Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKTidak terlalu berlebihan jika dikatakan bahwa perkembangan ekonomi secara keseluruhan harus pula diukur dari seberapa jauh perkembangan pasar modal dan industri sekuritas pada negara tersebut. Keputusan investasi dari seorang pemodal yang rasional didahului oieh suatu proses analisis terhadap variabel yang secara fundamental diperkirakan akan mempengaruhi harga suatu saham. Pada ekstrem yang lain sebagian pemodal menganggap bahwa jual bell saham adalah karena cepatnya perubahan harga (pin point technical analisis) atau faktor waktu (timing).Sistem jaringan syaraf tiruan adalah sistem jaringan yang meniru jaringan syaraf biologis. Sistem komputasi jaringan syaraf tiruan ini mempunyai kemampuan untuk mengatasi masalah-masalah yang non-algoritmik, selain itu juga rnampu menangani masalah yang memiliki data rumit mempunyai derau, dan tidak lengkap.Pada skripsi ini dibuat perangkat lunak Sistem Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Saham, menggunakan metode propagasi umpan balik (back propagation), dengan menggunakan data perubahan harga (pin point technical analisis) dan akan diadakan uji coba perangkat lunak tersebut.Dari hasil uji coba yang dilakukan diperoleh hasil bahwa sistim jaringan syaraf tiruan memiliki hasil prediksi yang cukup akurat dengan tingkat kesaiahan yang cukup kecil. Peningkatan selanjutnya adalah penambahan masukan sebagai pembanding daiam proses pembelajarannya juga proses coba-coba untuk nendapatkan bobot yang sangat baik."

"ABSTRAKTesis ini membahas identifikasi sistem kiln semen dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST), yang meliputi penentuan parameter yang dibutuhkan untuk pemodelan sistem tersebut, dan perancangan JST yang digunakan untuk identifikasi tersebut. Dalam tesis ini digunakan struktur Multi-Layer Feedforward Network yang terdiri dari lapisan masukan, lapisan keluaran dan 2 buah lapisan tersembunyi. Data diperoleh dari kiln semen yang sebenarnya yaitu dari Pabrik Tuban-II PT. Semen Gresik (Persero) tbk., kemudian data tersebut digunakan untuk melatih JST. Untuk melakukan identifikasi menggunakan model masukan-keluaran dengan struktur serial-paralel dan pelatihan JST tersebut menggunakan algoritma Error Back Propagation. Hasil identifikasi selanjutnya disimulasikan dan dibandingkan dengan plant yang sebenarnya.

---

ABSTRACT

This thesis discuss about system identification of cement kiln using Artificial Neural Network (ANN). The process of system identification using ANN requires to define of the input and output parameters, and to decide ANN's structure. In this thesis, the Feedforward Multi-Layer Network is used which contain input layer, output layer and two hidden layers. The data are collected from the real cement kiln at Pabrik Tuban-II PT. Semen Gresik (Persero) tbk, then good data are selected for training the ANN. In this thesis is using Serial-Parallel Structure and training algorithm is using Error Back Propagation method. The result of the identification is then simulated and compared to the real plant."

"Metode prakiraan curah hujan yang lazim digunakan pada saat ini adalah metode prakiraan yang bersifat subjektif. Kelemahan dari metode ini adalah kualitas prakiraannya tergantung pada pengalaman dan skill prakirawan. Hambatan yang ada adalah tidak setiap prakirawan memiliki skill dan pengalaman yang cukup memadai, sehingga prakiraan dari setiap prakirawan akan berbeda-beda. Untuk menjaga objektifitas dari suatu prakiraan, maka digunakan sistem Jaringan Syaraf Tiruan (JST) sebagai jalan untuk membangun model prakiraan curah hujan.Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan harian, didukung data komponen angin u dan v, data energi kinetik persatuan massa dan data kecepatan vertikal pada lapisan 850 mb. Hasil yang didapatkan dari pengujian model JST untuk mendapatkan prakiraan curah hujan beberapa hari ke depan ini cukup memuaskan dengan korelasi rata-rata antara output JST dengan data aktual di atas 0,8. Kesimpulan dari pengujian sistem JST ini adalah JST bisa diaplikasikan untuk menghasilkan model prakiraan curah hujan jangka pendek."

"Salah satu masalah dalam pengendahan robot bergerak otonom adalah tingkat ketidak linierannya. Pengendali cerdas yang sering digunakan pada aplikasi robot adalah jaringan syaraf tiruan. Pengendali jaringan syaraf tiruan memiliki kemampuan belajar dan mampu beradaptasi terhadap perubahan sehingga mampu mengatasi masalah pengendalian pada robot bergerak otonom. Pembahasan meliputi pemodelan sistem dan perancangan pengendali jaringan syaraf tiruan untuk mengendalikan sudut heading robot. Pembelajaran jaringan syaraf tiruan dilakukan secara off-line. Analisa dilakukan terhadap hasil pelatihan yaitu pergerakkan robot pada beberapa lingkungan yang berbeda-beda. Pengendali jaringan syaraf tiruan mampu mengendalikan gerak robot hingga mencapai sasaran tanpa mengenai rintangan jika lingkungan robot sesuai dengan sifat-sifat pergerakan robot dan letak sasaran dapat dijangkau oleh sensor robot."

"Pemisahan CO2 dari gas alam di amine plant bertujuan untuk menghilangkan akibat buruk yang akan ditimbulkan oleh CO2 pada proses selanjutnya. Salah satu alternatif proses pemisahan tersebut adalah dengan cara absorpsi yang menggunakan solvent MDEA. Solvent inilah yang memisahkan CO2 dari umpan gas hingga menghasilkan produk yang seuai dengan yang diinginkan oleh konsumen. Kuantitas dan kualitas umpan masuk pada kolom absorber merupakan faktor ketidakpastian, sehingga akan menyulitkan dalam mempertahankan kualitas produk gas yang diinginkan. Oleh karena itu, maka untuk dapat menganalisa pengaruh dari variabel operasi yang terlibat didalamnya diperlukan suatu model. Pemodelan konvensional yang biasa dilakukan dengan pemodelan matematis cenderung kaku dengan banyaknya asumsi dan sulit untuk dilakukan. Percobaan sebelumnya dilakukan dengan teknik regresi dan membandingkannya dengan model empiris. Makalah ini akan mencoba memodelkannya dengan jaringan Syaraf tiruan yang lebih fleksibel Algoritma pembelajaran yang digunakan adalah algoritma simulaled annealing jaringan syaraf tiruan dan sebagai pembandingnya dipakai algoritma pembelajaran resilient backpropagation. Ternyata jaringan syaraf tiruan (JST) simulated annealing yang terbentuk tidak dapat mengidentifikasi hubungan antara laju alir gas umpan dan laju sirkulasi MDEA terhadap laju alir gas produk dan kandungan CO2 didalamnya. Sedangkan algoritma pembanding resilient backpropagation jaringan syaraf tiruan berhasil mengidentifikasi hubungan tersebut. Dari hasil simulasi yang dilakukan pada jangkauan laju alir gas umpan yang kecil dan variabel tersebut dianggap tetap, didapatkan bahwa ada kecenderungan peningkatan laju sirkulasi MDEA menyebabkan meningkatnya persen CO2 didalam gas produk. Namun terjadi inkonsistensi yang disebabkan adanya variabel lain yang juga berpengaruh terhadap proses tersebut tetapi diluar data pengamatan yang ada."