network Back Propagation Modeling System Using Neural Network Backpropagation Dwi Sudarno Putra 1), Toto Sugiarto 1) & Meri Azmi 2) 1) Jurusan Teknik Otomotif Universitas

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM MANAJEMEN RUANG KULIAH MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (STUDI KASUS PADA FIKST UNIVERSITAS DHYANA PURA)

PERANCANGAN SISTEM MANAJEMEN RUANG KULIAH MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (STUDI KASUS PADA FIKST UNIVERSITAS DHYANA PURA) PERANCANGAN SISTEM MANAJEMEN RUANG KULIAH MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (STUDI KASUS PADA FIKST UNIVERSITAS DHYANA PURA) I Gusti Ngurah Anom Cahyadi Putra 1) Made Agung Raharja 2) Program Studi Sistem

Lebih terperinci

PENGARUH UJI TUKEY TERHADAP VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

PENGARUH UJI TUKEY TERHADAP VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN PENGARUH UJI TUKEY TERHADAP VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK Thari Novianty Mentaruk (0722100) Jurusan Teknik Elektro e-mail : thari_novianty_m@yahoo.com Verifikasi tanda

Lebih terperinci

KECERDASAN BUATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Copyright: Anik Handayani FT-UM

KECERDASAN BUATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Copyright: Anik Handayani FT-UM KECERDASAN BUATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE Copyright: Anik Handayani FT-UM ARTIFICIAL INTELLIGENCE Mata Kuliah:Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) Deskripsi Mengenai Kecerdasan Buatan Kecerdasan

Lebih terperinci

PERKIRAAN STABILITAS TRANSIEN PADA SISTEM TENAGA LISTRIK MULTIMESIN JAWA BALI 500 KV MENGGUNAKAN COMMITTEE NEURAL NETWORK

PERKIRAAN STABILITAS TRANSIEN PADA SISTEM TENAGA LISTRIK MULTIMESIN JAWA BALI 500 KV MENGGUNAKAN COMMITTEE NEURAL NETWORK PERKIRAAN STABILITAS TRANSIEN PADA SISTEM TENAGA LISTRIK MULTIMESIN JAWA BALI 500 KV MENGGUNAKAN COMMITTEE NEURAL NETWORK Eko Prasetyo 2205 100 092 Jurusan Teknik Elektro-FTI, Institut Teknologi Sepuluh

Lebih terperinci

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA SISTEM KONTROL ROBOT LINE FOLLOWER DENGAN ALGORITMABACKPROPAGATION

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA SISTEM KONTROL ROBOT LINE FOLLOWER DENGAN ALGORITMABACKPROPAGATION APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA SISTEM KONTROL ROBOT LINE FOLLOWER DENGAN ALGORITMABACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK APPLICATION IN LINE FOLLOWER ROBOT WITH BACKPROPAGATION ALGORITHM Nur Yanti

Lebih terperinci

PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Siti Amiroch Universitas Islam Darul Ulum Lamongan, amirast_117@yahoo.com Abstract. In the stock market, stock price prediction is

Lebih terperinci

JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST, M.KOM

JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST, M.KOM JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST, M.KOM INTRODUCTION Jaringan Saraf Tiruan atau JST adalah merupakan salah satu representasi tiruan dari otak manusia yang selalu

Lebih terperinci

PEMODELAN DINAMIKA KENDARAAN DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

PEMODELAN DINAMIKA KENDARAAN DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PEMODELAN DINAMIKA KENDARAAN DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Satrio Dewanto Computer Engineering Department, Faculty of Engineering, BINUS University Jln. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta Barat 11480

Lebih terperinci

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004 Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 004 Yogyakarta, 19 Juni 004 Klasifikasi Pola Menggunakan Jaringan Probabilistik Sri Kusumadewi Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia Jl.

Lebih terperinci

DETEKSI NOMINAL DAN KEASLIAN UANG KERTAS MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

DETEKSI NOMINAL DAN KEASLIAN UANG KERTAS MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2010 DETEKSI NOMINAL DAN KEASLIAN UANG KERTAS MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Syariefudin Bashori¹, Achmad Rizal², Iwan Iwut Tirtoasmoro³

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Generalisasi =

HASIL DAN PEMBAHASAN. Generalisasi = 6 Kelas Target Sidik jari individu 5 0000100000 Sidik jari individu 6 0000010000 Sidik jari individu 7 0000001000 Sidik jari individu 8 0000000100 Sidik jari individu 9 0000000010 Sidik jari individu 10

Lebih terperinci

PERANCANGAN PARAMETER TERBAIK UNTUK PREDIKSI PRODUKSI BAN GT3 MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILIENT PROPAGATION

PERANCANGAN PARAMETER TERBAIK UNTUK PREDIKSI PRODUKSI BAN GT3 MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILIENT PROPAGATION PERANCANGAN PARAMETER TERBAIK UNTUK PREDIKSI PRODUKSI BAN GT3 MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILIENT PROPAGATION Fitrisia, Adiwijaya, dan Andrian Rakhmatsyah Program Studi S1 Teknik Informatika,

Lebih terperinci

SLOPE CORRECTION PADA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK

SLOPE CORRECTION PADA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK SLOPE CORRECTION PADA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Disusun Oleh : Apriliyanto Taufik Betama (1022070) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. drg. Suria Sumantri, MPH, No.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. kecerdasan buatan, kecerdasan buatan merupakan salah satu bagian ilmu

BAB I PENDAHULUAN. kecerdasan buatan, kecerdasan buatan merupakan salah satu bagian ilmu BAB I PENDAHULUAN A Latar Belakang Masalah Jaringan Syaraf Tiruan merupakan bagian dari sistem kecerdasan buatan, kecerdasan buatan merupakan salah satu bagian ilmu pengetahuan yang digunakan untuk menyelesaikan

Lebih terperinci

KLASIFIKASI ARITMIA EKG MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN FUNGSI AKTIVASI ADAPTIF

KLASIFIKASI ARITMIA EKG MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN FUNGSI AKTIVASI ADAPTIF KLASIFIKASI ARITMIA EKG MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN FUNGSI AKTIVASI ADAPTIF Asti Rahma Julian 1, Nanik Suciati 2, Darlis Herumurti 3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, ITS

Lebih terperinci

PREDIKSI DAYA SERAP PERUSAHAAN TERHADAP ALUMNI TEKNIK INFORMATIKA IBI DARMAJAYA BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN. 1Chairani

PREDIKSI DAYA SERAP PERUSAHAAN TERHADAP ALUMNI TEKNIK INFORMATIKA IBI DARMAJAYA BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN. 1Chairani Jurnal Informatika, Vol. 12, No. 2, Desember 2012 Chairani PREDIKSI DAYA SERAP PERUSAHAAN TERHADAP ALUMNI TEKNIK INFORMATIKA IBI DARMAJAYA BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN 1Chairani 1 Jurusan Teknik Informatika

Lebih terperinci

Perbandingan Antara Metode Kohonen Neural Network dengan Metode Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Pola Tandatangan

Perbandingan Antara Metode Kohonen Neural Network dengan Metode Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Pola Tandatangan Jurnal Sains & Matematika (JSM) ISSN Kajian 0854-0675 Pustaka Volume14, Nomor 4, Oktober 2006 Kajian Pustaka: 147-153 Perbandingan Antara Metode Kohonen Neural Network dengan Metode Learning Vector Quantization

Lebih terperinci

PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN PERSENTASE PENDUDUK MISKIN TAHUN MENGGUNAKAN METODE KOHONEN

PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN PERSENTASE PENDUDUK MISKIN TAHUN MENGGUNAKAN METODE KOHONEN Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Terapannya 016 p-issn : 550-0384; e-issn : 550-039 PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN PERSENTASE PENDUDUK MISKIN TAHUN 009-013 MENGGUNAKAN

Lebih terperinci

PREDIKSI PERHITUNGAN DOSIS RADIASI PADA PEMERIKSAAN MAMMOGRAFI MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK

PREDIKSI PERHITUNGAN DOSIS RADIASI PADA PEMERIKSAAN MAMMOGRAFI MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK Berkala Fisika ISSN : 1410-9662 Vol.18, No.4, Oktober 2015, hal 151-156 PREDIKSI PERHITUNGAN DOSIS RADIASI PADA PEMERIKSAAN MAMMOGRAFI MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK Zaenal

Lebih terperinci

KNIT-2 Nusa Mandiri ISBN: SISTEM BIOMETRIK TELINGA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

KNIT-2 Nusa Mandiri ISBN: SISTEM BIOMETRIK TELINGA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SISTEM BIOMETRIK TELINGA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Ina Agustina 1, Fauziah 2, Aris Gunaryati 3 1, 2 Sistem Informasi, 3Teknik Informatika, Universitas Nasional Jl Sawo Manila Pejaten Pasar Minggu

Lebih terperinci