23.04.1694
006.31 - Machine Learning
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Machine Learning
219 kali
<p>Influenza merupakan suatu jenis penyakit yang sudah tergolong biasa dalam kehidupan manusia. Pada Tugas Akhir ini dicoba sebuah alternatif yang cepat dalam memprediksi gejala influenza, yaitu dengan memanfaatkan teknologi <em>machine learning </em>pada data <em>realtime menggunakan werable device sebagai jam tangan</em>. Parameter Subjek yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 3 subjek, sedangkan parameter objek yang digunakan didalam penelitian ini terdiri dari 3 parameter, yaitu <em>heart rate, footsteps, dan resting heart rate</em>, tetapi hanya parameter heart rate saja yang dimasukkan pada machine learning, selain itu akan dicari pola dengan grafik statistik desktiptif. Adapun metode yang dibangun pada penelitian ini adalah <em> Backpropagation </em>sebagai seleksi fitur untuk prediksi nilai detak jantung pada waktu yang akan datang, yang nantinya akan dikombinasikan dengan metode <em>Support Vector Machine </em>sebagai klasifikasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa uji coba subjek1 memiliki akurasi sebesar 80% dengan kernel RBF dengan C=100, Gamma=’Scale’ dan Degree=2, subjek 2 memiliki akurasi terbaik sebesar 60% dengan menggunakan kernel RBF dengan C=100, Gamma=’Scale’ dan Degree=2, sedangkan subjek 3 memiliki akurasi sebesar 78% dengan kernel Polynomial dengan C=100, Gamma=’Scale’ dan Degree=2, sedangkan untuk algoritma backpropagation diperoleh nilai MAE untuk subjek 1 yaitu 1.0398, subjek 2 yaitu 1.6716 dan subjek 3 yaitu 1.4837.</p>
<p><em>Kata Kunci: Prediction Influenza, Heart Rate, Footsteps, Resting Heart Rate, Backpropagation, Support Vector Machine</em></p>
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Nama | DENDA RANIA RATU KELANSWARA |
Jenis | Perorangan |
Penyunting | Roswan Latuconsina |
Penerjemah |
Nama | Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer |
Kota | Bandung |
Tahun | 2023 |
Harga sewa | IDR 0,00 |
Denda harian | IDR 0,00 |
Jenis | Non-Sirkulasi |