Tampubolon, Ade Putra Haposan S M (2024) PENERAPAN ALGORITMA DEEP LEARNING DALAM PENGENALAN RUMUS RUMUS MATEMATIKA DENGAN MENGGUNAKAN METODE CONVULUTIONAL NEURAL NETWORK. Undergraduate thesis, UNIMED.
4202630001_Cover.pdf
Download (264kB)
4202630001_Lembar_Pengesahan.pdf
Download (1MB)
4202630001_Abstrak.pdf
Download (162kB)
4202630001_Kata_Pengantar.pdf
Download (494kB)
4202630001_Daftar_Isi.pdf
Download (99kB)
4202630001_Daftar_Gambar.pdf
Download (87kB)
4202630001_Daftar_Tabel.pdf
Download (86kB)
4202630001_Daftar_Lampiran.pdf
Download (85kB)
4202630001_BAB_I.pdf
Download (252kB)
4202630001_BAB_II.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (504kB)
4202630001_BAB_III.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (357kB)
4202630001_BAB_IV.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (2MB)
4202630001_BAB_V.pdf
Download (119kB)
4202630001_Daftar_Pustaka.pdf
Download (246kB)
4202630001_Lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (996kB)
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Algoritma deep learning dalam pengenalan rumus rumus matematika dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network. Pada algoritma deep learning ini sangat membantu para siswa dalam mengerjakan suatu persoalan yang sering terjadi di sekolah seperti menyelesaikan persoalan persamaan bilangan polynomial satu variabel berderajat. Metode CNN dipilih karena kemampuannya yang dapat meniru cara kerja otak manusia dengan sangat tepat dan akurat. Pelatihan pada data ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemograman python dengan batch sizenya 20 epoch 5 hingga 13 dan juga learning rate sebesar 10−4. Dan dalam pengujian ini di dapatkan hasil pengujian 97,5% Hasil penelitian menunjukan bahwa metode Convolutional Neural Network sangat efektif dalam membantu mengenal rumus rumus matematika pada bilangan polynomial satu variabel berderajat satu dengan tingkat akurasi yang baik.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | 004.31 |
| Keywords: | Deep Learning, CNN, Rumus Rumus Matematika, Bilangan Polynomial |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Mrs Gusti Lisa Utami |
| Date Deposited: | 21 Jul 2025 04:05 |
| Last Modified: | 21 Jul 2025 04:05 |
| URI: | https://digilib.unimed.ac.id/id/eprint/64041 |
