Optimalisasi Model Neuro Fuzzy untuk Data Time Series dengan Metode Dekomposisi Nilai Singular

Agus Maman, Abadi and Dhoriva Urwatul Wutsqa, - (2013) Optimalisasi Model Neuro Fuzzy untuk Data Time Series dengan Metode Dekomposisi Nilai Singular. [Experiment/Research]

[img] Text
agus maman a_UNY_HF_paper.doc

Download (669kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prosedur baru dalam pemodelan neuro fuzzy yang optimal untuk data time series. Secara khusus dalam penelitian tahun I akan dikembangkan prosedur baru dalam pemodelan fuzzy Takagi-Sugeno-Kang order satu untuk data time series yang penentuan parameter-parameternya dilakukan dengan metode dekomposisi nilai singular dan neural network, sehingga diperoleh metode pembentukan model neuro fuzzy untuk data time series yang optimal. Pada tahun II akan dikembangkan prosedur pemrograman model neuro fuzzy yang optimal untuk data time series, melakukan simulasi program untuk menentukan validasi program dan mengembangkannya dalam model-model peramalan di bidang transportasi. Pada penelitian Tahun II ini telah dikembangkan prosedur pemrograman untuk mendapatkan model neuro fuzzy yang optimal untuk data time series yang didasarkan pada prosedur baru yang dibangun pada tahun I. Selanjutnya model neuro fuzzy yang terbentuk digunakan untuk prediksi pada masalah transportasi yaitu untuk prediksi banyaknya penumpang kereta api wilayah Yogyakarta. Hasil prediksi menunjukkan bahwa model neuro fuzzy yang dibentuk dengan metode dekomposisi nilai singular memberikan keakuratan yang lebih baik dibandingkan dengan model fuzzy dan model neuro fuzzy LSE, dilihat dari nilai MAPE data testing.

Item Type: Experiment/Research
Additional Information: Laporan Penelitian Fundamental 2013
Uncontrolled Keywords: optimalisasi, neuro fuzzy, time series, dekomposisi nilai singular
Subjects: LPPM
Divisions: LPPM - Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
Depositing User: LPPM UNY
Date Deposited: 08 Jul 2015 02:42
Last Modified: 08 Jul 2015 02:42
URI: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/22925

Actions (login required)

View Item View Item