Latest News

property syariah

property syariah

Contoh Skripsi Computer Science:Perbandingan Kecepatan dan Ketepatan Antara Learning Vector Quantization Dan Kohonen Pada Identifikasi Penyakit Leukemia

BAB 1
 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Jaringan syaraf tiruan (Artificial Neural Network) adalah salah satu cabang ilmu dari bidang ilmu kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dan merupakan alat untuk memecahkan masalah terutama di bidang yang melibatkan pengelompokan dan pengenalan pola (pattern recognition). Beragam algoritma pembelajaran jaringan syaraf tiruan yang ada terkadang menimbulkan kebingungan algoritma pembelajaran apa yang sebaiknya digunakan (Diyah Puspitaningrum, 2006).

Dalam hal ini diperlukan keputusan terbaik dalam memilih algoritma yang terbaik untuk menyelesaikan masalah, dari beberapa algoritma Jaringan Saraf tersebut antara lain Algoritma Jaringan Kohonen, algoritma Jaringan Fractal, algoritma Jaringan Learning Vector Quantization, algoritma Jaringan Cyclic, algoritma Jaringan Alternating Projection, dan sebagainya.
Learning Vector Quantization (LVQ) dan Kohonen merupakan jaringan yang banyak dipakai. Keduanya merupakan jaringan self-organizing yang memiliki neuronneuron yang dapat menyn dirinya sendiri berdasarkan input nilai tertentu dalam suatu kelompok yang dikenal dengan istilah cluster. LVQ dan Kohonen juga termasuk dalam jaringan dengan pembelajaran kompetitif dimana setiap neuron akan berkompetisi untuk merespon suatu vektor input.
Dengan hasil yang lebih tepat dan waktu yang relatif lebih cepat, penggunaan bantuan komputer dalam mengambil keputusan. Misalnya di dunia kedokteran, ketepatan hasil serta hasil yang cepat sangat dibutuhkan untuk mengetahui diagnosa penyakit pasien, terlebih lagi jika penyakit tersebut merupakan penyakit mematikan yang membutuhkan penanganan yang cepat seperti penyakit jantung, kanker, dan sebagainya.

Leukemia merupakan kanker yang terjadi pada sel darah manusia. Ketika terjadi leukemia, tubuh akan memproduksi sel–sel darah yang abnormal dan dalam jumlah yang besar. Pada leukemia, sel darah yang abnormal tersebut adalah kelompok sel darah putih. Sel– sel darah yang terkena leukemia akan sangat berbeda dengan sel darah normal, dan tidak mampu berfungsi seperti layaknya sel darah normal. Pada dasarnya ada 4 tipe leukemia yaitu leukemia limfositik akut, leukemia limfositik kronis, leukemia mielositik akut, dan leukemia mielositik kronis. Leukemia pada tahap kronis dapat berlanjut pada tahap akut.(Arthania Retno Praida, 2008) Pada penelitian oleh Arthania Retno Praida, Departemen Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia. Untuk mengenali penyakit kanker sel darah putih (leukemia) dewasa ini masih dilakukan proses konvensional yang memakan waktu cukup lama dalam proses pengenalannya.(Arthania Retno Praida, 2008) Berdasarkan hal yang telah diuraikan di atas maka penulis ingin membuat skripsi dengan judul Perbandingan Kecepatan dan Ketepatan Antara Learning Vector Quantization Dan Kohonen Pada Identifikasi Penyakit Leukemia.

Contoh Skripsi Computer Science:Perbandingan Kecepatan dan Ketepatan Antara Learning Vector Quantization Dan Kohonen Pada Identifikasi Penyakit Leukemia
Downloads  Versi PDF >>>>>>>Klik Disini 

Bab I
Downloads
Bab II
 Downloads 
 Bab  III - V
 Downloads 
Daftar Pustaka
 Downloads 
Lampiran
Downloads 

Artikel terkait skripsi diantaranya : contoh proposal penelitian kualitatif, contoh proposal penelitian kuantitatif,contoh judul skripsi, contoh skripsi,contoh proposal,download skripsi, proposal skripsi, Kumpulan Contoh skripsi, contoh artikel, contoh makalah,proposal penelitian, karya tulis, judul seminar akuntansi, proposal tentang, beasiswa disertasi, laporan ta, tugas ta, tesis akuntansi keuangan, tesis kesehatan, proposal tesis akuntansi, contoh-contoh tesis, tesis gratis, tesis contoh, contoh bab 1 tugas akhir, kumpulan tugas akhir akuntansi, proposal pengajuan tugas akhir, contoh laporan tugas akhir akuntansi, judul tugas akhir jurusan akuntansi.