ARTIFICIAL NEURAL NETWORK LEARNING VECTOR QUANTIZATION 2 UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT KUALITAS AIR ( Studi Kasus PT. Mitra Bening Malyno )

Fikrurrahman, Tanzil (2020) ARTIFICIAL NEURAL NETWORK LEARNING VECTOR QUANTIZATION 2 UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT KUALITAS AIR ( Studi Kasus PT. Mitra Bening Malyno ). Diploma thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta.

	Text SKRIPSI TANZIL F_123130108.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
Preview	Text LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI.pdf Download (128kB) | Preview
Preview	Text LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (125kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (147kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR ISI.pdf Download (123kB) | Preview
Preview	Text COVER.pdf Download (163kB) | Preview
Preview	Text ABSTRAK.pdf Download (10kB) | Preview

Abstract

Air merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia yang tidak bisa ditawar lagi
keberadaannya, hampir semua kegiatan masyarakat tergantung pada air. Akan tetapi tidak
semua air dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan khususnya manusia karena air yang
mengandung unsur melebihi ambang batas berbahaya bagi tubuh manusia. Kesehatan air
sebagai bentuk mutlak, terlebih dengan wawasan serta pengetahuan masyarakat kita yang
semakin kritis dan selektif. Selain itu, efesiensi dan efektifitas pada setiap perlakuan akan
analisa kualitas suatu jenis air adalah yang diperhitungkan masyarakat di era saat ini.
Perusahaan yang bergerak dalam penyedia jasa analisa laboratorium air dihadapkan
pada permasalahan ketepatan dan kecepatan dalam menjawab kebutuhan masyarakat akan
klasifikasi atau pengelompokan jenis air. Terbentuklah sebuah pemikiran untuk membuat
sistem dengan menerapkan konsep jaringan syaraf tiruan metode LVQ 2 yang termasuk salah
satu bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang dapat membantu dalam proses
pengklasifikasikan tingkat kualitas air. Ada 78 data set air sebagai data masukan. Sistem
akan mengklasifikasikan kualitas air dengan proses pembelajaran dan pengujian ke dalam 3
jenis air. Penelitian dibuat dengan pengembangan sistem waterfall, bahasa pemrograman
PHP dan database MySQL.
Berdasarkan hasil dari analisis, perancangan dan pembahasan yang telah dilakukan,
penelitian ini menghasilkan sistem klasifikasi tingkat kualitas air menggunakan metode LVQ
2. Metode LVQ 2 pada sistem ini dapat melakukan pembelajaran dan pengujian serta dapat
mengklasifikasikan tingkat kualitas air.

Kata kunci : Klasifikasi, Air, Learning Vector Quantization 2

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Klasifikasi, Air, Learning Vector Quantization 2
Subjek:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases
Divisions:	x. Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Eny Suparny
Date Deposited:	02 Aug 2021 09:34
Last Modified:	02 Aug 2021 09:34
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/26433

Actions (login required)

View Item