BAB 3 METODE PENELITIAN
|
|
- Ari Sonny Tedja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1. Wilayah dan Jadwal Penelitian Wilayah penelitan adalah Kota Banda Aceh. Penelitian ini dilakukan mulai bulan April sampai Juli Populasi dan Sampel Populasi dalam penelitian ini ialah seluruh data nilai PGA pada setiap lokasi gempa di daerah Banda Aceh. Sedangkan sampel yang digunakan adalah sebanyak 20 lokasi. Duapuluh lokasi tersebut dibagi lagi menjadi 17 training data dan 3 testing data Sumber Data Sumber data adalah data sekunder yang diperoleh dari penelitian Sengara (2008) dan Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika yang berjudul Microzonation and Hazard Mapping of Meuraxa District-Banda Aceh Variabel Penelitian Variabel dalam penelitian ini adalah PGA sebagai output, latitude dan longitude sebagai input Teknik Analisis Data Langkah-langkah dari teknik analisis dalam penelitian ini adalah: 1. Eksplorasi data. 2. Membagi sampel menjadi training data dan testing data. Training data akan digunakan pada langkah tiga sampai enam, sedangkan testing data akan digunakan pada langkah tujuh. 3. Pemilihan fungsi kernel, dintaranya kernel RBF, kernel Linear, dan kernel Polynomial. 21
2 22 4. Menentukan nilai-nilai parameter sesuai fungsi Kernel yang digunakan dengan metode grid search. Pada kernel RBF parameter yang digunakan adalah C dan gamma, sedangkan kernel Linear hanya menggunakan parameter C, dan kernel Polynomial menggunakan parameter C, offset, scale, dan degree. 5. Mengoptimasi Support Vector Regression dengan Lagrange sehingga didapatkan nilai alpha dan bias. 6. Membuat hyperplane. 7. Melakukan testing dari hyperplane yang terbentuk dengan memprediksi menggunakan testing data. 8. Dari ketiga kernel yang digunakan, dilakukan perbandingan hasil prediksi mana yang terbaik dengan membandingkan nilai MSE Langkah-langkah Penelitian Proses Computer Based Data PGA Latitude Longitude Pemilihan kernel Penentuan parameter kernel Lagrange multiplier α Bias MSE Output Prediksi Gambar 3.1. Desain Penelitian Desain penelitan pada penelitian ini disajikan pada Gambar 3.1. Data yang digunakan berisikan variabel latitude, longitude, dan PGA. Proses statistika yang dilakukan pada penelitian ini adalah melakukan pemilihan kernel yang akan digunakan dan mencari nilai parameter dari kernel yang telah dipilih, setelah itu dilakukan optimasi menggunakan Lagrange yang menghasilkan nilai Lagrange Multiplier atau alpha dan nilai bias, kemudian setelah mendapatkan parameter-parameter tersebut baru dapat didefinisikan
3 23 model hyperplane-nya, dan langkah terakhir dalam proses yakni melakukan testing dengan memprediksi testing data menggunakan hyperplane yang sudah dibuat, kemudian dihitung nilai Means Square Error (MSE) untuk menjadi tolak ukur keakuratan dari nilai prediksi. Untuk output dari penelitian ini berupa prediksi nilai PGA berdasarkan testing data menggunakan hyperplane Perancangan Aplikasi Program Tahapan yang dilakukan pada pembuatan program adalah mengikuti model Waterfall. Tahapan tersebut adalah : 1. Requirements Definition Program ini dibuat dengan tujuan untuk dapat memberikan kemudahan bagi pengguna dalam menggunakan software R khususnya dalam hal penerapan metode SVR. Pada aplikasi ini pengguna akan dapat memprediksi nilai PGA yang belum diketahui pada suatu titik lokasi. Pada metode SVR dibutuhkan nilai PGA yang sudah diketahui besertakan longitude dan latitude, maka dari itu aplikasi ini membutuhkan fungsi import data yang kemudian data akan diproses secara statistik di program R. Kebutuhan lainnya ialah menghubungkan antara Java dengan R agar aplikasi dapat menggunakan fungsi statistika dalam R dan menampilkan hasil dari perhitungan kedalam Java. 2. System and software design Design dari aplikasi ini merupakan suatu sequence atau urutan proses dalam penggunaan penerapan metode Support Vector Regression, sehingga secara jelas pengguna dapat menggunakan aplikasi ini dengan mudah. Aplikasi ini akan terdiri dari 4 halaman, yakni halaman pertama yang digunakan untuk tahap pertama yaitu mengimport data atau mengambil data, kemudian halaman kedua merupakan penentuan kernel serta parameter-parameter kernelnya, selanjutnya halaman ketiga merupakan informasi dalam proses SVM berupa nilai alpha (Lagrange Multiplier), bias, dan MSE dari persamaan hyperplane yang terbentuk dari metode SVM, halaman terakhir berisikan tentang hasil prediksi dari data input.
4 24 Gambar 3.2 Desain Halaman Pertama Input Data Gambar 3.2 menggambarkan desain dari halaman pertama yang merupakan tahap pertama dalam aplikasi ini, yaitu import data. Import data dapat dilakukan dengan memilih tombol browse, tombol browse ini berfungsi untuk mencari lokasi (dalam komputer) file data yang akan digunakan. Dalam aplikasi ini file yang dapat diimport hanya file yang berformat.txt, syarat lain ialah data harus berisikan variabel latitude, longtitude, dan PGA, kemudian input data dan training data harus berada dalam satu file. Pada halaman pertama ini pengguna diminta memasukan range data dalam file yang akan dijadikan training data dan testing data, yang nantinya training data akan digunakan untuk membuat fungsi hyperplane, dan testing data akan digunakan untuk testing dalam memprediksi. Setelah semua terisi maka pengguna harus memilih tombol next untuk melanjutkan ke proses selanjutnya.
5 25 Gambar 3.3 Desain Halaman Kedua Pemilihan Kernel Halaman kedua ini berisikan pemilihan fungsi kernel. Pengguna diberikan kebebasan untuk memilih fungsi kernel mana yang akan digunakan, hal ini diberikan karena tidak selamanya suatu fungsi kernel baik digunakan pada semua kasus, jadi pengguna dapat membandingkan penggunaan fungsi kernel mana yang terbaik dalam prediksi suatu kasus. Gambar 3.4 Desain Halaman Kedua kernel Radial Basis Function
6 26 Gambar 3.5 Desain Halaman Kedua kernel Linear Gambar 3.6 Desain Halaman Kedua Kernel Polynomial Ketiga gambar diatas Gambar 3.4, Gambar 3.5, dan Gambar 3.6 merupakan bagian dari halaman kedua. Halaman tersebut muncul apabila fungsi kernel sudah dipilih, ialah menentukan parameter-parameter fungsi kernel yang sudah dipilih. Setiap fungsi kernel memiliki parameternya masing-masing, contohnya pada fungsi kernel Radial Basis Function memiliki parameter C dan Gamma, dalam RBF kedua parameter tersebut dibutuhkan untuk memetakan ke dalam feature space, sama halnya dengan fungsi kernel lain dengan parameter yang berbeda.
7 27 Parameter-parameter dari tiap kernel harus ditentukan oleh pengguna, cara menentukannya tentu dengan percobaan, ada beberapa macam metode dalam menentukan parameter terbaik, contohnya gridsearch yang digunakan dalam penelitian ini. Sama dengan halaman sebelumnya tombol next digunakan untuk melanjutkan ke proses berikutnya, namun tombol next tidak dapat dieksekusi apabila pemilihan kernel dan pengisian parameter belum diisi. Gambar 3.7 Desain Halaman Ketiga Gambar 3.7 diatas merupakan halaman ketiga yang memuat informasi akan optimasi dengan Lagrange berupa nilai alpha (Lagrange Multiplier) dan bias, alpha menggambarkan seberapa banyak training data yang menjadi support vector, tiap support vector memiliki nilai alpha-nya masing-masing, dan bias merupakan konstan sehingga hanya ada satu nilai bias dalam persamaan hyperplane. Kemudian ada pula informasi tentang MSE (Mean Square Error), MSE ini mengindikatorkan seberapa besar error yang dihasilkan oleh persamaan hyperplane dalam memprediksi training data, tentunya semakin kecil error maka semakin bagus hasil prediksinya. Halaman ini berfungsi agar pengguna dapat menganalisis proses SVR dengan kernel dan parameter yang telah ditentukan pengguna, sehingga pengguna dapat menentukan kernel dan nilai parameter yang terbaik pada masing-masing kasus.
8 28 Gambar 3.8 Desain Halaman Keempat Prediksi Testing Data Halaman keempat merupakan tahap akhir dari aplikasi ini yaitu menampilkan hasil prediksi nilai PGA dari testing data. Hasil prediksi nilai PGA ini didapat dengan memasukan nilai latitude dan longtitude kedalam hyperplane yang telah dibentuk menggunakan training data. 3. Implementaion and Unit Testing Pada tahap ini rancangan aplikasi akan diimplementasikan dan dikembangkan menggunakan Java Programming dengan software NetBeans dan R-Language. 4. Integration and System Testing Program akan diintegrasikan dan diuji coba secara keseluruhan untuk mencari apakah ada error pada aplikasi, apabila terdapat kesalahan pada code yang menyebabkan terjadinya error maka langsung dilakukan perbaikan. 5. Operation and Maintenance Program akan digunakan dalam praktiknya dan mengkoreksi kesalahan yang tidak ditemukan sebelumnya, memperbaiki sistem dan meningkatkan kinerja sistem.
BAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Wilayah dan Pengumpulan Data Wilayah dan pengumpulan data yang diambil untuk penelitian ini adalah di Kota Banda Aceh. Data yang digunakan adalah data pada tahun 2005-2007.
Lebih terperinci4 Notepad dan Microsoft Excel sebagai editor data.
dengan menggunakan perangkat lunak ENVI disimpan dalam file.txt (Lampiran 1). File ini berisi informasi mengenai panjang gelombang dan nilai pantulan (reflectance) objek di permukaan bumi. Objek yang diperlukan
Lebih terperinci2. Adanya resiko pemumpukan barang pada gudang.
BAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI 3.1. Analisis Masalah 3.1.1. Deskripsi Masalah Pemenuhan keinginan atau permintaan pasar merupakan hal yang krusial bagi setiap perusahaan. Perusahaan yang siap berkompetisi
Lebih terperinci1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang
1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Persaingan dalam dunia bisnis, terlebih lagi bagi perusahaan besar, tidak lepas dari adanya proses jual beli saham. Saham secara umum merupakan surat berharga yang dapat
Lebih terperinciKLASIFIKASI WILAYAH DESA-PERDESAAN DAN DESA-PERKOTAAN WILAYAH KABUPATEN SEMARANG DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
KLASIFIKASI WILAYAH DESA-PERDESAAN DAN DESA-PERKOTAAN WILAYAH KABUPATEN SEMARANG DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) SKRIPSI Disusun Oleh : MEKAR SEKAR SARI NIM. 24010210120008 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI. Definisi Peramalan adalah memperkiraan atau memproyeksikan sesuatu
BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Definisi Peramalan Definisi Peramalan adalah memperkiraan atau memproyeksikan sesuatu yang akan terjadi dimasa sekarang maupun yang akan datang. dikarena masa yang akan datang
Lebih terperinciPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) DENGAN ALGORITMA GRID SEARCH
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman 315-321 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN. Eksplorasi PGA adalah langkah pertama dalam menghitung kriging. PGA
BAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN 4.1. Hasil Analisis Data dan Bahasan 4.1.1. Eksplorasi PGA Eksplorasi PGA adalah langkah pertama dalam menghitung kriging. PGA menunjukkan seberapa sering gempa terjadi disuatu
Lebih terperinciANALISIS SUPPORT VECTOR REGRESSION
ANALISIS SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) DALAM MEMPREDIKSI KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT SKRIPSI Oleh : RISKY AMANDA NIM. 24010210141027 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS
Lebih terperinciPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR REGRESSION DENGAN ALGORITMA GRID SEARCH
PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR REGRESSION DENGAN ALGORITMA GRID SEARCH SKRIPSI Disusun Oleh : LUTFIA SEPTININGRUM 240 102 111 400 73 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kota Cilegon sebagai daerah tujuan investasi memiliki daya tarik bagi investor dalam maupun luar negeri, hal ini dapat dilihat dari tingginya minat investor
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. Pada bab ini akan dibahas teori-teori pendukung yang digunakan sebagai acuan dalam merancang algoritma.
BAB II DASAR TEORI Pada bab ini akan dibahas teori-teori pendukung yang digunakan sebagai acuan dalam merancang algoritma. 2.1. Microsoft Visual Studio Microsoft Visual Studio adalah sebuah software yang
Lebih terperinciPENERAPAN METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA DATA AKREDITASI SEKOLAH DASAR (SD) DI KABUPATEN MAGELANG
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 811-820 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENERAPAN METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA
Lebih terperinciKLASIFIKASI LAMA STUDI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 1, Tahun 2015, Halaman 123-132 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KLASIFIKASI LAMA STUDI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Brayen Shoes merupakan perusahaan home industri di daerah Cibaduyut
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Brayen Shoes merupakan perusahaan home industri di daerah Cibaduyut yang bergerak dibidang produksi sepatu, dimana perusahaan ini memiliki banyak pelanggan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Musim hujan merupakan musim yang mutlak ada di sebagian belahan benua dunia. Dan curah hujan pasti memiliki
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Musim hujan merupakan musim yang mutlak ada di sebagian belahan benua dunia. Dan curah hujan pasti memiliki intensitas yang berbeda. Faktor penyebabnya dapat terjadi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Balai Hidrologi dan Tata Air merupakan badan pemerintah yang mengelola data hidrologi di Indonesia. Badan ini memiliki fungsi untuk melakukan penyusunan program, pengumpulan,
Lebih terperinciPREDIKSI NILAI MATA KULIAH BERDASARKAN NILAI PRASYARAT MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION
PREDIKSI NILAI MATA KULIAH BERDASARKAN NILAI PRASYARAT MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION M RIZAL SYAH KARIM (NRP : 5110100138) DOSEN PEMBIMBING : DR. TECH. IR. R. V. HARI GINARDI, M.SC DR. CHASTINE
Lebih terperinciPERAMALAN DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN SUPPORT VECTOR REGRESSION
PERAMALAN DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN SUPPORT VECTOR REGRESSION Budi Santosa, Riza Nugraha Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Kampus ITS Sukolilo
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Laundry adalah salah satu usaha di bidang jasa yang sekarang ini banyak ditemui, terutama pada daerah yang terdapat banyak pelajar atau anak kos serta para pekerja,
Lebih terperinciANALISIS SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) DALAM MEMPREDIKSI KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 849-857 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) DALAM MEMPREDIKSI KURS
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI) merupakan Lembaga
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI) merupakan Lembaga Pemerintah Non Kementerian Republik Indonesia yang dikoordinasikan oleh Kementerian Negara Riset
Lebih terperinciSVM untuk Regresi. Machine Learning
MMA10991 Topik Khusus - Machine Learning Dr. rer. nat. Hendri Murfi Intelligent Data Analysis (IDA) Group Departemen Matematika, Universitas Indonesia Depok 16424 Telp. +62-21-7862719/7863439, Fax. +62-21-7863439,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini keamanan merupakan hal yang sangat penting, mengingat kejahatan yang sering mengintai dan keterbatasan manusia dalam hal pengawasan. Pada beberapa kasus,
Lebih terperinciBAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI. menawarkan pencarian citra dengan menggunakan fitur low level yang terdapat
BAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI 3.1 Permasalahan CBIR ( Content Based Image Retrieval) akhir-akhir ini merupakan salah satu bidang riset yang sedang berkembang pesat (Carneiro, 2005, p1). CBIR ini menawarkan
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH TAMU HOTEL DI KABUPATEN DEMAK MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman 785-794 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PERAMALAN JUMLAH TAMU HOTEL DI KABUPATEN DEMAK MENGGUNAKAN METODE
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Negara memainkan peran penting dalam kehidupan ekonomi. Peran itu diwujudkan dalam dua hal pokok, yaitu kewenangan negara untuk menguasai sumber ekonomi, memperoleh
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. disajikan pada Gambar 3.1 dan koordinat kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur disajikan
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Gambaran Umum Objek Wilayah Provinsi Jawa Timur meliputi 29 kabupaten dan 9 kota. Peta wilayah disajikan pada Gambar 3.1 dan koordinat kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur disajikan
Lebih terperinciKLASIFIKASI PENERIMA PROGRAM BERAS MISKIN (RASKIN) DI KABUPATEN WONOSOBO DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN LibSVM SKRIPSI
KLASIFIKASI PENERIMA PROGRAM BERAS MISKIN (RASKIN) DI KABUPATEN WONOSOBO DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN LibSVM SKRIPSI Oleh : YOGI SETIYO PAMUJI 24010211130053 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS
Lebih terperinciDIAGNOSA KERUSAKAN BANTALAN BOLA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
DIAGNOSA KERUSAKAN BANTALAN BOLA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE SKRIPSI Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik Oleh: MUHAMMAD FATHURROHMAN NIM. I0411032 JURUSAN
Lebih terperinciPENDAHULUAN 1 BAB Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Institusi pendidikan dibagi dua berdasarkan statusnya yaitu institusi pendidikan negeri dan institusi pendidikan swasta. Institusi pendidikan negeri diselenggarakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Sistem penglihatan manusia memiliki akurasi yang besar dalam mengenali
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sistem penglihatan manusia memiliki akurasi yang besar dalam mengenali objek 3 dimensi. Sistem penglihatan manusia dapat membedakan berbagai macam objek 3 dimensi
Lebih terperinciBAB I BAB 1. PENDAHULUAN
BAB I BAB 1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Kata konversi dalam pengertian etimologi berasal dari bahasa latin conversion, yang berarti pindah atau berubah ( keadaan). Kata tersebut selanjutnya
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Wilayah dan pengumpulan data yang diambil adalah di Kabupaten Bekasi
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Wilayah dan Pengumpulan Data Wilayah dan pengumpulan data yang diambil adalah di Kabupaten Bekasi yang terdiri dari 23 Kecamatan. Lokasi masing-masing kecamatan dapat dilihat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi yang pesat seiring dengan tingkat peradaban manusia telah memberikan dampak positif bagi manusia. Salah satunya adalah kemajuan teknologi di
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian merupakan sarana atau cara untuk mencapai sebuah tujuan dalam sebuah penelitian. Penelitian adalah suatu kegiatan penyelidikan yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. hal proses pengolahan data, baik itu data siswa, guru, administrasi sekolah maupun data
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam dunia pendidikan, teknologi informasi sangat banyak membantu seperti dalam hal proses pengolahan data, baik itu data siswa, guru, administrasi sekolah maupun
Lebih terperinciBerdasarkan Latar Belakang yang telah diuraikan di atas, maka rumusan masalah dalam sistem ini adalah sebagai berikut:
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara makro peningkatan kualitas usaha tentu tidak lepas dari adanya persaingan di antara 3 lapisan utama yang menjalankan roda usahanya yaitu perusahaan pemerintah,
Lebih terperinciSKRIPSI. Oleh : PUSPHITA ANNA OCTAVIANI NIM PENERAPAN METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
PENERAPAN METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA DATA AKREDITASI SEKOLAH DASAR (SD) DI KABUPATEN MAGELANG SKRIPSI Oleh : PUSPHITA ANNA OCTAVIANI NIM. 24010210120043 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Jombang merupakan salah satu Kabupaten yang terletak di
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kabupaten Jombang merupakan salah satu Kabupaten yang terletak di bagian tengah Provinsi Jawa Timur dengan luas wilayah sebesar 1.159,50 km². Penggunaan lahan di Kabupaten
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kredit merupakan salah satu bentuk usaha sekunder yang dapat dilakukan untuk pemenuhan kebutuhan sehari-hari. Pada umumya, proses kredit dapat dilayani melalui lembaga
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
68 BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Bab ini membahas tentang program yang telah dianalisis dan dirancang atau realisasi program yang telah dibuat. Pada bab ini juga akan dilakukan pengujian program. 4.1
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
68 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Uji Algoritma Pengujian dilakukan untuk mendapatkan algoritma yang paling optimal dari segi kecepatan dan tingkat akurasi yang dapat berjalan secara real time pada smartphone
Lebih terperinci1) BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1) BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada zaman sekarang ini perkembangan teknologi semakin pesat, sama halnya dengan perkembangan sistem informasi. Sistem informasi sangat diperlukan untuk mempermudah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kabupaten Padang Pariaman, merupakan sebuah kabupaten yang luas dan memiliki sekolah-sekolah yang tersebar di setiap kecamatan yang ada di Kabupaten Padang Pariman.
Lebih terperinciFase Desain Proyek Perangkat Lunak
Fase Desain Proyek Perangkat Lunak Software (1) Perintah (program komputer) yang bila dieksekusi memberikan fungsi dan unjuk kerja seperti yang diinginkan Struktur data yang memungkinkan program memanipulasi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Rancangan Penelitian Metode penelitian yang digunakan meliputi studi kepustakaan dan penelitian laboratorium. Studi kepustakaan dilakukan untuk mencari teori atau informasi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. ilmiah dan atau teknologi yang baru. Adapun desain dari penelitian ini adalah
18 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Desain Penelitian Desain penelitian dapat diartikan sebagai cara untuk mencapai suatu tujuan dalam sebuah penelitian. Penelitian adalah suatu kegiatan penyelidikan
Lebih terperinciMetode Kernel. Machine Learning
MMA10991 Topik Khusus Machine Learning Metode Kernel Dr. rer. nat. Hendri Murfi Intelligent Data Analysis (IDA) Group Departemen Matematika, Universitas Indonesia Depok 16424 Telp. +62-21-7862719/7863439,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Umum Pada bab ini akan dijelaskan mengenai pembuatan Rancang Bangun Aplikasi Perencanaan Stok Barang dengan Menggunakan Teori Trafik dari tahap awal perancangan sampai
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Statistika adalah suatu ilmu yang mempelajari data, mulai dari
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Statistika adalah suatu ilmu yang mempelajari data, mulai dari mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, hingga menyajikan data. Salah satu metode statistika
Lebih terperinci1 BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pengelolaan anggaran adalah suatu proses utama dalam proyek konstruksi untuk menjawab berapa besar dana yang harus disediakan untuk sebuah proyek bangunan elektrikal.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam bab ini dibahas teori yang digunakan sebagai landasan pengerjaan Support Vector Backpropagation. Pembahasan bertujuan untuk menguraikan teori dan algoritma yang digunakan dalam
Lebih terperinciDIAGNOSA KEGAGALAN RODA GIGI BERBASIS SINYAL GETARAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
DIAGNOSA KEGAGALAN RODA GIGI BERBASIS SINYAL GETARAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE SKRIPSI Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik Oleh: AGIL RIZKI ARDIANSYAH
Lebih terperinciKLASIFIKASI PENERIMA PROGRAM BERAS MISKIN (RASKIN) DI KABUPATEN WONOSOBO DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN LibSVM ABSTRACT
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman 1087-1096 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KLASIFIKASI PENERIMA PROGRAM BERAS MISKIN (RASKIN) DI KABUPATEN
Lebih terperinciKLASIFIKASI LAMA STUDI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
KLASIFIKASI LAMA STUDI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) SKRIPSI Disusun Oleh : SRI MAYA SARI DAMANIK 24010210120002 JURUSAN STATISTIKA
Lebih terperinciI-1 BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam hidup ini, kita sering melakukan perjalanan dari satu tempat ke tempat yang lain. Tentu saja perjalanan yang kita lakukan tidak tanpa pertimbangan terlebih
Lebih terperinciSVM untuk Regresi Ordinal
MMA10991 Topik Khusus - Machine Learning Dr. rer. nat. Hendri Murfi Intelligent Data Analysis (IDA) Group Departemen Matematika, Universitas Indonesia Depok 16424 Telp. +62-21-7862719/7863439, Fax. +62-21-7863439,
Lebih terperinciSTUDI KOMPARASI METODE KLASIFIKASI DUA KELAS
Program Studi MMT-ITS, Surabaya Pebruari 007 STUDI KOMPARASI METODE KLASIFIKASI DUA KELAS Budi Santosa dan Devi Rosita Hanum Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Email: budi_s@ie.its.ac.id,
Lebih terperinciKLASIFIKASI WILAYAH DESA-PERDESAAN DAN DESA-PERKOTAAN WILAYAH KABUPATEN SEMARANG DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) ABSTRACT
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 751-760 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KLASIFIKASI WILAYAH DESA-PERDESAAN DAN DESA-PERKOTAAN WILAYAH
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sering terdapat tenggang waktu (time lag) antara kesadaran akan peristiwa atau kebutuhan mendatang dengan peristiwa itu sendiri. Adanya waktu tenggang ini merupakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Di era teknologi informasi yang berkembang pesat dikehidupan masyarakat pada saat ini, dibuktikan dengan semakin luas dan beragamnya penggunaan teknologi informasi.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. sistem lain. Dalam hal tersebut, database yang tersebar di suatu instansi atau
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Seiring dengan perkembangan teknologi informasi, berbagai sistem yang berada di suatu instansi atau perusahaan dimungkinkan untuk saling berkomunikasi, dalam
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI PENGGABUNGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN SIMULATED ANNEALING PADA PERMASALAHAN KLASIFIKASI POLA
PRESENTASI TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI PENGGABUNGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN SIMULATED ANNEALING PADA PERMASALAHAN KLASIFIKASI POLA Penyusun Tugas Akhir : Astris Dyah Perwita (NRP : 5110.100.178)
Lebih terperinciSupport Vector Machine
MMA10991 Topik Khusus Machine Learning Dr. rer. nat. Hendri Murfi Intelligent Data Analysis (IDA) Group Departemen Matematika, Universitas Indonesia Depok 16424 Telp. +62-21-7862719/7863439, Fax. +62-21-7863439,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu
38 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung yang berada di jalan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI. Support Vector Machines (SVM) merupakan salah satu metode machine
BAB III METODOLOGI 3.1 Hipotesis Support Vector Machines (SVM) merupakan salah satu metode machine learning yang dapat melakukan klasifikasi data dengan sangat baik. Metode ini bertujuan untuk mendapatkan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Menurut ICOM (Internasional Council Of Museum), lembaga internasional di bawah UNESCO, pengertian museum adalah sebuah lembaga yang bersifat tetap tidak mencari
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Setiap organisasi memiliki budaya yang berbeda dalam mencapai setiap misi dan tujuannya. Budaya organisasi merupakan kumpulan nilai-nilai yang membantu anggota organisasi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Dewasa ini, perkembangan teknologi informasi dan komunikasi memiliki
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini, perkembangan teknologi informasi dan komunikasi memiliki dampak yang sangat besar terhadap sistem pengelolaan dokumen dan informasi. Teknologi informasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. untuk menyimpan data - data yang terkait dengan proses bisnis seperti akademik,
BAB I 1.1 Latar Belakang Masalah PENDAHULUAN Sebuah perguruan tinggi tentunya membutuhkan basis data yang besar untuk menyimpan data - data yang terkait dengan proses bisnis seperti akademik, administratif
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. mengenyam pendidikan. Untuk mewujudkan pendidikan yang berkualitas, perlu. dikelola dengan baik adalah masalah keuangan.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini pendidikan dianggap sebagai suatu investasi yang paling berharga dalam peningkatan sumber daya manusia untuk pembangunan suatu bangsa. Seringkali kebesaran
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. A. Hasil Model Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) Langkah-langkah untuk menentukan model terbaik Radial Basis Function
BAB IV PEMBAHASAN A. Hasil Model Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) Langkah-langkah untuk menentukan model terbaik Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) untuk diagnosis penyakit jantung
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. tangan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM).
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Di dalam desain penelitian ini akan menggambarkan proses pengenalan tulisan tangan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Praproses Input
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan 3.1.1 Alat Dalam penelitian ini, alat yang di gunakan adalah sebagai berikut: 1. Perangkat Keras (Hardware) a) Personal Computer (PC)/Laptop 32/64 bit architecture
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Saat ini hampir sebagian besar pemerintah daerah belum memiliki sistem
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini hampir sebagian besar pemerintah daerah belum memiliki sistem informasi yang dapat menyediakan informasi-informasi melalui internet khususnya yang berbasis
Lebih terperinciMetode Klasifikasi (SVM Light dan K-NNK. NN) Dr. Taufik Fuadi Abidin, S.Si., M.Tech. Jurusan Informatika FMIPA Universitas Syiah Kuala
Metode Klasifikasi (SVM Light dan K-NNK NN) Dr. Taufik Fuadi Abidin, S.Si., M.Tech Jurusan Informatika FMIPA Universitas Syiah Kuala www.informatika.unsyiah.ac.id/tfa Alur dan Proses Cleaning Process Dokumen
Lebih terperinciPENGGOLONGAN UANG KULIAH TUNGGAL MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
E-Jurnal Matematika Vol. 6 (4), November 2017, pp. 220-225 ISSN: 2303-1751 DOI: https://doi.org/10.24843/mtk.2017.v06.i04.p169 PENGGOLONGAN UANG KULIAH TUNGGAL MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE I Gede
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bio Clean Laundry merupakan perusahaan yang bergerak dibidang jasa laundry. Perusahaan yang dibangun dari tahun 2009 ini terbilang cukup sukses. Saat ini, Bio Clean
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH TAMU HOTEL DI KABUPATEN DEMAK
PERAMALAN JUMLAH TAMU HOTEL DI KABUPATEN DEMAK MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION SKRIPSI Disusun Oleh : DESY TRISHARDIYANTI ADININGTYAS 24010211130047 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I-1
BAB I PENDAHULUAN Pada bagian ini akan dijelaskan tentang pendahuluan dalam penyusunan Laporan Penelitian. Pendahuluan meliputi latar belakang masalah, rumusan masalah, maksud dan tujuan penelitian, batasan
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian rekayasa perangkat lunak yang
BAB IV METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Penelitian ini adalah penelitian rekayasa perangkat lunak yang membangun sebuah aplikasi sistem informasi penjualan sparepart laptop di Toko Haps Computer Purbalingga.
Lebih terperinciU K D W BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam pengelolaan suatu minimarket tidak pernah lepas dari yang namanya persediaan barang. Persediaan barang menjadi bagian yang sangat vital dalam tumbuh kembangnya
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. ini. Salah satu penerapannya yaitu terdapat pada permasalahan dalam melakukan pencarian dari
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pencarian merupakan suatu permasalahan dalam menemukan solusi dari kondisi awal ke kondisi akhir. Berbagai macam permasalahan dapat diterapkan dalam permasalahan pencarian
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Support Vector Machines (SVM) Setelah melalui proses training dan testing dengan metode Support Vector Machines (SVM), diperoleh hasil yang tertera
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Objek Penelitian Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan pada bab 1, maka dalam tugas akhir ini penulis memilih kamera dslr sebagai obyek penelitian. Objek
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Koperasi Bina Sejahtera Paguyuban Keluarga Bogem terletak di Kelurahan Kebonjayanti Kecamatan Kiaracondong Kota Bandung yang beralamat di Jl. Kebonjayanti No. 39 Kota
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
56 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Algoritma Prosedur Klasifikasi Dalam sistem Pengenalan Tulisan Tangan ini input berupa sebuah citra karakter, yang akan diproses menjadi fitur yang merupakan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Rancangan antarmuka (interface) program terdiri dari form cover, form
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Rancangan Antarmuka (interface) Program Rancangan antarmuka (interface) program terdiri dari form cover, form testing dan form training (untuk programer). 4.1.1
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. banyak dimanfatkan perusahaan untuk mencapai tujuannya. Banyak sekali perusahaan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini kemajuan teknologi berkembang sangat pesat. Kemajuan teknologi banyak dimanfatkan perusahaan untuk mencapai tujuannya. Banyak sekali perusahaan memanfaatkan
Lebih terperinciAnalisis Akurasi Support Vector Machine...
ANALISIS AKURASI SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN FUNGSI KERNEL GAUSSIAN RBF UNTUK PRAKIRAAN BEBAN LISTRIK HARIAN SEKTOR INDUSTRI Luqman Assaffat 1 * 1 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sekunder berupa citra Magnetic Resonansi Image (MRI) yang diperoleh dari
BAB III METODE PENELITIAN Metode penelitian yang dilakukan pada penelitian ini adalah teknik pengumpulan data dan teknik analisis data. A. Teknik Pengumpulan Data Data yang digunakan pada penelitian ini
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Masalah optimasi merupakan hal yang sering kita jumpai dalam pekerjaan sehari-hari, seperti optimasi pemilihan proyek, penjadwalan dan lain-lain. Menyelesaikan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemajuan teknologi saat ini semakin pesat dan setiap saat selalu mengalami perkembangan. Perkembangan teknologi tersebut dimanfaatkan dalam berbagai bidang kehidupan.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi pengolahan citra berkembang sedemikian cepat saat ini. Berbagai aplikasi pengolahan citra baik dalam bentuk piranti keras maupun piranti lunak tersedia dengan
Lebih terperinci1. BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang PT WARD DESIGN adalah perusahaan yang bergerak di bidang jasa konsultan dan bangun. Perusahaan ini didirikan pada 2007 dengan visi menjadi perusahaan jasa konsultan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Pada umumnya pembaca ingin mendapatkan rangkuman suatu artikel dengan cepat
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam media internet artikel merupakan suatu kebutuhan dan pengetahuan. Pada umumnya pembaca ingin mendapatkan rangkuman suatu artikel dengan cepat tanpa membaca
Lebih terperinciKata Kunci: Financial Distress, Industri Jasa,Linear Discriminant Analysis(LDA), Support Vector Machine (SVM). 1.Pendahuluan
Aplikasi Data Mining dengan Metode Support Vector Machine (SVM) untuk Prediksi Financial Distress pada Industri Jasa Go Public yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Lusi Mei Cahya W 1,*, Albertus Daru
Lebih terperinciREVIEW PENGUJIAN S/W. Oleh Cipta Wahyudi
REVIEW PENGUJIAN S/W Oleh Cipta Wahyudi KENAPA HARUS DIUJI? Kita bukan seorang programmer yg cukup baik Kita mungkin tidak dapat cukup berkonsentrasi untuk menghindari kesalahan Kita kadang2 lupa menggunakan
Lebih terperinciANALISIS PERFORMANSI PERUSAHAAN SYARIAH DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI) MENGGUNAKAN METODE DISCRIMINANT ANALYSIS DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
ANALISIS PERFORMANSI PERUSAHAAN SYARIAH DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI) MENGGUNAKAN METODE DISCRIMINANT ANALYSIS DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) NUR SYAFRIDA - 1308 100 065 Pembimbing : Muhammad Mashuri,
Lebih terperinci