PENGKLASIFIKASIAN JENIS TANAH MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION

Nafisah, Sari and Wulandari, Sri and Puspitodjati, Sulistyo PENGKLASIFIKASIAN JENIS TANAH MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION. Proceeding, Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2008) Auditorium Universitas Gunadarma, Depok, 20-21 Agustus 2008. ISSN 1411-6286

[img]
Preview
Text
69.pdf - Submitted Version

Download (213Kb) | Preview

Abstract

Pengklasifikasian jenis tanah menggunakan alat sondir masih sulit mengenali beberapa jenis tanah yang berbeda-beda tapi mempunyai sifat yang serupa ke dalam kelompokkelompok dan subkelompok-subkelompok berdasarkan pemakaiannya. Dalam penelitian tanah diklasifikasikan ke dalam jenis gravel, sand, slit/sloam, clay, heavy clay, dan peat. Variabel-variabel yang digunakan dalam klasifikasi ini adalah Kedalaman, qc, Jumlah Hambatan (JH), Perlawanan Gesek, Hambatan Pelekat (HP), Jumlah Hambatan Pelekat (JHP), Hambatan Setempat (HS), Friction Ratio (Rf) dan deskripsi tanah. Data dalam pengklasifikasian adalah data proyek ”Ruas Jalan Pontianak-Tayan”. Ada 150 data yang terdiri dari data training dan data testing berdasarkan data penyelidikan lapangan dengan alat sondir. Dalam penelitian ini, klasifikasi dilakukan menggunakan jaringan syaraf tiruan Backpropagation dengan perangkat lunak (software) WEKA (Waikato Environment Knowledge Analysis) 3.5.7. Hasil terbaik yang diperoleh dengan parameter jumlah neuron hidden layer 10 ; learning rate 0,05 ; momentum 0,2 ; dan maksimum iterasi 5000 adalah 88 %

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Klasifikasi Jenis Tanah; Jaringan Syaraf Tiruan; Backpropagation; Weka
Subjects: A General Works > AI Indexes (General)
Divisions: Fakultas Teknologi Industri > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Mr Reza Chandra
Date Deposited: 26 Feb 2014 14:38
Last Modified: 26 Feb 2014 14:38
URI: http://repository.gunadarma.ac.id/id/eprint/71

Actions (login required)

View Item View Item