Klaim Artikel Anda
Verifikasi kepemilikan artikel akademik
Apakah artikel-artikel ini milik Anda?
Daftarkan diri Anda sebagai author untuk mengklaim artikel dan dapatkan profil akademik terverifikasi dengan fitur lengkap.
Badge Verifikasi
Profil terverifikasi resmi
Statistik Lengkap
H-index, sitasi, dan metrik
Visibilitas Tinggi
Tampil di direktori author
Kelola Publikasi
Dashboard artikel terpadu
Langkah-langkah Klaim Artikel:
- 1. Daftar akun author dengan email akademik Anda
- 2. Verifikasi email dan lengkapi profil
- 3. Login dan buka menu "Klaim Artikel"
- 4. Cari dan klaim artikel Anda
- 5. Tunggu verifikasi dari admin (1-3 hari kerja)
Menampilkan 1–2 dari 2 artikel
Comparative Study of Recurrent Neural Network (RNN) and Extreme Learning Machine (ELM) in Predicting Bank Central Asia’s Stock Price
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak
Vol 7
, No 2
(2025)
Predicting stock prices is an important financial topic, especially for investors who want to maximize profit and minimize risk. This research compares two machine-learning capabilities, a Recurrent Neural Network (RNN) and an Extreme Learning Machine (ELM), in predicting Bank Cental Asia (BBCA) stock prices. These two are chosen for their capabilities in handling time-series data. This research uses the data of BBCA’s daily prices over a certain period and involves several steps such as data co...
Sumber Asli
Google Scholar
Determiants of Adherence to Consumption of Blood Supplement Tablets in Female Adolescents
Jurnal Kesehatan
Vol 17
, No 1
(2024)
Pendahuluan: Anemia ialah keadaan dimana tubuh terjadi kekurangan kadar zat besi yang muncul cirinya ketika hemoglobin (Hb) darah kurang dari normal (12 g/dl), dengan kelompok umur yang memiliki risiko terbanyak salah satunya remaja putri. Upaya preventif yang coba digencarkan dengan pemberian tablet tambah darah (TTD), namun upaya tersebut belum berjalan sesuai harapan. Riset ini dilakukan untuk mengetahui faktor yang berkorelasi dengan kepatuhan konsumsi tablet tambah darah (TTD) pada remaja p...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI