Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 1 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Adhitya Dwi Nugraha
Komparasi Kinerja Model Grey Wolf Optimization Support Vector Machine (GWO-SVM) dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dalam Klasifikasi Intensitas Ledakan Batu pada Tambang Bawah Tanah = Model Performance Comparison of Grey Wolf Optimization Support Vector Machine (GWO-SVM) and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) in Rockburst Intensity Classification in Underground Mines
" Ledakan batu merupakan kecelakaan destruktif yang cukup sering terjadi pada tambang bawah tanah. Seiring dengan berkembangnya teknologi, machine learning hadir sebagai alternatif solusi yang dapat dimanfaatkan dalam langkah preventif atas kasus ledakan batu. Penelitian ini menggunakan GWO-SVM dan XGBoost sebagai model machine learning dalam klasifikasi ledakan batu dan intensitasnya pada tambang bawah tanah. Grey Wolf Optimization (GWO) digunakan sebagai optimizer dari parameter SVM. Intensitas ledakan batu dibedakan atas tidak ada ledakan batu, lemah, sedang dan ... "
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library