• Tidak ada hasil yang ditemukan

VOTING OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PARTICLE SWARM OPTIMIZATION BICLASSIFIER USING GAIN RATIO FEATURE SELECTION

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "VOTING OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PARTICLE SWARM OPTIMIZATION BICLASSIFIER USING GAIN RATIO FEATURE SELECTION"

Copied!
6
0
0

Teks penuh

Loading

Gambar

Figure 1. Proposed Method.
Figure 3. Result of Feature Selection for Breast Wisconsin Dataset.
Figure 5. Topology of ANNPSO Biclassier.
Table 4. Averages of accuracy and computation time.
+2

Referensi

Dokumen terkait

Aplikasi Sistem Informasi Geografis (GIS) Pariwisata Kota Palembang Berbasis Android merupakan aplikasi yang diprogram secara khusus untuk perangkat android sehingga

Semakin tinggi tegangan elektroda ada keeenderungan laju korosi menurun eukup banyak, menjadi minimumnya sebesar 0,035 ropy, hal ini karena semakin tinggi tegangan elektroda maka

Penelitian ini menggunakan daspal yang komposisinya terdiri dari serbuk damar, damar bongkahan yang telah ditumbuk, minyak goreng dan fly ash yang dicampur

JPPI (Jaringan Pemantau Pendidikan Indonesia mencatat setidaknya ada tujuh masalah pendidikan yang harus diselesaikan pemerintah untuk mewujudkan Nawacita di

Pelanggan memang harus dipuaskan, sebab kalau mereka tidak puas akan meninggalkan perusahaan dan menjadi pelanggan pesaing, hal ini akan menyebabkan penurunan penjualan dan

Pada tahap awal Pokja Pengadaan Barang/Jasa pada Dinas Bina Marga Kabupaten Kuningan telah memberikan penjelasan kepada peserta lelang mengenai hal-hal yang perlu disampaikan

Sedangkan proses pencocokan menggunakan metode backpropagation, koefisien yang didapatkan dari hasil ekstraksi ciri pada data uji, akan diproses dengan menggunakan

Gagasan pokok yang berasal dari teorema tersebut ialah apabila suatu populasi secara berulang- ulang ditarik sampel, maka nilai rata-rata atribut yang diperoleh dari