Prediksi Produktivitas Padi Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Pada pengujian data uji, hasil tingkat akurasi tidak sebesar hasil uji pada data latih, hal ini wajar terjadi karena data latih merupakan data yang telah melalui
Setelah data latih dan data uji telah disimpan dalam database, maka data tersebut dilakukan pelatihan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation. Tujuan dari
Data berdasarkan prediksi tersebut merupakan data target yang akan disimulasikan pada variabel yang berisi pola jaringan hasil pelatihan untuk menghasilkan nilai output
Dari hasil pengujian dengan arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan pada data training di atas, maka didapatkan beberapa nilai error untuk jumlah mahasiswa sehingga dapat dilihat
Banyak metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi, salah satunya adalah Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation yang terbukti dapat memberikan hasil yang
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, dapat dilihat bahwa seluruh hasil prediksi tiap sektor yang diambil dari kombinasi terbaik memperlihatkan nilai error
Prediksi Jumlah Pendapatan Beasiswa PPA dan BBP Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Heru Satria Tambunan1, Indra Gunawan2, Sumarno2 1 Program Studi Sistem
Hasil prediksi beban listrik dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan metode backpropagation nilai MAPE Mean Absolute Percentage Error terbesar didapat dengan nilai 4.32 %.. Dan nilai
