Usulan perbaikan tata letak dan perancangan program database gudanguntuk memenuhi kapasitas produksi di PT. Tumbakmas Inti Mulia
Penerbit : FTI - Usakti
Kota Terbit : Jakarta
Tahun Terbit : 2003
Pembimbing 1 : Inten Tejaasih
Subyek : Warehouses - Design and plans;Industrial management;Inventory control;Production control
Kata Kunci : layout improvement, program design, warehouse database, production capacity, PT. Tumbakmas Inti Muli
Status Posting : Published
Status : Tidak Lengkap
| No. | Nama File | Hal. | Link |
|---|---|---|---|
| 1. | 2003_TA_STI_06398152_Halaman-Judul.pdf | ||
| 2. | 2003_TA_STI_06398152_Lembar-Pengesahan.pdf | ||
| 3. | 2003_TA_STI_06398152_Bab-1_Pendahuluan.pdf | ||
| 4. | 2003_TA_STI_06398152_Bab-2_Tinjauan-Pustaka.pdf |
|
|
| 5. | 2003_TA_STI_06398152_Bab-3_Metodologi-Penelitian.pdf |
|
|
| 6. | 2003_TA_STI_06398152_Bab-4_Pengumpulan-dan-Pengolahan-Data.pdf |
|
|
| 7. | 2003_TA_STI_06398152_Bab-5_Analisa.pdf |
|
|
| 8. | 2003_TA_STI_06398152_Bab-6_Perancangan-Program-Database-Material.pdf |
|
|
| 9. | 2003_TA_STI_06398152_Bab-7_Kesimpulan-dan-Saran.pdf | ||
| 10. | 2003_TA_STI_06398152_Daftar-Pustaka.pdf | ||
| 11. | 2003_TA_STI_06398152_Lampiran.pdf |
|
J Jaringan saraf tiruan merupakan salah satu sistem pemrosesan informasi yang didesain dengan menirukan cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah dengan melakukan proses belajar melalui perubahan bobot sinapsisnya. Jaringan saraf tiruan sudah banyak diterapkan di berbagai bidang, diantaranya face recognition, sistem autopilot, dan deteksi sel kanker. Jaringan saraf tiruan adalah salah satu metode pengenalan pola yang cukup baik untuk menangani pengelompokan pola-pola yang cukup rumit. Di dalam tugas akhir ini, penulis membuat aplikasi jaringan saraf tiruan multilayer perceptron untuk pengenalan pola huruf. Pelatihan yang digunakan menggunakan pelatihan backpropagation yang merupakan pelatihan terawasi. Pembangunan aplikasi ini menggunakan bahasa pemrograman Java. Dengan adanya aplikasi jaringan saraf tiruan multilayer perceptron untuk pengenalan huruf ini, diharapkan dapat membuktikan keakuratan jaringan saraf tiruan untuk masalah pengenalan pola dan menjadi contoh untuk yang ingin mempelajari konsep dan cara kerj a jaringan saraf tiruan.Kata kunci: jaringan saraf tiruan, perceptron, dan backpropagation.
A An artificial neural network is an information processing system designed to mimic the human brain's problem-solving process by learning through changes in synaptic weights. Artificial neural networks have been widely applied in various fields, including facial recognition, autopilot systems, and cancer cell detection. Artificial neural networks are a particularly effective pattern recognition method for handling complex pattern groupings. In this final project, the author created a multilayer perceptron neural network application for letter pattern recognition. The training used was backpropagation, a supervised training method. The application was developed using the Java programming language. This multilayer perceptron neural network application for letter recognition is expected to demonstrate the accuracy of artificial neural networks for pattern recognition problems and serve as an example for those interested in learning the concepts and workings of artificial neural networks.Keywords: artificial neural network, perceptron, and backpropagation.