PERAMALAN JUMLAH PENDERITA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE DI PROVINSI SULAWESI TENGAH DENGAN MODEL RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK
Total View This Week2
Total View This Week2
Institusion
Universitas Tadulako
Author
ANDI RIVALDY,
Subject
Statistics
Datestamp
2020-07-20 06:35:52
Abstract :
Penyakit demam berdarah dengue (DBD) adalah sebuah penyakit yang disebabkan oleh virus dengue. Data jumlah penderita penyakit DBD di Provinsi Sulawesi Tengah berfluktuasi setiap tahunnya. Untuk memperoleh peramalan jumlah penderita penyakit DBD di Provinsi Sulawesi Tengah dapat menggunakan metode radial basis function neural network (RBFNN). Model RBFNN merupakan salah satu metode peramalan di dalam neural network dengan arsitektur jaringan berupa input layer, hidden layer dan output layer. Hasil pada penelitian ini adalah fungsi aktivasi terbaik berdasarkan nilai MAPE yang terkecil dari model RBFNN dalam peramalan jumlah penderita penyakit DBD di Provinsi Sulawesi Tengah adalah fungsi aktivasi gaussian. Fungsi aktivasi gaussian menghasilkan peramalan dengan nilai MAPE yaitu 0.275463416. Sehingga di peroleh model RBFNN dengan fungsi aktivasi gaussian adalah sebagai berikut : y_t = 16.95711[exp??{-1/2? {(0.0078122x_(t-1)- 0.775788)2+ (0.0078122 x_(t-2)- 0.775788)2}}]+13.80315[exp{-1/2{(0.027749x_(t-1)-0.565498)2+(0.027749987x_(t-2)-0.522287)2}}]+14.8665[exp{-1/2{0.0008234x_(t-1)-0.296125)2+(0.0008234x_(t-2)-0.3012721)2}}]+15.91483[exp??{-1/2?{(0.00267x_(t-1)-0.379723)2+(0.002674x_(t-2)-0.3983338)2}}]+16.23337[exp??{-1/2?{(0.003626x_(t-1)-0.2719914)2+(0.003626 x_(t-2)-0.26824155 )2 }}] +16.40689. Kata Kunci : Radial Basis Function Neural Network, Analisa Deret Waktu, Demam Berdarah Dengue.
Penyakit demam berdarah dengue (DBD) adalah sebuah penyakit yang disebabkan oleh virus dengue. Data jumlah penderita penyakit DBD di Provinsi Sulawesi Tengah berfluktuasi setiap tahunnya. Untuk memperoleh peramalan jumlah penderita penyakit DBD di Provinsi Sulawesi Tengah dapat menggunakan metode radial basis function neural network (RBFNN). Model RBFNN merupakan salah satu metode peramalan di dalam neural network dengan arsitektur jaringan berupa input layer, hidden layer dan output layer. Hasil pada penelitian ini adalah fungsi aktivasi terbaik berdasarkan nilai MAPE yang terkecil dari model RBFNN dalam peramalan jumlah penderita penyakit DBD di Provinsi Sulawesi Tengah adalah fungsi aktivasi gaussian. Fungsi aktivasi gaussian menghasilkan peramalan dengan nilai MAPE yaitu 0.275463416. Sehingga di peroleh model RBFNN dengan fungsi aktivasi gaussian adalah sebagai berikut : y_t = 16.95711[exp??{-1/2? {(0.0078122x_(t-1)- 0.775788)2+ (0.0078122 x_(t-2)- 0.775788)2}}]+13.80315[exp{-1/2{(0.027749x_(t-1)-0.565498)2+(0.027749987x_(t-2)-0.522287)2}}]+14.8665[exp{-1/2{0.0008234x_(t-1)-0.296125)2+(0.0008234x_(t-2)-0.3012721)2}}]+15.91483[exp??{-1/2?{(0.00267x_(t-1)-0.379723)2+(0.002674x_(t-2)-0.3983338)2}}]+16.23337[exp??{-1/2?{(0.003626x_(t-1)-0.2719914)2+(0.003626 x_(t-2)-0.26824155 )2 }}] +16.40689. Kata Kunci : Radial Basis Function Neural Network, Analisa Deret Waktu, Demam Berdarah Dengue.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
