EMAIL: PASSWORD:
Front Office
UPT. PERPUSTAKAAN
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya


Kampus ITS Sukolilo - Surabaya 60111

Phone : 031-5921733 , 5923623
Fax : 031-5937774
E-mail : libits@its.ac.id
Website : http://library.its.ac.id

Support (Customer Service) :
timit_perpus@its.ac.id




Welcome..guys!

Have a problem with your access?
Please, contact our technical support below:
LIVE SUPPORT


Moh. Fandika Aqsa


Davi Wahyuni


Tondo Indra Nyata


Anis Wulandari


Ansi Aflacha




ITS » Master Theses » Statistika - S2
Posted by tedjo at 27/12/2006 15:46:21  •  27972 Views


PENGEMBANGAN ALGORITMA NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI PERGESERAN RATA-RATA DAN VARIAN KARAKTERISTIK KUALITAS PROSES PRODUKSI

EXPLORATION OF NEURAL NETWORK ALGORITM FOR MEAN AND VARlANS SHlFT DETECTION IN PRODUCTION PROCESS QUALITY

Author :
lndriani, Diah  




ABSTRAK

Peta kendali merupakan salah satu cara mengukur stabilitas proses Peta kendali yang hdndl dan efisien adalah peta kendali yang dapat mendeteksi pergeseran rata-rata dan varian proses secara simultan. Pergeseran proses terjadi apabila proses berada dalam kondisi tidak terkendali. Peta kendali yang sudah mum digunakan adalah peta kendali Shewhart. Peta kendali Shewhart dapat digunakan dengan asunsid istribusi normal pada datanya. Kelenahanp eta kendali Shewhart ini adalah kurnng dapat mendeteksi adanya pergeseran proses yang kecil. Pendekatan jaringan syaraf merupakan salah satu alternatif metode pernbuatan peta kenclali. Kelebihan dari peta kendali jaringan syaraf ini adalah dapat dditerapkan pada data dengan distribusi nonnal dan non-nonnal. Schingga asumsi kcnormalan data dapat diabaikan. DaIam tesis ini dipelajari tentang pendekatan jaringan syaraf pada peta kendali untuk mendeteksi prgeseran proses. Sebagai kontrol hasil pendekatan jaringan syaraf ini akan dibandingkan dengan peta kendali Shewhart dengan knteria pembanding nilai ARL Averngc Riz Length. Peta kendali Shewhart yang dibandingkan adalah x -chart dan s-chart. Titik berat tesis ini adalah pengembangan algoritma program jaringan syaraf dan penerapan syntax prograin jaringan syaraf pada S-Plus serta penerapannya pada kasus riil. Hasil dari tesis ini adalah peta kendali dengan pendekatan jaringan syaraf lebih dapat mendeteksi pergeseran proses yang kecil dibandingkan dengan peta kendali Shewhart. Hal ini ditunjukkan oleh nilai ARL peta kendali jaringan syaraf relatif lebih kecil dari peta kendali Shewhart dalam berbagai besar pergeseran baik itu pergeseran kecil maupun pergeseran besar. Nilai ARL yang kecil menunjukkan bahwa peta kendali tersebut iehih efisien dalarn mendeteksi pergeseran proses. Kelemahan dari peta kendali jaringan syaraf ini adalah memerlukan proses yang relatif lebih lama dan juga memerlukan kecermdtanketepatan ddiam menentukan illisialisasi data ha1 ini dapat ditunjjukkan dalam algoritma jaringall syaraf yang mempunyai kecepatan proses berbanding linier dengan jumlah data On dan dalam proses piirhitungan matriks Hessian yang rnernpunyai keccpatan proses berbanding linier dengan junlah data dikalikan kuadrat junllah bobot 0nw2


ABSTRACT

Control chart is a tool for stability process measure. Efficient and reliable control chart is control chart which can detect mean and varians shift simultanious. Process shift will be happend if the process out of control. Commonly control chart in industrialization is Shewhart Control Chat Shewhart Control Chart can use with normal distribution asunlsion in data. The weekness of Shewhart Control Chart is useless for detection small shift. Neural network approximation is alternative for control chart methods. The superiority of Control Chart Neural Network can apply in nornal or non-normal distribution data. So normality data asunlsion can be under estimate Tn the thesis is studied about neural network approximation in control chart for process shift detection. In this research neural network approximation control chart will be compare with Shewhart Control Chart. ARL Average Run Length value is tool for this conparation. Shewhart Control Chart which be compare is - chart dan s-chart. Important point in the thesis is exploration algoritm neural network program neural network syntax program application in S-Plus and application neural network control chart in riil problem. Thesis yield is control chart nerlrnael twork can much detect small shifi from Shewhart Control Chart. This yield is showed by ARL value. ARI value control chart neural netwrks maller than Shewhart Control Chart in small shift or big shift. Smaller ARL value show more efficient control chart for detect process shfi. The kveekness control chart neural network is need long process and need more direct or accuracy in inisialization data input. Neural network algoritm has speed process linier with sum of data On and calculation process matriks Hessian has speed process linier with crossing sum of data and sum square of weight mZ.



KeywordsJaringan Syaraf ; Pergeseran Rata-rata dan Varian ; Peta Kendali ; Average ; Run Length (ARL) ; M-NN ; V-NN ; C-NN
 
Subject:  Algoritma
Contributor
  1. Drs. Nur Triawan, MIKom, Ph.D
    Dra. Lucia Aridinanti, M.S.
Date Create: 27/12/2006
Type: Text
Format: Pdf ; 69 pages
Language: Indonesian
Identifier: ITS-Master-3100003018397
Collection ID: 3100002014542
Call Number: 658.562 Ind p,


Source
Theses Statistics RT 658.562 Ind p, 2001

Coverage
ITS Community

Rights
Copyright @2001 by ITS Library. This publication is protected by copyright and permission should be obtained from the ITS Library prior to any prohibited reproduction, storage in a retrievel system, or transmission in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, recording, or likewise. For information regarding permission(s), write to ITS Library




[ Download - Summary ]

ITS-Master-3100002014542-332.pdf




 Similar Document...




! ATTENTION !

To facilitate the activation process, please fill out the member application form correctly and completely

Registration activation of our members will process up to max 24 hours (confirm by email). Please wait patiently

POLLING

Bagaimana pendapat Anda tentang layanan repository kami ?

Bagus Sekali
Baik
Biasa
Jelek
Mengecewakan





You are connected from 3.238.8.102
using CCBot/2.0 (https://commoncrawl.org/faq/)



Copyright © ITS Library 2006 - 2020 - All rights reserved.
Dublin Core Metadata Initiative and OpenArchives Compatible
Developed by Hassan