Skripsi Matematika

Iplementasi algoritma k-nearest neighbor (K-NN) untuk memprediksi harga jual buah kelapa sawit (studi kasus: Dinas Perkebunan Kalimantan Barat)

---

Kelapa sawit merupakan komoditas unggulan utama Indonesia yang produk utamanya berupa sawit mentah yang memiliki nilai ekonomis tinggi sehingga menjadi salah satu devisa negara terbesar dibandingkan dengan komoditas perkebunan lainnya. salah satu masalah dalam perkebunan kelapa sawit adalah harga jual kelapa sawit yang tidak menentu sehingga diperlukan prediksi harga jual buah kelapa sawit. Metode untuk memprediksi harga jual buah kelapa sawit dalam penelitian ini adalah dengan pendekatan matematika menggunakan data mining yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN). Data yang digunakan berupa faktor-faktor yang mempengaruhi harga buah kelapa sawit itu sendiri pada bulan Januari 2016 sampai dengan Februari 2020. Nilai K terbaik yang diperoleh menggunakan metode k-fold croos validation adalah K=11. Hasil prediksi yang diperoleh dari 20 data uji, 13 data prediksi benar dan 7 data prediksi data salah, sehingga diperoleh nilai akurasi sebesar 65%. Kata kunci: Kelapa sawit, K-Nearest Neighbor (K-NN)

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

510.072 FER i C. 1

Penerbit

Palu : FMIPA Universitas Tadulako Jurusan Matematika., 2021

Deskripsi Fisik

xix.51 hlm.ilus.;30 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

G 201 15 059

Klasifikasi

510.072

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Matematika - Penelitian

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Feryati O. Nenometa

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar