ANALISIS PERFORMANSI SUPPORT VECTOR REGRESSION DALAM MEMPREDIKSI BONUS TAHUNAN KARYAWAN
Penelitian ini mengaplikasikan support vector regression (SVR) untuk meramalkan bonus tahunan karyawan berdasarkan hasil pengukuran kinerjanya.. Setelah dilakukan running dengan SVR,yang memberikan nilai kesalahan terkecil baik mean square error maupun mean absolute error adalah pada fungsi kernel p...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Diponegoro University
2012-02-01
|
| Series: | J@ti Undip: Jurnal Teknik Industri |
| Online Access: | https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jgti/article/view/1918 |
| _version_ | 1819264815223275520 |
|---|---|
| author | Diana Puspita Sari |
| author_facet | Diana Puspita Sari |
| author_sort | Diana Puspita Sari |
| collection | DOAJ |
| description | Penelitian ini mengaplikasikan support vector regression (SVR) untuk meramalkan bonus tahunan karyawan berdasarkan hasil pengukuran kinerjanya.. Setelah dilakukan running dengan SVR,yang memberikan nilai kesalahan terkecil baik mean square error maupun mean absolute error adalah pada fungsi kernel polinomial, parameter kernel 1 dan loss function kuadratik. Sedangkan besar kecilnya error tidak dipengaruhi besar kecilnya upperbound. Hasil prediksi SVR memberikan performansi yang bagus, ini ditunjukkan dengan error yang kecil, fungsi yang tipis dan banyaknya support vector. Prediksi dengan linier regresi juga memberikan performansi yang bagus dengan tingkat error yang kecil, tetapi hasil dari SVR masih lebih bagus meskipun perbedaannya tidak signifikan.
Kata Kunci: SVR, Prediksi, Bonus, Regresi Linier, mean square error, mean absolute error.
Abstract
This research use Support Vector Regression (SVR) application to forecast the annual bonus of employes by their perfomance measuring result.After done by running with SVR, the smallest error value from mean square error or mean absolute error is shown in the kernel polinomial function, parameter I and loss function kuadratik. While the error value is not affected by upperbound value.The SVR result give the good perfomance,this is shown by small error value, the flimsy function, and the number of support vector. Prediction with Linier Regression also give the good perfomance with the small error value, but SVR is better although not significant.
Keywords: SVR, Regresi Linier, mean square error, mean absolute error. |
| first_indexed | 2024-12-23T20:35:29Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-9711b77da5d343a6890629a971cb8db0 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1907-1434 2502-1516 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-12-23T20:35:29Z |
| publishDate | 2012-02-01 |
| publisher | Diponegoro University |
| record_format | Article |
| series | J@ti Undip: Jurnal Teknik Industri |
| spelling | doaj.art-9711b77da5d343a6890629a971cb8db02022-12-21T17:32:06ZindDiponegoro UniversityJ@ti Undip: Jurnal Teknik Industri1907-14342502-15162012-02-0141152210.12777/jati.4.1.15-221605ANALISIS PERFORMANSI SUPPORT VECTOR REGRESSION DALAM MEMPREDIKSI BONUS TAHUNAN KARYAWANDiana Puspita Sari0Industrial Engineering Departement Diponegoro University Jl. Prof. Soedarto Tembalang Semarang 50239 Telp (024) 74760052Penelitian ini mengaplikasikan support vector regression (SVR) untuk meramalkan bonus tahunan karyawan berdasarkan hasil pengukuran kinerjanya.. Setelah dilakukan running dengan SVR,yang memberikan nilai kesalahan terkecil baik mean square error maupun mean absolute error adalah pada fungsi kernel polinomial, parameter kernel 1 dan loss function kuadratik. Sedangkan besar kecilnya error tidak dipengaruhi besar kecilnya upperbound. Hasil prediksi SVR memberikan performansi yang bagus, ini ditunjukkan dengan error yang kecil, fungsi yang tipis dan banyaknya support vector. Prediksi dengan linier regresi juga memberikan performansi yang bagus dengan tingkat error yang kecil, tetapi hasil dari SVR masih lebih bagus meskipun perbedaannya tidak signifikan. Kata Kunci: SVR, Prediksi, Bonus, Regresi Linier, mean square error, mean absolute error. Abstract This research use Support Vector Regression (SVR) application to forecast the annual bonus of employes by their perfomance measuring result.After done by running with SVR, the smallest error value from mean square error or mean absolute error is shown in the kernel polinomial function, parameter I and loss function kuadratik. While the error value is not affected by upperbound value.The SVR result give the good perfomance,this is shown by small error value, the flimsy function, and the number of support vector. Prediction with Linier Regression also give the good perfomance with the small error value, but SVR is better although not significant. Keywords: SVR, Regresi Linier, mean square error, mean absolute error.https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jgti/article/view/1918 |
| spellingShingle | Diana Puspita Sari ANALISIS PERFORMANSI SUPPORT VECTOR REGRESSION DALAM MEMPREDIKSI BONUS TAHUNAN KARYAWAN J@ti Undip: Jurnal Teknik Industri |
| title | ANALISIS PERFORMANSI SUPPORT VECTOR REGRESSION DALAM MEMPREDIKSI BONUS TAHUNAN KARYAWAN |
| title_full | ANALISIS PERFORMANSI SUPPORT VECTOR REGRESSION DALAM MEMPREDIKSI BONUS TAHUNAN KARYAWAN |
| title_fullStr | ANALISIS PERFORMANSI SUPPORT VECTOR REGRESSION DALAM MEMPREDIKSI BONUS TAHUNAN KARYAWAN |
| title_full_unstemmed | ANALISIS PERFORMANSI SUPPORT VECTOR REGRESSION DALAM MEMPREDIKSI BONUS TAHUNAN KARYAWAN |
| title_short | ANALISIS PERFORMANSI SUPPORT VECTOR REGRESSION DALAM MEMPREDIKSI BONUS TAHUNAN KARYAWAN |
| title_sort | analisis performansi support vector regression dalam memprediksi bonus tahunan karyawan |
| url | https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jgti/article/view/1918 |
| work_keys_str_mv | AT dianapuspitasari analisisperformansisupportvectorregressiondalammemprediksibonustahunankaryawan |