Prediksi Time Series dengan ntstool Matlab

Matlab memiliki fasilitas berbasis Graphic User Interface (GUI) untuk memprediksi data time series. Fasilitas Help yang tersedia di Matlab sepertinya terlalu rumit, terutama bagi pengguna baru. Seperti penerapan Matlab di bidang lainnya, anda harus memahami konsep dasar bidang yang akan diterapkan di Matlab karena seperti alat bantu (tools) lain pada umumnya, Matlab hanya berfungsi mempermudah proses pengolahan dan komputasi. Postingan sebelumnya sedikit banyak memberi gambaran bagaimana mengelola data time series.

a. Mempersiapkan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Proyeksi

Buka jendela ntstool dengan mengetik ntstool di command window matlab.

Untuk mudahnya kita buat dengan data sederhana agar terlihat akurasinya dengan jelas. Misalnya data sebanyak sepuluh buah yang runtun membesar dari satu hingga sepuluh (jika diteruskan kira-kira 11, 12, 13, dst). Di sini data yang kita gunakan berstruktur cell sehingga menggunakan kurung kurawal di antaranya.

  • data={1 2 3 4 5 6 7 8 9 10};

Karena tidak ada intervention variable atau di Matlab disebut dengan istilah external (exogenous) maka kita memilih yang tengah.

Di sini variabel d berfungsi sebagai masukan terhadap nntool yang sudah dilatih untuk memprediksi keluaran. D sering disebut juga dengan jendela. Jika kita memberikan nilai 3 pada jendela (defaultnya 2) maka nntool akan memprediksi data ke-4 dan seterusnya. Untuk mudahnya kita ambil harga d=2 saja. Ambil data yang akan dilatih:

Defaultnya adalah data berbentuk sequence yang menggunakan fungsi con2seq terhadap data yang akan diliatih jika ingin menggunakan format Cell column. Klik next terus hingga bagian arsitektur nntool. Isi d dengan angka 3 yang artinya dua data akan digunakan sebagai masukan.

Lanjutkan dengan tekan tombol train yang bersimbol petir . Tunggu beberapa saat hingga Matlab berhasil melakukan proses pembelajaran (training). Selamat, Anda telah berhasil membuat jaringan syaraf tiruan (JST) untuk memprediksi. Tetapi sampai di sini kita baru sampai memprediksi data ke-3,4, …, 10 saja, dengan hasil akurasi dapat dilihat dengan cara menguji JST itu. Isi kolom target dengan data yang digunakan untuk learning.

Setelah menekan tombol Test Network, lanjutkan dengan menekan tombol Plot Response untuk mengetahui akurasi learning.

Grafik di atas bermaksud menguji kemampuan data ke-1 dan ke-2 dalam memprediksi data ke-3 hingga ke-10 (total ada delapan data yang diprediksi). Hasil pembelajaran lumayan bagus dimana prediksi dengan data sebenarnya tidak jauh berbeda. Jika kurang puas dapat anda ulangi proses pelatihannya dengan menekan tombol retrain. Jika sudah dirasa cukup akurat, lanjutkan dengan menekan next hingga dijumpai jendela Save Result. Jangan lupa menekan tombol ini supaya hasil training tersimpan di workspace.

Tekan tombol FINISH untuk mengakhiri proses learning. Berikutnya kita masuk ke bagian yang lebih rumit yakni memprediksi data di masa yang akan datang.

b. Proyeksi Data

Untuk memproyeksi satu data tambahan, yaitu data ke-11, Matlab menyediakan fungsi removedelay. Pada command window ketik fungsi itu untuk membuat satu network baru, misal beri nama “nets”.

  • nets=removedelay(net);
  • [xs,xis,ais,ts] = preparets(nets,{},{},data);
  • ys = nets(xs,xis,ais)

Perhatikan ada satu fungsi tambahan yang berfungsi mempersiapkan data untuk mensimulasikan JST baru yaitu preparets. Hal ini perlu karena JST untuk time series berbeda dengan JST untuk data biasa. Variabel yc akan memberikan hasil time series dengan satu data tambahan yang merupakan ramalan ke depan.

Perhatikan data baru hasil prediksi yaitu, 11.4630. Jika kita lihat deret di atas (secara logika sederhana), seharusnya hasil peramalan adalah 11.0000 tetapi walaupun demikian, dirasa sudah cukup akurat. Ys merupakan data prediksi date ke-3 hingga ke-11. Jika ingin diperoleh data totalnya dapat dengan menyipsikan data pertama dan kedua yang dijadikan sebagai variabel d (dua data pertama sebagai dasar prediksi, 1:2). Lanjut ke NARX dengan variabel exogenous.

  • ytotal=[data(:,1:2) ys];
  • plot(cell2mat(ytotal))