Analisis dan Implementasi Algoritma Conjugate Gradient Powell -Beale Pada Optimasi Learning Backpropagation Untuk Peramalan Temperatur dan Kelembaban Udara

David Mario

Informasi Umum

Kode

113080091

Klasifikasi

005.1 - Computer programming

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatika Teori Dan Pemrograman

Dilihat

369 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Peramalan adalah kegiatan mengestimasi nilai sebuah variabel atau beberapa variabel dimasa yang akan datang dengan menggunakan nilainya dimasa lalu. Pada pengerjaan tugas akhir kali ini, digunakan jaringan saraf tiruan backpropagation dengan algoritma Conjugate Gradient Powell – Beale dalam meramal temperatur dan kelembaban udara, Diharapkan dengan menggunakan Conjugate Gradient Powell – Beale pada proses pembelajaran didapatkan hasil yang lebih cepat didapat dan optimal. Conjugate Gradient dapat meminimasi fungsi dimana arah pencariannya berdasarkan arah konjugasi yang nilainya ortogonal. Karena arah pencariannya yang selalu ortogonal, maka solusi lebih cepat konvergen. Berdasarkan hasil pengujian terhadap sistem, terbukti bahwa sistem ini dapat menghasilkan keluaran yang akurat dan mempunyai jumlah iterasi lebih sedikit dibandingkan Backpropagation biasaKata Kunci : peramalan, JST, Backpropagation, Conjugate Gradient Powell –ABSTRACT: Forecasting is an activity to estimate the value of one or more variable in the future by using its old value. In this final project, Artificial neural network backpropagation with Conjugate Gradient Powell – Beale algorithm is used in learning process to get optimal value in fast. Conjugate gradient can minimize a function which its direction constructed by its conjugation and orthogonal values. Because of its orthogonal direction, Conjugate Gradient can be convergence fast. Based on the research, the system is proved can find the optimum solution with less iteration than standard backpropagationKeyword: forecasting, ANN, Backpropagation, Conjugate Gradient Powell –