Melihat Data Network Hasil Training JST – Versi GUI

Pada postingan yang lalu telah dibahas cara mengetahui hasil training Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan command window. Begitu juga bagaimana mengupdate salah satu parameternya, misalnya bias dan bias, sudah dibahas. Tetapi beberapa pembaca sepertinya agak kesulitan dengan instruksi-instruksi lewat command window. Oleh karena itu di sini akan dibahas cara yang jauh lebih mudah yaitu dengan … Lanjutkan membaca Melihat Data Network Hasil Training JST – Versi GUI

Perbandingan NARXNET dengan NNTOOL untuk Peramalan Data Time-Series

Narnet merupakan penerapan neural network untuk prediksi data time series. Berbeda dengan prediksi data biasa yang mengandalkan atribut/variabel, prediksi data time series, atau dikenal dengan istilah proyeksi (projection), hanya mengandalkan riwayat data sebelumnya (historical data). Maka neural network untuk prediksi menjadikan data sebelumnya sebagai atribut yang digunakan saat pelatihan (training) maupun prediksi (simulating). Sementara itu, … Lanjutkan membaca Perbandingan NARXNET dengan NNTOOL untuk Peramalan Data Time-Series

Peramalan Beberapa Data ke Depan dengan Multistep NARNET

Nonlinear Autoregressive Network (NARNET) merupakan metode peramalan dengan jaringan syaraf tiruan (JST). Untuk perakitannya Matlab menyediakan GUI melalui fungsi ntstool. Data minimal yang diperbolehkan untuk memprediksi sebanyak 10 buah. Untuk gampangnnya sebagai contoh data 1 sampai 10 seperti contoh-contoh sebelumnya. Lihat postingan tentang NARNET sebelumnya. Tanya-jawab seputar narnet masih hangat berlangsung di situs resmi Matlab … Lanjutkan membaca Peramalan Beberapa Data ke Depan dengan Multistep NARNET

Peramalan dengan Jaringan Syaraf Tiruan – Matlab

Kita mengenal peramalan berdasarkan time series data dengan menggunakan regresi saat di bangku sekolah dahulu. Ternyata peramalan bisa juga dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Peramalan dengan JST memiliki keunggulan karena kemampuan JST yang sangat baik dalam menangani data non-linear. Ditambah lagi, JST mampu disisipkan dengan data pendamping selain data time series yang dikenal dengan … Lanjutkan membaca Peramalan dengan Jaringan Syaraf Tiruan – Matlab

Peramalan dengan Jaringan Syaraf Tiruan

Jaringan syaraf tiruan (jst) sering juga dijadikan sarana untuk meramalan. Berbeda dengan fitting yang mengandalkan variabel-variabel input, peramalan hanya mengandalkan data berdasarkan deretan waktu (time series). Dan seperti time series lainnya, jumlah data sangat menentukan kualitas peramalannya, walaupun dua data bisa meramalkan data ketiga tetapi tentu saja kalah akurat dibanding meramalkan data ke 1001 dari … Lanjutkan membaca Peramalan dengan Jaringan Syaraf Tiruan

Membuat Jaringan Syaraf Tiruan (JST) di Matlab

Beberapa literatur banyak kita jumpai baik terbitan lokal maupun internasional yang membahas mengenai JST. Teknik yang merupakan salah satu dari sekian banyak teknik dalam Soft Computing. Ada baiknya kita membaca landasan teori mengenai JST pada salah satu buku itu, bila perlu buat ulang dari algoritma yang tersedia dengan bahasa pemrograman yang Anda kuasai seperti C++, … Lanjutkan membaca Membuat Jaringan Syaraf Tiruan (JST) di Matlab

Prediksi dengan Jaringan Syaraf Tiruan (Dasar-dasar)

Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan metode komputasi yang meniru perilaku kerja otak makhluk hidup dalam merespon masukan. Dengan data berupa variabel-variabel masukan, JST memproses kemudian menghasilkan output tertentu sesuai dengan proses pembelajaran sebelumnya. JST telah banyak diterapkan di berbagai bidang antara lain:  kedokteran, keuangan, sistem kontrol, data mining, dan lain-lain. Lalu muncul pertanyaan, apakah bisa … Lanjutkan membaca Prediksi dengan Jaringan Syaraf Tiruan (Dasar-dasar)

Menormalkan Data Untuk Range Sempit

Beberapa literatur, seperti (Hagan, M. T., Demuth, H. B., & Beale 1997) merekomendasikan penggunakan normal Euclidis (Euclidean) untuk menormalkan data agar hanya berada pada rang [0,1]. Alasannya adalah keortogonalan matriks konversi yang mempermudah Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dalam proses pelatihan (Training). Postingan kali ini memperkenalkan teknik yang sering digunakan pada proses peramalan (Forecasting) dengan rentang … Lanjutkan membaca Menormalkan Data Untuk Range Sempit

Proyeksi beberapa Time-series Secara Bersamaan

Postingan terdahulu membahas proyeksi data time-series yang berjumlah hanya satu. Jika data time-series tersebut banyak, apakah satu narxnet mampu menangani data yang lebih dari satu? Berikut ini akan kita coba. Buka Matlab dan tambahkan dua data serial yang mudah saja (minimal sepuluh buah). Data eksogennya adalah variable X, dari 11 sampai 20. T=[1:10]; t=T*3; %contoh … Lanjutkan membaca Proyeksi beberapa Time-series Secara Bersamaan

Interpolasi, Curve Fitting, Proyeksi dan Prediksi

Bagi mahasiswa jurusan statistik sepertinya tidak asing dengan istilah interpolasi, Curve Fitting, dan proyeksi. Bahkan materi ini telah dipelajari ketika duduk di bangku sekolah menengah. Tetapi karena jarang atau tidak pernah dipergunakan, terkadang kita lupa apa maksudnya. Begitu juga ketika harus mengolah data, saya harus melakukan pekerjaan-pekerjaan statistik tersebut. Keempat istilah itu memiliki perbedaan, walaupun … Lanjutkan membaca Interpolasi, Curve Fitting, Proyeksi dan Prediksi

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 … Lanjutkan membaca Prediksi Time Series dengan ntstool Matlab

Prediksi dengan Jaringan Syaraf Tiruan (Intervention Indicators)

Postingan ini merupakan kelanjutan dari diskusi kita tentang prediksi dengan jaringan syaraf tiruan, dasar-dasar, dan latihan awal time series tanpa variabel intervention. Berikutnya mulai masuk ke latihan ke terapannya dengan data real, dalam hal ini penggunaan lahan (landuse). Mengingat banyak pertanyaan mengenai kenapa hasil proyeksi tidak bisa membesar dan diduga hanya berada di harga antara … Lanjutkan membaca Prediksi dengan Jaringan Syaraf Tiruan (Intervention Indicators)

Prediksi dengan Jaringan Syaraf Tiruan pada Matlab (Latihan Awal)

Ketika kita belajar statistik di bangku sekolah, pasti pernah diajarkan regresi, baik sederhana maupun yang agak lanjut misalnya regresi berganda (kecuali kalo jurusannya tata boga barangkali tidak diajarkan). Saat ini metode regresi banyak berkembang dengan menggabungkannya dengan metode soft computing. Jika dengan Support Vector Machine (SVM) namanya menjadi Support Vector Regression (SVR), kalau dengan Neural … Lanjutkan membaca Prediksi dengan Jaringan Syaraf Tiruan pada Matlab (Latihan Awal)