JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI NILAI KELULUSAN SIDANG (STUDI KASUS : STMIK KAPUTAMA BINJAI )
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Thesis session is a process that must be followed by a student in order to account for the thesis that has been done. Thesis trial scores determine student graduation, and student graduation rates are used as a measure of campus quality. The problem is that many students are depressed and afraid in the face of a thesis hearing, not a few among students who are stressed in facing thesis and some even delay the work of the thesis so that it affects the trial value obtained. Besides that there are students who have good IP but the trial value is not good, and vice versa. This method the Artificial Neural Network using the Backpropagation algorithm was chosen because it was able to predict the graduation value of the thesis trial based on input from the value of the semester IP from semester I to semester VII and the value of the trial. The study was conducted in two ways, namely training and testing. The training process aims to recognize or look for expected results by using a lot of training, so that it will produce the best pattern for training the data. After the training reaches the goal based on the best pattern, it will be tested with new data to see the accuracy between the targets using Matlab R2014a software. Based on the results of testing using Matlab R2014a software, the results are convergent, with a target error of 0. 2 . From the results of the training and the tests carried out, it was predicted that the graduation score of the thesis trial was predicted to be 0.8 727 . This research can also help predict the graduation score of thesis students at STMIK Kaputama Binjai
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,012 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle