<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" ID="3099">
<titleInfo>
<title>identifikasi posisi robot quadpod pada arena pertandingan menggunakan jaringan syaraf tiruan-algoritma backpropagation</title>
</titleInfo>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>Muhammad Taufiqurrohman, S.T., M.T.</namePart>
<role><roleTerm type="text">Contributor</roleTerm></role>
</name>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>Joko Subur, S.T., M.T.</namePart>
<role><roleTerm type="text">Contributor</roleTerm></role>
</name>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>Dimas Hutomo Daud Saputro</namePart>
<role><roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm></role>
</name>
<typeOfResource manuscript="yes" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
<genre authority="marcgt">bibliography</genre>
<originInfo>
<place><placeTerm type="text">Surabaya</placeTerm></place>
<publisher>Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Universitas Hang Tuah</publisher>
<dateIssued>2020</dateIssued>
<issuance>monographic</issuance>
<edition></edition>
</originInfo>
<language>
<languageTerm type="code">id</languageTerm>
<languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
</language>
<physicalDescription>
<form authority="gmd">Text</form>
<extent>x, 51 p. : ill. ; 29 cm.</extent>
</physicalDescription>
<note>Kontes Robot Indonesia (KRI) merupakan salah satu ajang untuk mengembangkan kreatifitas dan memperkaya ilmu pengetahuan dan teknologi dalam bidang robotika. Dalam KRI terdapat beberapa cabang kategori di mana salah satunya adalah kategori KRPAI (Kontes Robot Pemadam Api Indonesia). Dalam kompetisi kategori KRPAI tersebut robot bertujuan mencari ruangan yang terdapat api, lalu robot akan memadamkan api yang ada pada ruangan tersebut, dan kembali ke titik awal. Hal ini diharuskan robot harus mengetahui posisi actual dirinya sendiri sehingga dapat kembali ke titik awal. Hal itu dapat diselesaikan dengan menambahkan kecerdasan buatan (Artificial Intelegent) jaringan syaraf tiruan. Salah satu model jaringan syaraf tiruan yang digunakan untuk Proses pembelajaran yaitu backpropagation. Perlu diketahui bahwa pada sistem kecerdasan buatan jaringan syaraf tiruan supaya dapat berkerja secara optimal dalam meng-identifikasi posisi robot, maka perlu dilakukan proses pembelajaran (learning) terlebih dahulu guna untuk mendapatkan nilai bobot yang optimal. Sistem pembelajaran dilakukan dengan memasukkan 280 sampel data posisi yang mempresentasikan 28 posisi Data pembelajaran diperoleh dengan membaca jarak antara robot dan dinding labirin dan arah hadap robot. Untuk menguji sistem jaringan syaraf tiruan yang dibuat maka dilakukan proses running untuk mengetahui Posisi robot. Dari 140 data uji coba yang dilakukan, jaringan syaraf tiruan mampu mengenali posisi robot dengan benar dengan akurasi 92.85%. Hasil simulasi ini diharapkan dapat diterapkan kedalam robot quadpod sebenarnya.</note>
<subject authority=""><topic>Posisi Robot</topic></subject>
<subject authority=""><topic>Robot Berkaki</topic></subject>
<subject authority=""><topic>Jaringan syaraf tiruan</topic></subject>
<subject authority=""><topic>Bobot Optimal</topic></subject>
<subject authority=""><topic>Pembelajaran</topic></subject>
<classification>NONE</classification><identifier type="isbn"></identifier><location>
<physicalLocation>Perpustakaan Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan Lantai 2 - Gedung Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Jalan Arief Rachman Hakim No. 150, Sukolilo, Surabaya</physicalLocation>
<shelfLocator>623.20.16 Dim i</shelfLocator>
<holdingSimple>
<copyInformation>
<numerationAndChronology type="1">S0201472020</numerationAndChronology>
<sublocation>Perpustakaan Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan-UHT</sublocation>
<shelfLocator>623.20.16 Dim i</shelfLocator>
</copyInformation>
</holdingSimple>
</location>
<slims:digitals>
<slims:digital_item id="35" url="http://repository.hangtuah.ac.id/index.php?p=show_detail&id=2953&keywords=dimas+hutomo" path="/http://repository.hangtuah.ac.id/index.php?p=show_detail&amp;id=2953&amp;keywords=dimas+hutomo" mimetype="text/uri-list">identifikasi posisi robot quadpod pada arena pertandingan menggunakan jaringan syaraf tiruan-algoritma backpropagation</slims:digital_item>
</slims:digitals><recordInfo>
<recordIdentifier>3099</recordIdentifier>
<recordCreationDate encoding="w3cdtf">2020-11-11 10:24:47</recordCreationDate>
<recordChangeDate encoding="w3cdtf">2021-06-17 09:36:54</recordChangeDate>
<recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo></mods></modsCollection>