Time Series Classification Using Support Vector Machine with Gaussian Elastic Metric Kernel

Author(s):  
Dongyu Zhang ◽  
Wangmeng Zuo ◽  
David Zhang ◽  
Hongzhi Zhang
Author(s):  
Mohammed Ababneh ◽  
Hanadi Tayyeb ◽  
Mohammed Alweshah ◽  
Hasan Rashaideh ◽  
Abdelaziz I. Hammouri

Author(s):  
Mohammed Alweshah ◽  
Hasan Rashaideh ◽  
Abdelaziz I. Hammouri ◽  
Hanadi Tayyeb ◽  
Mohammed Ababneh

Author(s):  
Thapanan Janyalikit ◽  
Phongsakorn Sathianwiriyakhun ◽  
Haemwaan Sivaraks ◽  
Chotirat Ann Ratanamahatana

2019 ◽  
Vol 4 (2) ◽  
pp. 104-107
Author(s):  
Andi Bode

Pohon kelapa banyak dimanfaatkan oleh manusia, sehingga tumbuhan ini dianggap tumbuhan serbaguna, salah satunya minyak kelapa yang dihasilkan oleh buah pohon kelapa. Produksi jumlah minyak kelapa menjadi bagian penting disetiap perusahaan yang bergerak di bidang produksi dengan tujuan mencapai target hasil produksi. Namaun Produksi minyak setiap hari mengalami perubahan fluktuatif. Perusahaan sangat memerlukan prediksi jumlah produksi. Penelitian ini bermaksud membandingakn metode support vector machine dan linear regression mengunakan fitur seleksi backward elimination berdasarkan data time series Sales Order. Hasil penelitian pada dataset sales order dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) didapatkan RMSE 0,127, dengan menggunakan metode SVM dan Backward Elimination (BE) didapatkan RMSE 0,115, dengan metode Linear Regression (LR) didapatkan RMSE 0,118 dan dengan menggunakan metode LR dan Backward Elimination didapatkan RMSE 0,118.  Dari hasil perbandingan tersebut dapat disimpulkan bahwa kinerja SVM menggunakan Backward Elimination lebih baik dibanding SVM, LR dan LR menggunakan Backward Elimination


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document