Penulis Utama : Levina Fitri Rahmawati
Penulis Tambahan : -
NIM / NIP : M0112050
Tahun : 2017
Judul : Penentuan Jalur Terpendek pada Aplikasi Ojek Online Go-Jek dengan Probabilistic Neural Network (Pnn) dan Particle Swarm Optimization (Pso)
Edisi :
Imprint : Surakarta - FMIPA - 2017
Kolasi :
Sumber : UNS-FMIPA Sains Matematika-M0112050-2017
Subyek : GO-JEK, PROBABILISTIC NEURAL NETWORK (PNN), PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Abstrak :

Abstrak

Penentuan jalur terpendek merupakan suatu permasalahan optimasi yang sering dijadikan studi kasus bagi penelitian. Salah satu penerapan penentuan jalur terpendek  terdapat  pada  aplikasi  ojek  online  Go-Jek.  Probabilistic  Neural Network (PNN) digunakan untuk menentukan jalur terpendek dengan membagi data menjadi 2 yaitu data training dan data uji menggunakan 6-fold cross validation.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  tingkat akurasi PNN dan PNN-PSO dalam penentuan jalur terpendek. Hasil penelitian ini menunjukkan PNN dapat menghasilkan akurasi 100?n ketika menggunakan PNN-PSO hasil akurasinya sama 100%. Hal ini menunjukan bahwa PNN dan PNN-PSO sangat baik dalam menentukan jalur terpendek.

Kata  kunci  :  GO-JEK,  Probabilistic Neural  Network  (PNN), Particle  Swarm Optimization (PSO)

File Dokumen Tugas Akhir : abstrak.pdf
Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Halaman depan.pdf
Bab I.pdf
Bab II.pdf
Bab III.pdf
Bab IV.pdf
Bab V.pdf
Dapus.pdf
pernyataan.jpg
File Dokumen Karya Dosen : -
Status : Public
Pembimbing : 1. Drs. Isnandar Slamet, M.Sc., Ph. D.,
2. Dr. Dra. Diari Indriati, M.Si.,
Catatan Umum :
Fakultas : Fak. MIPA