Penggunaan Supervised Learning pada Sensory Analisi | Perpustakaan Institut Teknologi Padang

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

Image of Penggunaan Supervised Learning pada Sensory Analisi

Text

Penggunaan Supervised Learning pada Sensory Analisi

Yustina Labora Sinaga - Nama Orang;

Analisis regresi linear digunakan untuk menentukan sifat-sifat dan kekuatan hubungan antara dua variabel serta memprediksi nilai dari suatu variabel yang belum
diketahui dengan didasarkan pada observasi masa lalu terhadap variabel tersebut dan variabel-varibel lainnya. Jika dalam suatu industri prediksi digunakan untuk memprediksi uji kualitas produk. Dalam menentukan prediksi pada evaluasi sensoris dibutuhkan beberapa variabel seperti rasa, adukan, kecerahan, dan lamanya produk disimpan. Pada penelitian ini akan digunakan metode prediksi regresi linear berganda, untuk memprediksi data sensory dari minuman wine di PT X. Dari hasil analisis data yang dilakukan dapat disimpulkan model regresi linear berganda yang dihasilkan pada penelitian ini adalah Y = 497.934 – 0.391X 1+0.412X2 + 0.661X3. Data hasil uji sensory yang digunakan pada penelitian ini memiliki variabel rest, vision, shake, dan taste. Untuk pengujian akan melakukan 3 tahap pengujian yaitu : uji normalitas, uji multikolinearitas, dan uji heteroskedastisitas. Berdasarkan analisis dengan menggunakan regresi linear berganda yang melibatkan 4 variabel yaitu rest, vision, shake, dan taste diperoleh nilai Mean Square Error (MSE) yaitu 0,09%. Setelah melakukan prediksi untuk periode 22 sampai 42 dan menghitung nilai MSE yang diperoleh 0,22% dan
menggunakan MAPE diperoleh hasil dari 9,30%. Pada penelitian ini nilai Mean Square Error (MSE) yang diperoleh dari data actual dan data prediksi adalah 0,09% dan 0,22%, hal ini menunjukkan bahwa hasil peramalan yang dilakukan dapat dikatakan akurat. Dari kedua pengujian MSE dan MAPE maka tingkat akurasi yang lebih tinggi yaitu dengan menggunakan MSE.

Kata kunci : Data sensory, regresi linear berganda.

Ketersediaan

Perpustakaan ITP (Karya Ilmiah 2) 2061-023

2061-023

Tersedia - Available

Informasi Detail

Judul Seri: Tugas Akhir Teknik Informatika
No. Panggil: 2061-023
Penerbit: Padang : Fakultas Teknik ITP., 2020
Deskripsi Fisik: -
Bahasa: Indonesia
ISBN/ISSN: 2016610014
Klasifikasi: NONE
Tipe Isi: text
Tipe Media: computer
Tipe Pembawa: other (computer)
Edisi: 2020.1
Subjek: -
Info Detail Spesifik: -
Pernyataan Tanggungjawab: -

Informasi Lainnya

NIM: -

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas

Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar