PREDIKSI PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM (GIS)
PANDU WIGUNA PUTRA
Informasi Umum
Kode
19.04.4775
Klasifikasi
006.31 - Machine Learning
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Machine - Learning
Dilihat
428 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Demam berdarah dengue merupakan suatu penyakit dengan angka kematian dan kesakitan yang tinggi di Indonesia. Demam berdarah dengue (DBD) adalah masalah kesehatan masyarakat yang berkembang di negara subtropis. Di Asia Tenggara, dengan total populasi 1,5 miliar, sekitar 1,3 miliar orang hidup dalam risiko memperoleh DBD. Faktor penentu kejadian infeksi demam berdarah dengue (DBD), diantaranya curah hujan, iklim (suhu, kelembaban, dan lain-lain), densitas virus, serta herd immunity. Dengan begitu perlu adanya prediksi penyebaran penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD). Pada penelitian ini dilakukan prediksi penyebaran dengan menggunakan algoritma Backpropagation Neural Network, selanjutnya hasil dari prediksi akan divisualisasikan menggunakan GIS dapat mengetahui model prediksi dan untuk mengetahui penyebaran penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD). Menggunakan metode ANN Backpropagation menghasilkan RMSE 0.1780, dengan 6 neuron/hidden layer, learning rate 0.3 dan iterasi 50.
- CCH3F3 - KECERDASAN BUATAN
- CSH3L3 - PEMBELAJARAN MESIN
- CII3C3 - PEMBELAJARAN MESIN
- CPI3C3 - PEMBELAJARAN MESIN
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | PANDU WIGUNA PUTRA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | FHIRA NHITA, ANNISA ADITSANIA |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Ilmu Komputasi |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2019 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
