Prediksi Awal Musim Hujan Menggunakan Data Southern Oscillation Index dengan Support Vector Regression
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Karakter agronomis diameter malai menunjukkan bahwa terdapat perbaikan karakter agronomis pada semua dosis irradiasi, hal ini ditunjukkan dengan nilai tengah populasi
Berdasarkan dengan data real kondisi perusahaan, kedua fungsi RBF dan Polynomial kernel tersebut menghasilkan jumlah data yang benar dan salah yang sama dalam prediksi
Kernel SVR terbaik dari kombinasi percobaan ini adalah Radial Basis Function (RBF) dengan koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 95% dan nilai error galat (MSE) sebesar 6% terdapat
Berdasarkan dengan data real kondisi perusahaan, kedua fungsi RBF dan Polynomial kernel tersebut menghasilkan jumlah data yang benar dan salah yang sama dalam prediksi
Hasil running dengan fungsi kernel polinomial, parameter kernel 1, upperbound 10 dan loss function kuadratik dari lampiran 6 menunjukkan bahwa waktu komputasi yang
BAB V SIMPULAN DAN SARAN 5.1 Simpulan Kesimpulan dari penelitian ini, bahwa model Jaringan Saraf Tiruan dan Support Vector Regrresion dapat digunakan untuk Model Prediksi Total
Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan September 2012 ini ialah curah hujan, dengan judul Pendugaan Curah Hujan Musim Kemarau Menggunakan Data
Untuk ZOM 126 Denpasar, hubungan antara PMH dengan masing-masing nilai Indonesia SSTA, Nino3.4 SSTA, dan IODM SSTA bulan Juni disajikan pada gambar 5... 3.5 Simulasi
