Please use this identifier to cite or link to this item:
http://umt-ir.umt.edu.my:8080/handle/123456789/13387Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Tengku Nurhanis Binti Tengku Adli | - |
| dc.date.accessioned | 2019-10-08T04:19:17Z | - |
| dc.date.available | 2019-10-08T04:19:17Z | - |
| dc.date.issued | 2014-01 | - |
| dc.identifier.uri | http://umt-ir.umt.edu.my:8080/xmlui/handle/123456789/13387 | - |
| dc.description.abstract | Objektif 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.iso | other | en_US |
| dc.publisher | Universiti Malaysia Terengganu | en_US |
| dc.subject | Tengku Nurhanis Binti Tengku Adli | en_US |
| dc.subject | QA 278.2 .T4 2014 | en_US |
| dc.subject | 1100091940 | en_US |
| dc.title | Perbandingan Di Antara Model Regresi Logistik Dan Model Rangkaian Neural Terhadap Obesiti: Kajian Kes Pesakit Kencing Manis Jenis Kedua | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| Appears in Collections: | Pusat Pengajian Informatik dan Matematik Gunaan | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| QA 278.2 .T4 2014 (1100091940) Abstract.pdf | 128.4 kB | Adobe PDF | View/Open | |
| QA 278.2 .T4 2014 (1100091940) Full Text.pdf Restricted Access | 3.28 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Items in UMT-IR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.