GENETIC ALGORITHM DAN MULTILAYER PERCEPTRON UNTUK IDENTIFIKASI MODEL PENYEBARAN PENYAKIT TUBERKULOSIS
| Main Author: | PRABOWO SUBIYANTO, 081511233033 |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.unair.ac.id/82485/1/abstrak.pdf http://repository.unair.ac.id/82485/2/full%20text.pdf http://repository.unair.ac.id/82485/ |
Daftar Isi:
- Tujuan dari skripsi ini adalah untuk memperoleh hasil identifikasi model penyebaran penyakit tuberkulosis dengan genetic algorithm (GA) dan multilayer perceptron (MLP). Tujuan dari identifikasi model adalah untuk mengetahui apakah komputer mampu mengenali suatu model matematika. Model yang digunakan pada skripsi adalah model penyebaran penyakit tuberkulosis. Tuberkulosis (TB) merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis. GA digunakan untuk mengestimasi parameter model penyebaran tuberkulosis, sedangkan MLP digunakan untuk identifikasi model. Program dibuat dengan Microsoft Visual Basic 6.0 serta diimplementasikan dalam contoh kasus. Berdasarkan implementasi dan simulasi pada data penyebaran penyakit tuberkulosis di Jawa Timur pada periode triwulan pertama tahun 2002 hingga triwulan keempat tahun 2017 diperoleh nilai MSE sebesar 0,00299836. Pada proses validasi model, nilai eror yang didapatkan antara data hasil perhitungan dengan data sebenarnya sebesar 0,019566. Dengan nilai eror yang relatif kecil ini, dapat disimpulkan bahwa GA dan MLP mampu mengidentifikasi model dengan baik.