TY  - GEN
CY  - UNIVERSITAS LAMPUNG
ID  - eprints65683
UR  - http://digilib.unila.ac.id/65683/
A1  - M NAUFAL AMMAR RAFDIONO, 1857031008
Y1  - 2022/07/22/
N2  - Udara merupakan salah satu sumber kehidupan manusia. Udara yang tercemar
mengakibatkan berbagai permasalahan besar, seperti: kesehatan. Penelitian ini
bertujuan untuk membandingkan kinerja fungsi aktivasi yang paling sesuai dan
memperoleh struktur jaringan terbaik dalam memprediksi indeks kandungan sulfida
(SO2) di ibu kota Jakarta. Kinerja masing-masing fungsi aktivasi dibandingan
dengan menggunakan Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error
(MAPE) dan akurasi model. Sehingga didapatkan struktur jaringan terbaik berupa
2 nodes input, 3 hidden layer (3 nodes pada hidden layer pertama, 2 nodes pada
hidden layer kedua, dan 1 nodes pada hidden layer ketiga) dengan menggunakan
skema 90% training dan 10% testing serta fungsi aktivasi TanH. Dengan nilai MSE
sebesar 0.009990629 dan nilai MAPE 15.87412% atau akurasi sebesar 84.12588%.
Kata Kunci: Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU), Backpropagation,
Neural Network, Deret Waktu, Prediksi
PB  - FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
TI  - ANALISIS STRUKTUR TERBAIK NEURAL NETWORK DENGAN
ALGORITMA BACKPROPAGATION DALAM MEMPREDIKSI INDEKS
KANDUNGAN SULFIDA (SO2) DI IBU KOTA JAKARTA
AV  - restricted
ER  -