Normalisasi dengan Mapping Standard Deviation (mapstd)

Selain dengan membentuk matriks ortogonal yang disukai backpropagation, ada banyak metode normalisasi. Dengan teknik minmax dapat dihasilkan bentuk yang cocok untuk range sempit (lihat post sebelumnya). Apakah ini yang terbaik? Tentu saja tergantung kasusnya. Untuk proyeksi (peramalan) metode normalisasi yang terkenal adalah yang berbasis statistik yaitu dengan mapping dengan standard deviation. Pertama-tama adalah menemukan rata-rata sebaran data tersebut:

Variabel Y adalah data dengan n adalah jumlah datanya. Berikutnya adalah menentukan standar deviasi atau dalam bahasa kita simpangan baku. Varians dikenal dengan rumus berikut:

Standar deviasi merupakan akar dari varians di atas. Jadi tiap data yang akan dinormalkan dengan cara ini dihitung berdasarkan nilai rata-rata dan standar deviasi di atas.

Untuk mempermudah, Matlab telah menyediakan fungsi mapstd. Silahkan buka Matlab (2008 ke atas). Ketik “help mapstd”, ikuti saja langkah-langkah di help yang dicontohkan Matlab.

Jika ingin melihat implementasinya, dapat dilihat skripsi mahasiswa UNY berikut ini untuk kasus peramalan saham (syariah):