EDUGO Logo
EDUGO
StatistikaKuantitatifAI Generated

Evaluasi Implementasi Adaptive Particle Swarm Optimization dalam Optimisasi ANFIS untuk Peramalan Harga dengan Skala Kota pada Data Sekunder Nasional

Published 29 Juli 2026

Latar Belakang

Presisi peramalan harga menjadi kunci dalam perencanaan dan pengambilan keputusan a nivel nasional. Model ANFIS memiliki potensi tinggi, tetapi membutuhkan metaparameter yang dikalibrasi secara lebih efisien. APSO memberikan strategi optimisasi yang fleksibel dengan menyesuaikan pozisi partikel seiring iterasi, sehingga dapat meningkatkan kinerja model secara keseluruhan.

Metodologi Penelitian

Metode penelitian kuantitatif melibatkan pengumpulan data sekunder, preprocessing, pembangunan model ANFIS, dan optimisasi parameter melalui APSO. Parameter model (learning rate, sigma, dsb.) dioptimalkan untuk meminimalkan error pada data training, dan model dievaluasi pada data test menggunakan statistik Dae (Friedman) dan visualisasi residual.

Topik & Kata Kunci

#kota#ANFIS optimisasi#data sekunder#APSO#model adaptif#peramalan harga

Cari Inspirasi Judul Skripsi Kamu Sendiri

Gratis, instan, dan dijamin di-approve dosen! Masukkan jurusan dan topik kamu, dalam 30 detik dapat 3 rekomendasi judul skripsi.

Generate Sekarang
Butuh bantuan?