Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Leibniz: Jurnal Matematika
Rahel Simamora
Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Katolik Weetebula
Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penaksiran Parameter Regresi Nonlinear Menggunakan Particle Swarm Optimization Dan Genetic Algorithm Rahel Simamora; Sutarman
Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 4 No. 2 (2024): Leibniz: Jurnal Matematika
Publisher : Program Studi Matematika - Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas San Pedro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59632/leibniz.v4i02.455

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi dan membandingkan hasil estimasi parameter untuk regresi nonlinier. Metode nonlinier tradisional, yang dikenal sebagai "Regresi Kuadrat Terkecil Nonlinier", digunakan untuk estimasi parameter dalam Model Regresi Nonlinier. Sementara PSO dan GA telah memberikan jaminan untuk optimum global, Metode Gauss-Newton dan Metode Levenberg-Marquadrt masih tidak menjamin konvergensi dan optimum global ketika mengestimasi parameter model regresi nonlinear. Perbedaan nilai fitness yang dihasilkan dari kedua pendekatan inilah yang digunakan untuk menilainya. Algoritma genetika ditemukan lebih efektif untuk estimasi parameter dalam model regresi nonlinier setelah simulasi data dari estimator dibuat dengan program Matlab. Temuan menunjukkan bahwa regresi kuadrat terkecil nonlinier tradisional sangat cocok untuk GA dan PSO. Namun, estimasi parameter GA menunjukkan keberhasilan yang lebih besar.
Co-Authors Sutarman