Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TRANSIENT
Azka, Thariq Hizrian
Unknown Affiliation
Education

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PERANCANGAN JARINGAN SENSOR NIRKABEL UNTUK PENDETEKSI DINI TERJADINYA TANAH LONGSOR DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTILAYER PERCEPTRON Azka, Thariq Hizrian; Sofwan, Aghus; Sumardi, Sumardi
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 7, NO. 3, SEPTEMBER 2018
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (990.234 KB) | DOI: 10.14710/transient.7.3.826-831

Abstract

Tanah longsor merupakan salah satu bencana yang sering terjadi di Indonesia. Banyak faktor yang mempengaruhi terjadinya bencana longsor, seperti curah hujan, kemiringan tanah, kelembaban tanah, dan getaran. Dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengidentifikasi pengaruh masing-masing faktor tersebut terhadap terjadinya bencana longsor agar bencana longsor yang selanjutnya terjadi dapat diprediksi. Pada penelitian ini dibuatlah perancangan jaringan saraf tiruan dengan metode cascade-forward backpropagation. Jaringan saraf tiruan ini memiliki 5 parameter masukan berupa kemiringan lereng yang dapat diukur dengan sensor MPU 6050, curah hujan yang diukur dengan sensor tipping bucket dengan reed switch, kadar air pada dua kedalaman tanah berbeda dengan sensor kelembaban FC-28, dan getaran tanah yang diukur dengan sensor 801s. Sistem ini memiliki keluaran berupa perhitungan kemungkinan terjadinya bencana longsor pada suatu wilayah dengan kondisi aman, siaga, maupun bahaya. Hasil dari jaringan saraf tiruan ini akan dibandingka dengan keluaran metode feed-forward backpropagation untuk mengetahui performanya. Dari hasil pengujian jaringan saraf tiruan cascade-forward backpropagation pada kondisi aman, siaga, dan bahaya didapatkan rata-rata error berturut-trut  sebesar 0.00664, 0.07825, dan 0.05624 dan rata-rata error pada metode feed-forward backpropagation sebesar 0.03475, 0.07892, dan 0.08702.
Co-Authors Aghus Sofwan Sumardi .