PENERAPAN ELMAN RECURRENT NEURAL NETWORK (ERNN) UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI BARANG (STUDI KASUS: EKAPUTRA FOODS) TUGAS AKHIR
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Pembuatan sistem pendukung keputusan dalam penentuan jumlah produksi barang pada CV.Kurnia Alam metode Fuzzy Mamdani dengan menggunakan MATLAB 5.
Jumlah produksi ikan ini akan diramalkan untuk satu periode kedepan dengan menggunakan data-data history yang sudah ada dengan menggunakan metode BPNN dan model optimal
Oleh karena itu, artikel ini menerapkan metode Backpropagation Neural Network (BPNN) untuk melakukan prediksi produksi minyak kelapa sawit (CPO) yang berasal dari perkebunan TBS
Hal ini menunjukkan bahwa prediksi menggunakan ANN dapat digunakan untuk memprediksi perilaku sumur yang nantinya dapat digunakan sebagai dasar untuk pengembangan
penerapan metode fuzzy mamdani, sugeno, tsukamoto untuk memprediksi jumlah produksi kitab berdasarkan data persediaan dan jumlah permintaan suatu sistem yang membantu pengusaha
di Kabupaten Pamekasan, data jumlah produksi garam untuk tiap lokasi dan data hasil prediksi jumlah produksi garam menggunakan metode moving average.
Pembuatan sistem pendukung keputusan dalam penentuan jumlah produksi barang pada CV.Kurnia Alam metode Fuzzy Mamdani dengan menggunakan MATLAB 5.
Kesimpulan Recurrent Neural Network RNN adalah salah satu algoritma deep learning yang dapat digunakan untuk mengenali pola dan melakukan prediksi pada data numerik berbentuk time
