Please use this identifier to cite or link to this item: http://umt-ir.umt.edu.my:8080/handle/123456789/13386
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorTengku Nurhanis Binti Tengku Adli-
dc.date.accessioned2019-10-08T04:19:10Z-
dc.date.available2019-10-08T04:19:10Z-
dc.date.issued2014-01-
dc.identifier.urihttp://umt-ir.umt.edu.my:8080/xmlui/handle/123456789/13386-
dc.description.abstractObjektif kajian ini ialah untuk membina model Regresi Logistik dan model Rangkaian Neural, untuk membandingkan dan mengenalpasti model ramalan terbaik (model Regresi Logistik dan model Rangkaian Neural) untuk meramalkan obesiti dan untuk mengenalpasti pembolehubah penting (faktor- faktor) yang mempengaruhi obesiti. Data primer dikumpulkan daripada klinik kencing manis di HUSM, Kota Bharu (KB), Kelantan. Kajian ini menggunakan perisian SPSS Clementine versi 12.0 untuk membina model. Daripada kajian ini, model terakhir yang digunakan untuk meramalkan obesiti adalah kaedah Prun di dalam model Rangkaian Neural, kerana ia mempunyai nilai kadar ralat terendah iaitu 0.1094 (10.94%), nilai kepekaan tertinggi iaitu 0.9298 (92.98%) dan nilai ketentuan tertinggi iaitu 0.5714 (57.14%); manakala pembolehubah penting/faktor yang mempengaruhi obesiti ialah berat badan.en_US
dc.language.isootheren_US
dc.publisherUniversiti Malaysia Terengganuen_US
dc.subjectTengku Nurhanis Binti Tengku Adlien_US
dc.subjectQA 278.2 .T4 2014en_US
dc.subject1100091939en_US
dc.subjectObesitien_US
dc.subjectKencing Manis Jenis Keduaen_US
dc.subjectRegresi Logistiken_US
dc.subjectRangkaian Neuralen_US
dc.titlePerbandingan Di Antara Model Regresi Logistik Dan Model Rangkaian Neural Terhadap Obesiti: Kajian Kes Pesakit Kencing Manis Jenis Keduaen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Pusat Pengajian Informatik dan Matematik Gunaan

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
QA 278.2 .T4 2014 (1100091939) Abstract.pdf97.25 kBAdobe PDFView/Open
QA 278.2 .T4 2014 (1100091939) Full Text.pdf
  Restricted Access		1.75 MBAdobe PDFView/Open Request a copy
Show simple item record


Items in UMT-IR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.