cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. sleman,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
ELINVO (Electronics, Informatics, and Vocational Education)
Published by Universitas Negeri Yogyakarta
ISSN : 25806424     EISSN : 24772399     DOI : 10.21831
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering
ELINVO (Electronics, Informatics and Vocational Education) is a peer-reviewed journal that publishes high-quality scientific articles in Indonesian language or English in the form of research results (the main priority) and or review studies in the field of electronics and informatics both in terms of their technological and educational development.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Listrik dan Elektro
Articles 2 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 2, No 1 (2017): May 2017" : 2 Documents clear
Front Matter Vol 2 No 1 editorial, tim
Elinvo (Electronics, Informatics, and Vocational Education) Vol 2, No 1 (2017): May 2017
Publisher : Department of Electronic and Informatic Engineering Education, Faculty of Engineering, UNY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (120.35 KB) | DOI: 10.21831/elinvo.v2i1.16428

Abstract

PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN PERBANDINGAN ALGORITMA GREEDY DENGAN ALGORITMA GENETIKA PADA PREDIKSI RENTET WAKTU HARGA CRUDE PALM OIL Puspitasari, Desy Ika
Elinvo (Electronics, Informatics, and Vocational Education) Vol 2, No 1 (2017): May 2017
Publisher : Department of Electronic and Informatic Engineering Education, Faculty of Engineering, UNY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (560.501 KB) | DOI: 10.21831/elinvo.v2i1.13033

Abstract

Penelitian ini menerapkan data mining pada prediksi harga CPO (Crude Palm Oil) dengan membandingkan pemodelan optimasi seleksi fitur algoritma genetika dan algoritma greedy pada metode neural network (NN). Prediksi harga CPO dilakukan untuk memenuhi kebutuhan investor kelapa sawit, melalui analisa masalah fluktuasi harga CPO time series yang tidak pasti. Guna mempermudah dalam melakukan perhitungan, langkah-langkah dari algoritma Genetika dan algoritma Greedy diimplementasikan dengan program komputer Rapid Miner Studio. Adapun tujuan penelitian ini yaitu mengetahui perbandingan akurasi dengan parameter evaluasi RMSE yang dihasilkan dan waktu eksekusi program yang dibutuhkan oleh algoritma Genetika dan algoritma Greedy dalam menyelesaikan masalah prediksi harga CPO. Hasil pengujian akurasi menunjukkan bahwa penggunaan metode NN optimasi algoritma Genetika secara umum memberikan nilai RMSE yang lebih baik (0,096) dibandingkan algoritma Greedy-forward selection (0,111) dan algoritma Greedy-backward selection (0,101). Akan tetapi jika ditinjau dari waktu eksekusi program yang dibutuhkan dalam menyelesaikan masalah prediksi harga CPO, maka algoritma Genetika membutuhkan waktu yang lebih lama dari pada algoritma Greedy.Kata Kunci: algoritma Genetika, algoritma Greedy, neural network, prediksi harga CPO, time series.

Page 1 of 1 | Total Record : 2

 1 

Filter by Year

2017 2017


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 10 No. 2 (2025): November 2025 (In-Press) Vol. 10 No. 1 (2025): May 2025 Vol. 9 No. 2 (2024): November 2024 Vol. 9 No. 1 (2024): Mei 2024 Vol. 8 No. 2 (2023): November 2023 Vol. 8 No. 1 (2023): Mei 2023 Vol 7, No 2 (2022): November 2022 Vol 7, No 1 (2022): Mei 2022 Vol. 7 No. 1 (2022): Mei 2022 Vol. 6 No. 2 (2021): November 2021 Vol 6, No 2 (2021): November 2021 Vol. 6 No. 1 (2021): Mei 2021 Vol 6, No 1 (2021): Mei 2021 Vol. 5 No. 2 (2020): November 2020 Vol. 5 No. 1 (2020): Mei 2020 Vol 4, No 2 (2019): November 2019 Vol. 4 No. 2 (2019): November 2019 Vol. 4 No. 1 (2019): May 2019 Vol 4, No 1 (2019): May 2019 Vol. 3 No. 2 (2018): November 2018 Vol 3, No 1 (2018): May 2018 Vol 3, No 1 (2018): May 2018 Vol. 3 No. 1 (2018): May 2018 Vol. 2 No. 2 (2017): November 2017 Vol 2, No 1 (2017): May 2017 Vol 2, No 1 (2017): May 2017 Vol. 2 No. 1 (2017): May 2017 Vol. 1 No. 3 (2016): November 2016 (Consist of 7 Articles) Vol 1, No 3 (2016): November 2016 (Consist of 7 Articles) Vol. 1 No. 2 (2016): May 2016 (Consist of 7 Articles) Vol 1, No 2 (2016): May 2016 (Consist of 7 Articles) Vol. 1 No. 1 (2015): November 2015 (Consist of 9 Articles) Vol 1, No 1 (2015): Oktober More Issue