UI - Tesis Membership :: Kembali

UI - Tesis Membership :: Kembali

Perbandingan Recurrent Neural Network dan Grey Model dalam Memprediksi Tingkat Morbiditas Tuberkulosis di Indonesia = The Comparison Between Recurrent Neural Network and Grey Model to Predict Indonesia Tuberculosis Morbidity Rate

Didi Harlianto; Sri Mardiyati, supervisor; Dian Lestari, supervisor; Alhadi Bustamam, examiner; Yekti Widyaningsih, examiner (Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020)

 Abstrak

Beberapa perusahaan asuransi memiliki produk asuransi kesehatan yang menjamin pembayaran klaim atas penyakit tuberkulosis. Salah satu komponen penentu tarif premi adalah tingkat morbiditas sehingga peramalan tingkat morbiditas merupakan hal yang penting bagi perusahaan asuransi. Penelitian ini membahas peramalan tingkat morbiditas tuberkulosis di Indonesia dengan menggunakan model jaringan Recurrent Neural Network (RNN), yang merupakan bagian dari Deep Learning, dan grey model. Performa dari kedua model tersebut dibandingkan melalui nilai mean squared error (MSE) dan mean absolute percentage error (MAPE) yang dihasilkan. Hasilnya menunjukkan bahwa grey model memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan RNN.

Several insurance companies sell health insurance products that cover tuberculosis risk. One principal component to determine the insurance premium that must be paid by the insured is the morbidity rate. Therefore, morbidity rate forecasting is essential for an insurance company. In this research, we present the Indonesia tuberculosis morbidity rate forecasting using Recurrent Neural Network (RNN), which is part of deep learning, and grey model. The performance of two models is compared in term mean squared error (MSE) and mean absolute percentage error (MAPE). The results show that the grey model outperform the RNN.

 File Digital: 1

Shelf
 T-Didi Harlianto.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

Jenis Koleksi : UI - Tesis Membership
No. Panggil : T-pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Program Studi :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : xi, 41 pages : illustration ; 28 cm + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
T-pdf 15-21-733368680 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20509658
Cover