Analisa Particle Swarm Optimization Terhadap Kepuasan Taman Dadap Merah Dengan Model Svm

Syamsiah Syamsiah, Agus Darmawan

Abstract


Di Jakarta Merindukan suasana pedesaan yang asri anda bisa mengunjungi Taman Dadap Merah, di Jalan Kebagusan. Taman ini dilengkapi dengan sungai kecil yang mengalir ke tengah menuju sebuah telaga kecil. Fasilitas jembatan kayu di atas aliran sungai kecil ini menambah suasana pedesaan. Taman Dadap Merah juga sudah dilengkapi dengan fasilitas olahraga dan arena bermain anak. Karena lokasi di tempat di perdalam sehingga banyak orang tidak tahu tentang keberadaan taman ini , sehingga perlu di lakukan promosi dan kepuasan pengunjung taman. Ada beberapa model klasisfikasi yang menarik dalam melakukan keputusan salah satunya adalah model SVM. Penelitian ini ingin mengetahui menganalisis data mining dengan model SVM dan pengaruh dari penambahan Optimasi PSO. Pada permasalahan kepuasan pengunjung Taman Dadap Merah sebagai data training dengan menggunakan teknik data Mining.  Atribut  yang di gunakan untuk  kepuasan pengunjung dalam penelitian ini  meliputi biaya , fasilitas, pelayanan dan loyalitas. Dalam Pengujian Algoritma dengan cara melakukan mengukur kinerja model tersebut menggunakan pengujian Confusio Matrix dan Kurva ROC, diketahui bahwa algoritma  SVM dan optimasi PSO untuk masalah di atas. Sehingga dapat diterapkan untuk permasalahan Prediksi Kepuasan Pengunjung di taman. Hasil dari SVM mendapat nilai 83,56% sedangkan untuk SVM Optimasi PSO dengan nilai 84,78% sehingga mendapat nilai selisi 1.22%, maka optimasi PSO dapat membantu untuk meningkatkan akurasi prediksi kepuasan.

Full Text:

PDF

References


Darmawan, A., Kustian, N., Rahayu, W., Tabebuya, Maklumatika, J., Studi, P., & Informatika, T. (2018). Implementasi Data Mining Menggunakan Model Svm. 2(3), 299–307. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining: Concepts and Techniques. In Data Mining: Concepts and Techniques. https://doi.org/10.1016/C2009-0-61819-5 Karazmodeh, M., Nasiri, S., & Hashemi, S. M. (2013). Stock Price Forecasting using SVM & Improved Particle Swarm Optimization. Journal of Automation and Control Engineering. https://doi.org/10.12720/joace.1.2.173-176 Wahyuni, R., & Irfani, H. (2017). Pengaruh Relationship Marketing, Kepuasan Dan Brand Image Terhadap Loyalitas Pelanggan Restoran Sederhana Masakan Padang. Jurnal EKOBISTEK Fakultas Ekonomi. Witten, I. H., Frank, E., & Mark A. Hall. (2011). Data Mining: Practical Machine learning. In Morgan Kaufmann Publishers. Zhang, L., Ge, R., & Chai, J. (2019). Prediction of China’s energy consumption based on robust principal component analysis and psolssvmoptimized by the tabu search algorithm. Energies. https://doi.org/10.3390/en12020196




DOI: https://doi.org/10.30998/semnasristek.v4i1.2455

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Prosiding SEMNAS RISTEK indexed by: