Text

Analisis Karakteristik Desa Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Di Kabupaten Kepulauan Talaud

---

Desa merupakan kesatuan masyarakat hukum yang memiliki batas wilayah yang berwenang untuk mengatur dan mengurus urusan pemerintahan, kepentingan masyarakat setempat berdasarkan prakarsa masyarakat, hak asal usul dan/atau hak tradisional yang diakui dan dihormati dalam sistem pemerintahan Negara Kesatuan Republik Indonesia (NKRI). Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang berkaitan dengan Implementasi Convolutional Neural Network pada klasifikasi Desa di kabupaten kepulauan Talaud menggunakan model CNN Dengan Arsitektur LSTM maka penelitian menyimpulkan bahwa setelah melakukan training dengan system yang peneliti buat, Tingkat akurasi 96% , hasil training ini menunjukkan sangat baik pada pelatihannya. Hasil confusion matrix nya menunjukkan hasil klasifikasi untuk nilai Precission 0.89 Recall 0.89 f1-Score 0.89. yang berarti model yang di uji sangat akurat. Sehingga dapat disimpulkan bahwa : Model yang diharapakan untuk klasifikasi karakteristik Desa menggunakan metode convolutional neural network dengan arsitektur LSTM pada penelitian ini layak digunakan karena pengujian yang dilakukan oleh modelnya sudah menghasilkan dan mencapai tingkat akurasi baik. Optimisasi klasifikasi karakteristik desa menggunakan CNN pada status IDM melibatkan beberapa langkah, termasuk pengaturan arsitektur CNN yang tepat, penyesuaian parameter dan proses finetuning. Dengan mengoptimalkan pendekatan ini, pada penelitian ini dapat meningkatkan akurasi dalam klasifikasi desa berdasarkan status IDM. Hasil klasifikasi pengujian IDM Dari tiga desa berhasil di prediksi bahwa desa tersebut benar-benar berkembang, maju, dan mandiri. Dengan menerapkan tingkat akurasi deteksi CNN pada klasifikasi karakteristik Desa menggunakan CNN bergantung pada sejumlah factor, termasuk kualitas dataset, dan ukuran smpel yang mencukupi. Tingkat akurasi dapat dievaluasi melalui penggunaan metrix evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Tetapi pada tahapan yang telah dilakukan pada pembuatan model ini, dengan menggunakan pendekatan yang tepat
dan melakukan evaluasi dengan cermat, hasilnya dapat dicapai untuk meningkatkan akurasi yang tinggi dalam klasifikasi status desa berdasarkan IDM menggunakan CNN. Metode dan model ini sudah bisa diterapkan pada klasifikasi karakteristik desa berdasarkan status IDM dan bisa membantu pemerintah dalam meningkatkan suatu desa tersebut agar menjadi mandiri secara cepat dan tepat.

---

Ketersediaan

T250046

TESIS - OKT a

Perpustakaan Universitas Handayani Makassar

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

TESIS - OKT a

Penerbit

Universitas Handayani Makassar : Universitas Handayani Makassar., 2024

Deskripsi Fisik

i + 109 hlm; 29 x 21 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

TESIS - OKT a

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

Ed. 1, Cet. 1

Subjek

Analisis Karakteristik Desa, Klasifikasi
Convolutional Neural Network (CNN)
Kabupaten Kepulauan Talaud

Info Detail Spesifik

Tesis

Pernyataan Tanggungjawab

Oktavini Udang

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus login sebelum memberikan komentar