JARINGAN SYARAF TIRUAN MEMPREDIKSI LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK KOTA BINJAI METODE BACKPROPAGATION
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Pertumbuhan penduduk yang sangat pesat sehingga mempengaruhi perekonomian dan tingkat pengangguran disuatu daerah yang memiliki tingkat pertumbuhan penduduk tersebut. Sehingga dibutuhkanlah suatu sistem yang dapat memprediksi jumlah pertumbuhan penduduk yang bertujuan untuk mengetahui berapa jumlah penduduk kota setiap tahunnya dengan mengunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode Backpropagation. Data jumlah penduduk yang digunakan yaitu data tahun 2009-2018 yang berupa data setiap tahunnya. Dengan maksimum epoch antara 0-10000, learning rate 0.2 dan target error mulai dari 0.01. sampai dengan 56519.4 untuk mendapatkan hasil yang konvergen. Hasil prediksi laju pertumbuhan penduduk setelah melakukan proses pelatihan dan pengujian maka hasil prediksi laju pertumbuhan penduduk mengalami penurunan dengan rata-rata hasil prediksi 56516.9637 untuk mendapatkan hasil yang konvergen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.008 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it