IMPLEMENTASI PENULISAN LAPORAN TUGAS AKHIR YANG BAIK DAN BENAR DI LINGKUNGAN TEKNIK INFORMATIKA

GAYATRI S, SONIA (2025) IMPLEMENTASI PENULISAN LAPORAN TUGAS AKHIR YANG BAIK DAN BENAR DI LINGKUNGAN TEKNIK INFORMATIKA. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta - Menteng.

	Text (Cover) 41520120025_SONIA GAYATRI S _Cover - SONIA GAYATRI. S.pdf Download (433kB)
	Text (BAB I) 41520120025-SONIA GAYATRI S-BAB I - SONIA GAYATRI. S.pdf Restricted to Registered users only Download (34kB)
	Text (BAB II) 41520120025-SONIA GAYATRI S-BAB II - SONIA GAYATRI. S.pdf Restricted to Registered users only Download (299kB)
	Text (BAB III) 41520120025-SONIA GAYATRI S-BAB III - SONIA GAYATRI. S.pdf Restricted to Registered users only Download (131kB)
	Text (BAB IV) 41520120025-SONIA GAYATRI S-BAB IV - SONIA GAYATRI. S.pdf Restricted to Registered users only Download (585kB)
	Text (BAB V) 41520120025-SONIA GAYATRI S-BAB V - SONIA GAYATRI. S.pdf Restricted to Registered users only Download (31kB)
	Text (Daftar Pustaka) 41520120025-SONIA GAYATRI S-DAFTAR PUSTAKA - SONIA GAYATRI. S.pdf Restricted to Registered users only Download (89kB)
	Text (Lampiran) 41520120025-SONIA GAYATRI S-LAMPIRAN - SONIA GAYATRI. S.pdf Restricted to Registered users only Download (862kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan alogaritma simulated annealing pada optimasi parameter jaringan saraf tiruan untuk prediksi gempa bumi. Implementasi algoritma simulasi annealing pada optimasi parameter jaringan saraf tiruan untuk prediksi gempa bumi merupakan topik penelitian yang penting dalam upaya meningkatkan akurasi prediksi gempa bumi dan membantu dalam mitigasi risiko bencana. Algoritma simulasi anil digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi parameter jaringan saraf tiruan dengan ruang pencarian yang kompleks. Dalam penelitian ini, kami menjelaskan konsep algoritma simulasi anil, struktur jaringan saraf tiruan, tujuan penelitian, serta ruang pencarian yang melibatkan parameter-parameter jaringan saraf tiruan. Dengan menggunakan pendekatan ini, diharapkan dapat ditemukan kombinasi parameter yang optimal untuk meningkatkan akurasi prediksi gempa bumi. Langkah-langkah implementasi algoritma simulasi anil pada optimasi parameter jaringan saraf tiruan untuk prediksi gempa bumi akan dibahas secara rinci dalam penelitian ini. Hasil eksperimen dan evaluasi akan menjadi indikator keberhasilan dari pendekatan yang diusulkan. Melalui penelitian ini, diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan metode prediksi gempa bumi yang lebih efektif dan akurat, sehingga dapat membantu dalam mitigasi dampak buruk dari kejadian gempa bumi. Penelitian ini juga memberikan landasan bagi penelitian lanjutan dalam bidang optimasi parameter jaringan tiruan untuk aplikasi prediksi lainnya. This research aims to implement an annealing simulation algorithm in optimizing artificial neural network parameters for earthquake prediction. The implementation of an annealing simulation algorithm in optimizing artificial neural network parameters for earthquake prediction is an important research topic in an effort to increase the accuracy of earthquake predictions and help mitigate disaster risks. The annealing simulation algorithm is used to solve the complexity of artificial neural network parameters with a complex search space. In this study, we explain the concept of annealing simulation algorithms, the structure of neural networks, research objectives, and the search space involving neural network parameters. By using this approach, it is hoped that an optimal combination of parameters can be found to increase the accuracy of earthquake predictions. The steps for applying the annealing simulation algorithm in optimizing artificial neural network parameters for earthquake prediction will be discussed in detail in this research. Experimental and evaluation results will be an indicator of the success of the proposed approach. Through this research, it is hoped that it can contribute to the development of more effective and accurate earthquake prediction methods, so that it can help reduce the negative impact of earthquake events. This research also provides a basis for further research in the field of optimizing artificial network parameters for other prediction applications.

Item Type:	Thesis (S1)
NIM/NIDN Creators:	41520120025
Uncontrolled Keywords:	akurasi prediksi, mitigasi risiko bencana, ruang pencarian kompleks prediction accuracy, disaster risk mitigation, complex search spa
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000.01-000.09 Standard Subdivisions of Computer Science, Information and General Works/Subdivisi Standar Dari Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	ZAIRA ELVISIA
Date Deposited:	14 Mar 2026 07:43
Last Modified:	14 Mar 2026 07:43
URI:	http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/101645

Actions (login required)

View Item