Digilib Perpustakaan Universitas Riau

  • মূল পাতা
  • তথ্য
  • সংবাদ
  • সাহায্য নিন
  • লাইব্রেরিয়ান
  • ভাষা নির্বাচন করুন :
    আরবী বাংলা ব্রাজিলিয়ান পর্তুগিজ ইংরেজি স্প্যানিশ জার্মান ইন্দোনেশিয়ান জাপানিজ মালয়েশিয়ান পার্সিয়ান Russian থাই Turkish Urdu

Search by :

সকল লেখক বিষয় আইএসবিএন/আইএসএসএন বিশেষভাবে সার্চ করুন

Last search:

{{tmpObj[k].text}}
Image of Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Random Forest Dalam Memprediksi Laju Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten/Kota Pulau Sumatera
Bookmark Share

CD Skripsi

Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Random Forest Dalam Memprediksi Laju Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten/Kota Pulau Sumatera

Shelly Angraini/2003113645 - ব্যক্তিগত নাম;

Sumatra Island is the third largest island in Indonesia. The potential for economic growth in various regencies/cities on this island is enormous, driven by leading sectors such as mining, agriculture, plantations, and tourism. However, from 2019 to 2023, the economic growth rate of regencies/cities in Sumatra experienced fluctuations, indicating that the community and government were not yet ready to increase the economic growth rate. This study aims to obtain the best method for predicting the economic growth rate of regencies/cities in Sumatra by comparing the K-Nearest Neighbor (KNN) and Random Forest algorithms. The data used in this study is data that affects the economic growth rate of regencies/cities in Sumatra from 2019 to 2023, taken from the Central Statistics Agency (BPS) of regencies/cities in Sumatra. The results obtained from this study are that Random Forest is the best algorithm for predicting the economic growth rate of regencies/cities in Sumatra. This is based on the Random Forest's ability to capture patterns in data quite well, namely relatively stable fluctuations around the average value, while KNN produces predicted values that are far from the actual values. This is supported by the value of the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) prediction accuracy in the best Random Forest model, which is included in the category of fairly good forecasting with a MAPE value of 25.56%, so the accuracy is 74.44%.
Keywords: Economic growth rate, Prediction, K-Nearest Neighbor, Random forest, Mean Absolute Percentage Error.


প্রাপ্তিসাধ্যতা
#
Perpustakaan Universitas Riau 2003113645
2003113645
প্রাপ্তিসাধ্য
বিস্তারিত তথ্য
সিরিজ শিরোনাম
-
কল নং
2003113645
প্রকাশক
Pekanbaru : Universitas Riau FMIPA Statistika., 2024
কোলেশন
-
ভাষা
Indonesia
আইএসবিএন/আইএসএসএন
-
শ্রেনীকরণ
2003113645
কন্টেন্ট ধরন
-
মিডিয়া ধরন
-
ক্যারিয়ার ধরন
-
সংস্করণ
-
বিষয় সমূহ
STATISTIKA
নির্দিষ্ট তথ্যের বিবরণ
-
অবদানকারীর বর্ণনা
mardiah
অন্য সংস্করণ/সম্পর্কিত

অন্য সংস্করণ পাওয়া যায়নি

ফাইল সংযোজনা
  • HALAMAN JUDUL
  • DAFTAR ISI
  • ABSTRAK
  • BAB I PENDAHULUAN
  • BAB II TINJAUAN PUSTAKA
  • BAB III METODE PENELITIAN
  • BAB IV ANALISIS LAJU PERTUMBUHAN EKONOMI MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DAN RANDOM FOREST
  • BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
  • DAFTAR PUSTAKA
  • LAMPIRAN
মন্তব্য

You must be logged in to post a comment

Digilib Perpustakaan Universitas Riau
  • তথ্য
  • Services
  • লাইব্রেরিয়ান
  • সদস্য লগইন

About Us

As a complete Library Management System, SLiMS (Senayan Library Management System) has many features that will help libraries and librarians to do their job easily and quickly. Follow this link to show some features provided by SLiMS.

সার্চ করুন

শিরোনাম, লেখক বা বিষয়ের জন্য এক বা একাধিক কীওয়ার্ড দিয়ে সার্চ করুন

Keep SLiMS Alive Want to Contribute?

© 2025 — Senayan Developer Community

Powered by SLiMS
Select the topic you are interested in
  • Computer Science, Information & General Works
  • Philosophy & Psychology
  • Religion
  • Social Sciences
  • ভাষা
  • Pure Science
  • Applied Sciences
  • Art & Recreation
  • Literature
  • History & Geography
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
বিশেষভাবে সার্চ করুন
Where do you want to share?