Kelompok 1

[dudung]

Kelompok 1

• Judul:

No	NIM	Nama	GitHub
1
2
3
4
5
6
7
8

Tugas 16-nov-2022

• Lengkapi tabel di atas dengan mengisikan NIM, Nama dan user GitHub (disertai tautannya).
• Selanjutnya diskusi mengenai perkembangan RBL dituliskan di issue ini sehingga dapat terpantau aktivitasnya.

[mahaamesha]

• Judul:

Judul: Penentuan Orde Polinomial Paling Optimal untuk Menentukan Koefisien Seebeck Menggunakan Machine Learning

[mahaamesha]

• NIM, Nama dan user GitHub (disertai tautannya)

No	NIM	Nama	Github
1	10219098	Aldian Nur Azmar	AldianNurAzmar
2	10219084	Avima Haamesha	mahaamesha
3	10219095	Nungky Andriani Dinar Widyastuti	nungkyadw
4	10219113	Kemal Rizky Fadhlurrohman	kemalrizky

[kemalrizky]

Ini referensi metode linear modeling nya ya gais https://github.com/sdrogers/fcmlcode, ini bisa dipake buat bikin model polinomnya

[AldianNurAzmar]

nanti kita coba trial setiap modeling polynomial regresinya untuk setiap orde, terus diliat mana yang hasil fitting nya lebih baik

[kemalrizky]

Kemaren udah diskusi sama pak dudung di, jadinya kita ga nyobain smua orde tapi cuma polinom orde 1 sm orde 2 aja karna udh ada landasan teorinya. Jadi dari dataset yg dikumpulin, untuk tiap dataset yg paling fit yg mana

[nungkyadw]

Nanti buat data set nya aku coba cari referensi nya ya atau mungkin bisa pake data set yang dapet pas praktikum dulu, terus di training

[kemalrizky]

Iya sabi pake dataset ekfis II pas taun kita, atau bisa pake data praktikan yg tahun ini. Gw sm @AldianNurAzmar bisa mintain si kalo dari praktikan

[kemalrizky]

Ada yg mau nyoba bikin template laporannya dari skrg ga gais?

[AldianNurAzmar]

bisa sihhh kem, tapi data set yang praktikum itu terlalu dikit ga? soalnya dari yang gua baca di analisis nya itu, bentuk kurva nya ternyata hiperbola untuk regresi yang baiknya

[AldianNurAzmar]

template laporannya mau pake yang ekfis aja nggak? tapi yang ekfis III?

[mahaamesha]

Nanti bakal kayak format paper, ada di tugas pertemuan sebelumnya. kurang lebih gini:

• Abstract
• Intro
• Metode
• Hasil
• Diskusi
• Kesimpulan
• Appendix (Code)

[kemalrizky]

Kyknya untuk 1 model bisa dari 1 dataset aja sih kl menurut gw, pas SDR kan kita juga cuma make 1 dataset aja. Tp nnti kita analisisnya buat 5 dataset gt dengan 5 model yg berbeda misalnya

[nungkyadw]

Boleh, nanti soal laporan aku set up formatting sama struktur nya ya

[nungkyadw]

Sama paling nanti aku cari beberapa referensi buag soal koefisien yang mau dicari

[AldianNurAzmar]

ouhhh bener, boleh kem

[AldianNurAzmar]

nanti setiap model beda parameter ga?

[AldianNurAzmar]

kayak jumlah data set nya itu kan bergantung sama waktu juga (?)

[kemalrizky]

kayak jumlah data set nya itu kan bergantung sama waktu juga (?)

kalo data setnya yg praktikan kan sama ga sih durasi pengambilan data sama sampling ratenya

[kemalrizky]

nanti setiap model beda parameter ga?

iya di

[mahaamesha]

ini ada artikel tentang penentuan MSE. Nanti bisa buat evaluasi model orde berapa yang bagus https://datagy.io/mean-squared-error-python/

[kemalrizky]

Okey. Brrti nnti flow kerjanya: Kumpulin dataset -> Bikin model polinom -> Analisis MSE berdasarkan ordenya -> Tabulasiin koefisien seebeck yg didapet dari model yg paling fit untuk tiap data -> Analisis koefisien seebeck yg didapet

Gini kali ya?