RIDWAN ACHADI NUGROHO, . (2019) PENGEMBANGAN ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN PENDEKATAN DEEP LEARNING UNTUK SISTEM REKOMENDASI PEMINATAN PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.
![[img]](http://repository.unj.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
SKRIPSI_Ridwan Achadi Nugroho_5235153384.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) |
Abstract
Kemampuanyang seorang mahasiswa miliki dapat dilihat dari nilai yang ia dapatkan dalam masa perkuliahan. Nilai-nilai yang seorang mahasiswa dapatkan seharusnyamenjadi referensi mahasiswa tersebut dalam mengambil salah satu dari tiga peminatan, yaitu Rekayasa Perangkat Lunak (RPL), Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ) atau Multimedia (MM) pada semester 5 di Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer. Algoritma Deep Learning digunakan untuk mencari tahu kecocokan salah satu dari 3 peminatan tersebut berdasarkan nilai-nilai yang seorang mahasiswa miliki. Algoritma Deep Learning perlu konfigurasi yang tepat agar menghasilkan akurasi terbaik dan performa paling optimal. Tujuan penelitian ini adalah mencari tahu konfigurasi seperti apa yang menghasilkan akurasi jaringan saraf terbaik. Hasil penelitian menghasilkan jaringan saraf tiruan dengan akurasi tertinggi 96.67% dengan konfigurasi epoch20000, learning rate0.001, bias0 dan fungsi aktivasi Rectified Linear Unit(ReLU). Beberapa konfigurasi lain juga mampu menghasilkan nilai akurasi diatas 90% dengan fungsi aktivasi yang sama (ReLU).
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Additional Information: | 1). Widodo, M.Kom ; 2). Hamidillah Ajie, S.Si, M.T |
| Subjects: | Sains > Matematika > Software, Sistem Informasi Komputer |
| Divisions: | FT > S1 Pendidikan Teknik Informatika Komputer |
| Depositing User: | Users 29 not found. |
| Date Deposited: | 17 Feb 2021 15:38 |
| Last Modified: | 17 Feb 2021 15:38 |
| URI: | http://repository.unj.ac.id/id/eprint/12810 |
Actions (login required)
 |
View Item |
