cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
pawiyatan@ivet.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
pawiyatan@ivet.ac.id
Editorial Address
Jl. Pawiyatan Luhur IV No.16, Bendan Duwur, Kec. Gajahmungkur, Kota Semarang, Jawa Tengah 50235
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Pawiyatan
Published by Universitas IVET
ISSN : -     EISSN : 27214702     DOI : -
Core Subject : Social,
Social Sciences
Pawiyatan menyediakan sebuah platform untuk para dosen, peneliti, pelajar, praktisi dan akademisi untuk mempromosikan pengetahuan dan kredibilitas pada pendidikan. Jurnal yang diterbitkan dua kali setahun pada bulan januari dan juli berisi artikel-artikel yang terdiri dari makalah penelitian teoritis dan empiris berkualitas tinggi, makalah tinjauan dan pengabdian pada masyarakat.
Arjuna Subject : Ilmu Sosial - Ilmu Sosial (Lain-Lain)
Articles 11 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 21 No 2 (2014)" : 11 Documents clear
NEURAL NETWORK DENGAN ALGORITMA GENETIKA SEBAGAI PEMILIHAN FITUR PADA PREDIKSI LOYALITAS PELANGGAN
Pawiyatan Vol 21 No 2 (2014)
Publisher : Universitas Ivet

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Loyalitas pelanggan adalah kesetiaan seseorang terhadap suatu barang atau jasa tertentu. Tingkat loyalitas pelanggan yang mereka miliki merupakan aset perusahaan yang berharga nilainya. Namun tingkat loyalitas pelanggan mengalami fluktuasi kepercayaan pelanggan terhadap pelayanan perusahaan telekomunikasi. Ketatnya persaingan bisnis diantara perusahaan telekomunikasi ini membuat pelanggan memiliki banyak pelanggan dan dapat dengan mudah melakukan perpindahan dari satu layanan ke layanan yang lain dari perusahaan tersebut. Pada penelitian prediksi loyalitas pelanggan dengan menggunakan neural network, ada beberapa metode yang digunakan tetapi dalam pemilihan fiturnya masih ditentukan sendiri yaitu dengan menghilangkan beberapa fitur yang dianggap tidak penting atau tidak relevan. Algoritma genetika adalah salah satu metode pemilihan fitur yang baik, oleh karena itu pemilihan fitur dari neural network akan dipilih dengan menggunakan algoritma genetika. Neural network dengan algoritma genetika sebagai pemilihan fiturnya memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan hanya menggunakan neural network. Hal ini terbukti dari peningkatan rata-rata akurasi untuk neural network sebesar 86.54% dan nilai akurasi rata-rata neural network dengan algoritma genetika sebesar 90.75% dengan rata-rata selisih akurasi sebesar 4.22%.  Kata kunci:  Klasifikasi, Pemilihan Fitur, Algoritma Genetika, Neural Network.

Page 2 of 2 | Total Record : 11

 1   2 

Filter by Year

2014 2014


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 30 No 01 (2023): PAWIYATAN Vol 29 No 02 (2022): PAWIYATAN Vol 29 No 1 (2022): PAWIYATAN Vol 28 No 02 (2021): PAWIYATAN Vol 28 No 01 (2021): PAWIYATAN Vol 28 No 3 (2021): Edisi Khusus Pawiyatan Vol 27 No 02 (2020): PAWIYATAN Vol 26 No 01 (2019): PAWIYATAN Vol 25 No 2 (2018): PAWIYATAN Vol 25 No 1 (2018) Vol 24 No 2 (2017) Vol 23 No 1 (2016) Vol 22 No 3 (2015) Vol 22 No 2 (2015) Vol 22 No 1 (2015) Vol 21 No 2 (2014) Vol 21 No 1 (2014) Vol 20 No 4 (2013) Vol 20 No 3 (2013) Vol 20 No 2 (2013) Vol 20 No 1 (2013) More Issue