Informasi Umum

Kode

25.04.249

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine - Learning

Dilihat

45 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<em>Electromagnetic Interference</em> (EMI) adalah fenomena yang dapat mengganggu kinerja perangkat elektronik, terutama dalam sistem daya seperti <em>Switched-Mode Power Supply</em> (SMPS). Gangguan ini dapat menyebabkan penurunan efisiensi, peningkatan emisi elektromagnetik, dan potensi ketidaksesuaian dengan standar regulasi. Oleh karena itu, diperlukan metode prediksi yang akurat untuk mengidentifikasi dan mengurangi dampak EMI pada perangkat elektronik.<br /> Dalam penelitian ini, dikembangkan model prediksi EMI menggunakan pendekatan Regresi Linear Berganda (MLR) dan <em>Neural Network</em> (NN). Data yang digunakan berasal dari dua jenis sinyal, yaitu sinyal Lorenz dan sinyal Ramp, yang memiliki karakteristik berbeda dalam merepresentasikan pola EMI. Model MLR digunakan untuk memahami hubungan linear antara parameter sistem dan EMI, sementara NN diterapkan untuk menangkap hubungan non-linear yang kompleks dalam data.<br /> Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi MLR dan NN mampu meningkatkan akura

  • ACK4EBB3 - PEMBELAJARAN MESIN
  • AZK4CAA4 - TUGAS AKHIR

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Pengarang

Nama HAYKAL AZREL PUTRA SUGIJANTO
Jenis Perorangan
Penyunting Isa Hafidz, Mohammad Yanuar Hariyawan
Penerjemah

Penerbit

Nama Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer - Kampus Surabaya
Kota Surabaya
Tahun 2025

Sirkulasi

Harga sewa IDR 0,00
Denda harian IDR 0,00
Jenis Non-Sirkulasi