ANALISI NILAI PRODUKSI PADA PT INTAN PARIWARA MEDAN MENGGUNAKAN MULTILAYER PERCEPTRON NEURAL NETWORK

Multi layer perceptron banyak digunakan untuk menyelesaikan persoalan contohnya dalam menyelesaikan produksi suatu perusahaan disini penulis menggunakan perceptron untuk digunakan sebagai analisa suatu produksi dan memprediksi jumlah suatu barang yang bertujuan agar tidak terjadi kekurangan persediaan produksi dan dapat memenuhi permintaan Analisis dilakukan berdasarkan nilai bobot (w) dan threshold (θ) pada setiap input pada perhitungan manual dengan excel, dan hasil perhitungan tersebut sama dengan target produksi. Analisis juga dilakukan terhadap bobot yang diberikan pada setiap input dan dapat  dilihat dari nilai net (n). Tujuan dari analisa ini adalah mempunyai nilai net (n) berdasarkan hasil threshold (θ) menentukan bahwa nilai akan sama dengan target jika proses multiple – neuron perceptron pada hidden key mendapatkan nilai yang akurat

Delay Line as a Chemical Reaction Network

Chemistry as an unconventional computing medium presently lacks a systematic approach to gather, store, and sort data over time. To build more complicated systems in chemistries, the ability to look at data in the past would be a valuable tool to perform complex calculations. In this paper we present the first implementation of a chemical delay line providing information storage in a chemistry that can reliably capture information over an extended period of time. The delay line is capable of parallel operations in a single instruction, multiple data (SIMD) fashion. Using Michaelis-Menten kinetics, we describe the chemical delay line implementation featuring an enzyme acting as a means to reduce copy errors. We also discuss how information is randomly accessible from any element on the delay line. Our work shows how the chemical delay line retains and provides a value from a previous cycle. The system's modularity allows for integration with existing chemical systems. We exemplify the delay line capabilities by integration with a threshold asymmetric signal perceptron to demonstrate how it learns all 14 linearly separable binary functions over a size two sliding window. The delay line has applications in biomedical diagnosis and treatment, such as smart drug delivery.Comment: 9 pages, 11 figures, 6 table