Kecukupan pasokan energi listrik diukur dengan melihat kemampuan pasokan daya listrik saat beban puncak. Karena sifat tenaga listrik tidak dapat disimpan dalam skala besar, sehingga kebutuhan suatu saat harus dipasok saat itu juga. Pelanggan listrik tercatat pada PT.PLN Rayon Banjarbaru pada tahun 2019 sebanyak 133.726 pelanggan, sedangkan pada tahun 2018 sebanyak 126.747. Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation adalah salah satu cabang kecerdasan buatan yang digunakan mengidentifikasi pola data menggunakan algoritma pembelajaran dalam menyelesaikan permasalahan yang berhubungan dengan prediksi. Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation terdiri tiga tahap, yaitu tahap perambatan maju, tahap perambatan-balik, serta tahap perubahan bobot dan bias. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan prediksi dan mengetahui tingkat akurasi dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Data yang digunakan adalah data jumlah beban listrik yang dibangkitkan di kota Banjarbaru dalam kurun waktu 9 tahun dengan 12 unit masukan. Hasil dari penelitian ini adalah tahap pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan dengan empat simulasi lapisan sembunyi mendapatkan arsitektur jaringan yang cukup baik yakni arsitektur 12-12-1 dengan nilai MAPE adalah 6,597% dan RMSE adalah 0,032222. Untuk tahap pengujian diperoleh nilai MAPE adalah 7,918% dan RMSE adalah 0,070479 yang dapat digunakan untuk memprediksi jumlah beban listrik dengan cukup baik. Serta tahap prediksi diperoleh nilai MAPE adalah 12,366% dan RMSE adalah 0,113272 yang menunjukkan hasil prediksi kurang baik dikarenakan terjadi penurunan jumlah beban listrik yang dibangkitkan secara signifikan pada bulan Desember 2018 dengan bulan Januari 2019.
Machine vision berbasis jaringan saraf tiruan dan pemrosesan gambar digital merupakan metode alternatif yang dapat dilakukan untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi keragaman varietas padi. Berbeda dengan metode pengamatan langsung yang memiliki tingkat subjektivitas tinggi dan metode kimiawi (PCR) yang bersifat destruktif dan mahal, machine vision berbasis jaringan saraf tiruan menawarkan sistem identifikasi dan evaluasi secara cepat, praktis, murah, akurat, serta bersifat non-destruktif. Paper ini membahas machine vision berbasis jaringan saraf tiruan sebagai teknologi alternatif untuk identifikasi varietas padi rawa Kalimantan Selatan berdasarkan ciri morfologinya, yaitu area, perimeter, major axis, minor axis, circularity, aspect ratio, roundness, dan feret untuk setiap sampel benih padi. Dalam paper ini, sistem identifikasi varietas benih padi menggunakan jaringan saraf radial basis probabilistic dengan optimalisasi bobot hidden center menggunakan algoritme orthogonal least square. Dari proses learning dihasilkan performa pelatihan sebesar 88.32% dan performa pengujian sebesar 88.21% dengan tingkat keberhasilan pada proses pelatihan dari masing-masing varietas bayar papuyu, bayar putih, benih kuning, benih putih, ketan, siam gadis, siam unus, dan karan dukuh masing-masing sebesar 100.00%, 92.59%, 88.89%, 92.59%, 92.59%, 81.48%, 100.00%, dan 100.00%. Untuk proses pengujian, tingkat keberhasilan masing-masing varietas ialah 100.00%, 87.50%, 88.89%, 100.00%, 88.89%, 88.89%, 100.00%, dan 100.00%.<br /><br />Kata Kunci: benih padi, machine vision, morfologi, RBP-OLS
Abstract:Panggon Lunjak (trampoline) is one of the famous amusement parks among the people that we can use as a recreation to enjoy a pleasant sensation. Without us knowing the amusement park that we often encounter is actually the result of the application of science and technology, especially in the field of physics, because it is amusement park for student of science is a real laboratory or the giant laboratory that we can use as a study of physics concepts and as research materials. Panggon Lunjak (trampoline) motion is very close to the harmonic motion where the resulting graph of the sinus so that on the graph will be in the analysis of kinematics and energy phenomena, so that research on simple harmonic motion materials is not limited to research using pendulum motion and spring load motion which is often exemplified as research on harmonic motion. The purpose of this study is to analyze the physical aspects of Panggon Lunjak (trampoline) motion based on the laws of physics on the concept of kinematics and analyze energy, Where the mechanical energy of addition between potential energy and kinetic energy (Conservation of energy). The analysis is done by using video tracking. Based on the analysis done using people as a mass, the result of the amplitude, the spring constant, angular frequency, and the law of conservation of energy on the Panggon Lunjak (trampoline) is true. This analysis activity will be well used as a physics learning for students.
(demand). the method that could be used for solving the transportation problem is to directly find the optimal solution. The direct method that used in this study id the ASM method for solving the balance transportation problem and revised ASM method for solving the unbalance transportation problem. This study aims to construct a transportation model using those methods and it solution. The method on this study is to identify the transportation model, construct the transportation model matrixes, construct an algorithm table using ASM method and to determine the optimal solution of the transportation problem. The obtained result from this study was the model ASM method could determine the optimum value without using initial feasible solution. On solving the unbalance transportation problem, there is an addition of dummy cell or column step. Then reducing the cost of cell and column and change the dummy cost with the biggest cost of reduced cell or column.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.