creators_name: M NAUFAL AMMAR RAFDIONO, 1857031008
creators_id: naufalammar920@gmail.com
type: other
datestamp: 2022-08-24 13:23:48
lastmod: 2022-08-24 13:23:48
metadata_visibility: show
title: ANALISIS STRUKTUR TERBAIK NEURAL NETWORK DENGAN
ALGORITMA BACKPROPAGATION DALAM MEMPREDIKSI INDEKS
KANDUNGAN SULFIDA (SO2) DI IBU KOTA JAKARTA
ispublished: pub
subjects: 510
full_text_status: restricted
abstract: 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
date: 2022-07-22
date_type: published
publisher: FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
place_of_pub: UNIVERSITAS LAMPUNG
citation:   M NAUFAL AMMAR RAFDIONO, 1857031008  (2022) ANALISIS STRUKTUR TERBAIK NEURAL NETWORK DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION DALAM MEMPREDIKSI INDEKS KANDUNGAN SULFIDA (SO2) DI IBU KOTA JAKARTA.  FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.     
document_url: http://digilib.unila.ac.id/65683/1/1.%20ABSTRAK-ABSTRACT.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/65683/2/2.%20SKRIPSI%20FULL.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/65683/3/3.%20SKRIPSI%20TANPA%20BAB%20PEMBAHASAN.pdf