• Tidak ada hasil yang ditemukan

1. PREDIKSI NILAI DENGAN METODE SPECTRAL CLUSTERING DAN CLUSTERWISE REGRESSION

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "1. PREDIKSI NILAI DENGAN METODE SPECTRAL CLUSTERING DAN CLUSTERWISE REGRESSION"

Copied!
8
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 8 Halaman )

Teks penuh

Loading

Gambar

Tabel 1 Dataset yang digunakan pada penelitian
Gambar 1 Diagram Alir Algoritma Spectral Clustering
Gambar 2 Diagram Alir Algoritma
Tabel 2 Perbandingan RMSE Clusterwise RegressionClusteringcluster – Spectral dengan parameter jumlah yang bervariasi

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 8 Halaman - 405.64 KB )

Dokumen terkait

KOMPARASI UNIVARIATE DAN MULTIVARIATE MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI NILAI SAHAM - UDiNus Repository ASIH RAHAYU BAB V

Dari hasil penelitian dengan menggunakan 2 dataset nilai error yang dihasilkan dataset univariate memiliki RMSE lebih besar dibandingkan dengan yang menggunaan metode ANN

Analisis dan Implementasi Community Detection menggunakan Spectral Clustering Method dalam Social Network

Dari pengujian yang telah dilakukan, hasil terbaik yang diperoleh dengan menggunakan algoritma Spectral Clustering ialah dengan nilai modularity = 0.9607 untuk

Pengembangan Model Pengambilan Keputusan Penerima Kartu Indonesia Pintar (Kip) Dengan Metode K-Means Dan Average Linkage Clustering (Studi Kasus : SMA Negeri 1 Kotagajah)

(data hasil cluster menggunakan average linkage dengan weka 3.8 selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 4) dari hasil clustering tersebut dapat ditetapkan Cluster

Prediksi Harga Beras Premium dengan Metode Algoritma K-Nearest Neighbor

Hasil dari penelitian ini, metode K-Nearest Neighbor dengan model regresi dapat melakukan prediksi terhadap harga beras pada tahun 2014 - 2019 dengan nilai RMSE 0,125

Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara Ke Bali Menggunakan Support Vector Regression dengan Algoritma Genetika

Berdasarkan hasil yang diperoleh dalam penelitian prediksi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali menggunakan Support Vector Regression (SVR) yang dioptimasi

Pengembangan Perangkat Lunak Prediktor Nilai Mahasiswa Menggunakan Metode Spectral Clustering dan Bagging Regresi Linier

Berdasar pada uji coba yang dilakukan, perangkat lunakn yang dikembangkan dengan menggunakan Spectral Clustering dan Bootstrap Aggregating Regresi Linier mampu memprediksi

PREDIKSI LAJU PERTUMBUHAN JUMLAH PENDUDUK PROVINSI KALIMANTAN SELATAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR REGRESSION

HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Penelitian Prediksi Laju Pertumbuhan Jumlah Penduduk Provinsi Kalimantan Selatan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Regression 1.Analisa untuk

Perbandingan Metode ARIMA dan LSTM pada Prediksi Jumlah Pengunjung Perpustakaan

Hasil perbandingan Nilai RMSE dan MAPE Model RMSE MAPE ARIMA 26,17 22% LSTM 35,59 25% Tabel 3 di atas menunjukkan hasil eksperimen yang dilakukan dalam penelitian ini dengan