View of Perbaikan Peramalan Produksi Padi di Kabupaten Kendal dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Kata kunci: diagnosis kerusakan, ekstraksi fitur, Principal Component Analysis (PCA), Support Vector Machine (SVM) , bantalan
persentase kesalahan peramalan (MAPE) yang terkecil maka metode trend moment merupakan metode terbaik yang dapat digunakan untuk meramalkan data produksi sayuran di
Untuk melakukan klasifikasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine(SVM) dari data hasil dari fitur ekstraksi dengan MFCC dilakukan parsing terhadap setiap
Beberapa penelitian klasifikasi teks yang pernah dilakukan (Nur dan Santika, 2011 dimana mereka mengambil tweet untuk dataset dan SVM untuk metode klasifikasi untuk
persentase kesalahan peramalan ( MAPE ) yang terkecil maka metode trend moment merupakan metode terbaik yang dapat digunakan untuk meramalkan data produksi sayuran di
Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan hasil produksi padi ladang menggunakan metode dekomposisi multiplikatif rata-rata bergerak, dan menentukan ukuran akurasi peramalan
Maka dari itu, penulis akan menggunakan metode Histogram of Oriented Gradients (HOG) ini yang akan dikombinasikan dengan klasifikator Support Vector Machine (SVM) sebagai
Metode Algoritma Support Vector Machine SVM Linier Dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Oktaviana Bangun1, Herman Mawengkang2,*, Syahril Efendi1 1 Prodi S2 Teknik Informatika,
