A PHP Error was encountered
Severity: Warning
Message: fopen(/home/rama/public_html/application/cache/sessions/rama_sessionpi7t9dijknpge04rt1pf5a7542j93vio): failed to open stream: No space left on device
Filename: drivers/Session_files_driver.php
Line Number: 174
Backtrace:
File: /home/rama/public_html/application/core/MY_Controller.php
Line: 8
Function: __construct
File: /home/rama/public_html/application/controllers/Document.php
Line: 6
Function: __construct
File: /home/rama/public_html/index.php
Line: 296
Function: require_once
A PHP Error was encountered
Severity: Notice
Message: Undefined offset: 1
Filename: controllers/Document.php
Line Number: 69
Backtrace:
File: /home/rama/public_html/application/controllers/Document.php
Line: 69
Function: _error_handler
File: /home/rama/public_html/index.php
Line: 296
Function: require_once
@thesis{thesis,
author={Herfina and Qur'ania Arie and Rochyadi Tungki},
title ={PREDIKSI EKSPOR IKAN HIAS GALAXY RASBORA
MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA
GENETIKA},
year={2021},
url={http://eprints.unpak.ac.id/1330/},
abstract={Abstrak
Ekspor ikan hias merupakan salah satu transaksi perdagangan di bidang perikanan yang
dijalani oleh PT.Mina akuatik Nusantara, sebagai perusahaan pengekspor ikan hias tentunya
harus memperkirakan permintaan ekspor pada bulan-bulan berikutnya karena ikan hias yang di
ekspor berjenis ikan Galaxy Rasbora yang membutuhkan kurang lebih 3 bulan agar ikan siap di
ekspor maka dari itu agar keuntungan mencapai jumlah maksimal perlu dilakukan sebuah
prediksi. Pada prediksi ini metode yang di gunakan adalah metode Algoritma Genetika dan
regresi liner, pada metode regresi linier ini berperan sebagai langkah menemukan pediksi
awal dan Algoritma Genetika ini berperan sebagai pengoptimalisasi metode regresi tersebut,
sehingga hasil prediksi yang di dapat mendekati hasil permintaan secara real.dari hasil
pengujian yang dilakukan dengan membangkitkan 20 individu, probabilitas crossover 0,6 dan
probabilitas mutasi 0,4 menghasilkan nilai fitness terbaik sebesar 0.027,jumlahMean
Sequeared Eror( MSE)sebesar 36.97, nilai Mean Absolute Percen Eror (MAPE) sebesar 0,41
dan rata-rata akurasi 81%,perhitungan dengan metode algoritma genetika ini dapat digunakan
untuk perhitungan prediksi.
Kata kunci?Prediksi, Algoritma Genetika, Regresi Linier,}
}