digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

PREDIKSI NILAI CROSS SECTION DENGAN MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK PADA MATLAB

Penulis : RENALDO SENTOSA (NIM 10202063)
Kontributor / Dosen Pembimbing :
  • Pembimbing: Dr. Rizal Kurniadi
Jenis Koleksi : Tugas Akhir
Tahun Terbit :
Penerbit :
Fakultas :
Subjek :
Kata Kunci : cross section, Artificial Neural Network, Backpropagation
Sumber :
Staf Input/Edit : Vika Anastasya Kovariansi   Ena Sukmana
File : 7 file
Tanggal Input : 27 Sep 2017

2009 TA PP RENALDO SENTOSA 1-COVER.pdf

2009 TA PP RENALDO SENTOSA 1-BAB 1.pdf
2009 TA PP RENALDO SENTOSA 1-BAB 2.pdf
2009 TA PP RENALDO SENTOSA 1-BAB 3.pdf
2009 TA PP RENALDO SENTOSA 1-BAB 4.pdf
2009 TA PP RENALDO SENTOSA 1-BAB 5.pdf
2009 TA PP RENALDO SENTOSA 1-PUSTAKA.pdf

Cross Section adalah suatu data yang sangat penting dalam Fisika Nuklir. Saat ini sudah cukup banyak nilai cross section yang didapat dari hasil eksperimen. Seperti yang dapat dilihat dari Evaluated Nuclear Data File (ENDF). Tetapi masih cukup banyak pula kekosongan data cross section pada range energi tertentu. Selain dengan eksperimen data tersebut tentu saja dapat dicari dengan menggunakan aproksimasi program komputer.Artificial Neural Network (ANN) adalah suatu model matematik yang banyak digunakan untuk menyelesaikan berbagai macam masalah, seperti pengenalan pola, signal processing, dan prediksi. Dengan menggunakan toolbox ANN yang tersedia pada MATLAB, maka dapat dibuat suatu program untuk menghitung nilai suatu cross section pada energi-energi tertentu dengan cukup mudah. Pada tugas akhir ini digunakan metode backpropagation karena kemampuannya dalam prediksi.

Artikel Terkait