Optimasi Hyperparameter Convolutional Neural Network (CNN) Dengan Komodo Mlipir Algorithm (KMA) Untuk Prediksi Karakteristik Bintang Tunggal - Dalam bentuk buku karya ilmiah
KHALIFARDY MIQDARSAH

Informasi Umum

Kode

25.04.1004

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Astronomi

Dilihat

55 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Volume dan variasi data astronomi, khususnya data spektral, yang terus meningkat<br /> membuat analisis spektrum untuk menghitung parameter stellar bintang tunggal<br /> menjadi kurang efisien. Untuk membantu menyelesaikan permasalahan tersebut,<br /> dikembangkan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) bernama StarNet.<br /> Penelitian ini berfokus pada optimasi kombinasi hyperparameter StarNet<br /> menggunakan Komodo Mlipir Algorithm (KMA) untuk meningkatkan performa model.<br /> Optimasi hyperparameter dilakukan dengan menggunakan tiga konfigurasi populasi<br /> KMA yang berbeda (n=5, n=10, dan n=15) dalam 10 iterasi. Data spektral dari APOGEE<br /> DR17 dibagi menjadi data latih dan uji. KMA diterapkan untuk mencari kombinasi<br /> hyperparameter optimal yang direpresentasikan sebagai vektor bilangan real dalam<br /> rentang 0-1. Kombinasi hyperparameter terbaik dievaluasi menggunakan metrik<br /> Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), dan plot residu.<br /> Hasil penelitian menunjukkan bahwa KMA dengan n=15 menghasilkan performa<br /> terbaik untuk prediksi gravitasi permukaan (log g) dan metalisitas ([M/H]) dengan<br /> akurasi masing-masing ±8.4% dan ±4.48%. Untuk kecepatan rotasi ekuatorial (v sin<br /> i), KMA n=10 mencapai akurasi terbaik sebesar ±3.74%. Meskipun untuk temperatur<br /> efektif (Teff) model standar masih unggul, KMA n=15 menunjukkan peningkatan<br /> signifikan dengan akurasi ±6.01% dibandingkan konfigurasi KMA lainnya. Namun,<br /> bias sistematis pada rentang ekstrim masih menjadi tantangan untuk semua varian<br /> KMA.<br /> Kata Kunci: hyperparameter, CNN, starnet, KMA, optimasi, parameter stellar

• CSH4R3 - CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
• CPI3L3 - PEMBELAJARAN MESIN LANJUT

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook