Untuk data yang besar, GUI pada NARNET, lihat tulisan sebelumnya, dapat dijadikan andalah untuk peramalan data deret waktu (time series). Tetapi jika data kurang dari sepuluh, GUI menolak untuk memprosesnya. Untungnya NARNET dengan command window masih dapat dilakukan meskipun datanya berukuran kecil. Siapkan data berikut ini:

• T=[1845005 1873470 1882869 2334142 2733030];
• T=con2seq(T);

Data yang digunakan berjumlah lima buah. Data ini kemudian dikonversi menjadi data sequence dengan instruksi con2seq. Siapkan network dengan nama misalnya, “net” dengan fungsi narnet. Jumlah neuron yang digunakan misalnya 10 dan delay 2. Fungsi preparets dan train berturut-turut berfungsi untuk menyiapkan parameter-parameter pelatihan dan melatih network yang sudah disiapkan sebelumnya.

• net=narnet(1:2,10);
• [x,xi,ai,t] = preparets(net,{},{},T);
• net = train(net,x,t,xi,ai);

Latih ulang jika hasil pelatihan di atas dirasa kurang memuaskan. Selain melihat performance sebaiknya lihat grafiknya dengan menekan tab performance dan juga regression. Contohnya adalah hasil regresi pada grafik berikut ini menunjukan data yang “fit” dengan persamaan regresi bentukan NARNET.

Berikutnya adalah memprediksi data keenam dan seterusnya. Fungsi yang digunakan adalah removedelay sebagai berikut:

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

  [2140750.10017932] [2174736.34212479] [2732810.26058797] [2846162.67542468]

Variabel ys memunculkan empat data dimana data yang terakhir adalah data prediksi. Format longg sengaja digunakan agar format angkanya tidak berpangkat. Bila ragu dengan hasil peramalan, latih dan prediksi lagi saja. Berikutnya untuk memperoleh data ketujuh, libatkan data keenam pada pelatihan NARNET. Selamat mencoba.