Prediksi Harga Pasar Daging Sapi Di Kota Malang Dengan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Berdasarkan proses training, didapatkan output dengan tingkat keakuratan peramalan extreme learning machine, Mean Square Error (MSE) paling kecil yaitu 0,0082
Rata-rata Persentase Kesalahan Absolut (Mean Absolute Percentage Error = MAPE) MAPE merupakan ukuran kesalahan relatif. MAPE biasanya lebih berarti dibandingkan MAD karena
Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mendapatkan metode yang terbaik dengan memperoleh nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) terkecil dari kedua metode yang
Setiap parameter nilai yang diuji akan dilakukan 10 percobaan dengan nilai parameter yang tetap untuk persentase data training bernilai 90%, persentase data testing
Hasil dari pengujian ini dapat disimpulkan bahwa jumlah data training berpengaruh terhadap nilai error yang dihasilkan untuk jumlah data testing sebesar 20%.. Pada pengujian
Sehingga metode Semi Average dapat digunakan untuk memprediksi harga Telur Ayam Ras di Kabupaten jember karena Nilai MAPE Mean Absolute Percentage Error yang diperoleh < 10% dengan
Tampilan riwayat prediksi 3.4 Pengujian Menghitung Mean Absolute Percentage Error MAPE digunakan untuk membandingkan penentuan jumlah produksi dari data pabrik Tahu Takwa Populer
Hasil prediksi beban listrik dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan metode backpropagation nilai MAPE Mean Absolute Percentage Error terbesar didapat dengan nilai 4.32 %.. Dan nilai
