Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 1 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Aldyth Ardiyanto
Analisis Model Peramalan Harga Bahan Pokok di DKI Jakarta Menggunakan Pendekatan Machine Learning = Analysis of Commodity Price Forecasting Models in DKI Jakarta Using a Machine Learning
" Penelitian ini membandingkan kinerja metode SARIMAX dan Random Forest dalam memprediksi harga bahan pokok di DKI Jakarta, menggunakan data harga bulanan Bawang Merah, Cabai Merah Keriting, dan Cabai Rawit Merah dari April 2021 hingga Maret 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memiliki nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang lebih rendah dibandingkan SARIMAX, dengan MAPE masing-masing sebesar 2,18% dan 13,43% untuk Bawang Merah, 16,59% dan 23,79% untuk Cabai Merah Keriting, serta 17,07% dan 37,38% ... "
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library