WAVELET-JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI DATA TIME SERIES

Penulis : Daryono Budi Utomo
Jurusan Matematika, FMIPA Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

Volume: 4
Tahun Publikasi: November, 2007
Halaman: 53-64
 
Abstrak

 

Prediksi data time series dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan yang akan datang. Jaringan yaraf tiruan merupakan metoda yang baik untuk memprediksi data time series, akan tetapi sulit dihindari adanya epoch (iterasi) yang anyak selama pelatihan. Sedangkan wavelet dapat dipakai untuk endekomposisi dan merekontruksi data sehingga dapat mengurangi banyaknya epoch. Pada makalah ini, dibahas bagaimana Wavelet Jaringan yaraf Tiruan, yang selanjutnya disebut WANN (Wavelet Arti cial eural Network) digunakan untuk memprediksi data time series.
Ada tiga tahapan untuk mendapatkan hasil prediksi data times series dengan metoda WANN, yaitu pre-processing, prediction, dan ost-processing. Pre-processing digunakan untuk mendekomposisi data masukan, prediction merupakan proses training, dan post processing dipakai untuk merekontruksi data setelah dilakukan training. Selanjutnya ilakukan simulasi dengan menggunakan MATLAB. Dari simulasi ini diperoleh data short term prediction dan long term prediction.


Katakunci: Jaringan syaraf tiruan, pre-processing, prediction, postprocessing, wavelet