similarity-Perbandingan Performa Regresi Menggunakan Poisson, Support Vector, dan Ridge pada Prediksi Hasil Penggergajian Sengon

Sunardi, Sunardi (2022) similarity-Perbandingan Performa Regresi Menggunakan Poisson, Support Vector, dan Ridge pada Prediksi Hasil Penggergajian Sengon. Jurnal Teknlogi Informatika dan Komputer MH. Thamrin, 8 (1). ISSN p-ISSN 2656-9957; e-ISSN 2622-8475

Text Perbandingan Performa Regresi Menggunakan Poisson, Support Vector, dan Ridge pada Prediksi Hasil Penggergajian Sengon.pdf Download (1MB)

Abstract

Kayu Sengon merupakan material yang sering digunakan untuk bahan perkakas dan konstruksi
bangunan yang disediakan dengan cara penggergajian kayu. Prediksi hasil penggergajian Sengon
dilakukan untuk mengetahui jumlah hasil yang bisa didapat yang biasanya dilakukan dengan cara
menebak atau melalui perhitungan manual. Metode tersebut membutuhkan pengalaman, waktu
lama, dan susah untuk dilakukan sehingga perlu solusi untuk membantu mempercepat proses
prediksi dengan menerapkan data mining. Penelitian ini dilakukan untuk melakukan prediksi hasil
penggergajian kayu Sengon yang dilakukan dengan langkah akuisisi data, dataset, model regresi
(Poisson, Support Vector, dan Ridge), dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa regresi
Poisson merupakan model terbaik karena memiliki error terkecil dengan Mean Absolute Error
(MAE) 0,514 dan Root Mean Square Error (RMSE) 0,672 sehingga model ini tepat diterapkan pada
sistem penggergajian Sengon.

Item Type:	Artikel Umum
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisi / Prodi:	Faculty of Industrial Technology (Fakultas Teknologi Industri) > S1-Electrical Engineering (S1-Teknik Elektro)
Depositing User:	SUNARDI
Date Deposited:	23 Aug 2022 01:36
Last Modified:	23 Aug 2022 01:39
URI:	http://eprints.uad.ac.id/id/eprint/36433

Actions (login required)

View Item