Serial Katalog
1
Judul Artikel: APLIKASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK PREDIKSI KUALITAS GLISEROL MONOOLEAT Penulis: Iwan Aang Soenandi Abstraksi: Faktor kualitas merupakan faktor yang penting untuk diperhatikan pada proses produksi Gliserol MonoOleat sehingga kepercayaan konsumen terhadap produsen tetap terjaga. Untuk menjaga kualitas tersebut dapat menggunakan metode Data Mining dari parameter hasil produksi, yang diolah dengan metode SVM, untuk mengklasifikasikan nilai Kualitas tersebut, yang diuji dengan analisis ROC. Dari hasil pengolahan data pada penelitian ini dengan menggunakan visualisasi grafik dari ROC, dapat dibuktikan bahwa uutuk mengklasifikasi kualitas tersebut dapat menggunakan metode SVM. Berdasarkan pengujian menggunakan perbandingan dengan perangkat lunak, dengan nilai uutuk SVM Kualitas Pass adalah 0.522 dan uutuk Not Pass adalah 0.524 dengan nilai TP rate (Sensitivity) Pass adalah 0.95 dan TP Rate (Sensitivity) Not Pass adalah 0,92. Kata Kunci: kualitas, data mining, support vector machine, analisis ROC Lokasi: p236 Judul Terbitan: TEKNIK & ILMU KOMPUTER ISSN: 2089-3647 Bahasa: ind Tempat Terbit: JAKARTA Penerbit: FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER Frekuensi Penerbitan : 2 x 1 Tahun Edisi: No. 03 / Vol.11 / July 2014 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
-
Upload
reza-rahmad -
Category
Documents
-
view
5 -
download
1
description
Serial Katalog
Transcript of Serial Katalog
Judul Artikel:
APLIKASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINEUNTUK PREDIKSI KUALITAS GLISEROLMONOOLEAT
Penulis: Iwan Aang Soenandi
Abstraksi:Faktor kualitas merupakan faktor yang penting untuk diperhatikan pada prosesproduksi Gliserol MonoOleat sehingga kepercayaan konsumen terhadapprodusen tetap terjaga. Untuk menjaga kualitas tersebut dapat menggunakanmetode Data Mining dari parameter hasil produksi, yang diolah denganmetode SVM, untuk mengklasifikasikan nilai Kualitas tersebut, yang diujidengan analisis ROC. Dari hasil pengolahan data pada penelitian ini denganmenggunakan visualisasi grafik dari ROC, dapat dibuktikan bahwa uutukmengklasifikasi kualitas tersebut dapat menggunakan metode SVM.Berdasarkan pengujian menggunakan perbandingan dengan perangkat lunak,dengan nilai uutuk SVM Kualitas Pass adalah 0.522 dan uutuk Not Passadalah 0.524 dengan nilai TP rate (Sensitivity) Pass adalah 0.95 dan TP Rate(Sensitivity) Not Pass adalah 0,92.
Kata Kunci: kualitas, data mining, support vector machine, analisis ROCLokasi: p236
Judul Terbitan: TEKNIK & ILMU KOMPUTER
ISSN: 2089-3647Bahasa: ind
Tempat Terbit: JAKARTAPenerbit: FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER
FrekuensiPenerbitan
: 2 x 1 Tahun
Edisi: No. 03 / Vol.11 / July 2014
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
