Asrul Puadi, - (2021) PREDIKSI DATA EKSPOR PERIKANAN MENGGUNAKAN METODE HYBRID SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING NEURAL NETWORK (STUDI KASUS : BADAN KARANTINA IKAN PENGENDALIAN MUTU KOTA PEKANBARU). Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text laporan TA Asrul Puadi cover sampai bab 3 dan bab 6 sampai lampiran.pdf Download (3MB) | Preview
	Text (BAB IV) Laporan TA-Asrul Puadi-bab 4 dan 5.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Prediksi adalah perkiraan suatu nilai data yang akan terjadi pada periode mendatang didasari dengan data history/masa lampau. Prediksi merupakan salah satu pekerjaan yang ada didalam Data Mining. Tujuan dilakukannya prediksi data terhadap data layanan ekspor perikanan adalah untuk melakukan penerapan suatu metode prediksi data. Metode yang akan digunakan untuk pencarian nilai prediksi dalam penelitian ini adalah metode gabungan antara metode single exponential smoothing dengan backpropagation neural network. Backpropagation merupakan metode prediksi data yang umum digunakan dimana metode ini berasal dari pembelajaran jaringan syaraf tiruan. Metode backpropagation menerapkan tiga tahapan dalam pencarian nilai prediksi, yaitu tahapan propagasi maju, propagasi mundur dan melakukan perubahan bobot. Exponential smoothing merupakan metode prediksi data dimana proses prediksi dilakukan perbaikan secara terus – menerus, dengan nilai rata – rata penghalusan data masa lampau dalam kurun waktu secara menurun. Nilai error terkecil yang didapatkan dari penggunaan metode single exponential smoothing, bakcpropagation neural network dan metode gabungan hybrid exponential smoothing adalah nilai error dari metode backpropagation neural network dengan nilai RMSE sebesar 0,0063156829256489. Nilai prediksi dari metode backpropagation neural network yang diambil sebagai nilai prediksi terbaik dari penggunaan ketiga metode tersebut.

Actions (login required)

View Item