Home
Login.
Artikelilmiahs
15748
Update
MUHAMMAD KHOERUL ANAM
NIM
Judul Artikel
PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN PERSENTASE PENDUDUK MISKIN TAHUN 2009-2013 MENGGUNAKAN METODE KOHONEN
Abstrak (Bhs. Indonesia)
Jaringan Saraf Tiruan (JST) metode Kohonen adalah sistem pemrosesan informasi nonlinear yang bersifat unsupervised training, jaringan ini tidak memiliki target sehingga dapat mengatur bobot antar koneksi sendiri. Pada penelitian ini JST metode Kohonen diimplementasikan untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah berdasarkan lima variabel input yaitu persentase penduduk miskin tahun 2009, 2010, 2011, 2012 dan 2013. Arsitektur jaringan dibentuk dengan lima input dan tiga output, adapun bobot awal vektor input diperoleh dari titik tengah nilai input. Berdasarkan hasil output program terdapat daerah dengan persentase penduduk miskin relatif tinggi sebanyak 8 kabupaten, daerah dengan persentase penduduk miskin relatif sedang sebanyak 16 kabupaten serta 1 kota dan daerah dengan persentase penduduk miskin relatif kecil sebanyak 5 kabupaten serta 5 kota.
Abtrak (Bhs. Inggris)
Artificial Neural Network (ANN) of Kohonen method is a non linear information processing system. The method is unsupervised training. The network has no target, so the weights can be set among their connections. In this study, Kohonen method is implemented for clustering districts/cities of Central Java province based on five input variables which are percentage of poor people on 2009, 2010, 2011, 2012 and 2013. The network architecture is formed by five inputs and three outputs, while the initial weight of inputs vector is obtained from the midpoint of the input value. Based on program output, it is obtained that there are 8 districts that the percentage of poor people is relatively high, 16 districts and 1 city that the percentage of poor people is relatively moderate and 5 districts and 5 cities that the percentage of poor people is reltively low.
Kata kunci
Pembimbing 1
Pembimbing 2
Pembimbing 3
Tahun
Jumlah Halaman
Save