Silalahi, Obed Manuel (2020) Klasifikasi Pertumbuhan Penduduk Kota Malang Menggunakan Hibridasi Algoritme Genetika Dan Jaringan Syaraf Tiruan. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Pertumbuhan penduduk merupakan salah satu kondisi umum yang seringkali berkembang menjadi suatu masalah bagi negara-negara yang sedang berkembang termasuk Indonesia. Malang yang merupakan bagian dari Indonesia dikenal sebagai kota pendidikan dan wisata yang cukup berpotensi untuk terus mengalami kenaikan jumlah penduduk. Kondisi tersebut tentu perlu menjadi perhatian khusus bagi pihak terkait untuk melakukan kebijakan tertentu sehingga dapat mengantisipasi terjadinya ledakan penduduk. Salah satu hal yang dapat dilakukan adalah pengklasifikasian pertumbuhan penduduk berdasarkan kelompok umur yang dapat dilakukan oleh sistem secara efisien. Berdasarkan hal tersebut maka dibutuhkan sistem yang memiliki kemampuan komputasi ilmiah dalam penerapannya. Backpropagation merupakan metode Jaringan Syaraf Tiruan yang cukup popular dan seringkali digunakan dalam klasifikasi data. Metode ini dapat dipadukan dengan algoritme genetika dalam proses optimasi bobot awal
English Abstract
Population is one of the common problems that developed into a problem for developing countries including Indonesia. Malang, which is part of Indonesia, is known as a city of education and tourism that is sufficient to increase the population. These requirements certainly need special attention for the relevant parties to carry out certain policies in order to support population turnover. One thing that can be done is the classification of population growth based on age groups that can be done by the system efficiently. Based on this, we need a system that has scientific computing capabilities in its application. Backpropagation is a method of Artificial Neural Networks which is quite popular and helps to be used in data classification. This method can be combined with genetic algorithms in the optimization process of initial weights v and w. The ideal parameters obtained from the test include: K-fold = 8, a combination of the bipolar approval function, the number of generations of 10, the population number 75, the value of Cr = 0.8 and the value of Mr = 0.2, the number of iterations used 100, alpha value of 0.1 and hidden neurons 2 with the resulting accuracy of 92.86%
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2020/104/052003066 |
| Uncontrolled Keywords: | pertumbuhan penduduk, klasifikasi, Jaringan Syaraf Tiruan (JST), backpropagation, algoritme genetika, population growth, classification, Artificial Neural Networks (ANN), backpropagation, genetic algorithms. |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 001 Knowledge > 001.012 Classification |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 05 Aug 2020 08:19 |
| Last Modified: | 14 Apr 2023 01:44 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/180864 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
Obed Manuel Silalahi .pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2023. Download (6MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |