Articles
3
Documents
Simulasi Vending Machine Dengan Mengimplementasikan Finite State Automata

JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 3, No 3 (2018)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1067.302 KB)

Abstract

Pada teori bahasa dan automata menjelaskan tentang mesin-mesin abstrak yang mana didalamnya terdapat finite state automata yang bisa diimplementasikan kedalam vending machine. Vending machine untuk kota seperti Jakarta sudah bukan perihal sulit untuk menemukannya. Cara kerja secara operasional sudah banyak diketahui prosedurnya, namun perihal bagaimana cara kerjanya didalam mesin tersebut, masih belum banyak yang mengetahuinya, melalui simulasi ini diharapkan pengguna juga lebih paham akan hal itu

PERBANDINGAN ANTARA METODE STATISTIKA DAN METODE NEURAL NETWORK PADA MODEL PERAMALAN INDEKS HARGA PERDAGANGAN BESAR

Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa Vol 20, No 1 (2015)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian yang berhubungan dengan metode peramalan sudah sangat banyak dan akan terus berkembang seiring dengan bertambah kompleksnya permasalahan yang dihadapi di dunia nyata. Metode peramalan yang sering digunakan dalam penelitian adalah metode peramalan kuantitatif dengan data runtun waktu. Beberapa metode peramalan runtun waktu dapat menganalisis pola yang terdapat pada data runtun waktu dengan teknik statistik yang mudah dan sederhana dan memberikan hasil prediksi yang baik, seperti analisis trend, eksponensial smoothing, dekomposisi dan ARIMA Box-Jenkins. Di samping itu ada juga yang menggunakan teknik kecerdasan buatan seperti neural network (jaringan syaraf tiruan) untuk memprediksi. Pada penelitian ini akan dilakukan perbandingan model peramalan dari 13 variabel data indeks harga perdagangan besar periode Januari 2000 – Agustus 2013 antara metode statistika dan metode neural network. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 13 variabel indeks harga perdagangan besar yang dianalisis, terdapat 12 variabel memiliki bentuk model peramalan yang paling cocok yaitu ARIMA (92,3%). Berdasarkan hasil peramalan untuk 13 variabel indeks harga perdagangan besar untuk periode bulan Januari – Agustus 2013, terdapat 11 variabel memiliki model peramalan yang paling akurat yaitu ARIMA (84,62%) Kata Kunci: ARIMA, dekomposisi, neural network, tren, peramalan

BIOMETRIK POLA SUARA DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN

JURNAL TEKNIK INFORMATIKA Vol 9, No 2 (2016): Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Syarif Hidayatullah State Islamic University of Jakarta

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (428.163 KB)

Abstract

ABSTRAK Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  biometrik  pengenalan  identitas  berdasarkan karakteristik fisik. Pengenalan pola suara biometrik yang memiliki biaya rendah. Penelitian ini merancang pola penggunaan suara biometrik. sinyal input suara dalam bentuk suara yang direkam dengan durasi sekitar dua (2) detik pada sistem dan sinyal dekomposisi menggunakan transformasi wavelet diskrit. sistem verifikasi menggunakan ekstraksi karakteristik Koefisien Sub Band berdasarkan parameter cepstral (SBC) dengan menggunakanjumlah  koefisien 12. Kata  kunci: Biometrik, pola suara, transformasi wavelet, jaringan saraf