Peramalan Pasar Penjualan Batik Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Berdasarkan hasil pengujian dan analisis, didapatkan kesimpulan nilai MAPE terbaik yang dihasilkan dari penelitian ini adalah sebesar 1,012% dengan menggunakan
Hasil uji coba dalam penelitian menujukkan bahwa metode ELM memiliki error yang baik diukur dengan tingkat kesalahan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar
Berdasarkan proses training, didapatkan output dengan tingkat keakuratan peramalan extreme learning machine, Mean Square Error (MSE) paling kecil yaitu 0,0082
Dikerjakan dengan menggunakan cap (alat yang terbuat dari tembaga yang dibentuk sesuai dengan gambar atau motif yang dikehendaki). Bentuk gambar/desain pada batik
untuk bias sebanyak jumlah data latih. Menghitung pada output weight. Hal ini untuk mendapat output weight ini, hal yang pertama yang harus dilakukan ini
Berdasarkan hasil pengujian dan analisis menggunakan confusion matrix dengan memakai data penyakit TB Puskesmas Dinoyo Tahun 2018-2019 diperoleh nilai akurasi tertinggi
Metode Extreme Machine Learning (ELM) disarankan untuk digunakan dalam peramalan penjualan PT Semen Indonesia (persero) tbk tahun selanjutnya karena memiliki
Sedangkan proses pembelajaran menggunakan metode Backpropagation dengan parameter perubahan hidden layer berjumlah 4, E-poch maksimal 3000 , dan pengaturan momentum
