Show simple item record

dc.contributor.advisorRahmat, Romi Fadillah
dc.contributor.advisorOnrizal
dc.contributor.authorMaulana, Arif
dc.date.accessioned2022-01-31T02:07:21Z
dc.date.available2022-01-31T02:07:21Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/47215
dc.description.abstractIn the Pulau Sembilan Village, Pangkalan Susu, Kab. Langkat, bad waste management by its resident creates water pollution and causes a decrease in the population of mangrove plants. To improve the population of mangrove plants, an appropriate water content identification system is needed so that mangrove planting on Pulau Sembilan is right on target in accordance with the existing zone content. In this study, the identification of the Long Short Term Memory algorithm was carried out using data on the water content of mangroves in Pulau Sembilan Village, Langkat Regency as training data and testing data. loss of training data and testing data are close to each other with a loss of 0.014. In this study, the results obtained are the system accuracy reaches 99% by applying a combination of the Adamax optimizer and the softmax activation function.en_US
dc.description.abstractPembuangan limbah oleh masyarakat ke tepi pantai Desa Pulau Sembilan Kecamatan Pangkalan Susu Kab. Langkat menciptakan polusi air dan menyebabkan berkurangnya populasi tanaman mangrove. Untuk memperbaiki populasi tanaman mangrove diperlukan sistem identifikasi kandungan air yang tepat agar penanaman mangrove di Pulau Sembilan tepat sasaran sesuai dengan kandungan zona yang ada. Dalam penelitian ini dilakukan identifikasi algoritma Long Short Term Memory yang menggunakan data kandungan air mangrove di Desa Pulau Sembilan kabupaten Langkat sebagai data training dan data testing. loss dari data training dan data testing saling mendekati dengan loss sebesar 0.014. Dalam penelitian ini, hasil yang diperoleh adalah akurasi sistem mencapai 99% dengan menerapkan kombinasi dari optimizer Adamax dan fungsi aktivasi softmax.en_US
dc.language.isoiden_US
dc.publisherUniversitas Sumatera Utaraen_US
dc.subjectIdentifikasien_US
dc.subjectKandungan Airen_US
dc.subjectTanaman Mangroveen_US
dc.subjectMachine Learningen_US
dc.subjectLong Short Term Memoryen_US
dc.subjectPulau Sembilanen_US
dc.titleIdentifikasi Tingkat Kelayakan Hidup Jenis Mangrove Desa Pulau Sembilan Berdasarkan Kandungan Air Menggunakan Long Short Term Memoryen_US
dc.typeThesisen_US
dc.identifier.nimNIM141402020
dc.description.pages58 Halamanen_US
dc.description.typeSkripsi Sarjanaen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record