KLASIFIKASI POTENSI DESA CERDAS MENGGUNAKAN DEEP LEARNING

Lingga Esadiana Putra, Amarullah and Tita Tosida, Eneng and Delli W, Fajar (2021) KLASIFIKASI POTENSI DESA CERDAS MENGGUNAKAN DEEP LEARNING. Jurnal thesis, Universitas Pakuan.

Full text not available from this repository.

Abstract

Abstrak Smart village atau desa cerdas didefinisikan sebagai daerah dan masyarakat pedesaan yang dibangun di atas kekuatan dan aset mereka sendiri serta pada saat yang sama terdapat usaha untuk mengembangkan peluang baru di mana jaringan baik tradisional maupun baru dan pelayananan ditingkatkan melalui teknologi digital, telekomunikasi, inovasi dan penggunaan pengetahuan yang lebih baik [1].Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang bangun model klasifikasi dan mengimplementasikan metode Deep Learning pada data potensi desa. Data yang digunakan pada penelitian ini berdasarkan data dari potensi desa tahun 2018 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Data potensi desa tersebut akan di klasifikasikan menggunakan metode deep learning . Dalam penelitian ini dilakukan tahap pre-processing data menggunakan tahapan knowledge discovery and data mining (KDD). Setelah dilakukan tahapan pre-processing didapat sebanyak 60.195 data. Data tersebut terbagi menjadi 48.156 data sebagai data latih dan 12.039 data sebagai data uji, lalu dilakukan sebanyak 10 kali percobaan menggunakan arsitektur neural network yang berbeda dimana diperoleh hasil klasifikasi menggunakan terbaik dengan arsitektur hidden layer 5-4-5 dan didapat RMSE (Root Mean Squared Error) sebesar 0,04783, Rsquared sebesar 0,9039, dan MAE (Mean Squared Error) 0,01324 serta memilki tingkat SSE (sum of squares error) paling kecil dibandingkan dengan arsitektur lainnya yaitu sebesar 0,042 dengan tingkat ambang batas (threshold) error sebesar 0,092 dan step/epoch yang dibutuhkan sebanyak 9391 serta tingkat akurasi sebesar 0,9996. Kata Kunci : Deep Learning, Desa Cerdas, Potensi Desa, Knowledge Discovery and Data Mining

Item Type:	Thesis (Jurnal)
Subjects:	Fakultas Ilmu Pengetahuan Alam dan Matematika > Ilmu Komputer
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Ilmu Komputer
Depositing User:	PERPUSTAKAAN FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNPAK
Date Deposited:	01 Sep 2022 02:19
Last Modified:	03 Sep 2022 17:13
URI:	http://eprints.unpak.ac.id/id/eprint/3777

Actions (login required)

View Item