• Tidak ada hasil yang ditemukan

Jaringan Syaraf Tiruan Uraian Tugas

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Jaringan Syaraf Tiruan Uraian Tugas"

Copied!
1
0
0

Teks penuh

(1)

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS

4-UT

URAIAN TUGAS

Jaringan Syaraf Tiruan

Kode/SKS: SS141435 / (2/1/0) Dosen : BS Semester : III

UT-S1-SK-12 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014 No.Revisi : 00 Hal: 1 dari 1

Proses pembelajaran di Jurusan Statistika ITS meliputi Perkuliahan, Kerja Praktek dan Tugas Akhir. Ada 13 Dokumen dalam proses perkuliahan, yi : 5 pedoman ( CP, RP, RE, UT &R), 3 buah SOP ( PBS,PCS & PK ) dan 5 Formulir Rekaman ( FT, DN,PA & RN)

The learning process in the Department of Statistics ITS include Lecture, Practical Work and Final Project. There are 13 documents in the lecture, ie: 5 guidelines (CP, RP, RE, UT & R), 3 pieces of SOP (PBS, PCS & PK) and 5 Records Form (FT, DN, PA,BAK& RN)

1-CP 2-RP 3-RE 4-UT 4A-R 5-PBS 6A-DN 6-FT 7-PCS 8-PA 9-PK, 10-RN 9A-BAK

1-Capaian Pembelajaran Learning Outcome

2-Rencana Pembelajaran

Learning Plan

3-Rencana Evaluasi

Evaluation Plan

4.Uraian Tugas

Assignment Description 4A.Rubrik/Rubric

5-Prosedur Membuat Soal

Script Test prosedur

6.Format Tes/Script Tests Form 6A. Daftar nilai/ List of Grade

7-Prosedur Cek soal /Checking Porosedur 8-pemeriksaan asesmen/

Assessment Checking

9.prosedur komplen/Complaint SOP 9A.Berita acara Komlen/Recording of SCC

10. Formulir ralat/Correction Form/ SCC =Score Course omplaint

1. TUJUAN TUGAS :

Tujuan Tugas adalah mencapai CP3.3, CP15.1, CP15.2, CP15.4 yaitu dapat menyelesaikan masalah

dibidang Statistik Komputasi dengan mengoptimalkan program yang sudah ada dan

mengkomunikasikannya baik lesan maupun tertulis untuk masalah pemodelan statistic dan klasifikasi.

2. BENTUK TUGAS :

a. Mahasiswa diminta untuk melakukan pemisahan data dengan pendekatan linear dengan

mengoptimalkan bobot-bobot input dari fungsi logika (OR, AND, XOR, NAND dan NOR, beserta kombinasinya).

b. Mahasiswa diminta untuk melakukan pemodelan statistic (prediksi maupun klasifikasi) dengan

Arsitektur FFNN dan RBFNN.

c. Mahasiswa diminta untuk melakukan klasifikasi dengan Arsitektur SOM dan LVQ.

d. Waktu penyelesaian tugas 2 minggu dengan spesifikasi : Pengambilan data dan pengolahan data

selama 10 hari serta pembuatan laporan 4 hari.

Tabel 1.

No Kelompok permasalahan Metode Keterangan

1 K1, K3 Regresi FFNN, RBFNN Tugas 1

2 K2, K4 Time Series FFNN, RBFNN

3 K1, K3 Klasifikasi SOM Tugas 2

4 K2, K4 Klasifikasi LVQ

3. KRITERIA PENILAIAN LAPORAN TUGAS

Kriteria penilaian meliputi 11 dan kualifikasi mahasiswa dapat nilai A, AB, BC, C,D dan E dapat di lihat dalam Tabel 2.

Tabel 2. Krtieria penilaian Laporan.

No Kriteria yang harus ada dalam membuat laporan Bobot Kumulatif

1 Judul sesuai dengan isi 5% 5%

2 Tujuan ditulis dengan benar 5% 10%

3 Ada manfaat yang dituliskan dan masuk akal 5% 15%

4 Metodologi sesuai dengan tujuan 10% 25%

5 Pembahasan sesuai dengan tujuan 30% 55%

6 Pemilihan model terbaik sesuai dengan prosedur 10% 65%

7 Kesimpulan sesuai dengan tujuan dan pembahasan 10% 75%

8 Ada flowcart 10% 85%

Gambar

Tabel 1. No Kelompok

Referensi

Dokumen terkait

Dalam penelitian yang akan diteliti, peneliti merancang untuk melakukan klasifikasi gerakan kursor ke atas dan ke bawah menggunakan Brain Computer Interface( BCI ) didasarkan

Pada kelompok arsitektur 10 dilakukan 10 kali simulasi kemudian diambil hasil prediksi terbaik berdasarkan nilai RMSE dan koefisien korelasi dari perulangan

Penelitiaan ini menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dengan algoritma backpropagation mencari model arsitektur terbaik untuk memprediksi jumlah ekspor batubara.. Hasil

Dari hasil prediksi suhu udara maksimum di Stasiun Belawan dengan menggunakan Arsitektur 3 lapisan Jaringan Syaraf Tiruan dengan 24 input dan 12 output

Arsitektur Jaringan terdiri dari Jaringan Syarat Tiruan ketepatan diagnosis Fase DBD JST ini dibuat dengan arsitektur 6-n-3, JARINGAN SYARAF TIRUAN KETEPATAN DIAGNOSISI

Penelitiaan ini menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dengan algoritma backpropagation mencari model arsitektur terbaik untuk memprediksi jumlah ekspor batubara.. Hasil

Dalam makalah ini akan dibahas salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan prediksi (forecasting) penjualan beban listrik yaitu algoritma

Proses pelatihan dilakukan terhadap data pelatihan dengan arsitektur jaringan yang memiliki bilangan unit tersembunyi berbeda akan diperoleh nilai keluaran jaringan atau