Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Ambon | Lesnussa | Jurnal Matematika Integratif 11811 32902 1 PB
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Jaringan saraf Resilient Backpropagation menggunakan 2 hidden layer dengan jumlah hidden neuron 100 pada layer pertama dan 150 pada layer kedua mampu memprediksi
Parameter-parameter yang digunakan dalam menentu- kan arsitektur terbaik antara lain adalah (1) jumlah neuron pada lapisan tersembunyi ( hidden layer ) berjumlah 25, 32, 39 dan
Pola arsitektur jaringan NN backpropagation (jumlah neuron input layer jumlah neuron hidden layer-output layer ) 15-16-1 yang merupakan pola arsitektur jaringan terbaik yang
Arsitektur jaringan saraf tiruan yang paling optimal untuk di implementasikan kedalam sistem ini adalah jaringan dengan input layer yang terdiri atas 4 neuron, 1
hidden layer adalah logsig dengan algoritma pelatihan trainml. Berdasarkan tiga indikator pelatihan yang dijadikan acuan dalam pemilihan arsitektur terbaik,
hidden layer adalah logsig dengan algoritma pelatihan trainml. Berdasarkan tiga indikator pelatihan yang dijadikan acuan dalam pemilihan arsitektur terbaik,
Diperoleh konfigurasi jaringan yang terbaik adalah tipe dengan 13 input dan 6 hidden layer dengan 1 output (13-6-1) dengan bobot terbaik yang sudah diperoleh dengan kemampuan
Arsitektur Jaringan terdiri dari Jaringan Syarat Tiruan ketepatan diagnosis Fase DBD JST ini dibuat dengan arsitektur 6-n-3, JARINGAN SYARAF TIRUAN KETEPATAN DIAGNOSISI
