IMPLEMENTASI SALP SWARM ALGORITHM (SSA) DALAM MENENTUKAN JUMLAH KNOT OPTIMAL PADA REGRESI NONPARAMETRIK DERET FOURIER

HAMZAN, WADI (2023) IMPLEMENTASI SALP SWARM ALGORITHM (SSA) DALAM MENENTUKAN JUMLAH KNOT OPTIMAL PADA REGRESI NONPARAMETRIK DERET FOURIER. S1 thesis, Universitas Mataram.

	Text G1D016016-HAMZAN WADI-SKRIPSI.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
Preview	Text G1D016016-HAMZAN WADI-JURNAL.pdf Download (540kB) | Preview

Abstract

Salah satu jenis regresi nonparametrik yang dapat mengestimasi perilaku data dengan baik adalah regresi nonparametrik deret Fourier. Salah satu keunggulan pendekatan regresi deret Fourier yaitu mampu mengatasi data yang mempunyai sebaran trigonometri seperti sinus dan cosinus, sehingga sangat sesuai digunakan pada data yang memiliki sebaran yang berulang. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan jumlah knot optimal pada regresi nonparametrik deret Fourier. Package ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman R. Salp Swarm Algorithm digunakan dalam proses pemilihan jumlah knot optimal dengan meminimumkan nilai Generalized Cross Validation (GCV). Package diuji menggunakan data yang dibangkitkan secara acak dan juga data simulasi(data kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Barat tahun 2019). Hasil yang diperoleh adalah sebuah package yang digunakan untuk memudahkan proses pemilihan jumlah knot optimal pada regresi nonparametrik deret Fourier.

Item Type:	Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci):	Salp Swarm Algorithm (SSA), Regresi Nonparametrik Deret Fourier, Jumlah Knot, Generalized Cross Validation (GCV)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Fakultas Matematika dan ilmu Pengetahuan Alam
Depositing User:	Meike Megawati
Date Deposited:	04 Sep 2023 08:04
Last Modified:	04 Sep 2023 08:04
URI:	http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/42592

Actions (login required)

View Item