Putri, Riza Rizqiana Perdana (2018) Implementasi Metode JST-Backpropagation Untuk Klasifikasi Rumah Layak Huni (Studi Kasus: Desa Kidal Kecamatan Tumpang Kabupaten Malang). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Rumah memiliki peran besar bagi tiap individu dan keluarga karena rumah tidak hanya sebagai tempat tinggal saja, tetapi rumah harus nyaman dan aman serta dapat menjaga privasi setiap anggota keluarga sesuai dengan fungsi rumah sebagai media pelaksanaan bimbingan dan pendidikan keluarga. Namun pada kenyataannya, masih banyak rumah di Indonesia yang masih belum memenuhi syarat rumah layak huni. Pemerintah membuat sebuah program untuk membantu perbaikan rumah yang tidak layak huni. Tentu saja untuk memberikan bantuan agar tepat sasaran, pemerintah harus menentukan seseorang memiliki rumah yang layak huni atau rumah tidak layak huni. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dibuat suatu sistem cerdas untuk klasifikasi rumah layak huni menggunakan algoritma backpropagation. Dalam penelitian ini menggunakan 160 data dari Desa Kidal Kecamatan Tumpang Kabupaten Malang yang terbagi menjadi dua kategori yaitu layak dan tidak layak. Metode Backpropagation merupakan salah satu metode klasifikasi yang memiliki kinerja sangat baik. Algoritma ini sangat efektif dalam melakukan berbagai macam prediksi pada suatu masalah. Serta pada penelitian ini menggunakan nguyen widrow untuk inisisalisasi bobot awal. Pengujian akhir dari penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata akurasi tertinggi sebesar 59% dengan menggunakan 15 input layer, 3 hidden layer, learning rate sebesar 0,2.
English Abstract
The house has a big role for each individual and family because house is not only a place to live but house should be comfortable and safe and can maintain the privacy of each family member in accordance with the function of the house as a medium for the implementation of family guidance and education. But in reality, there are still many houses in Indonesia that still do not meet the requirements of a habitable home. The government created a program to assist repairing of uninhabitable homes to provide assistance in order to be right on target, the government must determine whether a person has a habitable home or an uninhabitable home. Therefore, to overcome these problems created an intelligent system for the classification of habitable home using backpropagation algorithm. this study uses 160 data from the Village Kidal Tumpang District Malang Regency which is divided into two categories that are habitable and unhabitable. Backpropagation method is one of the classification method that has excellent performance. This algorithm is very effective in performing various predictions on a problem. This study also uses nguyen widrow for initialization of initial weight. The final test of this research yields the highest accuracy score of 59% by using 15 input layer, 3 hidden layers, learning rate of 0.2.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/237/051801414 |
| Uncontrolled Keywords: | Klasifikasi, Rumah Layak Huni, Backpropagation, Nguyen-Widrow |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 24 May 2018 06:47 |
| Last Modified: | 27 Oct 2021 04:20 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/11008 |
Preview |
Text
BAB VII.pdf Download (579kB) | Preview |
Preview |
Text
Bagian Depan.pdf Download (939kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB II.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
Daftar Pustaka.pdf Download (494kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB I.pdf Download (638kB) | Preview |
Preview |
Text
Lampiran.pdf Download (537kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB III.pdf Download (881kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB IV.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB V.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB VI.pdf Download (685kB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |