en	You decided to train a model with the current configuration. As an effect, all options to edit the configuration have been temporarily removed or disabled to make sure the configuration you see is the same configuration the model uses. If you want to make changes to your configuration, you need to discard the current model first. If you discard your model, you can again perform any changes and train a new model based on the new configuration.
id	Anda memutuskan untuk melatih model dengan konfigurasi saat ini. Sebagai efeknya, semua opsi untuk mengedit konfigurasi telah dihapus atau dinonaktifkan sementara untuk memastikan konfigurasi yang Anda lihat adalah konfigurasi yang sama dengan yang digunakan model. Jika Anda ingin membuat perubahan pada konfigurasi Anda, Anda harus membuang model saat ini terlebih dahulu. Jika Anda membuang model Anda, Anda dapat kembali melakukan perubahan apa pun dan melatih model baru berdasarkan konfigurasi baru.

en	Discards the model, which gains you back your editing capabilities
id	Membuang model, yang membuat Anda mendapatkan kembali kemampuan pengeditan Anda

en	Discard
id	Buang

en	Discard model
id	Buang model

en	Layer
id	Lapisan

en	was deleted because no data could be assigned to it!
id	dihapus karena tidak ada data yang dapat ditetapkan untuknya!

en	An input layer is a layer that just takes data provided from outside the network and passes it on to the next layer(s)
id	Lapisan input adalah lapisan yang hanya mengambil data yang disediakan dari luar jaringan dan meneruskannya ke lapisan berikutnya

en	A dense layer, also called fully-connected layer, is a layer whose inside neurons connect to every neuron in the preceding layer.
id	Lapisan padat, juga disebut lapisan yang terhubung penuh, adalah lapisan yang neuron-neuron di dalamnya terhubung ke setiap neuron di lapisan sebelumnya.

en	The selected layer can not be duplicated! Only a single output layer is currently supported!
id	Layer yang dipilih tidak dapat diduplikasi! Hanya satu lapisan output yang saat ini didukung!

en	An output layer in this simulation is just a normal dense layer, additionally equipped with the ability to output the incoming data out of the network.
id	Lapisan keluaran dalam simulasi ini hanyalah lapisan padat normal, yang dilengkapi dengan kemampuan untuk mengeluarkan data yang masuk ke luar jaringan.

en	Since the purpose if this layer is to output a classifiction, we should combine it with a softmax activation function in order to provide a probability distribution.
id	Karena tujuan dari lapisan ini adalah untuk menghasilkan klasifikasi, kita harus menggabungkannya dengan fungsi aktivasi softmax untuk memberikan distribusi probabilitas.

en	Get started
id	Memulai

en	Import JSON configuration
id	Impor konfigurasi JSON

en	Intermediate
id	Menengah

en	Classification
id	Klasifikasi

en	Feed Forward
id	Umpan Maju

en	Boston House Pricing
id	Harga Rumah Boston

en	Regression
id	Regresi

en	Create
id	Membuat

en	You can create a custom configuration by using the options in the corresponding right panels.
id	Anda dapat membuat konfigurasi khusus dengan menggunakan opsi pada panel kanan yang sesuai.

en	Settings
id	Pengaturan

en	Configure which options the users of this widget are allowed to view and edit
id	Konfigurasikan opsi mana yang dapat dilihat dan diedit oleh pengguna widget ini

en	Reset
id	Atur ulang

en	Set to default
id	Mengatur ke default

en	Allow importing configurations
id	Mengizinkan mengimpor konfigurasi

en	Show recommendations
id	Tampilkan rekomendasi

en	Allow exporting configurations
id	Mengizinkan mengekspor konfigurasi

en	Network
id	Jaringan

en	Restrict layer types
id	Membatasi jenis lapisan

en	Allow dense layers
id	Biarkan lapisan padat

en	Editing
id	Pengeditan

en	Allow adding and removing layers
id	Memungkinkan penambahan dan penghapusan lapisan

en	Allow editing layers
id	Mengizinkan pengeditan lapisan

en	Allow selecting the data flowing into input layers
id	Memungkinkan pemilihan data yang mengalir ke lapisan input

en	Allow editing the number of neurons
id	Memungkinkan pengeditan jumlah neuron

en	Allow changing the activation function
id	Memungkinkan mengubah fungsi aktivasi

en	Allow reconnecting the layers with each other
id	Memungkinkan menghubungkan kembali lapisan satu sama lain

en	Allow selecting a different data set
id	Memungkinkan memilih kumpulan data yang berbeda

en	Allow managing (creating new and deleting) data sets
id	Memungkinkan pengelolaan (membuat dan menghapus) kumpulan data

en	Show plots
id	Tampilkan plot

en	Training
id	Pelatihan

en	Allow editing hyperparameters
id	Mengizinkan pengeditan hiperparameter

en	Allow editing the batch size
id	Memungkinkan pengeditan ukuran batch

en	Allow editing the learning rate
id	Memungkinkan pengeditan laju pembelajaran

en	Allow editing the dropout rate
id	Memungkinkan pengeditan tingkat putus sekolah

en	Important info
id	Informasi penting

en	Export
id	Ekspor

en	Export the current configuration to your local file system as a JSON file. Storing trained models is not supported.
id	Ekspor konfigurasi saat ini ke sistem file lokal Anda sebagai file JSON. Menyimpan model yang telah dilatih tidak didukung.

en	Keyboard shortcuts
id	Pintasan papan ketik

en	Deletes the currently selected layer
id	Menghapus layer yang sedang dipilih

en	Duplicates the currently selected layer
id	Menduplikasi layer yang sedang dipilih

en	Moves the currently selected layer
id	Memindahkan layer yang sedang dipilih

en	Q & A
id	TANYA JAWAB

en	There are currently no help entries. If you publish the widget like this, the help section will be hidden.
id	Saat ini tidak ada entri bantuan. Jika Anda mempublikasikan widget seperti ini, bagian bantuan akan disembunyikan.

en	Update entry
id	Perbarui entri

en	Remove entry
id	Hapus entri

en	Title
id	Judul

en	Add entry
id	Tambahkan entri

en	About this app
id	Tentang aplikasi ini

en	This app was developed by Christian Koch, a student at RWTH Aachen University, with support of Frederic Salmen and the chair i9 at RWTH Aachen University.
id	Aplikasi ini dikembangkan oleh Christian Koch, seorang mahasiswa di RWTH Aachen University, dengan dukungan dari Frederic Salmen dan ketua i9 di RWTH Aachen University.

en	About the developer
id	Tentang pengembang

en	License
id	Lisensi

en	All third-party data sets have been published under public domain
id	Semua set data pihak ketiga telah dipublikasikan di bawah domain publik

en	Add layer
id	Menambahkan lapisan

en	Drag a layer anywhere to place it on the canvas
id	Seret layer ke mana saja untuk menempatkannya di atas kanvas

en	Output
id	Keluaran

en	Clear
id	Jelas

en	Clear network
id	Hapus jaringan

en	This will remove every layer from the network.
id	Ini akan menghapus setiap lapisan dari jaringan.

en	Your network currently contains
id	Jaringan Anda saat ini berisi

en	layers
id	lapisan

en	Your network is currently empty.
id	Jaringan Anda saat ini sedang kosong.

en	You currently do not have an input layer. Drag one onto the canvas!
id	Saat ini Anda tidak memiliki layer input. Seret satu ke kanvas!

en	You currently do not have an output layer. Drag one onto the canvas!
id	Saat ini Anda belum memiliki lapisan keluaran. Seret satu ke kanvas!

en	Always make sure to connect your layers such that there is a path from your input layer(s) to your output layer! Therefore select a layer in the canvas and select its incoming or outgoing connections
id	Selalu pastikan untuk menghubungkan layer Anda sedemikian rupa sehingga ada jalur dari layer input ke layer output Anda! Oleh karena itu, pilih sebuah layer di kanvas dan pilih koneksi masuk atau keluarnya

en	Features
id	Fitur

en	Label

en	View raw data
id	Melihat data mentah

en	Click on an feature pill above to see the relation between this feature and the label in a plot
id	Klik pada pil fitur di atas untuk melihat hubungan antara fitur ini dan label pada plot

en	plotted against
id	diplot untuk melawan

en	Plots
id	Plot

en	The progress you made in creating your own data set was successfully restored!
id	Kemajuan yang Anda buat dalam membuat kumpulan data Anda sendiri telah berhasil dipulihkan!

en	A data set with the same name already exists!
id	Kumpulan data dengan nama yang sama sudah ada!

en	The provided data does not match the required format! Please check again
id	Data yang diberikan tidak sesuai dengan format yang diminta! Silakan periksa kembali

en	A new data set was successfully created and automatically selected!
id	Kumpulan data baru berhasil dibuat dan dipilih secara otomatis!

en	Create a new data set
id	Membuat kumpulan data baru

en	Welcome
id	Selamat datang.

en	This tour will guide you through creating your own data set in a few simple steps. Everything is stored automatically, so you can close this modal at any time and resume.
id	Tur ini akan memandu Anda dalam membuat kumpulan data Anda sendiri dalam beberapa langkah sederhana. Semuanya disimpan secara otomatis, sehingga Anda dapat menutup modal ini kapan saja dan melanjutkannya kembali.

en	General info about the data set
id	Info umum tentang kumpulan data

en	Choose a short but meaningful name for your data set and write a description.
id	Pilih nama yang singkat namun bermakna untuk kumpulan data Anda dan tuliskan deskripsinya.

en	Name
id	Nama

en	Description
id	Deskripsi

en	The Boston House Price data set involves the prediction of a house price in thousands of dollars given details of the house and its neighborhood.
id	Kumpulan data Harga Rumah Boston melibatkan prediksi harga rumah dalam ribuan dolar dengan rincian rumah dan lingkungannya.

en	Choose 'regression' if you want to predict continous values like house or gas prices
id	Pilih 'regresi' jika Anda ingin memprediksi nilai kontinu seperti harga rumah atau gas

en	Choose 'classification' if you want information about the affiliation of the feature(s) to a class (e.g. what animal can be seen in this image? A dog, cat or horse?)
id	Pilih 'klasifikasi' jika Anda menginginkan informasi tentang afiliasi fitur ke suatu kelas (misalnya, hewan apa yang terlihat dalam gambar ini? Anjing, kucing, atau kuda?)

en	Choose a type
id	Pilih tipe

en	Which data will be put into the neural network? Create arbitrary many features!
id	Data mana yang akan dimasukkan ke dalam jaringan syaraf? Buat banyak fitur secara acak!

en	Key
id	Kunci

en	1-6 capital letters
id	1-6 huruf kapital

en	Weighted distances to five Boston employment centers
id	Jarak tertimbang ke lima pusat pekerjaan di Boston

en	Remove feature
id	Hapus fitur

en	Add feature
id	Tambahkan fitur

en	What shall be the output of the network?
id	Apa yang akan menjadi output dari jaringan?

en	Median value of owner-occupied homes in $1000s
id	Nilai median rumah yang dihuni oleh pemiliknya di kisaran $1000-an

en	an integer
id	bilangan bulat

en	Animal was detected as a horse
id	Hewan terdeteksi sebagai kuda

en	Remove class
id	Hapus kelas

en	Add class
id	Tambahkan kelas

en	You are nearly done
id	Anda hampir selesai

en	Now add your data in the following format
id	Sekarang tambahkan data Anda dalam format berikut

en	Each row needs to represent one set containing the features and the label. Seperate items with a comma (spaces before and after the comma are okay). The single last item always represents the label while the items before it represent the features. Make sure to use only dots and no commas for floating point values. If you have data in CSV format, you can just paste it here but make sure to remove any comments.
id	Setiap baris harus mewakili satu set yang berisi fitur dan label. Pisahkan item dengan koma (spasi sebelum dan sesudah koma tidak masalah). Satu item terakhir selalu mewakili label, sementara item sebelum itu mewakili fitur. Pastikan untuk hanya menggunakan titik dan tidak menggunakan koma untuk nilai floating point. Jika Anda memiliki data dalam format CSV, Anda dapat menempelkannya di sini, tetapi pastikan untuk menghapus komentar apa pun.

en	Previous
id	Sebelumnya

en	Next
id	Berikutnya

en	Validate and create
id	Memvalidasi dan membuat

en	Manage data sets
id	Mengelola kumpulan data

en	Currently selected
id	Saat ini dipilih

en	Permanently delete data set
id	Menghapus kumpulan data secara permanen

en	Select data set
id	Pilih kumpulan data

en	"Select a data set"
id	"Pilih kumpulan data"

en	Train
id	Kereta Api

en	Training completed!
id	Pelatihan selesai!

en	Feel free to continue training your model for some additional epochs which might get you even better results!
id	Jangan ragu untuk terus melatih model Anda untuk beberapa epoch tambahan yang mungkin akan memberikan hasil yang lebih baik!

en	Epochs
id	Zaman

en	Number of iterations over the whole training data set
id	Jumlah iterasi pada seluruh set data pelatihan

en	Run
id	Jalankan

en	Train for 1 epoch
id	Berlatih selama 1 zaman

en	Train for
id	Melatih untuk

en	epochs
id	zaman

en	Epoch
id	Zaman

en	Batch

en	Metrics
id	Metrik

en	Loss: Categorical Crossentropy
id	Kerugian: Crossentropy Kategorikal

en	Accuracy: In what percentage of the tests was the right class predicted?
id	Akurasi: Berapa persen dari tes yang diprediksi kelas yang tepat?

en	Loss: Mean Squared Error
id	Kerugian: Kesalahan Kuadrat Rata-rata

en	Error
id	Kesalahan

en	What is the difference between the two lines in a graph?
id	Apa perbedaan antara dua garis dalam grafik?

en	For val_..., the metric is calculated on the validation data set while for the data without val as a prefix the metric is calculated on the training data set. The metrics for the validation data set can be seen as more meaningful since this is the data the network does not 'know'.
id	Untuk val_..., metrik dihitung pada kumpulan data validasi sedangkan untuk data tanpa val sebagai awalan, metrik dihitung pada kumpulan data pelatihan. Metrik untuk set data validasi dapat dilihat sebagai lebih bermakna karena ini adalah data yang tidak 'diketahui' oleh jaringan.

en	Hyperparameters
id	Hiperparameter

en	Batch size
id	Ukuran batch

en	Learning rate
id	Tingkat pembelajaran

en	Dropout rate
id	Angka putus sekolah

en	Adjust the probability of neurons being deactivated during training
id	Menyesuaikan probabilitas neuron yang dinonaktifkan selama pelatihan

en	Predict
id	Memprediksi

en	Predicted label
id	Label yang diprediksi

en	with a probability of
id	dengan probabilitas

en	Make another prediction
id	Buat prediksi lain

en	Actions
id	Tindakan

en	Duplicate
id	Duplikat

en	Delete
id	Menghapus

en	Activation function
id	Fungsi aktivasi

en	The selected activation applies to all neurons in this layer.
id	Aktivasi yang dipilih berlaku untuk semua neuron di lapisan ini.

en	After calculating a neuron's value by adding up its weighted input values and its bias:
id	Setelah menghitung nilai neuron dengan menjumlahkan nilai input tertimbang dan biasnya:

en	Range of possible output values:
id	Kisaran nilai output yang mungkin:

en	Neurons
id	Neuron

en	Remove
id	Menghapus

en	Add
id	Menambahkan

en	neurons
id	neuron

en	Update
id	Memperbarui

en	Incoming connections
id	Sambungan masuk

en	Select the layers that connect to this layer
id	Pilih lapisan yang terhubung ke lapisan ini

en	Assign feature to this layer. Hover over the feature keys in the opened dropdown menu for a description.
id	Menetapkan fitur ke lapisan ini. Arahkan kursor di atas tombol fitur pada menu tarik-turun yang terbuka untuk melihat deskripsi.

en	Outgoing connections
id	Koneksi keluar

en	Select the layers this layer connects to
id	Pilih lapisan yang terhubung dengan lapisan ini

en	Outgoing data
id	Data keluar

en	Neuron

en	Corresponding layer:
id	Lapisan yang sesuai:

en	Assigned feature (input)
id	Fitur yang ditetapkan (masukan)

en	Inputs
id	Masukan

en	- All neurons from
id	- Semua neuron dari

en	Label (output)
id	Label (keluaran)

en	Outputs
id	Keluaran

en	Edge
id	Tepi

en	Weight
id	Berat

en	Failed to enter fullscreen mode.
id	Gagal masuk ke mode layar penuh.

en	Loading
id	Memuat

en	Per capita crime rate by town
id	Tingkat kejahatan per kapita menurut kota

en	Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
id	Proporsi lahan perumahan yang dikategorikan untuk kavling di atas 25.000 kaki persegi.

en	Proportion of nonretail business acres per town
id	Proporsi luas lahan bisnis non-ritel per kota

en	Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
id	Variabel dummy Sungai Charles (= 1 jika traktat berbatasan dengan sungai; 0 jika tidak)

en	Nitric oxides concentration (parts per 10 million)
id	Konsentrasi oksida nitrat (bagian per 10 juta)

en	Average number of rooms per dwelling
id	Jumlah rata-rata kamar per hunian

en	Proportion of owner-occupied units built prior to 1940
id	Proporsi unit yang dihuni oleh pemilik yang dibangun sebelum tahun 1940

en	Index of accessibility to radial highways
id	Indeks aksesibilitas ke jalan raya radial

en	Full-value property-tax rate per $10,000
id	Tarif pajak properti nilai penuh per $10.000

en	Pupil-teacher ratio by town
id	Rasio murid-guru menurut kota

en	1000(Bk – 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
id	1000 (Bk - 0,63)^2 di mana Bk adalah proporsi orang kulit hitam menurut kota

en	% lower status of the population
id	% status populasi yang lebih rendah

en	Pima Indians Diabetes
id	Diabetes Suku Indian Pima

en	The Pima Indians Diabetes data set involves predicting the onset of diabetes within 5 years in Pima Indians given medical details. It is a binary (2-class) classification problem. The number of observations for each class is not balanced. There are 768 observations with 8 input variables and 1 output variable. Missing values are believed to be encoded with zero values.
id	Kumpulan data Diabetes Suku Indian Pima melibatkan prediksi timbulnya diabetes dalam waktu 5 tahun pada suku Indian Pima yang diberikan rincian medis. Ini adalah masalah klasifikasi biner (2-kelas). Jumlah pengamatan untuk setiap kelas tidak seimbang. Terdapat 768 observasi dengan 8 variabel input dan 1 variabel output. Nilai yang hilang diyakini dikodekan dengan nilai nol.

en	Number of times pregnant
id	Berapa kali hamil

en	Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test.
id	Konsentrasi glukosa plasma 2 jam dalam tes toleransi glukosa oral.

en	Diastolic blood pressure (mm Hg)
id	Tekanan darah diastolik (mmHg)

en	Triceps skinfold thickness (mm)
id	Ketebalan lipatan kulit trisep (mm)

en	2-Hour serum insulin (mu U/ml)
id	Insulin serum 2 jam (mu U/ml)

en	Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
id	Indeks massa tubuh (berat badan dalam kg/(tinggi badan dalam m)^2)

en	Diabetes pedigree function
id	Fungsi silsilah diabetes

en	Age (years)
id	Usia (tahun)

en	Diabetes

en	Toggle Menu
id	Beralih Menu

en	Zoom in
id	Memperbesar

en	Zoom to network
id	Memperbesar ke jaringan

en	Zoom out
id	Perkecil

en	Exit Fullscreen
id	Keluar dari Layar Penuh

en	Fullscreen
id	Layar penuh

en	Start
id	Mulai

en	Data set
id	Kumpulan data