Skripsi/Tugas Akhir

Analisa Uji Kendaraan Bermotor (Uji Kir) dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Pemantauan uji kelaikan kendaraan bermotor khususnya kendraan umum sangat penting dikarenakan salah satu penyebab tingginya angka kecelakaan dikarenakan kondisi kendaraan yang sudah tidak laik jalan. Dan salah satu penyebab kemacetan di kota makassar yaitu kendaraan umum yang diakibatkan karena tidak laik jalan angkutan umum tersebut. Dengan itu solusi penelitian ini agar tersedia sistem pemeriksaaan kelaikan jalan suatu angkutan umum di kota Makassar. Desain solusi berupa sistem dengan penerapan mesin kecerdasan buatan dengan metode JST Backpropagation dengan skenario sistem petugas Uji Kendaraan Bermotor (KIR) dapat menggunakan aplikasi secara langsung saat melakukan pemeriksaan dan pengujian kelaikan yang secara otomatis akan menghasilkan kelaikan jalan kendaraan umum. Metode JST Backpropagation dikenal sebagai metode pelatihan jaringan syaraf tiruan yang diawasi. Ini mengevaluasi kontribusi kesalahan dari setiap neuron setelah satu set data diproses. Pada penelitian ini berhasil membangun aplikasi yang dapat melakukan penilaian uji kelaikan Angkutan Umum (UJI KIR) berbasis web yang dapat digunkan oleh pendaftar untuk memantau hasil pemeriksaan kendaraan secara online.
Kata Kunci: KIR, Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation

ABSTRACT
Monitoring the adequacy test of motorized vehicles, especially public vehicles, is very important because one of the reasons for the high number of accidents is the condition of the cars that are no longer roadworthy. And one of the causes of congestion in the city of Makassar is public transportation caused by the unworthiness of these public transport roads. With that, the solution for this research is to provide a roadworthiness inspection system for public transit in Makassar. The solution design is in the form of a system with the application of an artificial intelligence engine using the Backpropagation ANN method with a system scenario for Motorized Vehicle Testing (KIR) officers who can use the application directly when carrying out inspections and testability, which will automatically generate public vehicle roadworthiness. The Backpropagation ANN method is known as a supervised neural network training method. It evaluates the error contribution of each neuron after a data set has been processed. This study succeeded in building an application that can carry out a web-based Public Transport adequacy test (UJI KIR) that applicants can use to monitor vehicle inspection results online.
Keywords : KIR, Neural Network, Backpropagation

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 23-47 AND a - 0390TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2023

Deskripsi Fisik

xiii + 66 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 23-47

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Cetakan Maret 2023

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Algoritma Backpropagation
Jaringan Saraf Tiruan

Lampiran File