Peramalan Harga Cabai Menggunakan Algoritma Hybrid Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (EGARCH) dan Artificial Neural Network (ANN)
VENI DELLA SELFIANA
Informasi Umum
Kode
18.04.2643
Klasifikasi
C -
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Skripsi
Informasi Lainnya
Abstraksi
Perkiraan cuaca merupakan satu hal yang sangat penting, karena cuaca sangat berpengaruh terhadap kualitas dari pertumbuhan berbagai macam pangan, seperti sayur-mayur dan juga buah-buahan termasuk cabai. Kualitas pertumbuhan juga sangat berpengaruh terhadap harga cabai, untuk itu perlu untuk memprediksi keduanya. Dengan menggunakan pendekatan time series yang akan dioptimasi oleh algoritma soft computing peramalan harga cabai dapat dicapai. Pada jurnal tugas akhir ini, akan digunakan algoritma Hybrid Exponential Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (EGARCH) dan Artificial Neural Network (ANN) dengan menggunakan algoritma ini maka akan diprediksi harga cabai, dan juga keterkaitan antara harga cabai dengan curah hujan. Untuk data harga, model EGARCH yang digunakan adalah EGARCH (1,1) yang akan dioptimasi menggunakan backpropagation Artificial Neural Network (ANN) dengan pola (1:3,4) menghasilkan nilai MSE 0.24258.
Kata kunci : EGARCH, ANN, prediksi, Hybrid, MSE
- CNH4S3 - ANALISIS TIME SERIES
- CCH4A3 - PENULISAN PROPOSAL
- CNH4F3 - SOFT COMPUTING
- CII4A2 - PENULISAN PROPOSAL
- CII9G6 - PROPOSAL PENELITIAN
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | VENI DELLA SELFIANA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | FHIRA NHITA, ANIQ ATIQI ROHMAWATI |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2018 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
