Perbandingan Algoritma Support Vector Machine Biasa dan Support Vector Machine berbasis Particle Swarm Optimization untuk Prediksi Gempa Bumi

Main Author: Noor, Agustian
Format: Article info application/pdf Document
Bahasa: eng
Terbitan: P3M Politeknik Negeri Tanah Laut , 2018
Online Access: http://jht.politala.ac.id/index.php/jht/article/view/37
http://jht.politala.ac.id/index.php/jht/article/view/37/43
http://jht.politala.ac.id/index.php/jht/article/view/37/45
Daftar Isi:
  • Gempa merupakan fenomena alam secara periodik yang terjadi di seluruh belahan bumi akibat adanya gaya pembangkit pasang surut yang utamanya berasal dari matahari dan bulan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa hasil gempa bumi di Sumara Utara. Metode yang diusulkan adalahmembandingkan SVM dan SVM-PSO yang menggunakan data dari instansi terkait khususnya di daerah Sumatra Utara, Masing-masing algoritma akan implementasikan dengan menggunakan RapidMiner 5.1 Pengukuran kinerja dilakukan dengan menghitung rata-rata error yang terjadi melalui besaran Root Mean Square Error (RMSE). Semakin kecil nilai dari masing-masing parameter kinerja ini menyatakan semakin dekat nilai prediksi dengan nilai sebenarnya. Dengan demikian dapat diketahui algoritma yang lebih akurat.