Our system is currently under heavy load due to increased usage. We're actively working on upgrades to improve performance. Thank you for your patience.
2020
DOI: 10.33633/joins.v5i2.3900
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut

Abstract: Volume ekspor komoditas gurita mengalami kenaikan dan stok di suatu daerah akan tidak merata dan berlebih, serta bahwa permintaan gurita di beberapa negara tujuan di Asia, Eropa dan Amerika telah meningkat secara signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk untuk memperkirakan pasokan gurita berdasarkan data historis dari tahun 2014 sampai 2018. Setelah dilakukan prediksi selanjutnya maka diperlukan untuk mengevaluasi model prediksi yang digunakan. Metode penelitian yang digunakan untuk memprediksi hasil komodit… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1
1
1

Citation Types

1
8
0
12

Year Published

2022
2022
2024
2024

Publication Types

Select...
10

Relationship

0
10

Authors

Journals

citations
Cited by 41 publications
(38 citation statements)
references
References 4 publications
1
8
0
12
Order By: Relevance
“…The evaluation of this model used the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). After obtaining the model, it is necessary to evaluate the forecasting results [12]. It can be calculated using the equation to test the model's accuracy.…”
Section: Reseach Methodsmentioning
confidence: 99%
“…The evaluation of this model used the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). After obtaining the model, it is necessary to evaluate the forecasting results [12]. It can be calculated using the equation to test the model's accuracy.…”
Section: Reseach Methodsmentioning
confidence: 99%
“…Adalah Nilai average dari differensiasi Absolut diantara nilai peramalan dan nilai riil yang menghasilkan nilai prosentase dari nilai rill [14] dan dapat dirumuskan sebagai berikut [15] :…”
Section: Mean Absolute Precentage Error (Mape)unclassified
“…Semakin rendah nilai MAPE, kemampuan dari model peramalan yang digunakan dapat dikatakan baik [19]. Nilai MAPE dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut [20].…”
Section: Pengujianunclassified