Pengaruh Smoothing Data Terhadap Prediksi Volume Dan Ritasi Sampah Di Kota Bandung Menggunakan Metode Regresi Linear

Fauzi, Ihsan (2024) Pengaruh Smoothing Data Terhadap Prediksi Volume Dan Ritasi Sampah Di Kota Bandung Menggunakan Metode Regresi Linear. Skripsi thesis, Universitas Sangga Buana YPKP.

[img] Text
01 - Cover.pdf

Download (27kB)
[img] Text
02 - LembarPengesahan.pdf

Download (648kB)
[img] Text
03 - Surat pernyataan.pdf

Download (475kB)
[img] Text
04 - ABSTRAK.pdf

Download (58kB)
[img] Text
05 - BAB I.pdf

Download (69kB)
[img] Text
06 - Full SKRIPSI.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy
[img] Text
07 - DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (179kB)
[img] Text
08 - Surat Cek Plagiarisme.pdf

Download (152kB)

Abstract

Permasalahan sampah sudah menjadi suatu masalah serius kota bandung. Pertumbuhan penduduk kota bandung dan gaya hidup masyarakat kota bandung menjadi faktor terbesar dalam menyumbang volume sampah. Peristiwa ini semakin memiliki dampak besar pada saat pengelolaannya tidak dilakukan secara ahli. Berbagai antisipasi dan pengendalian dini harus segera dilakukan seperti edukasi kepada masyarakat kota bandung maupun profesionalisme dalam pengelolaan sampah. Prediksi Smoothing data volume sampah dan ritasi pengangkutan sampah dengan menggunakan berbagai metode statistik seperti regresi linear bisa digunakan untuk memprediksi dan melihat akurasi. Hasil dari akurasi smothing data tersebut tersebut digunakan untuk menilai akurasi terhadap data asli. Riset Smoothing yang dilakukan pada skenario 1 tanpa Smoothing dan Smoothing Moving Average weighted bobot 12421 data volume sampah dan ritasi sampah dengan selisih 1% tidak signifikan dan tidak berpengaruh dan riset Smoothing pada skenario 2 tanpa Smoothing dan Smoothing Moving Average weighted bobot 12421 data volume sampah dan ritasi sampah dengan selisih 10% menunjukkan bawah Smoothing berpengaruh dan signifikan. Kata kunci: Pengaruh Smoothing,moving average interval, moving average weighted,volume sampah,ritasi sampah, prediksi, regresi linear.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: STF.24.0021
Subjects: Skripsi S1 > Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Teknik > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: Mr. Ihsan Fauzi
Date Deposited: 31 Aug 2024 02:31
Last Modified: 31 Aug 2024 02:31
URI: http://repository.usbypkp.ac.id/id/eprint/4153

Actions (login required)

View Item View Item