2017
DOI: 10.30645/ijistech.v1i1.6
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Use of Binary Sigmoid Function And Linear Identity In Artificial Neural Networks For Forecasting Population Density

Abstract: Abstract

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
2
2
1

Citation Types

0
29
0
10

Year Published

2018
2018
2022
2022

Publication Types

Select...
10

Relationship

5
5

Authors

Journals

citations
Cited by 55 publications
(39 citation statements)
references
References 8 publications
0
29
0
10
Order By: Relevance
“…Tentunya banyak cabang ilmu komputer yang dapat menganalisa permasalah tersebut. Diantaranya adalah datamining [1]- [3][4], [5], sistem pendukung keputusan [6]- [12], logika fuzzy [13]- [16], sistem pakar [17]- [19], jaringan saraf tiruan [1], [20]- [22] dan lainlain [23]. Setiap cabang ilmu tersebut memiliki kelebihan dan kelemahan masing-masing.…”
Section: Pendahuluanunclassified
“…Tentunya banyak cabang ilmu komputer yang dapat menganalisa permasalah tersebut. Diantaranya adalah datamining [1]- [3][4], [5], sistem pendukung keputusan [6]- [12], logika fuzzy [13]- [16], sistem pakar [17]- [19], jaringan saraf tiruan [1], [20]- [22] dan lainlain [23]. Setiap cabang ilmu tersebut memiliki kelebihan dan kelemahan masing-masing.…”
Section: Pendahuluanunclassified
“…Penentuan model arsitektur jaringan yang akan digunakan sangat menentukan hasil tingkat akurasi [23], sehingga diperlukan studi lebih lanjut mengenai penentuan model arsitektur yang terbaik. 2.…”
Section: Saranunclassified
“…Backpropagation adalah algoritma iteratif yang mudah dan sederhana yang biasanya berkinerja baik, bahkan dengan data yang kompleks [9]. Algoritma ini sangat bermanfaat dalam berbagai aplikasi, seperti penengenalan, penyeleksian lokasi, dan evaluasi akhir [10]. Pelatihan pada metode backpropagation meliputi 3 fase, fase forward propagation, backpropagation, dan modifikasi bobot [11].…”
Section: Algoritma Backpropagationunclassified