This study aims to predict Covid-19 data in Indonesia using LSTM machines learning and GRU using python. As a comparison, two datasets from other countries which have strong correlation were used. The dataset is of the ourworldindata.org page. The results of the LSTM model with epoch 15, RMSE 68,417 require rapid processing time and better accuracy than GRU with epoch 400, RMSE 90,173. The results from Covid-19 data processing in Indonesia have a robust correlation with Covid-19 data in Azerbaijan, Bangladesh, Bhutan, Cape Verde, Curacao, Slovenia, South Africa, and Thailand. The epoch characteristics of LSTM and GRU are a challenge since the amount of Covid-19 data is relatively minor.
Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dengan menurunkan tingkat kesalahan prediksi dari 5 data saham blue chip di Indonesia. Dengan cara mengkombinasikan desain 4 hidden layer neural nework menggunakan Long Short Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU). Dari tiap data saham akan dihasilkan grafik rmse-epoch yang dapat menunjukan kombinasi layer dengan akurasi terbaik, sebagai berikut; (a) BBCA dengan layer LSTM-GRU-LSTM-GRU (RMSE=1120,651, e=15), (b) BBRI dengan layer LSTM-GRU-LSTM-GRU (RMSE =110,331, e=25), (c) INDF dengan layer GRU-GRU-GRU-GRU (RMSE =156,297, e=35 ), (d) ASII dengan layer GRU-GRU-GRU-GRU (RMSE =134,551, e=20 ), (e) TLKM dengan layer GRU-LSTM-GRU-LSTM (RMSE =71,658, e=35 ). Tantangan dalam mengolah data Deep Learning (DL) adalah menentukan nilai parameter epoch untuk menghasilkan prediksi akurasi yang tinggi.
The availability of medical aids in adequate quantities is very much needed to assist the work of the medical staff in dealing with the very large number of Covid patients. Artificial Intelligence (AI) with the Deep Learning (DL) method, especially the Convolution Neural Network (CNN), is able to diagnose Chest X-ray images generated by the Computer Tomography Scanner (C.T. Scan) against certain diseases (Covid). Resnet Version-152 architecture was used in this study to train a dataset of 10.300 images, consisting of 4 classifications namely covid, normal, lung opacity with 3,000 images each and viral pneumonia 1,000 images. The results of the study with 50 epoch training obtained very good values for the accuracy of training and validation of 95.5% and 91.8%, respectively. The test with 10.300 image dataset obtained 98% accuracy testing, with the precision of each class being Covid (99%), Lung_Opacity (99%), Normal (98%) and Viral pneumonia (98%).
Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah ketimpangan data masukan menghasilkan dampak negatif yang signifikan terhadap hasil prediksi dari model Deep Neural Network (DNN). Kemampuan klasifikasi DNN sangat akurat hanya untuk dataset yang berimbang, namun DNN pada awalnya tidak di rancang untuk menangani ketimpangan data. Ketimpangan data merupakan hal yang sering dijumpai dalam dunia nyata, menjadikan ini sebagai tantangan besar dalam prediksi klasifikasi menggunakan model DNN. Penelitian ini berfokus untuk memprediksi tingkat kandungan kolesterol tinggi, kolesterol rendah dan hemoglobin, menggunakan data kasus di kompetisi Zindi Blood Spectroscopy Classification Challenge. Dengan melakukan analisa data, cleansing outlier, fine tunning, model neural network, jaringan pengelompokan data target dengan kategori sejenis, urutan pemrosesan, pemilihan nilai pelipatan (7 pelipatan) yang tepat terhadap data input train dan data test serta epoch 60, dapat meningkatkan hasil nilai score prediksi yang cukup tinggi sebesar 0.94594.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.