Search for collections on Repository Universitas Maritim Raja Ali Haji

PEMODELAN REGRESI LINEAR PADA PREDIKSI JUMLAH PENDUDUK DI KOTA TANJUNGPINANG MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

Gusti Fadhriona, Rahmi and Martaleli, Bettiza and Nola, Ritha (2020) PEMODELAN REGRESI LINEAR PADA PREDIKSI JUMLAH PENDUDUK DI KOTA TANJUNGPINANG MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA. S1 thesis, Universitas Maritim Raja Ali Haji.

[img] Text
Gustifadhrionarahmi_140155201019_teknikinformatika - Gusti Fadhriona.pdf
Restricted to Registered users only

Download (4MB)
Official URL: https://ft.umrah.ac.id/

Abstract

Kota Tanjungpinang merupakan salah satu kota di Indonesia yang masih terus berkembang dengan jumlah penduduk yang terus bertambah sepanjang tahun. Jumlah penduduk merupakan salah satu indicator penting yang perlu di perhatikan dalam manajemen sebuah kota karena meningkatnya jumlah penduduk sering kali berbanding lurus dengan meningkatnya pengangguran dan angka kriminalitas. Oleh karna itu, di perlukan sebuah program yang bisa memperkirakan seberapa besar pertambahan jumlah penduduk di Kota Tanjungpinang. Pada penelitian ini, permasalahan tersebut akan di modelkan dengan menggunakan pemodelan persamaan regresi linier yang terdiri dari variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y). Koefisien regresi di dapatkan dengan menggunakan konsep algoritma genetika. Pada prosesnya menggunakan extended intermediate crossover dan random mutation, proses seleksinya menggunakan model elitism selection. Hasil akhir berupa prediksi menggunakan Pemodelan Regresi Linear dengan total Error 1790005.143, popSize terbaik yaitu 200, kombinasi tingkat crossover dan mutasi adalah 0.6:0.4, dan jumlah generasi terbaik yaitu 10 0.

Item Type: Thesis (S1)
Subjects: 000 Karya Umum > 000. Ilmu Umum dan Komputer > 005.11.Pemrograman Khusus
Divisions: Fakultas Teknik > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Admin Repositori UMRAH
Date Deposited: 26 Jul 2021 14:19
Last Modified: 26 Jul 2021 14:19
URI: http://repositori.umrah.ac.id/id/eprint/1566

Actions (login required)

View Item View Item