Alfiani, Clarine (2023) Penyelesaian Persamaan Diferensial Biasa Orde Satu dengan Metode Estimasi Galat Menggunakan Neural Network. Undergraduate thesis, UNDIP.

	Text Cover Pengesahan Abstrak - Clarine Alfiani.pdf Download (159kB)
	Text ISI tanpa Bab 2 - Clarine Alfiani.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text Dafpus - Clarine Alfiani.pdf Download (146kB)

Abstract

"Persamaan diferensial biasa orde satu merupakan persamaan diferensial yang umumnya mudah diselesaikan secara analitik ketika fungsi pada integral parsial memiliki bentuk sederhana. Namun, saat fungsi tersebut melibatkan bentuk yang rumit maka dibutuhkan metode numerik dalam penyelesaiannya. Salah satu metode numerik yang dapat digunakan adalah metode estimasi galat menggunakan neural network. Metode estimasi galat menggunakan neural network didasarkan oleh penyelesaian numerik berorde rendah sebagai solusi numerik sementara yang kemudian galat numeriknya diestimasi meggunakan neural network untuk memperoleh galat yang lebih akurat. Pada Tugas Akhir ini diberikan contoh-contoh penyelesaian numerik persamaan diferensial biasa orde satu serta dilakukan perbandingan solusi dan galat dengan tiga metode numerik lain diantaranya metode Euler, metode neural network, dan metode Runge Kutta Orde Empat. Hasil penelitian menunjukkan keempat metode yang digunakan dalam perbandingan memiliki hasil yang termasuk dalam akurasi yang sangat tinggi. Meskipun demikian, berdasarkan dari simulasi numerik yang ada pada Tugas Akhir ini menunjukkan metode estimasi galat menggunakan neural network memiliki nilai RMSE yang lebih rendah dan mampu meningkatkan ketelitian perhitungan dibandingkan dengan tiga metode numerik lain yang digunakan sebagai pembading.

Kata kunci: Persamaan Diferensial Biasa, Neural network, Backpropagation, Metode Euler "

Actions (login required)

View Item