Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dalam Memprediksi Jumlah Ekspor Minyak Bumi di Indonesia Sunil Setti; Imelda Asih Rohani Simbolon; Muhammad Syafiq; Iin Parlina
JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Vol 2, No 1 (2018): EDISI JULI
Publisher : Universitas Medan Area

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31289/jite.v2i1.1658

Abstract

Minyak bumi merupakan sumber energi yang sangat penting di bumi. Minyak bumi juga merupakan salah satu faktor yang ikut meningkatkan perkembangan ekonomi suatu negara, semakin tinggi sumber minyak bumi di suatu negara maka perekonomian negara tersebut semakin meningkat pula. Di Indonesia sendiri sudah banyak mengekspor minyak bumi ke negara tetangga seperti Jepang, Korea Selatan, Tiongkok dll. Menurut data-data ekspor minyak bumi di Indonesia, dari tahun ke tahun jumlah ekspor minyak bumi di Indonesia mengalami penurunan, pada tahun 2010 sempat mengalami peningkatan hingga tahun 2012 namun pada tahun berikutnya terjadi penurunan an drastis. Untuk mengatasi penurunan ekspor minyak bumi di Indonesia maka perlu diadakan sebuah penelitian untuk meramal tingkat ekspor minyak bumi di Indonesia di tahun-tahun berikutnya dengan menggunakan jaringan saraf tiruan backpropagation. Pada penelitian ini aplikasi yang digunakan adalah Matlab R2011b dengan arsitektur yang terbaik yaitu 4-41-1 dengan tingkat akurasi sebesar 90% serta epoch sebanyak 2063 iterasi.
Implementation of Artificial Neural Networks In Predicting Students ‘English Understanding Level Using The Backpropagation Method Septri Wanti Siahaan; Kristin Daya Rohani Sianipar; Iin Parlina
Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering Vol 1, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (623.499 KB) | DOI: 10.30596/jcositte.v1i2.5072

Abstract

English is a language that unites humans in communicating with others. The existence of language differences can make it difficult for people to understand each other in dialogue. Therefore, the role of English is very useful to unite human communication. In this case, researchers make research to predict the level of understanding of students in English. Predicting the level of understanding of students in English is needed to determine the level of ability or understanding of students in English so that students can further enhance student abilities. English is very necessary for students to support a bright future. In this study implements the Artificial Neural Network in conducting research and applying the bacpropagation method in it. To complete this study, researchers used several criteria, namely: Reading References, Hearing from the Environment, Practicing, Utilizing Technology. Of the four criteria using the backpropagation method is useful for training in predicting the level of understanding of students in English. The results of this research test get that the level of understanding of students in English is with the level of accuracy and architectureKeyword : Artificial Neural Network; Prediction; English; Level of Understanding; Backpropagation.English is a language that unites humans in communicating with others. The existence of language differences can make it difficult for people to understand each other in dialogue. Therefore, the role of English is very useful to unite human communication. In this case, researchers make research to predict the level of understanding of students in English. Predicting the level of understanding of students in English is needed to determine the level of ability or understanding of students in English so that students can further enhance student abilities. English is very necessary for students to support a bright future. In this study implements the Artificial Neural Network in conducting research and applying the bacpropagation method in it. To complete this study, researchers used several criteria, namely: Reading References, Hearing from the Environment, Practicing, Utilizing Technology. Of the four criteria using the backpropagation method is useful for training in predicting the level of understanding of students in English. The results of this research test get that the level of understanding of students in English is with the level of accuracy and architectureKeyword : Artificial Neural Network; Prediction; English; Level of Understanding; Backpropagation. 
RANCANG BANGUN MESIN SORTIR BUAH KELAPA SAWIT BERDASARKAN TINGKAT KEMATANGAN MENGGUNAKAN SENSOR WARNA TCS3200 BERBASIS ARDUINO UNO Agung Wibowo; Poningsih Poningsih; Iin Parlina; Suhada Suhada; Anjar Wanto
STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Vol. 1 No. 2 (2022): Mei
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (369.441 KB) | DOI: 10.55123/storage.v1i2.305

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah mengaplikasikan sensor warna TCS3200 sebagai detektor untuk mendeteksi tingkat kematangan biji buah kelapa sawit berdasarkan warnanya. Proses penyotiran yang ada saat ini di pabrik kelapa sawit masih dilakukan manual sehingga keakuratan sortasi yang dilakukan masih rendah, untuk mengatasi permasalahan yang perlu dilakukan peneliti dengan melakukan perancanaan dan pembuatan alat. Dalam perancangan ini menggunakan mikrokontroller ATMega328p sebagai pengendali sistem mesin sortasi kelapa sawit, adapun metode penelitian yang digunakan yaitu sensor warna TCS3200 untuk mengetahui buah kelapa sawit dalam keadaan matang atau belum matang berdasarkan tingkat warna buah kelapa sawit dan uji coba dalam perancangan hardware serta software. Dengan berjalannya system ini, maka dapat di seleksi biji buah kelapa sawit yang matang atau mentah untuk mendapatkan CPO (Crude Palm Oil ) dengan khualitas baik. Jika buah matang maka secara otomatis servo akan mengarahkan ke tempat yang sudah di tentukan dan jika biji buah tidak matang maka di arahkan ke tempat yang di tentukan.