Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W2289134110> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 54 of
54
with 100 items per page.
- W2289134110 endingPage "28" @default.
- W2289134110 startingPage "28" @default.
- W2289134110 abstract "Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penyakit asma menggunakan teknik pengenalan pola yaitu jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation. Data penilaian asma mengacu pada riwayat penyakit asma seseorang. Jaringan saraf tiruan dilakukan dengan menentukan jumlah unit untuk setiap lapisan dengan fungsi aktivasi sigmoid biner. Pengujian dilakukan menggunakan perangkat lunak matlab yang diuji dengan beberapa bentuk arsitektur jaringan. Arsitektur dengan konfigurasi terbaik terdiri dari 18 lapisan masukan, 8 lapisan tersembunyi dan 4 lapisan keluaran dengan nilai learning rate sebesar 0.5, nilai toleransi error 0.001, menghasilkan maksimal epoch 4707 dan MSE 0.00100139. MSE berada di bawah nilai error yaitu 0.001, Parameter tersebut dipilih menjadi parameter terbaik karena menghasilkan jumlah iterasi yang memiliki nilai akurasi MSE yang cukup baik, karena nilai MSE paling kecil dari arsitektur yang lain serta nilai MSE dibawah dari nilai error yang ditentukan. Sigmoid Biner Fungsi ini digunakan untuk jaringan saraf yang dilatih dengan menggunakan metode backpropagation. Fungsi sigmoid memiliki nilai range 0 sampai 1. Oleh karena itu, fungsi ini sering digunakan untuk jaringan saraf yang membutuhkan nilai output yang terletak pada interval 0 sampai 1.This study aims to predict asthma using pattern recognition techniques namely artificial neural network with back propagation method. Asthma assessment data refers to a person's history of asthma. Artificial neural network is done by determining the number of units for each layer with binary sigmoid activation function. Testing is done using matlab software being tested with some form of network architecture. Architecture with the best configuration consists of 18 layers of input, 8 hidden layer and output layer 4 with a value of learning rate of 0.5, the error tolerance value 0001, 4707 and resulted in the maximum epoch MSE .00100139. MSE is under the error value is 0.001, the parameter is chosen to be the best parameters for generating the number of iterations that have an accuracy value of MSE is quite good, because the smallest MSE value than other architectures as well as the value of the MSE under a specified error value. Binary sigmoid function is used for neural network trained using the backpropagation method. Sigmoid function has a value in the range 0 to 1. Therefore, this function is often used for neural networks that require output value lies in the interval 0 to 1." @default.
- W2289134110 created "2016-06-24" @default.
- W2289134110 creator A5024270372 @default.
- W2289134110 date "2015-04-04" @default.
- W2289134110 modified "2023-09-23" @default.
- W2289134110 title "Jaringan Saraf Tiruan dengan Backpropagation untuk Memprediksi Penyakit Asma" @default.
- W2289134110 doi "https://doi.org/10.24076/citec.2014v2i1.35" @default.
- W2289134110 hasPublicationYear "2015" @default.
- W2289134110 type Work @default.
- W2289134110 sameAs 2289134110 @default.
- W2289134110 citedByCount "4" @default.
- W2289134110 countsByYear W22891341102017 @default.
- W2289134110 countsByYear W22891341102018 @default.
- W2289134110 countsByYear W22891341102021 @default.
- W2289134110 crossrefType "journal-article" @default.
- W2289134110 hasAuthorship W2289134110A5024270372 @default.
- W2289134110 hasBestOaLocation W22891341101 @default.
- W2289134110 hasConcept C121332964 @default.
- W2289134110 hasConcept C138885662 @default.
- W2289134110 hasConcept C154945302 @default.
- W2289134110 hasConcept C155032097 @default.
- W2289134110 hasConcept C15708023 @default.
- W2289134110 hasConcept C28490314 @default.
- W2289134110 hasConcept C41008148 @default.
- W2289134110 hasConcept C50644808 @default.
- W2289134110 hasConceptScore W2289134110C121332964 @default.
- W2289134110 hasConceptScore W2289134110C138885662 @default.
- W2289134110 hasConceptScore W2289134110C154945302 @default.
- W2289134110 hasConceptScore W2289134110C155032097 @default.
- W2289134110 hasConceptScore W2289134110C15708023 @default.
- W2289134110 hasConceptScore W2289134110C28490314 @default.
- W2289134110 hasConceptScore W2289134110C41008148 @default.
- W2289134110 hasConceptScore W2289134110C50644808 @default.
- W2289134110 hasIssue "1" @default.
- W2289134110 hasLocation W22891341101 @default.
- W2289134110 hasOpenAccess W2289134110 @default.
- W2289134110 hasPrimaryLocation W22891341101 @default.
- W2289134110 hasRelatedWork W1495379181 @default.
- W2289134110 hasRelatedWork W2080531293 @default.
- W2289134110 hasRelatedWork W2157746493 @default.
- W2289134110 hasRelatedWork W2740647293 @default.
- W2289134110 hasRelatedWork W2742816064 @default.
- W2289134110 hasRelatedWork W2792697259 @default.
- W2289134110 hasRelatedWork W2894173309 @default.
- W2289134110 hasRelatedWork W2997727571 @default.
- W2289134110 hasRelatedWork W4206400463 @default.
- W2289134110 hasRelatedWork W637433680 @default.
- W2289134110 hasVolume "2" @default.
- W2289134110 isParatext "false" @default.
- W2289134110 isRetracted "false" @default.
- W2289134110 magId "2289134110" @default.
- W2289134110 workType "article" @default.