PENERAPAN ALGORITMA NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION UNTUK PROTOTYPE SISTEM KONTROL POMPA AIR BERBASIS MIKROKONTROLER

Ghufron, Muhamad Rojil (2023) PENERAPAN ALGORITMA NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION UNTUK PROTOTYPE SISTEM KONTROL POMPA AIR BERBASIS MIKROKONTROLER. Sarjana (S1) thesis, Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri.

[thumbnail of COVER.pdf] Text
COVER.pdf

Download (620kB)
[thumbnail of AWALAN.pdf] Text
AWALAN.pdf

Download (9MB)
[thumbnail of BAB I.pdf] Text
BAB I.pdf

Download (3MB)
[thumbnail of BAB II.pdf] Text
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (19MB) | Request a copy
[thumbnail of BAB III.pdf] Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (13MB) | Request a copy
[thumbnail of BAB IV.pdf] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (16MB) | Request a copy
[thumbnail of BAB V.pdf] Text
BAB V.pdf

Download (1MB)
[thumbnail of Daftar Pustaka.pdf] Text
Daftar Pustaka.pdf

Download (6MB)
[thumbnail of LAMPIRAN.pdf] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (6MB) | Request a copy

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.

Item Type: Thesis (Sarjana (S1))
Uncontrolled Keywords: Efisiensi Pengairan, Mikrokontroler, Neural Network Backpropagation, Sistem Kontrol Pompa Air.
Subjects: 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: Muhamad Rojil Ghufron
Date Deposited: 09 Sep 2023 02:19
Last Modified: 09 Sep 2023 02:19
Contributors (Pembimbing / Pengarah):
Contribution
Name
NIDN
Thesis advisor
Vikri, Muhammad Jauhar
NIDN0712078803
Thesis advisor
Sahri, Sahri
NIDN0730129003
URI: https://repository.unugiri.ac.id:8443/id/eprint/3298

Actions (login required)

View Item
View Item