Perbandingan Metode Forecasting K-NN, NN dan SVM Untuk Peramalan Jumlah Produksi Coconut Oil

Ivo Colanus Rally Drajana (Universitas Pohuwato)
Marniyati H. Botutihe (Universitas Pohuwato)

Jurnal Tecnoscienza
Vol. 7 No. 2 (2023): TECNOSCIENZA

Abstrak Tanaman pohon kelapa memiliki banyak bagian yang dimanfaatkan, sehingga tumbuhan ini dianggap tumbuhan serbaguna. Minyak kelapa (coconut oil) dihasilkan oleh buah pohon kelapa salah satunya adalah buah kelapa yang diolah menjadi minyak kelapa (coconut oil). Peramalan sangat diperlukan untuk meramalkan jumlah produksi minyak kelapa (coconut oil) pada sebuah perusahaan untuk mencapai target produksi. Penelitian ini memiliki tujuan untuk membandingkan metode forecasting untuk mendaptkan model terbaik. Dari hasil eksperimen menggunakan data sales order (SO) di peroleh model terbaik untuk peramlan menunjukkan bahwa model yang terbaik dihasilkan oleh algoritma Support Vector Machine (SVM) dilihat dari hasil RMSE terkecil yaitu 0,172 jika di bandingkan dengan model K-Nearest Neighbor (K-NN) dan model Neural Network (NN).