<p class="Judul21">Seleksi di Amikom masih mengalami kendala pada proses pengambilan keputusan, banyaknya data menyebabkan pengambil keputusan membutuhkan tools yang dapat membantu dalam menentukan penerima beasiswa, salah satu metode yang sering digunakan adalah artificial neural network (ANN). Metode ini meniru jaringan pemodelan saraf otak manusia berupa neuron-neuron untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Salah satu penerapan neural network adalah untuk melakukan prediksi atau peramalan terhadap suatu peristiwa tertentu serta dianggap mampu menyelesaikan masalah yang komplek seperti penalaran otak manusia. Untuk menyelesaiakn masalah yang komplek neural network memerlukan banyak neuron atau yang biasa disebut layer (lapis). Salah satu metode neural network multi lapis adalah backpropagation yang mampu mengoptimalisasi bobot pada neuron dan menyelesaikan masalah yang komplek. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah perancangan sistem prediksi dengan menggunakan metode neural network backpropagation untuk melakukan peramalan terhadap mahasiswa yang mendaftar beasiswa. hasil akhir penelitian ini adalah nilai akurasi sebesar 90% dan nilai error terkecil sebesar 0,000101 pada epoch ke 329 dengan jumlah 3000 data dengan pembagian data training 2.250 dan 750 data testing serta konfigurasi learning rate sebesar 0,2 dan momentum 0,2.</p><p class="Abstrak"> </p><p><strong>Kata kunci</strong>: <em>Artificial Neural netwok</em><em>, </em><em>Backpropagarion, </em><em>Prediksi, beasiswa, Pengambilan Keputusan.</em></p><p><em> </em></p><p class="Judul21"><em>Abstract</em></p><p class="Judul21"><em>Selection in Amikom is still constrained in the decision-making process, the number of data causing decision makers need tools that can assist in determining scholarship recipients, one of the most commonly used method is artificial neural network (ANN). This method mimics the neural network modeling of the human brain in the form of neurons to solve a problem. One application of neural network is to make predictions or forecasting of a particular event and is considered capable of solving complex problems such as human brain reasoning. To solve the problem the complex neural network requires many neurons or so-called layers. One method of multi layer neural network is backpropagation that is able to optimize the weight of neurons and solve complex problems. The result of this research is a prediction system design using neural network backpropagation method to forecast the students who apply for scholarship. the final result of this research is the accuracy value of 90% and the smallest error value of 0.000101 on epoch to 329 with the amount of 3000 data with sharing training 2,250 and 750 data testing and learning rate configuration of 0.2 and momentum 0.2.</em></p><p><strong>Keywords</strong>: <em>Artificial Neural Netwok, Backpropagarion, Prediction, Scholarship, Decision Making.</em></p>
Teknologi informasi dan Sistem Informasi sudah menjadi hal paling mendasar dalam suatu organisasi dalam menjalankan proses bisnis. Perkembangan teknologi informasi dan Sistem Informasi (TI/SI) yang baik harus direncanakan dengan baik. Master Plan merupakan suatu pedoman jangka pendek, menengah dan jangka panjang dalam pengembangan TI/SI suatu organisasi/perusahaan. Dalam menjalankan proses bisnis yang disesuaikan dengan visi, misi dan tujuannya, STT Dharma Iswara Madiun lebih menitik beratkan pada Pelayanan Bidang Akademik (disesuaikan dengan gambaran Portofolio Aplikasi). Untuk menghasilkan pelayanan yang prima dalam bidang Akademik, perancangan Master Plan Sistem Informasi Akademik merupakan salah satu cara untuk membuat perencanaan jangka panjang pemeliharaan Sistem Informasi Akademik. Pada penelitian ini perancangan Master Plan Sistem Informasi Akademik dilakukan dengan perumusan Rencana Strategis STT Dharma Iswara Madiun, membuat arsitektur Sistem Informasi dengan framework Zachman 4 kolom (data (what), function (how), network (where) dan people (who)) dan 3 baris (planner, owner dan designer). Hasil penelitian ini berupa rencana pengembangan Sistem Informasi Akademik dalam bentuk Master Plan pada jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang.
Produk pertanian kentang menjadi sangat penting karena termasuk makanan utama bagi manusia. Kentang memiliki kandungan karbohidrat yang menjadikanya sebagai makanan utama. Dalam mengelola pertanian kentang ini tentu memiliki beberapa kendala diantaranya adalah penyakit yang menyerang pada daun kentang yang jika dibiarkan akan menghasilkan produksi yang buruk atau bahkan gagal panen. Late blight dan early blight adalah penyakit yang sering ditemui pada daun kentang. Penyakit ini memiliki gejala masing-masing sehingga para petani dapat melakukan pencegahan jika melihat gejala pada daun kentang, tetapi langkah ini memliki kelemahan yaitu proses identifikasi yang lama, dan jika penanganan pada penyakit daun ini sangat lambat akan mengakibatkan penambahan biaya perawatan. Dengan memanfaatkan teknologi yaitu berupa pengolahan citra digital maka hal ini bisa diatasi, jadi pada penelitian ini akan mengusulkan metode yang tepat dalam mendeteksi penyakit pada daun kentang. Klasifikasi akan dilakukan dengan tiga kelas berupa daun sehat, early blight, dan late blight menggunakan metode Deep Learning mengguanakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Hasil pada peneltian ini dianggap baik karena pada epoch ke 10 dengan batch size 20 menghasilkan training akurasi 95% dan validation accuracy 94%.Kata Kunci—Penyakit daun kentang, late blight, early blight, identifikasi, CNNPotato agricultural products are essential because they are the leading food. Potatoes have carbohydrate content, which makes them the leading food for humans. But in carrying out this potato farming certainly has several obstacles, including the disease that attacks the potato leaves which if left unchecked will result in poor production or even crop failure. late blight and early blight are diseases that are often found in potato leaves. This disease has its own symptoms so that farmers can take precautions if they see symptoms on potato leaves, but this step has a weakness that is a long identification process, and if the handling of this leaf disease is very slow will result in additional maintenance costs. By utilizing technology in the form of digital image processing, this can be overcome, so this research will propose an appropriate method in detecting diseases in the leaves of potato plants. Classification will be carried out with three classes in the form of healthy leaves, early blight, and late blight using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. The results of this research are considered good because on the 10th epoch with batch size 20 produces 95% accuracy training and 94% validation accuracy.Keywords—Potato leaf disease, late blight, early blight, identification, CNN
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.