DECISION TREE REGRESSION DAN REGRESI LINEAR; TEORI, METODE DAN IMPLEMENTASI DALAM PREDIKSI PERMINTAAN USAHA

MUTIARA CHOIRUNNISAH, NPM 2209100084 (2026) DECISION TREE REGRESSION DAN REGRESI LINEAR; TEORI, METODE DAN IMPLEMENTASI DALAM PREDIKSI PERMINTAAN USAHA. YAYASAN MUNANDAR MEMBANGUN INDONESIA, ASAHAN. ISBN 978-634-05-3363-7

	Text COVER.pdf Download (880kB)
	Text MONOGRAF.pdf Download (1MB)

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan kecerdasan buatan telah mendorong pemanfaatan analisis data sebagai dasar pengambilan keputusan di berbagai bidang usaha. Kemampuan memprediksi permintaan secara akurat menjadi salah satu faktor penting dalam meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan persediaan, mengurangi biaya, serta meningkatkan kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, pemahaman terhadap metode analisis prediktif menjadi kebutuhan yang semakin relevan bagi mahasiswa, akademisi, peneliti, maupun praktisi bisnis. Buku Decision Tree Regression dan Regresi Linear; Teori, Metode, dan Implementasi dalam Prediksi Permintaan Usaha membahas secara komprehensif konsep, teori, dan implementasi dua metode prediksi yang banyak digunakan dalam statistika dan machine learning, yaitu Regresi Linear dan Decision Tree Regression. Pembahasan disusun secara sistematis, dimulai dari konsep dasar analisis data, regresi linear, dan decision tree, hingga tahapan persiapan data, pembangunan model, evaluasi performa menggunakan berbagai metric seperti MAE, MSE, RMSE,MAPE, dan R2, serta analisis hasil prediksi dalam konteks dunia usaha. Kata Kunci: Analisis Data, Regresi Linear, Decision Tree

Item Type:	Book
Uncontrolled Keywords:	Analisis Data, Regresi Linear, Decision Tree
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases
Divisions:	Fakultas Sains Dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User:	Unnamed user with email repository@ulb.ac.id
Date Deposited:	10 Aug 2026 04:44
Last Modified:	10 Aug 2026 04:44
URI:	http://repository.ulb.ac.id/id/eprint/2648

Actions (login required)

View Item