Which of them should be used depends on the objective of application. Sigmoid, Softmax, Rectified Linear unit (ReLU) are commonly used in ANN. Moreover, every node corresponds to a kind of activation function which defines the output of that node given a set of inputs. The number of hidden layers and associated nodes could vary for different applications.
The number of nodes in the input layer is determined by the number of features in the example data, while the number of output classes decides the number of nodes in the output layer. Every layer comprises a certain number of nodes similar to the neurons in the brain. the input layer, the hidden layer and the output layer. ANN is composed typically of three kinds of layers, i.e. This allows for extremely fast response rates while still maintaining the transactional integrity of the data.Īrtificial Neural Network mimic the way human brain solves problems with a large number of neurons(Saar & Talvik, 2010). XTP-style applications ensure that transactions and computations take place in the application's memory, and do not rely on complex remote accesses to backend services, in order to avoid communication latency (low latency computation). Typically, these processes produce large numbers of individual events that must be processed in the form of highly volatile data. XTP belongs to a special class of applications (extreme transaction processing platforms) that need to process, aggregate, and correlate large volumes of data while providing high performance and high throughput. It is clear that SOA, coupled with EDA and XTP, represents the future for financial service infrastructures as a means of achieving the goal of running complex computations with very large volumes of data, under real-time conditions. New systems which should implement this challenging functionality require new architecture paradigms. The growth of XTP in areas such as fraud detection, risk computation, and stock trade resolution is pushing existing systems to their performance limits. (3) Makna yang ada pada lirik lagu Ebiet G.Ade terdiri dari makna pada aspek kemanusiaan, makna pada aspek religius, makna pada aspek sosial, makna pada aspek pengorbanan hidup, dan makna pada aspek cinta kasih. Kemudian disusul majas sinekdoke pars prototo, majas antithesis, majas metonimia dan majas litotes. Penggunaan majas metafoa merupakan majas yang paling dominan. (2) Penggunaan majas sebagai media untuk memperoleh dan menciptakan citraan sehingga gambaran lebih jelas dan hidup. Adapun citraan penciuman dan citraran pencecapan kurang banyk digunakan. Disusul citraan penglihatan, citraan pendengaran, citraan gerakan, citraan perabaan. Dari ketujuh jenis citraan, citraan intelektual yang paling dominan. Berdasarkan analisis data, penelitian ini dapat disimpulkan bahwa factor kemenarikan lirik lagu karya Ebiet G.Ade adalah (1) citraan yang bervriasi dalam lirik lagu Ebiet G.Ade meliputi tujuh jenis citraan. Prosedur penelitian meliputi tahap persiapan, pengumpulan data, analisis data dan penyusunan laporan penelitian. Pelaksanaan penellitian menggunakan kerangka berfikir induktif. Teknik analisis data dengan memanfaatkan metode pembacaan model semiotik yang terdiri atas pembacaan heuristik dan hermeneutik. Pegumpulan data dalam penelitian ini adalah teknik pustaka simak dan catat.Teknik validasi data menggunakan triangulasi sumber. Data dalam penelitian ini berwujud ungkapan yang terdapat dalam lirik lagu album Best of The Best karya Ebiet G.Ade. Kumpulan lirik lagu tersebut terdiri dari 15 lagu.
Sumber data penelitian ini adalah kumpulan lirik lagu album Best of The Best karya Ebiet G.Ade. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif diskriptif.
Tujuan penelitian ini untuk mendeskripsikan citraan, majas, dan makna dalam lirik lagu Album Best of The Best Ebiat G.Ade: Tinjauan Stilistika.