Peramalan Harga Komoditas Cabai di Kabupaten Bandung Menggunakan Algoritma Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN) dan K-Nearest Neighbors (KNN)

HASMITA S.

Informasi Dasar

99 kali
19.04.4438
006.312
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Cabai merah merupakan jenis rempah penting di Indonesia. Berdasarkan Ministry of Agriculture (MoA) menyatakan bahwa cabai merah telah memberikan kontribusi bagi perekonomian Indonesia baik secara lokal maupun nasional. Tanaman cabai dari tahun ke tahun mengalami inflasi harga. Perubahan harga ini dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti jumlah permintaan, dan perubahan cuaca yang dapat mempengaruhi produksi. Dalam penelitian ini, prediksi harga cabai dilakukan dengan menggunakan K-Nearest Neighbors (KNN) berdasarkan data harga cabai dan data cuaca. Data yang diperoleh berupa data dengan kelas yang tidak seimbang, sehingga digunakan algoritma Adaptive Synthetic (ADASYN) untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas data. Dari hasil penelitian klasifikasi menggunakan KNN mencapai akurasi tertinggi 93% namun dengan F1-Score 0%. Hal ini berbeda dengan performansi penelitian klasifikasi menggunakan KNN dan ADASYN, yaitu diperoleh akurasi 100% dengan F1-Score 100%.

Subjek

DATA MINING
 

Katalog

Peramalan Harga Komoditas Cabai di Kabupaten Bandung Menggunakan Algoritma Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN) dan K-Nearest Neighbors (KNN)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

HASMITA S.
Perorangan
FHIRA NHITA, DENI SAEPUDIN
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2019

Koleksi

Kompetensi

  • BUG1D2 - BAHASA INGGRIS I
  • BUG1E2 - BAHASA INGGRIS II
  • CDG4K3 - DATA MINING
  • CCH4A3 - PENULISAN PROPOSAL
  • CCH4D4 - TUGAS AKHIR
  • CII4A2 - PENULISAN PROPOSAL
  • CII4E4 - TUGAS AKHIR
  • CPI4A2 - PENULISAN PROPOSAL
  • III4A4 - TUGAS AKHIR
  • CII9G6 - PROPOSAL PENELITIAN

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini