Articles

Found 4 Documents
Search

PERBANDINGAN ANTARA METODE STATISTIKA DAN METODE NEURAL NETWORK PADA MODEL PERAMALAN INDEKS HARGA PERDAGANGAN BESAR Gunaryati, Aris; Suhendra, Adang
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa Vol 20, No 1 (2015)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (71.575 KB)

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 Agustina, Ina; Fauziah, Fauziah; Gunaryati, Aris
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA Vol 9, No 2 (2016): Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Prodi Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (71.575 KB) | DOI: 10.15408/jti.v9i2.5605

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
PERBANDINGAN METODE PERAMALAN EKSPONENSIAL SMOOTHING DAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK UNTUK DATA PENGGUNA PITA LEBAR (BROADBAND) DI INDONESIA Gunaryati, Aris; Fauziah, Fauziah; Andryana, Septi
JUST IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer Volume 8 No 2 Tahun 2018
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24853/justit.8.2.81-89

Abstract

Negara Indonesia memiliki peluang yang sangat besar untuk merealisasikan potensi pitalebar (broadband), mengingat Indonesia memiliki jumlah penduduk 253 juta orang dan pengguna internet 88,1 juta orang pada tahun 2014. Berdasarkan hal tersebut, diperlukan suatu penelitian tentang peramalan pengguna pitalebar di Indonesia di masa yang akan datang. Pada penelitian ini akan dibuat perbandingan model peramalan dengan metode jaringan syaraf tiruan propagasi balik dan double exponential method untuk mendapatkan hasil yang akurat. Hasilnya adalah antara metode brown dan metode holt mencapai nilai yang signifikan. Pada metode brown didapatkan nilai rata-rata 2458697.713 dan untuk nilai rata-rata menggunakan metode holt 2030153.82. Selain itu, nilai MAE dan MSE metode Brown lebih kecil dibandingkan metode Holt. Dengan demikian, metode Brown lebih cocok dan akurat sebagai model peramalan pada analisis Exponential Smoothing. Untuk nilai MAE dan MSE terkecil diperoleh pada model peramalan dengan analisis jaringan syaraf tiruan metode propagasi balik arsitektur 3, yaitu menggunakan fungsi aktivasi tangen hiperbolik. Oleh karena itu, model peramalan yang paling cocok dan paling akurat untuk memprediksi dan meramal data pengguna pita lebar di Indonesia pada tahun yang akan datang (2016-2020) adalah model peramalan dengan analisis jaringan syaraf tiruan metode propagasi balik arsitektur 3, yaitu menggunakan fungsi aktivasi tangen hiperbolik
Simulasi Vending Machine Dengan Mengimplementasikan Finite State Automata Saputra, Tri Ichsan; Fauziah, Fauziah; Gunaryati, Aris
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 3, No 3 (2018)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (530.588 KB) | DOI: 10.31328/jointecs.v3i3.819

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