PENERAPAN ALGORITMA NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION UNTUK PROTOTYPE SISTEM KONTROL POMPA AIR BERBASIS MIKROKONTROLER
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri
Author
Ghufron, Muhamad Rojil
Subject
005 Pemrograman komputer, program dan data
Datestamp
2023-09-09 02:19:18
Abstract :
Penelitian ini berfokus pada penerapan algoritma Neural Network Backpropagation pada sistem kontrol pompa air berbasis Mikrokontroler dalam upaya meningkatkan efisiensi pengelolaan pengairan pertanian. Dalam konteks pertanian modern, efisiensi dalam penggunaan sumber daya sangat penting, sistem pengairan manual masih menghadirkan kendala. Metode Algoritma yang digunakan adalah Neural Network Backpropagation dengan 3 input nodes, 5 hidden nodes dan 1 output node. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Neural Network Backpropagation mampu memberikan prediksi dan kontrol yang akurat terhadap pengaturan pengairan, dengan akurasi pengujian mencapai 98,85% melalui Confusion Matrix dan 99,13% melalui Area Under Curve. Penelitian ini menyoroti potensi teknologi dalam mengoptimalkan pengelolaan pengairan dan penggunaan sumber daya air yang lebih bijaksana dalam pertanian. Kesimpulannya, implementasi Neural Network Backpropagation pada Mikrokontroler memiliki dampak positif yang signifikan dalam pengembangan sistem pengairan cerdas, berpotensi meningkatkan produktivitas pertanian serta memberikan solusi bagi tantangan pengelolaan sumber daya air dalam pertanian modern.
Penelitian ini berfokus pada penerapan algoritma Neural Network Backpropagation pada sistem kontrol pompa air berbasis Mikrokontroler dalam upaya meningkatkan efisiensi pengelolaan pengairan pertanian. Dalam konteks pertanian modern, efisiensi dalam penggunaan sumber daya sangat penting, sistem pengairan manual masih menghadirkan kendala. Metode Algoritma yang digunakan adalah Neural Network Backpropagation dengan 3 input nodes, 5 hidden nodes dan 1 output node. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Neural Network Backpropagation mampu memberikan prediksi dan kontrol yang akurat terhadap pengaturan pengairan, dengan akurasi pengujian mencapai 98,85% melalui Confusion Matrix dan 99,13% melalui Area Under Curve. Penelitian ini menyoroti potensi teknologi dalam mengoptimalkan pengelolaan pengairan dan penggunaan sumber daya air yang lebih bijaksana dalam pertanian. Kesimpulannya, implementasi Neural Network Backpropagation pada Mikrokontroler memiliki dampak positif yang signifikan dalam pengembangan sistem pengairan cerdas, berpotensi meningkatkan produktivitas pertanian serta memberikan solusi bagi tantangan pengelolaan sumber daya air dalam pertanian modern.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
