FELIA UMIZA IZNI, - (2022) PENERAPAN ALGORITMA ELMAN RECURRENT NEURAL NETWORK (ERNN) UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH KASUS COVID-19 DI PROVINSI RIAU. Skripsi thesis, SAINS DAN TEKNOLOGI.

Preview	Text GABUNGAN TANPA BAB IV.pdf Download (3MB) | Preview
	Text (BAB IV) PEMBAHASAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (6MB)

Abstract

ABSTRAK Coronavirus Disease of 2019 (COVID 19) ditemukan pertama kali di Wuhan, China. Virus ini menyebar lewat percikan cairan dari mulut (droplet) yang menyebabkan infeksi pernafasan. Penelitian ini diperoleh dari situs resmi covid19.go.id jumlah perkembangan kasus terkonfirmasi positif COVID-19 per-hari rentang waktu 01 agustus 2020 sampai 26 juni 2022 yang mana menggunakan salah satu metode JST yaitu Elman Recurrent Neural Network (ERNN). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prediksi jumlah kasus COVID-19 di Provinsi Riau dengan penerapan metode Elman Recurrent Neural Network (ERNN) satu hari setelahnya dan untuk mengetahui tingkat error (MSE). Hasil yang diperoleh dari pengujian Mean Square Error (MSE) yang terkecil pada pembagian data latih 80% dan data uji 20%, nilai learning rate 0,1 dengan nilai MSE 0,26232 Kata Kunci : COVID-19, ERNN, Prediksi, Jaringan Syaraf Tiruan, Provinsi Riau

Actions (login required)

View Item