Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
PERBANDINGAN PERFORMA ALGORITMARNEXTREME GRADIENT BOOSTING (XGBOOST)RNDAN RANDOM FOREST DALAM PREDIKSI HARGARNMOBIL BEKAS. Banda Aceh Fakultas MIPA (S1),2024
Mohon Maaf
Pengarang tidak dapat memberikan Full Text secara langsung, untuk mendapatkan full text silahkan menghubungi email pengarang : rizka_lia@mhs.unsyiah.ac.id atau dapat melakukan pemesanan versi cetak di bawah.
Baca Juga : EKSPLORASI TEKNIK MACHINE LEARNING UNTUK PENINGKATAN KUANTIFIKASI ASAM KLOROGENAT DALAM BIJI KOPI MENGGUNAKAN NEAR-INFRARED SPECTROSCOPY (M. Haekal Alfanshury, 2025)
Baca Juga : ANALISIS PENGARUH PENERAPAN INTELLIGENT REFLECTING SURFACE (IRS) BERBASIS MACHINE LEARNING TERHADAP EFISIENSI ENERGI SISTEM KOMUNIKASI 6G (SYAKIRA, 2026)
Baca Juga : PREDIKSI PENYAKITJANTUNG DENGAN TEKNIK ENSEMBLE BERBASIS RANDOM FOREST DAN CATBOOST (Iftahul Fadhlan, 2025)
Baca Juga : PERBANDINGAN PERFORMA METODE HYBRID CNN-XGBOOST DAN CNN-LIGHTGBM DALAM MENDETEKSI PNEUMONIA (Taufiq Hidayat, 2022)
Baca Juga : MODEL HYBRID MACHINE LEARNING BERBASIS SMOTEENN-SOFT VOTING ENSEMBLE DAN ANALISIS SHAP UNTUK PREDIKSI RISIKO STUNTING (Nuwairy El Furqany, 2026)