使用多层感知器方法的疑似药物滥用数量

Jurnal Ilmiah Merpati Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi Pub Date : 2019-08-01 DOI:10.24843/jim.2019.v07.i02.p06

Putu Githa Pratiwi, I. Putra, Desy Purnami Singgih Putri

{"title":"使用多层感知器方法的疑似药物滥用数量","authors":"Putu Githa Pratiwi, I. Putra, Desy Purnami Singgih Putri","doi":"10.24843/jim.2019.v07.i02.p06","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Tersangka penyalahgunaan narkoba jumlahnya terus mengalami peningkatan di Provinsi Bali. Peramalan dapat digunakan untuk memprediksi jumlah tersangka pada tahun selanjutnya. Hasil peramalan dapat digunakan dalam mendukung pemerintah untuk lebih serius mengantisipasi penyalahgunaan narkoba. Peramalan dilakukan menggunakan Metode Multilayer Perceptron. Peramalan dilakukan berdasarkan data jumlah tersangka penyalahgunaan narkoba di Provinsi Bali. Peramalan menggunakan beberapa aristektur Multilayer Perceptron untuk mendapatkan hasil yang paling baik. Hasil pelatihan menunjukkan, arsitektur Multilayer Perceptron yang paling baik adalah dengan hidden layer 3,2 dan learning rate 0.1. Persentase kesalahan yang dihasilkan adalah 3.7%. Hasil peramalan menunjukkan jumlah tersangka diprediksi mengalami penurunan pada Tahun 2019 menjadi 881 orang. \nKata kunci: Data Mining, Narkoba, Peramalan, Multilayer Perceptron","PeriodicalId":32334,"journal":{"name":"Jurnal Ilmiah Merpati Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-08-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.24843/jim.2019.v07.i02.p06","citationCount":"7","resultStr":"{\"title\":\"Peramalan Jumlah Tersangka Penyalahgunaan Narkoba Menggunakan Metode Multilayer Perceptron\",\"authors\":\"Putu Githa Pratiwi, I. Putra, Desy Purnami Singgih Putri\",\"doi\":\"10.24843/jim.2019.v07.i02.p06\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Tersangka penyalahgunaan narkoba jumlahnya terus mengalami peningkatan di Provinsi Bali. Peramalan dapat digunakan untuk memprediksi jumlah tersangka pada tahun selanjutnya. Hasil peramalan dapat digunakan dalam mendukung pemerintah untuk lebih serius mengantisipasi penyalahgunaan narkoba. Peramalan dilakukan menggunakan Metode Multilayer Perceptron. Peramalan dilakukan berdasarkan data jumlah tersangka penyalahgunaan narkoba di Provinsi Bali. Peramalan menggunakan beberapa aristektur Multilayer Perceptron untuk mendapatkan hasil yang paling baik. Hasil pelatihan menunjukkan, arsitektur Multilayer Perceptron yang paling baik adalah dengan hidden layer 3,2 dan learning rate 0.1. Persentase kesalahan yang dihasilkan adalah 3.7%. Hasil peramalan menunjukkan jumlah tersangka diprediksi mengalami penurunan pada Tahun 2019 menjadi 881 orang. \\nKata kunci: Data Mining, Narkoba, Peramalan, Multilayer Perceptron\",\"PeriodicalId\":32334,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Ilmiah Merpati Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi\",\"volume\":\" \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-08-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"https://sci-hub-pdf.com/10.24843/jim.2019.v07.i02.p06\",\"citationCount\":\"7\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Ilmiah Merpati Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.24843/jim.2019.v07.i02.p06\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Ilmiah Merpati Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24843/jim.2019.v07.i02.p06","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 7

摘要

巴厘省的吸毒嫌疑人继续增加。该事件可用于预测明年的嫌疑人人数。记录结果可以用来支持政府更认真地预测药物滥用。该方程是使用多层感知器方法完成的。审判的依据是巴厘省涉嫌滥用毒品的人数。该方程使用一些多层感知器结构来获得最佳结果。训练结果表明，多层感知器的最佳结构是隐藏层为3.2，学习率为0.1。错误率为3.7%。报告显示，预计2019年嫌疑人人数将降至881人。关键词：挖掘数据，药物，事件，多层感知器

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

查看原文本刊更多论文

Peramalan Jumlah Tersangka Penyalahgunaan Narkoba Menggunakan Metode Multilayer Perceptron

Tersangka penyalahgunaan narkoba jumlahnya terus mengalami peningkatan di Provinsi Bali. Peramalan dapat digunakan untuk memprediksi jumlah tersangka pada tahun selanjutnya. Hasil peramalan dapat digunakan dalam mendukung pemerintah untuk lebih serius mengantisipasi penyalahgunaan narkoba. Peramalan dilakukan menggunakan Metode Multilayer Perceptron. Peramalan dilakukan berdasarkan data jumlah tersangka penyalahgunaan narkoba di Provinsi Bali. Peramalan menggunakan beberapa aristektur Multilayer Perceptron untuk mendapatkan hasil yang paling baik. Hasil pelatihan menunjukkan, arsitektur Multilayer Perceptron yang paling baik adalah dengan hidden layer 3,2 dan learning rate 0.1. Persentase kesalahan yang dihasilkan adalah 3.7%. Hasil peramalan menunjukkan jumlah tersangka diprediksi mengalami penurunan pada Tahun 2019 menjadi 881 orang. Kata kunci: Data Mining, Narkoba, Peramalan, Multilayer Perceptron

求助全文

通过发布文献求助，成功后即可免费获取论文全文。去求助

来源期刊

Jurnal Ilmiah Merpati Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi

自引率

0.00%

发文量

审稿时长

24 weeks