STT PLN dan HIMAKA STT PLN

Sekolah Tinggi Teknik - PLN


Himpunan Mahasiswa Teknik Informatika STT PLN

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Model Perceptron

Gambar
Pengertian Model Perceptron Salah satu metode yang termasuk dalam struktur feedforward adalah Perceptron. Perceptron biasanya digunakan untuk mengklasifikasikan suatu tipe pola tertentu yang sering dikenal dengan pemisahan secara linear dan algoritma yang digunakan oleh aturan perceptron ini akan mengatur parameter-parameter bebasnya melalui proses pembelajaran(Kusumadewi,2004). Pada jaringan syaraf perceptron semua input bersifat tidak saling tergantung (Independent) dan setiap bobot input mempengaruhi salah satu dari output. Learning Rule Perceptron • Aturan Kesalahan dalam sinyal kesalahan pada Perceptron dinyatakan sebagai berikut : e = t – y Dimana : Jika e = 1, makawbaru = wlama + x Jika e = -1, makawbaru = wlama – x Jika e = 0, makawbaru = wlama Keterangan variable – variable : e = error t = target x = input y = output w = bobot
Baca selengkapnya

Konsep Jaringan Syaraf Tiruan & Pemodelanya

Struktur Dasar Jaringan Biologi • NEURON Neuron adalah satuan unit pemroses terkecil pada otak yang mempunyai tugas mengolah informasi. Jaringan saraf biologi merupakan kumpulan sel-sel saraf (neuron). Komponen-komponen utama dari sebuah Neuron dapat dikelompokan menjadi 3 bagian yaitu : Dendrit. Dendritbertugas untuk menerimainformasi Badan Sel (Soma). Badan sel (soma) berfungsi sebagai tempat pengolahan informasi. Axon (Neurit). Axon mengirimkan impuls-impuls ke sel saraf lainnya. Proses dalam pembuatan Sistem Syaraf Buatan 1. Menginputkan Informasi (Basis Pengetahuan) yang sebelumnya telah diketahui hasil keluarannya, melalui node atau unit input. 2. Pemberian nilai awal dalam setiap pembobotan sesuai dengan kriteriatertentu, hinggadiperolehkeluaran yang diharapkan. Proses Komputasi Pada Jaringan Syaraf Tiruan • Teknologi jaringan saraf tiruan yang berkembang pesat merupakan solusi persoalan komputasi yang tidak dapat diselesaikan oleh komputer konvensional. • Kemudian, jaringan...
Baca selengkapnya

Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan

Gambar
Neural Network Neural Network terdiri atas elemen-elemen untuk pemrosesan informasiyang disebut dengan neuron, unit, sel atau node. Setiap neuron dihubungkan dengan neuron lainnya dengan suatuconnection link, yang direpresentasikan dengan weight/bobot. Metode untuk menentukan nilai weight disebut dengan training, learning, atau algoritma. Setiap neuron menggunakan fungsi aktivasi pada net input untuk menentukan prediksi output. Neuron-neuron dalam neural network disusun dalam grup, yang disebut dengan layer (lapis). Susunan neuron-neuron dalam lapis dan pola koneksi didalam dan antar lapis disebut dengan arsitektur jaringan. Lapisan Yang Membentuk Neural Network 1. Lapisan Input Unit-unit di lapisan input disebut unit-unit input. Unit-unit input tersebut menerima pola inputan dari luar yang menggambarkan suatu permasalahan. Banyaknya node atau neuron dalam lapis input tergantung pada banyaknya input dalam model dan setiap input menentukan satu neuron. 2. Lapisan tersembunyi (hid...
Baca selengkapnya