• Tidak ada hasil yang ditemukan

Peramalan Kenaikan Indeks Harga KonsumenInflasi Kota Malang menggunakan Metode Support Vector Regression (SVR) dengan Chaotic Genetic Algorithm-Simulated Annealing (CGASA)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "Peramalan Kenaikan Indeks Harga KonsumenInflasi Kota Malang menggunakan Metode Support Vector Regression (SVR) dengan Chaotic Genetic Algorithm-Simulated Annealing (CGASA)"

Copied!
12
0
0

Teks penuh

Loading

Gambar

Gambar 1 - Diagram alir chaotic genetic algorithm
Gambar 3 – Diagram Alir Metodologi Penelitian
Gambar 7 - Grafik Hasil Pengujian Batas Epsilon
Gambar 8 - Halaman Utama Sistem
+3

Referensi

Dokumen terkait

Berdasarkan hasil pengujian dan pembahasan yang telah dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa Support Vector Machine (SVM) dengan metode Support Vector Regression

Pada tulisan ini, diusulkan penggunaan metode support vector regression (SVR) untuk memprediksi irradiance dari matahari sehingga dapat dihitung jumlah energi yang

Prediksi Kurs Jual Rupiah terhadap Dollar Amerika Serikat menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) dengan jumlah data training sebanyak 344

Setelah dilakukan proses pelatihan Support Vector Regression, maka akan mendapatkan model Support Vector Regression (SVR) yang masing-masing akan diuji dengan data uji

Tabel 5 memberikan informasi bahwa, dari beberapa model yang terbentuk, kriteria model terbaik adalah pada metode Support Vector Regression (SVR) dengan Kernel-Polynomial

Penelitian ini memprediksi harga penutupan indeks harga saham pada hari ke (t+1), (t+5), (t+10), (t+20), dan (t+30) menggunakan metode gabungan Support Vector

Pada penelitian ini akan menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) yang menggunakan data time series dengan 4 fitur yang bertujuan untuk mendapatkan parameter

Prediksi Kurs Jual Rupiah terhadap Dollar Amerika Serikat menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) dengan jumlah data training sebanyak 344 data