OPTIMASI ALGORITMA SVM MENGGUNAKAN ALGORITMA NELDER-MEAD DALAM PREDIKSI WAKTU TANAM PADI TERHADAP IKLIM DI PROVINSI DAREAH ISTIMEWA YOGYAKARTA

Said, Ahmad (2021) OPTIMASI ALGORITMA SVM MENGGUNAKAN ALGORITMA NELDER-MEAD DALAM PREDIKSI WAKTU TANAM PADI TERHADAP IKLIM DI PROVINSI DAREAH ISTIMEWA YOGYAKARTA. Diploma thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

[thumbnail of TUGAS AKHIR 123160037.pdf] Text
TUGAS AKHIR 123160037.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (3MB)
[thumbnail of Abstrak.pdf] Text
Abstrak.pdf
Download (185kB)
[thumbnail of Daftar Isi.pdf] Text
Daftar Isi.pdf
Download (271kB)
[thumbnail of Daftar Pustaka.pdf] Text
Daftar Pustaka.pdf
Download (245kB)
[thumbnail of Judul.pdf] Text
Judul.pdf
Download (396kB)
[thumbnail of Lembar Pengesahan.pdf] Text
Lembar Pengesahan.pdf
Download (427kB)

Abstract

Penanaman padi di Daerah Istimewa Yogyakarta bergantung pada iklim sebafgai faktor penentu pertumbuhan padi. Apabila terjadi perubahan iklim yang ekstrim dapat berakibat gagal panen sehingga hasil panen padi menurun. SVM digunakan sebagai algortima yang memprediksi waktu penanaman yang terbaik. Akan tetapi, SVM memiliki kelemahan dalam menentukan parameter C dan gamma yang optimal.
Penelitian ini mencoba mencari nilai C dan gamma yang optimal dengan algoritma Nelder-Mead dan membuktikan dapat menentukan parameter optimal sehingga tingkat prediksi yang lebih baik dan prediksi penanaman padi di Yogyakarta dapat lebih akurat.
Hasil dari penerapan algoritma nelder mead terhadap SVM dalam mencari nilai hyperparameter C dan gamma dapat digunakan dengan tepat sehingga proses prediksi SVM optimal dan mampu melaukan prediksi masa tanam dengan baik.
Keywords: rice, planting time, climate, support vector machine, nelder-mead algorithm, central limit theorem

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: rice, planting time, climate, support vector machine, nelder-mead algorithm, central limit theore
Subjects: Q Science > Q Science (General)
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User: Eny Suparny
Date Deposited: 01 Jul 2022 05:41
Last Modified: 01 Jul 2022 05:42
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/30212

Actions (login required)

View Item View Item