Cover Image

Optimasi Support Vector Regression (SVR) Menggunakan Algoritma Improved-Particle Swarm Optimization (IPSO) Untuk Peramalan Curah Hujan

Main Author: Muhamad, Husin
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2017
Subjects:
003.2 Forecasting and forecasts
Online Access: http://repository.ub.ac.id/764/1/Husin%20Muhamad.pdf
http://repository.ub.ac.id/764/
ctrlnum 764
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.ub.ac.id/764/</relation><title>Optimasi Support Vector Regression (SVR) Menggunakan Algoritma Improved-Particle Swarm Optimization (IPSO) Untuk Peramalan Curah Hujan</title><creator>Muhamad, Husin</creator><subject>003.2 Forecasting and forecasts</subject><description>Perubahan iklim yang terjadi dikarenakan oleh pemanasan global menyebabkan perubahan pola curah hujan. Mengetahui pola curah hujan sangat penting bagi beberapa aktivitas dan pekerjaan yang ada. Maka dari itu diperlukan peramalan curah hujan untuk mengetahui pola curah hujan yang akan mendatang. Salah satu metode peramalan yang sering digunakan adalah Support Vector Regression. Namun, metode tersebut masih memiliki kekurangan yaitu pada penentuan nilai parameter yang tepat. Maka diperlukan algoritma optimasi untuk membantu menentukan nilai parameter SVR yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan curah hujan pada daerah Pujon, Malang dengan menggunakan metode Support Vector Regression yang dioptimasi dengan Improved-Particle Swarm Optimization. Optimasi metode SVR dilakukan untuk mendapatkan nilai parameter SVR yang paling optimal. Parameter SVR yang dioptimasi adalah</description><date>2017-06-16</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/764/1/Husin%20Muhamad.pdf</identifier><identifier> Muhamad, Husin (2017) Optimasi Support Vector Regression (SVR) Menggunakan Algoritma Improved-Particle Swarm Optimization (IPSO) Untuk Peramalan Curah Hujan. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FTIK/2017/290/051705346</relation><recordID>764</recordID></dc>
language eng
format Thesis:Thesis
Thesis
PeerReview:NonPeerReviewed
PeerReview
Book:Book
Book
author Muhamad, Husin
title Optimasi Support Vector Regression (SVR) Menggunakan Algoritma Improved-Particle Swarm Optimization (IPSO) Untuk Peramalan Curah Hujan
publishDate 2017
topic 003.2 Forecasting and forecasts
url http://repository.ub.ac.id/764/1/Husin%20Muhamad.pdf
http://repository.ub.ac.id/764/
contents Perubahan iklim yang terjadi dikarenakan oleh pemanasan global menyebabkan perubahan pola curah hujan. Mengetahui pola curah hujan sangat penting bagi beberapa aktivitas dan pekerjaan yang ada. Maka dari itu diperlukan peramalan curah hujan untuk mengetahui pola curah hujan yang akan mendatang. Salah satu metode peramalan yang sering digunakan adalah Support Vector Regression. Namun, metode tersebut masih memiliki kekurangan yaitu pada penentuan nilai parameter yang tepat. Maka diperlukan algoritma optimasi untuk membantu menentukan nilai parameter SVR yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan curah hujan pada daerah Pujon, Malang dengan menggunakan metode Support Vector Regression yang dioptimasi dengan Improved-Particle Swarm Optimization. Optimasi metode SVR dilakukan untuk mendapatkan nilai parameter SVR yang paling optimal. Parameter SVR yang dioptimasi adalah
id IOS4666.764
institution Universitas Brawijaya
affiliation mill.onesearch.id
fkp2tn.onesearch.id
institution_id 30
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Brawijaya
library_id 480
collection Repository Universitas Brawijaya
repository_id 4666
subject_area Indonesian Language Collection/Kumpulan Karya Umum dalam Bahasa Indonesia*
city MALANG
province JAWA TIMUR
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS4666
first_indexed 2017-10-03T09:49:15Z
last_indexed 2021-10-18T02:06:54Z
recordtype dc
_version_ 1730142655789137920
score 17.538404

Lihat Juga