• Tidak ada hasil yang ditemukan

Prediksi Nilai Kredit Pemilikan Rumah Menggunakan Evolving Fuzzy Neural Network (EFUNN)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Prediksi Nilai Kredit Pemilikan Rumah Menggunakan Evolving Fuzzy Neural Network (EFUNN)"

Copied!
2
0
0

Teks penuh

(1)

54

DAFTAR PUSTAKA

Arun, J.B. & Vajpai, J. 2013. EFuNN Based Forecasting of Electricity Price in Deregulated Market Skenario. MIT International Journal of Electricity and Instrumentation Engineering, Vol. 3, No.2, pp. 51-56.

Ghahfarokhi, B.S., Shahbazi, H., Kazemifard, M. & Zamanifar, K. 2006. Evolving Fuzzy Neural Network Based Fire Planning in Rescue Firebrigade Agents. University of Isfahan.

Hamid,Y. 2014. Teori dan pendekatan biaya. Pendidikan dasar penilaian property 2. Medan : Mappi.

Heryanto, J. 2006. Perbandingan pendekatan data pasar. Market data approach.

http://kjppsudiono.com/simbada/wp-content/uploads/2012/11/p1p2_market-data-approach_handout-p. (Online) diakses tanggal 16 desember 2014.

Hilal,R. 2014. Pendekatan pendapatan I. Pendidikan dasar penilaian property 2. Medan : Mappi.

Kasabov, N. 2001. Evolving Fuzzy Neural Network for On-line Knowledge Discovery. The Information Science Discussion Paper Series. University of

Otago.

Kasabov, N. 2007. Evolving Fuzzy Neural Networks – Algorithms, Applications and Biological Motivation. University of Otago.

Kong, F.W., Ng, G.W., Tan, Y.S., & Tan, C.H. 2007. Evolving Fuzzy Neural Networks in Adaptive Knowledge Bases to Support Task-Oriented Decision

Making for Sensor Management. DSO National Laboratories : Singapore.

Kusumadewi, S & Purnomo, H. 2008. Aplikasi logika fuzzy untuk pendukung keputusan. Yogyakarta : Graha Ilmu.

(2)

55

Kusumadewi, S & Purnomo, H. 2010. Aplikasi logika fuzzy untuk pendukung keputusan edisi 2. Yogyakarta : Graha Ilmu.

Liao, T.W. 2006. Recent Advances in Data Mining of Enterprise Data: Algorithms and Applications. Series on Computers and Operations Research 6 : 229-234. (Online) http://romisatriawahono.net/lecture/dm/book/ (8 Desember 2014).

Poonam., Tripathi, S.P. & Shukla, P.K. 2012. Uncertainty Handling Using Fuzzy Logic in Rule Base Systems. International Journal of Advanced Science and Technology, Vol. 45.

Sani, M.F. 2013. Prediksi Kurs Rupiah Terhadap Dollar Amerika Serikat Menggunakan Evolving Fuzzy Neural Network (EFuNN). Skripsi. Universitas Sumatera Utara.

Singhala, P., Shah, D.N. & Patel, B. 2014. Temperature Control Using Fuzzy Logic.

International Journal of Instrumentation and Control Systems (IJICS), Vol.4

No.1.

Taslim, 2014. Teori dan pendekatan data pasar. Pendidikan dasar penilaian property 2. Medan : Mappi.

Watts, M.J. 2012. Evolving fuzzy neural network. Constructive artificial network algorithms from ecos. http://ecos.watts.net.nz/ (Online) diakses tanggal 12 desember 2014.

Winny, M. 2014. Teknik-Teknik dan Penerapan Dalam Melakukan Peramalan (Forecasting)

.http://winnyalna.com/2014/03/05/tentang-peramalan-forecasting (Online) diakses tanggal 18 Desember 2014.

Referensi

Dokumen terkait

Sistem prediksi harga penjualan sepeda motor menggunakan weighted evolving fuzzy neural network (WEFuNN) merupakan suatu sistem yang memberikan hasil prediksi suatu harga sepeda

Berdasarkan data pelatihan dan data pengujian yang telah dilakukan untuk sistem prediksi banjir dengan mengunakan metode Weighted Evolving Fuzzy neural Network (WEFuNN)

Untuk menghindari terjadinya perluasan masalah dan penyimpangan yang tidak.. 1) Data yang diprediksi adalah nilai dokumen atau fisik dari rumah pada KPR. 2) Data

Gambar 2.9 Arsitektur Standar WEFuNN 21 Gambar 2.10 Arsitektur WEFuNN dengan Short-Term Memory 21 Gambar 3.1 Algoritma Weighted Evolving Fuzzy Neural Network pada sistem 27

WEFuNN merupakan pengembagan dari metode Evolving Fuzzy Neural Network (EFuNN) yang memiliki struktur hybrid dari metode Fuzzy Inference System (FIS) dan jaringan saraf

Tujuan dari penelitian ini adalah membuat prediksi harga penjualan sepeda motor berdasarkan data runtun waktu dengan menggunakan metode weighted evolving fuzzy

Dalam penelitian ini dibuat untuk meramalkan kelistirikan di masa yang akan datang dengan mengunakan metode Weighted Evolving Fuzzy Neural Network dengan memasukan 7 faktor yang

Bab ini membahas tentang teori penunjang dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan penerapan metode Weighted Evolving Fuzzy Neural Network untuk prediksi