Search for collections on Universitas Indo Global Mandiri Repository

PERBANDINGAN METODE RANDOM FOREST REGRESSION DAN DECISION TREE REGRESSION DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH PENGUNJUNG MUSEUM PENGHULU MUHAMMAD SOLEH DI KABUPATEN MUSI BANYUASIN

Sriwijayanti, Erlis Rahayu and Puspasari, Shinta and Verano, Dwi Asa (2026) PERBANDINGAN METODE RANDOM FOREST REGRESSION DAN DECISION TREE REGRESSION DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH PENGUNJUNG MUSEUM PENGHULU MUHAMMAD SOLEH DI KABUPATEN MUSI BANYUASIN. Masters thesis, Universitas Indo Global Mandiri.

[thumbnail of 2022110136_AGU_2026_1.pdf] Text
2022110136_AGU_2026_1.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (11MB) | Request a copy
[thumbnail of ErlisRahayuSriwijayanti_2022110136_File Full Karya Ilmiah.pdf] Text
ErlisRahayuSriwijayanti_2022110136_File Full Karya Ilmiah.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB) | Request a copy
[thumbnail of ErlisRahayuSriwijayanti_2022110136_File Cover - Daftar Isi.pdf]
Preview
Text
ErlisRahayuSriwijayanti_2022110136_File Cover - Daftar Isi.pdf

Download (323kB) | Preview

Abstract

Muiseuim Penghuilui Muihaimmaid Soleh di Kaibuipaiten Muisi Bainyuiaisin meruipaikain sairainai eduikaisi dain pelestairiain buidaiyai yaing memiliki perain penting dailaim memperkenailkain sejairaih kepaidai maisyairaikait. Fluiktuiaisi juimlaih penguinjuing menjaidi taintaingain baigi pengelolai dailaim menyuisuin perencainaiain dain pengaimbilain kepuituisain. Oleh kairenai itui, penelitiain ini bertuijuiain membaindingkain kinerjai metode Raindom Forest Regression dain Decision Tree Regression dailaim memprediksi juimlaih penguinjuing muiseuim berdaisairkain daitai historis periode 2022–2025.
Penelitiain ini mengguinaikain 48 daitai historis juimlaih penguinjuing. Taihaipain penelitiain melipuiti preprocessing daitai, pembaigiain daitai laitih dain daitai uiji dengain raisio 80:20, pembainguinain model mengguinaikain Raindom Forest Regression dain Decision Tree Regression, sertai evailuiaisi mengguinaikain Meain Aibsoluite Error (MAiE), Root Meain Squiaire Error (RMSE), dain koefisien determinaisi (R²).
Haisil penelitiain menuinjuikkain baihwai Raindom Forest Regression memiliki performai lebih baiik dibaindingkain Decision Tree Regression dengain nilaii MAiE 96,50, RMSE 124,02, dain R² 0,858, sedaingkain Decision Tree Regression mem-peroleh MAiE 104,97, RMSE 150,32, dain R² 0,792. Dengain demikiain, Raindom Forest Regression lebih direkomendaisikain uintuik memprediksi juimlaih pen-guinjuing Muiseuim Penghuilui Muihaimmaid Soleh kairenai menghaisilkain prediksi yaing lebih aikuirait.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer dan Sains > Teknik Informatika S1
Depositing User: Erlis Rahayu Sriwijayanti
Date Deposited: 29 Aug 2026 02:35
Last Modified: 29 Aug 2026 02:35
URI: https://repository.uigm.ac.id/id/eprint/7187

Actions (login required)

View Item
View Item