Journal of Applied Computer Science and Technology最新文献_第6页

Kajian Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation Untuk Deteksi Bau 这是一项模拟神经组织实现的研究，用的是一种分析气味检测方法

Journal of Applied Computer Science and Technology Pub Date : 2020-12-16 DOI: 10.52158/JACOST.V1I2.113

Zahri Hasanati, Dwiny Meidelfi

{"title":"Kajian Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation Untuk Deteksi Bau","authors":"Zahri Hasanati, Dwiny Meidelfi","doi":"10.52158/JACOST.V1I2.113","DOIUrl":"https://doi.org/10.52158/JACOST.V1I2.113","url":null,"abstract":"Perkembangan teknologi yang semakin pesat dan maju sehingga berdampak terciptanya alat atau sistem yang mampu bekerja seperti jaringan manusia, salah satu contohnya adalah sistem yang bekerja mirip dengan cara kerja hidung manusia atau e-nose. Dengan adanya bantuan sistem ini, maka dapat membantu mempermudah manusia dalam mengidentifikasi serta mengklasifikasikan bau yang tidak dapat tercium atau terdeteksi oleh hidung manusia serta dapat juga meningkatkan akurasi dan ketepatan dalam mengenali bau-bau yang ada. Cara kerja atau prinsip dari e-nose dalam mendeteksi bau yaitu dengan memanfaatkan berbagai reseptor-reseptor untuk dapat mengklasifikasikan bau dan masing-masing reseptor akan memberikan hasil respon atau output yang berbeda-beda dari satu jenis bau yang diuji. Pendekatan yang dilakukan pada pembuatan kajian ini adalah pengenalan pola yaitu belajar dari pola-pola atau contoh yang telah dicoba sebelumnya untuk dapat dikenali oleh sistem agar dapat mendapatkan hasil yang diinginkan atau sesuai target. Untuk dapat membuat sistem deteksi ini dibutuhkan metode yang mampu bekerja seperti jaringan manusia, metodenya yang sering digunakan adalah Jaringan Syaraf Tiruan atau Neural Network. Metode yang sering dipakai dalam membuat e-nose adalah Jaringan Syaraf Tiruan. Jaringan Syaraf Tiruan adalah cara untuk proses informasi yang kerjanya meniru sistem syaraf biologi manusia mirip dengan kerja otak.. Penelitian ini dilakukan dengan mempelajari dan mendalami penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Hasil studi literatur yang dilakukan menghasilkan kesimpulan bahwa implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation bekerja dengan baik dalam mengenali dan mendeteksi bau. Pada penelitian ini diharapkan dapat membantu mahasiswa, peneliti dan pihak-pihak terkait dalam merancang dan membangun sistem yang menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation.","PeriodicalId":151855,"journal":{"name":"Journal of Applied Computer Science and Technology","volume":"14 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-12-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126454341","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 1

Pencarian Jalur berdasarkan Kepadatan Lalu Lintas di Surabaya Menggunakan Algoritma Koloni Semut 根据泗水的交通密度搜索路径，使用了蚁群算法

Journal of Applied Computer Science and Technology Pub Date : 2020-12-15 DOI: 10.52158/JACOST.V1I2.10

Arna Fariza, Arif Basofi, Mochammad Rizki Hidayat

{"title":"Pencarian Jalur berdasarkan Kepadatan Lalu Lintas di Surabaya Menggunakan Algoritma Koloni Semut","authors":"Arna Fariza, Arif Basofi, Mochammad Rizki Hidayat","doi":"10.52158/JACOST.V1I2.10","DOIUrl":"https://doi.org/10.52158/JACOST.V1I2.10","url":null,"abstract":"Di kota besar seperti Surabaya yang mempunyai kepadatan lalu lintas yang cukup tinggi, merupakan permasalahan yang rumit untuk diselesaikan. Peningkatan jumlah pengguna jalan menyebabkan kepadatan yang semakin tinggi. Pada sistem lalu lintas yang bersifat dinamis, pencarian jalur berdasarkan jarak terpendek harus memperhitungkan kondisi kepadatan lalu lintas pada suatu waktu. Pengguna jalan lebih efektif dan efisien dalam menentukan jalur yang dilewati, apabila mempertimbangkan faktor kepadatan. Pada penelitian ini dilakukan pengembangan pencarian jalur menggunakan algoritma koloni semut (ant colony algorithm). Algoritma koloni semut diaplikasikan pada peta untuk menemukan jalur optimal berdasarkan jarak tempuh dengan mempertimbangkan kondisi kepadatan lalu lintas pada suatu waktu. Sistem yang dibangun dapat menjadi alat bantu bagi pengguna jalan untuk memilih jalan yang dilakukan berdasarkan informasi kondisi kepadatan, arah jalan dan serta jalur yang dapat dilalui oleh jenis kendaraan tertentu. Algoritma koloni semut dapat melakukan pencarian jalur dengan baik dengan sesuai dengan bobot jumlah lajur jalan dan jenis kendaraan. ","PeriodicalId":151855,"journal":{"name":"Journal of Applied Computer Science and Technology","volume":"12 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-12-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122548601","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Sistem Monitoring Rental Mobil Berbasis Android Menggunakan GPS Android总部的汽车监控系统使用GPS

Journal of Applied Computer Science and Technology Pub Date : 2020-12-15 DOI: 10.52158/JACOST.V1I2.34

Cecilya Lailaturahmi Hamedeko, Dwiny Meidelfi, Aldo Erianda

引用次数: 2

Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia

Journal of Applied Computer Science and Technology Pub Date : 2020-07-12 DOI: 10.52158/JACOST.V1I1.9

Alvina Felicia Watratan, Arwini Puspita, Dikwan Moeis, Sistem Informasi, Profesional Makassar

{"title":"Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia","authors":"Alvina Felicia Watratan, Arwini Puspita, Dikwan Moeis, Sistem Informasi, Profesional Makassar","doi":"10.52158/JACOST.V1I1.9","DOIUrl":"https://doi.org/10.52158/JACOST.V1I1.9","url":null,"abstract":"The COVID-19 pandemic is the first and foremost health crisis in the world. Coronavirus is a collection of viruses from the subfamily Orthocronavirinae in the Coronaviridae family and the order of Nidovirales. This group of viruses that can cause disease in birds and mammals, including humans. In humans, coronaviruses cause generally mild respiratory infections, such as colds, although some forms of disease such as; SARS, MERS, and COVID-19 are more deadly. Anticipating and reducing the number of corona virus sufferers in Indonesia has been carried out in all regions. Among them by providing policies to limit activities out of the house, school activities laid off, work from home (work from home), even worship activities were laid off. This has become a government policy based on considerations that have been analyzed to the maximum, of course. Therefore this research was carried out as an anticipation step towards the Covid-19 pandemic by predicting the spread of Covid-19, especially in Indonesia. The research method applied in this research is problem analysis and literature study, collecting data and implementation. The application of the naive bayes method is expected to be able to predict the spread rate of COVID-19 in Indonesia. The results of the Naive Bayes method classification show that 16 data from 33 data were tested in Covid-19 cases per province with an accuracy of 48.4848%, where of the 33 data tested in the Covid-19 case per province tested there were 16 data that were successfully classified correctly.","PeriodicalId":151855,"journal":{"name":"Journal of Applied Computer Science and Technology","volume":"30 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-07-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"123496801","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 27