Conceptio › Archive › Mars: Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro Dan Ilmu Komputer
Mars: Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro Dan Ilmu Komputer metadata only

Evaluasi Kinerja Model RNN & LSTM untuk Prediksi Magnitude Gempa di Indonesia

Fazira, Rara et al.
Mars: Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro Dan Ilmu Komputer · Papers
Open Source ↗
lstm
Indonesia di kawasan Cincin Api Pasifik, yang dikenal memiliki aktivitas seismik yang sangat tinggi dengan ribuan gempa bumi yang terjadi setiap tahunnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja Recurrent Neural Network (RNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) dalam memprediksi magnitudo
Conceptio Open Archive

Analyze & explore related research in Conceptio

Connect this record directly into your research workflow or AI agent. Explore citations across open repositories, query full text, and export structured proof bundles.

This document is indexed with metadata only: full text is not available in the archive for this record. Open the official source ↗

Related documents

Record · ID 1066713
Retrieved via Conceptio: every document is proof-bundled with source, license, and retrieval metadata.
Bring this data into your agent: Connect via MCP or API · 20 free credits to start · no card required
Read the Docs → · View CLI source on GitHub · Conceptio Open Knowledge Archive