PREDIKSI PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM (GIS)

PANDU WIGUNA PUTRA

Informasi Dasar

151 kali
19.04.4775
006.31
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Demam berdarah dengue merupakan suatu penyakit dengan angka kematian dan kesakitan yang tinggi di Indonesia. Demam berdarah dengue (DBD) adalah masalah kesehatan masyarakat yang berkembang di negara subtropis. Di Asia Tenggara, dengan total populasi 1,5 miliar, sekitar 1,3 miliar orang hidup dalam risiko memperoleh DBD. Faktor penentu kejadian infeksi demam berdarah dengue (DBD), diantaranya curah hujan, iklim (suhu, kelembaban, dan lain-lain), densitas virus, serta herd immunity. Dengan begitu perlu adanya prediksi penyebaran penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD). Pada penelitian ini dilakukan prediksi penyebaran dengan menggunakan algoritma Backpropagation Neural Network, selanjutnya hasil dari prediksi akan divisualisasikan menggunakan GIS dapat mengetahui model prediksi dan untuk mengetahui penyebaran penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD). Menggunakan metode ANN Backpropagation menghasilkan RMSE 0.1780, dengan 6 neuron/hidden layer, learning rate 0.3 dan iterasi 50.

Subjek

Machine - learning
 

Katalog

PREDIKSI PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM (GIS)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

PANDU WIGUNA PUTRA
Perorangan
FHIRA NHITA, ANNISA ADITSANIA
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Ilmu Komputasi
Bandung
2019

Koleksi

Kompetensi

  • CCH3F3 - KECERDASAN BUATAN
  • CSH3L3 - PEMBELAJARAN MESIN
  • CII3C3 - PEMBELAJARAN MESIN
  • CPI3C3 - PEMBELAJARAN MESIN

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini