PREDIKSI KECEPATAN ANGIN DI SUMENEP MENGGUNAKAN MIXTURE OF ANFIS
|
|
- Utami Tan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR LOGO PREDIKSI KECEPATAN ANGIN DI SUMENEP MENGGUNAKAN MIXTURE OF ANFIS Oleh: SYARIFAH DIANA PERMAI ( ) PEMBIMBING: Prof. Drs. NUR IRIAWAN, M.Ikom, PhD Dr. IRHAMAH, S.Si, M.Si
2 DAMPAK KECEPATAN ANGIN 2
3 ANGIN 3
4 PENELITIAN SEBELUMNYA Kecepatan Angin. Irhamah, dkk (200) menggunakan metode AI (Arificial Intelligence) yaitu Algoritma Genetika PENELITIAN SEBELUMNYA ANFIS. James dan Castellanos (2009) kecepatan angin 2. Faulina (20) kecepatan angin di Sumenep Mixture of ANFIS. Benhammadi, dkk (200) penelitian pada data CPU load 4
5 RUMUSAN MASALAH Bagaimana pemodelan dan prediksi kecepatan angin di Sumenep dengan metode ANFIS? 2 Bagaimana pemodelan dan prediksi kecepatan angin di Sumenep dengan metode Mixture of ANFIS? 3 Bagaimana perbandingan hasil prediksi kecepatan angin di Sumenep dengan metode ANFIS dan Mixture of ANFIS? 5
6 BATASAN MASALAH. Analisis kecepatan angin di Sumenep tidak mempertimbangkan variabel-variabel lain yang dapat mempengaruhi tinggi dan rendahnya kecepatan angin. 2. Membership function yang digunakan pada analisis ANFIS bertipe Gaussian dan sebanyak dua membership function. 3. Pengelompokan yang dilakukan pada analisis menggunakan Mixture of ANFIS dibatasi sampai dengan enam cluster. 6
7 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Layer Layer 2 Layer 3 Layer 4 Layer 5 A Π N x A 2 B Π 2 N 2 2 Π 3 N 3 3 Σ x 2 B 2 Π 4 N 4 4 (James dan Castellanos, 2009) 7
8 Mixture of ANFIS DATA KECEPATAN ANGIN (Benhammadi dkk, 200) Mengelompokan menggunakan FCM CLUSTER ANFIS Probabilitas State Transition CLUSTER J ANFIS J P(CSt=) P(CSt=J) OUTPUT MIXTURE 8
9 Kecepatan Angin Angin merupakan gerakan udara mendatar dengan permukaan bumi yang terjadi karena adanya perbedaan tekanan antara satu tempat dengan tempat yang lain. Perbedaan tekanan diakibatkan adanya perbedaan suhu karena intensitas radiasi matahari yang berbeda di tiap wilayah. Semakin besar beda tekanannya maka semakin besar pula kecepatan anginnya (Yani dan Rahmat, 2007). 9
10 SUMBER DATA Data sekunder yaitu data kecepatan angin yang diukur oleh Badan Meteorologi dan Geofisika Kalianget, Sumenep. Data yang digunakan dari bulan Januari Desember
11 VARIABEL PENELITIAN KECEPATAN ANGIN RATA- RATA PERHARI (KNOT) Januari November 200 Desember 200
12 METODE ANALISIS ANFIS Mulai B Menentukan input ANFIS berdasarkan model AR yang signifikan Melakukan algoritma hybrid dengan LSE dan Backpropogation Menentukan banyaknya membership function (mf) Mendapatkan inisialisasi parameter non linier Menentukan banyaknya epoch Mendapatkan parameterparameter non linier dan linier Mendapatkan nilai prediksi ANFIS Mendapatkan banyaknya rule Menghitung residual in sample B Menghitung RMSE in sample 2
13 METODE ANALISIS MIXTURE Mulai Data in sampel Kecepatan angin Mengelompokkan menggunakan FCM cluster Mendapatkan sebanyak J cluster... cluster J ANFIS ANFIS J Menghitung probabilitas state transition P(CS t =)... P(CS t = J) Mengalikan y(t) dengan P(CS t = j) 3
14 ANALISIS DESKRIPTIF KECEPATAN ANGIN RATA-RATA JANUARI DESEMBER 200 Tahun Bulan Mean variance Min Median Maks Januari 7,097 0, Februari 7,43 24, ,5 22 Maret 2,903, April 3,867 4, Mei 4,387 3, Juni 6,467 2, Juli 7,742 4, Agustus 8,355 2, September 7, 3, Oktober 7,258 3, November 5,767 9, Desember 3,63 4, Januari 6,065 4, Februari 2,929 0, Maret 2,87 0, April 2,533 0, Mei 3,87 3, Juni 4,8 3,752 4,5 8 Juli 5,935 6, Agustus 6,645 2, September 5,233 4,668 5,5 9 Oktober 4,56 4, November 3,8, Desember 5,452 6,
15 Identifikasi Stasioner T i m e S e r i e s P l o t o f K e c e p a ta n A n g i n B o x -C o x P l o t o f K e c e p a ta n A n g i n L o w e r C L U p p e r C L L a m b d a ( u sin g 95,0% c o n fid e n c e ) E stim a te 0,4 Ke c e p a t a n A n g in 5 0 S t D e v L o w e r C L 0,27 U p p e r C L 0,53 R o u n d e d V a lu e 0, Lim it In d e x L a m b d a A u to c o r r e l a ti o n F u n c ti o n f o r T r a n s f o r m a s i _ K e c e p a ta n a n g i n ( w ith 5 % s ig n ific a n c e lim its fo r th e a u to c o r r e la tio n s ),0 0,8 0,6 A u t o c o r r e la t io n 0,4 0,2 0,0-0,2-0,4-0,6-0,8 -, L a g 5
16 Identifikasi Model ARIMA A u to c o r r e l a ti o n F u n c ti o n f o r D i f f e r e n c i n g ( w ith 5 % s ig n ific a n c e lim its fo r th e a u to c o r r e la tio n s ) P a r ti a l A u to c o r r e l a ti o n F u n c ti o n f o r D i f f e r e n c i n g ( w ith 5 % s ig n ific a n c e lim its fo r th e p a r tia l a u to c o r r e la tio n s ),0,0 0,8 0,8 A u t o c o r r e la t io n 0,6 0,4 0,2 0,0-0,2-0,4-0,6 P a r t ia l A u t o c o r r e la t io n 0,6 0,4 0,2 0,0-0,2-0,4-0,6-0,8-0,8 -,0 -, L a g L a g ARIMA ([,3],,) 6
17 Parameter Anfis Input Z t- dan Z t-3 MF parameter input Z t- Z t-3 c -,779 -,404 σ 0,7677,489 2 c 2,543 2,366 σ 0,726,8 aturan p q r -0,4953-0,376-0,79 2-0,75-0, , ,243,743 5,7 4 2,648 3,862-7,575 7
18 Mixture of ANFIS dua cluster Statistika Deskriptif Variabel N Mean Std Deviasi Median Min Maks Kelompok 4 3,322, Kelompok ,03 2,
19 KELOMPOK Identifikasi Stasioner T i m e S e r i e s P l o t o f k e l o m p o k B o x -C o x P l o t o f k e l o m p o k 5 9 L o w e r C L U p p e r C L L a m b d a ( u sin g 95,0% c o n fid e n c e ) 8 E stim a te 0, L o w e r C L 0,58 U p p e r C L,8 ke lo m p o k 3 S t D e v R o u n d e d V a lu e, Lim it ,0-2,5 0,0 2,5 5,0 In d e x L a m b d a 9
20 MODEL ARIMA KELOMPOK A u to c o r r e l a ti o n F u n c ti o n f o r k e l o m p o k ( w ith 5 % s ig n ific a n c e lim its fo r th e a u to c o r r e la tio n s ) P a r ti a l A u to c o r r e l a ti o n F u n c ti o n f o r k e l o m p o k ( w ith 5 % s ig n ific a n c e lim its fo r th e p a r tia l a u to c o r r e la tio n s ),0,0 0,8 0,8 A u t o c o r r e la t io n 0,6 0,4 0,2 0,0-0,2-0,4-0,6 P a r t ia l A u t o c o r r e la t io n 0,6 0,4 0,2 0,0-0,2-0,4-0,6-0,8 -,0-0,8 -, L a g L a g ARIMA(,0,) 20
21 ANFIS KELOMPOK 2 MF Input Z t- c,9 σ,57 c 5,69 σ 0,547 Aturan parameter p q 0,29 2, ,985 48,78 2
22 KELOMPOK 2 Identifikasi Stasioner T i m e S e r i e s P l o t o f k e l o m p o k 2 B o x -C o x P l o t o f k e l o m p o k 2 2 2,5 4,0 L o w e r C L U p p e r C L L a m b d a 2 0,0 3,5 ( u sin g 95,0% c o n fid e n c e ) E stim a te -,03 ke lo m p o k 2 7,5 5,0 2,5 S t D e v 3,0 2,5 L o w e r C L -,62 U p p e r C L - 0,52 R o u n d e d V a lu e -,00 0,0 2,0 7,5,5 5, In d e x ,0-5,0-2,5 0,0 L a m b d a 2,5 5,0 Lim it 22
23 MODEL ARIMA KELOMPOK 2 A u to c o r r e l a ti o n F u n c ti o n f o r tr a n s _ k e l o m p o k 2 ( w ith 5 % s ig n ific a n c e lim its fo r th e a u to c o r r e la tio n s ) P a r ti a l A u to c o r r e l a ti o n F u n c ti o n f o r tr a n s _ k e l o m p o k 2 ( w ith 5 % s ig n ific a n c e lim its fo r th e p a r tia l a u to c o r r e la tio n s ),0,0 0,8 0,8 A u t o c o r r e la t io n 0,6 0,4 0,2 0,0-0,2-0,4-0,6 P a r t ia l A u t o c o r r e la t io n 0,6 0,4 0,2 0,0-0,2-0,4-0,6-0,8 -,0-0,8 -, L a g L a g ARIMA([6],0,4) 23
24 ANFIS KELOMPOK 2 2 MF Input Z t-6 c 0,03863 σ 0,0757 c 0,409 σ 0,05444 aturan p q -2,597 0, ,287 0,244 24
25 MIXTURE OF ANFIS DUA KELOMPOK P(CS t = ) 0,7072 P(CS t = 2) 0,46854 Variabel Mean Median Var Min Maks RMSE Residual 2,404 2,2054 5,2975 -,757 8,494 3, H i s to g r a m o f R e s i d u a l M i x tu r e D u a K e l o m p o k Fr e q u e n c y R e s id u a l M ixt u r e D u a Ke lo m p o k 25
26 Mixture of ANFIS Cluster Mean Median Var Min Maks RMSE 2 2,404 2,2054 5,2975 -,757 8,494 3,327 3,9054,366 6,834 -,358 6,246 3,33 4,9283,3046 5,0284-0,5742 5,469 2,9924 5,5063,3965 4,63-0, ,86 2,5258 6,08,886 4,544 -, ,272 2,
27 Perbandingan ANFIS dan Mixture of ANFIS Kriteria Metode ANFIS Mixture of ANFIS RMSE in sample 3,842 2,3883 RMSE out sample 3,732 2,
28 KESIMPULAN ANFIS menghasilkan empat aturan dan 20 parameter. RMSE in sample sebesar 3,842. epoch sebanyak 70 Mixture of ANFIS Nilai RMSE minimum sebesar 2,3883 diperoleh ketika banyaknya cluster enam Perbandingan metode mixture of ANFIS lebih akurat dalam memprediksi kecepatan angin rata-rata di Sumenep 28
29 SARAN. Banyaknya membership function 2. Tipe membership function 3. Melakukan forecast dengan langkah: a.meramalkan cluster berdasarkan probabilitas state transition b.melakukan analisis ANFIS sesuai dengan clusternya 29
30 30 LOGO
31 SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR LOGO PREDIKSI KECEPATAN ANGIN DI SUMENEP MENGGUNAKAN MIXTURE OF ANFIS SYARIFAH DIANA PERMAI ( ) PEMBIMBING: Prof. Drs. NUR IRIAWAN, M.Ikom, PhD Dr. IRHAMAH, M.Si, S.Si 3
32 ANFIS (James dan Castellanos, 2009) Layer : O 2,i = μ Ai (x ) untuk i=,2 O 2,i = μ Bi-2 (x 2 ) untuk i=3,4 Layer 2: O 3,i = w i = μ Ai (x ) μ Bi (x 2 ) untuk i=,2,3,4 Layer 3: Layer 4: Layer 5: 32
33 Forecast Kecepatan Angin menggunkan Mixture dua cluster t kelompok input miu A miu B W W2 output data cek residual RMSE out 700 2,5635 0, , , , , ,57598, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
PEMODELAN KECEPATAN ANGIN RATA-RATA DI SUMENEP MENGGUNAKAN MIXTURE OF ANFIS
PEMODELAN KECEPATAN ANGIN RATA-RATA DI SUMENEP MENGGUNAKAN MIXTURE OF ANFIS Syarifah Diana Permai, Nur Iriawan 2, Irhamah 3 Mahasiswa Jurusan Statistika FMIPA ITS (diana_sdp66@yahoo.com) 2 Dosen Jurusan
Lebih terperinciPEMODELAN KECEPATAN ANGIN RATA-RATA DI SUMENEP MENGGUNAKAN MIXTURE OF ANFIS
PEMODELAN KECEPATAN ANGIN RATA-RATA DI SUMENEP MENGGUNAKAN MIXTURE OF ANFIS 1 Syarifah Diana Permai, 2 Nur Iriawan, 3 Irhamah 1,2,3 Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut
Lebih terperinciPenerapan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Dalam Memprediksi Volume Pemakaian Air Bersih
Penerapan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Dalam Memprediksi Volume Pemakaian Air Bersih Niska Ramadani Dosen Universitas Dehasen Bengkulu niskaramadani@gmail.com ABSTRAK Pertumbuhan penduduk harus
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda Teknik Informatika Statistika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2006/2007 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI DENGAN STRUKTUR ADAPTIVE NEURO-FUZZY
Lebih terperinciAbstrak
PENENTUAN KEJADIAN EL-NINO DAN LA-NINA BERDASARKAN NILAI SOUTHERN OSCILATION INDEKS Heni Maulidiya ), Andi Ihwan, M.Si ), Muh. Ishak Jumarang, M.Si ) ) Prodi Fisika FMIPA UNTAN Email : lidiya788@yahoo.co.id
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi dan perkembangan ilmu pengetahuan dewasa ini sudah mengalami perkembangan pesat. Seiring berjalannya waktu, perkembangan ini menyebabkan timbulnya kebutuhan
Lebih terperinciPERANCANGAN MODEL ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK MEMPREDIKSI CUACA MARITIM
PERANCANGAN MODEL ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK MEMPREDIKSI CUACA MARITIM Oleh : Ardian Candra Pratama 2406 100 021 Dosen Pembimbing : Ir. Syamsul Arifin, MT. Dr. Ir. Aulia Siti Aisyah, MT.
Lebih terperinci1 Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang Masalah
1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Kebutuhan masyarakat akan perkiraan cuaca terutama curah hujan ini menjadi sangat penting untuk merencanakan segala aktifivitas mereka. Curah hujan juga memiliki
Lebih terperinciJURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman Online di:
JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman 31-40 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS DATA RUNTUN WAKTU DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
Lebih terperinci3.1.2 Analisis Kebutuhan... Error! Bookmark not defined Perancangan... Error! Bookmark not defined Pengujian... Error!
DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN... Error! Bookmark not defined. PERNYATAAN... Error! Bookmark not defined. ABSTRAK... Error! Bookmark not defined. ABSTRACT... ierror! Bookmark not defined. KATA PENGANTAR...
Lebih terperinciMODEL PENENTUAN GURU BERPRESTASI BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
MODEL PENENTUAN GURU BERPRESTASI BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) Wanti Rahayu 1 1 Mahasiswa Universitas Indraprasta PGRI Email : 1 wanti.reiku@gmail.com Abstrak- Guru merupakan aspek
Lebih terperinciPERAMALAN KECEPATAN ANGIN RATA-RATA HARIAN DI SURABAYA MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN MODEL AVERAGING DENGAN PENDEKATAN EXPECTATION MAXIMIZATION
PERAMALAN KECEPATAN ANGIN RATA-RATA HARIAN DI SURABAYA MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN MODEL AVERAGING DENGAN PENDEKATAN EXPECTATION MAXIMIZATION Nama : Diah Kusumawati NRP : 137 1 49 Jurusan : Statistika
Lebih terperinciPERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI BALI MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI BALI MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) L K Widyapratiwi 1, I P A Mertasana 2, I G D Arjana 2 1 Mahasiswa Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tenaga listrik merupakan kebutuhan yang sangat penting bagi manusia dalam melakukan aktifitasnya sehari-hari. Peralatan rumah tangga maupun industri hampir semuanya
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Data runtun waktu dari fenomena real seperti data finansial biasanya bersifat nonstasioner. Tipe data runtun waktu finansial biasanya dicirikan oleh pola-pola seperti
Lebih terperinciANFIS DENGAN MEMBERSHIP FUNCTION UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN PADA DATA RENTET WAKTU MULTIVARIATE
Technologia Vol 9, No.1, Januari Maret 2018 18 ANFIS DENGAN MEMBERSHIP FUNCTION UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN PADA DATA RENTET WAKTU MULTIVARIATE Lilis Anggraini Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
18 HASIL DAN PEMBAHASAN Eksplorasi data Tahap pertama dalam pembentukan model VAR adalah melakukan eksplorasi data untuk melihat perilaku data dari semua peubah yang akan dimasukkan dalam model. Eksplorasi
Lebih terperinciPEMODELAN NEURO-ARIMA UNTUK CURAH HUJAN DI KOTA SURABAYA
PEMODELAN NEURO-ARIMA UNTUK CURAH HUJAN DI KOTA SURABAYA Oleh: Wiwinta Sutrisno 22 08 203 009 Pembimbing: Prof. Dr. Ir. Gamantyo Hendrantoro, M.Eng Hal 1 dari 28 Latar Belakang Curah Hujan sangat berpengaruh
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori penunjang dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan penerapan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk prediksi Beban Daya
Lebih terperinciPeramalan Curah Hujan Harian di Stasiun Ahmad Yani Kota Semarang Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
D-498 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Print) Peramalan Curah Hujan Harian di Stasiun Ahmad Yani Kota Semarang Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Lebih terperinciRencana Penelitian dan Pengabdian Masyarakat
Rencana Penelitian dan Pengabdian Masyarakat 2012-2015 Laboratorium: Statistika Komputasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Jurusan Statistika Jurusan Statistika
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
44 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. ARIMA DENGAN SPSS Dalam riset ini digunakan nilai penutupan harian dari saham ANTM pada bulan november 2007 sampai desember 2007. Gambar 1: Data Close Saham Nov Dec 07
Lebih terperinciPREDIKSI CURAH HUJAN TAHUNAN MENGGUNAKAN ANFIS DENGAN PENGELOMPOKAN DATA (Studi Kasus Pada Stasiun Meteorologi Bandara Jalaluddin Gorontalo)
PREDIKSI CURAH HUJAN TAHUNAN MENGGUNAKAN ANFIS DENGAN PENGELOMPOKAN DATA (Studi Kasus Pada Stasiun Meteorologi Bandara Jalaluddin Gorontalo) Ifan Wiranto, Wahab Musa, Wrastawa Ridwan Jurusan Teknik Elektro
Lebih terperinciVibration Monitoring. Diganosa Kerusakan. Produktifitas menurun
LOGO PREDIKSI SISA UMUR PADA ROTATING MACHINERY DENGAN METODE ANFIS (ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEMS) Mohammad Taufan 2106100147 Dosen Pembimbing : Dr. M. Nur Yuniarto 1 Vibration Monitoring Diganosa
Lebih terperinciKESIMPULAN DAN SARAN SARAN
KESIMPULAN DAN SARAN 1. Peramalan dengan menggunakan ensemble tiruan menghasilkan peramalan berupa pdf dan memiliki interval. Ensembel tiruan pada lead pertama dapat menangkap observasi kecepatan angin
Lebih terperinciPRAKIRAAN PENGGUNAAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK PADA GKB 2 UMM MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) SKRIPSI
PRAKIRAAN PENGGUNAAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK PADA GKB 2 UMM MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata
Lebih terperinciPREDIKSI TINGGI MUKA AIR BENDUNGAN RIAM KANAN MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
Technologia Vol 9, No.1, Januari Maret 2018 11 PREDIKSI TINGGI MUKA AIR BENDUNGAN RIAM KANAN MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM Yusri Ikhwani Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam
Lebih terperinciPerbandingan Akurasi Backpropagation Neural Network dan ANFIS Untuk Memprediksi Cuaca
NATURALA Journal of Scientific Modeling & Computation, Volume 1 No.1 2013 7 ISSN 23030135 Perbandingan Akurasi Backpropagation Neural Network dan ANFIS Untuk Memprediksi Cuaca Candra Dewi 1, M. Muslikh
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH TAMU HOTEL DI KABUPATEN DEMAK
PERAMALAN JUMLAH TAMU HOTEL DI KABUPATEN DEMAK MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION SKRIPSI Disusun Oleh : DESY TRISHARDIYANTI ADININGTYAS 24010211130047 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
Lebih terperinciBAB II STUDI PUSTAKA. Bagian pertama literatur yang membahas dasar teori yang digunakan dan bagian
BAB II STUDI PUSTAKA Bab ini membahas beberapa literatur yang terkait dengan penelitian. Bagian pertama literatur yang membahas dasar teori yang digunakan dan bagian kedua membahas penelitian-penelitian
Lebih terperinciPerbaikan Metode Prakiraan Cuaca Bandara Abdulrahman Saleh dengan Algoritma Neural Network Backpropagation
65 Perbaikan Metode Prakiraan Cuaca Bandara Abdulrahman Saleh dengan Algoritma Neural Network Backpropagation Risty Jayanti Yuniar, Didik Rahadi S. dan Onny Setyawati Abstrak - Kecepatan angin dan curah
Lebih terperinciPeramalan Nilai Kontrak Konstruksi PT X dengan Menggunakan Pendekatan Regresi Time Series dan ANFIS
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: 2301-928X D-201 Peramalan Nilai Kontrak Konstruksi PT X dengan Menggunakan Pendekatan Regresi Time Series dan ANFIS Arif Nur Wijiyanto, Dwi Endah
Lebih terperinciBab I Pendahuluan I.1 Latar Belakang
Bab I Pendahuluan I.1 Latar Belakang Salah satu energi alternatif yang jumlahnya tak terbatas, kontinu, terdapat dimanamana, tidak menimbulkan polusi dan gratis adalah sinar matahari. Kini, energi matahari
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI SISTEM CERDAS UNTUK PREDIKSI ENERGI LISTRIK PEMAKAIAN SENDIRI DI PT INDONESIA POWER SUB UNIT PLTA KABUPATEN WONOGIRI
PERANCANGAN APLIKASI SISTEM CERDAS UNTUK PREDIKSI ENERGI LISTRIK PEMAKAIAN SENDIRI DI PT INDONESIA POWER SUB UNIT KABUPATEN WONOGIRI Herliyani Hasanah 1*, Nurmalitasari 1 1 Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciTingginya kasus kecelakaan laut di Indonesia saat ini yang salah satu penyebab utamanya adalah karena faktor alam.
Latar Belakang 2/3 wilayah indonesia adalah lautan yang menjadikan Indonesia sebagai negara maritim yang menjadi faktor utama pendorong terjadinya kegiatan transportasi laut di Indonesia. Tingginya kasus
Lebih terperinciSISTEM PREDIKSI SAHAM MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (STUDI KASUS SAHAM MINGGUAN PT ASTRA AGRO LESTARI, TBK)
Vol., No., Agustus 16, 35-39 SISTEM PREDIKSI SAHAM MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (STUDI KASUS SAHAM MINGGUAN PT ASTRA AGRO LESTARI, TBK) Yuniar Farida, S.T, M.T 1) Program Studi Matematika
Lebih terperinciPREDIKSI HARGA SAHAM PT. BRI, Tbk. MENGGUNAKAN METODE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
PREDIKSI HARGA SAHAM PT. BRI, MENGGUNAKAN METODE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Greis S. Lilipaly ), Djoni Hatidja ), John S. Kekenusa ) ) Program Studi Matematika FMIPA UNSRAT Manado
Lebih terperinciPERANCANGAN PERANGKAT LUNAK PREDIKTOR CUACA BERBASIS LOGIKA FUZZY
PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK PREDIKTOR CUACA BERBASIS LOGIKA FUZZY Oleh Ilham Bangun Asmoro 2407 100 030 Dosen Pembimbing : Ir. Syamsul Arifin, MT Fitri Adi I., ST, MT Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi
Lebih terperinciABSTRAK. Kata Kunci : Curah Hujan, Levenberg Marquardt, Backpropagation. ABSTRACT
ABSTRAK Dufan, Ariel. 2016. Prediksi Curah Hujan Dengan Menggunakan Algoritma Levenberg- Marquardt Dan Backpropagation (Studi Kasus : BMKG Kota Tanjungpinang), Skripsi. Tanjungpinang: Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Tahapan Penelitian Metodologi penelitian digunakan sebagai pedoman dalam pelaksanaan penelitian agar hasil yang dicapai tidak menyimpang dari tujuan. Tahapan penelitian
Lebih terperinciPREDIKSI LUAS PANEN DAN PRODUKSI PADI DI KABUPATEN BANYUMAS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
PREDIKSI LUAS PANEN DAN PRODUKSI PADI DI KABUPATEN BANYUMAS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) Supriyanto 1, Sudjono 2, Desty Rakhmawati 3 ( 1,2. UNSOED Purwokerto, 3. STMIK
Lebih terperinciANALISIS DERET BERKALA MULTIVARIAT DENGAN MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER: STUDI KASUS CURAH HUJAN DI KOTA MALANG
ANALISIS DERET BERKALA MULTIVARIAT DENGAN MENGGUNAKAN MODEL FUNGSI TRANSFER: STUDI KASUS CURAH HUJAN DI KOTA MALANG Fachrul Ulum Febriansyah dan Abadyo Universitas Negeri Malang E-mail: fachrul.febrian@gmail.com
Lebih terperinciT 2 Aplikasi Model Neuro Fuzzy Untuk Prediksi Tingkat Inflasi Di Indonesia
T 2 Aplikasi Model Neuro Fuzzy Untuk Prediksi Tingkat Inflasi Di Indonesia Aidatul Fitriah 1, Agus Maman Abadi 2 1) Program Studi Matematika, FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta 2) Jurusan Pendidikan Matematika,
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. FRBFNN, Arsitektur FRBFNN, aplikasi FRBFNN untuk meramalkan kebutuhan
BAB III PEMBAHASAN Pada bab ini berisi mengenai FRBFNN, prosedur pembentukan model FRBFNN, Arsitektur FRBFNN, aplikasi FRBFNN untuk meramalkan kebutuhan listrik di D.I Yogyakarta. A. Radial Basis Function
Lebih terperinciPEMODELAN DAN PERAMALAN DATA PEMBUKAAN IHSG MENGGUNAKAN MODEL ARIMA
PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA PEMBUKAAN IHSG MENGGUNAKAN MODEL ARIMA OLEH : 1. Triyono ( M0107086 ) 2. Nariswari S ( M0108022 ) 3. Ayunita C ( M0180034 ) 4. Ibnuhardi F.Ihsan ( M0108045 ) 5. Marvina P (
Lebih terperinciPERANCANGAN MODEL ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK MEMPREDIKSI CUACA MARITIM
PERACAGA MODEL ADAPTIVE EURO FUZZY IFERECE SYSTEM UTUK MEMPREDIKSI CUACA MARITIM (Ardian Candra Pratama ; Ir. Syamsul A,M.T; Dr. Ir. Aulia S.A, M.T) Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri Institut
Lebih terperinciMODEL HIBRIDA RUNTUN WAKTU FUZZY TERBOBOT-DERET FOURIER UNTUK PERAMALAN CURAH HUJAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI BENGAWAN SOLO
MODEL HIBRIDA RUNTUN WAKTU FUZZY TERBOBOT-DERET FOURIER UNTUK PERAMALAN CURAH HUJAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI BENGAWAN SOLO oleh INDIAWATI AYIK IMAYA M0111045 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi
Lebih terperinciPENGARUH IPK DAN MOTIVASI DALAM MEMPREDIKSI KETEPATAN WAKTU KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY
Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 2-4 Desember 2013 PENGARUH IPK DAN MOTIVASI DALAM MEMPREDIKSI KETEPATAN WAKTU KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY
Lebih terperinciPeramalan Kecepatan Angin Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Box-Jenkins
Peramalan Kecepatan Angin Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Box-Jenkins Ari Pani Desvina 1, Melina Anggriani 2,2 Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl. HR.
Lebih terperinciAnalisys Time Series Terhadap Penjualan Ban Luar Sepeda Motor di Toko Putra Jaya Motor Bangkalan
SEMINAR PROPOSAL TUGAS AKHIR Analisys Time Series Terhadap Penjualan Ban Luar Sepeda Motor di Toko Putra Jaya Motor Bangkalan OLEH: NAMA : MULAZIMATUS SYAFA AH NRP : 13.11.030.021 DOSEN PEmbimbing: Dr.
Lebih terperinciSeminar Hasil Tugas Akhir (Rabu, 16 Juli 2014)
Seminar Hasil Tugas Akhir (Rabu, 16 Juli 2014) Interpolasi Nilai Property Reservoir Di Lapangan Z Perairan Laut Jawa Dengan Metode Ordinary Kriging dan Cokriging Oleh : Nur Anisyah (1310100012) Pembimbing
Lebih terperinciPemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R-1 Dengan Metode Fungsi Transfer single input
Pemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R-1 Dengan Metode Fungsi Transfer single input Oleh : Defi Rachmawati 1311 105 007 Dosen Pembimbing :
Lebih terperinciAplikasi Peramalan Kebutuhan Beban Listrik Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Aplikasi Peramalan Kebutuhan Beban Listrik Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Erwan Ahmad Ardiansyah 1, Rina Mardiati 2, Afaf Fadhil 3 1,2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN Pada bagian ini berisi analisa peramalan konsumsi BBM Provinsi Riau, yang mana data konsumsi BBM, jumlah kendaran bermotor dan jumlah penduduk merupakan faktor yang mempengaruhi
Lebih terperinciIDENTIFIKASI KERUSAKAN MESIN BERPUTAR BERDASARKAN SINYAL SUARA DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
IDENTIFIKASI KERUSAKAN MESIN BERPUTAR BERDASARKAN SINYAL SUARA DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM Seminar Tugas Akhir O L E H : M I F T A H U D D I N P E M B I M B I N G : I R. Y E R R
Lebih terperinciPrediksi Curah Hujan Di Kota Pontianak Menggunakan Parameter Cuaca Sebagai Prediktor Pada Skala Bulanan, Dasarian Dan Harian Asri Rachmawati 1)*
Prediksi Curah Hujan Di Kota Pontianak Menggunakan Parameter Cuaca Sebagai Prediktor Pada Skala Bulanan, Dasarian Dan Harian Asri Rachmawati 1)* 1)Stasiun Meteorologi Supadio Pontianak Badan Meteorologi
Lebih terperinciADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) UNTUK DIAGNOSA DAN TATALAKSANA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE MUHAMMAD SYAFII
ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) UNTUK DIAGNOSA DAN TATALAKSANA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE MUHAMMAD SYAFII SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 ABSTRAK Kematian akibat
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori penunjang dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan penerapan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk prediksi pendapatan
Lebih terperinciBAB IV RANCANG BANGUN SISTEM
22 BAB IV RANCANG BANGUN SISTEM Pengguna sistem adalah dokter namun sistem dapat juga digunakan oleh praktisi kesehatan lainnya seperti bidan, perawat bahkan masyarakat umum. Dokter dibantu dalam pengambilan
Lebih terperinciIdentifikasi Gangguan Neurologis Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
IJCCS, Vol.9, No.2, July 2015, pp. 187~196 ISSN: 1978-1520 187 Identifikasi Gangguan Neurologis Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Jani Kusanti* 1, Sri Hartati 2 1 Jurusan
Lebih terperinciPERAMALAN PRODUKSI PADI DENGAN ARIMA, FUNGSI TRANSFER DAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
PERAMALAN PRODUKSI PADI DENGAN ARIMA, FUNGSI TRANSFER DAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM Oleh: ADI WIJAYA NRP. 1310201720 Dosen Pembimbing: Dr. Suhartono, S.Si, M.Sc PROGRAM MAGISTER STATISTIKA
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT TERBANG DOMESTIK DI BANDAR UDARA JUANDA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUNGSI TRANSFER MULTI INPUT
PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT TERBANG LOGO DOMESTIK DI BANDAR UDARA JUANDA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUNGSI TRANSFER MULTI INPUT Oleh : Ary Miftakhul Huda (1309 100 061) Dosen Pembimbing : Dr.rer.pol.
Lebih terperinciMETODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) UNTUK PREDIKSI TINGKAT LAYANAN JALAN
METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) UNTUK PREDIKSI TINGKAT LAYANAN JALAN Noor Azizah Fakultas Sains dan Teknologi, UNISNU Jepara azizah.simply@gmail.com ABSTRACT Level of service indicates
Lebih terperinciMETODE SIKLIS DAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PERAMALAN CUACA
METODE SIKLIS DA ADAPTIVE EURO FUZZY IFERECE SYSTEM UTUK PERAMALA CUACA Fahrur Rozi 1), Farid Sukmana 2) 1) Jurusan Pendidikan Teknologi Informasi, STKIP PGRI Tulungagung Jl Mayor Sujadi Timur no.7. Tulungagung
Lebih terperinciPENGGUNAAN MOVING AVERAGE DENGAN METODE HYBRID ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PREDIKSI CUACA
E-ISS : 2540-8984 PEGGUAA MOVIG AVERAGE DEGA METODE HYBRID ARTIFICIAL EURAL ETWORK DA FUZZY IFERECE SYSTEM UTUK PREDIKSI CUACA Fahrur Rozi 1), Farid Sukmana 2) 1) Jurusan Pendidikan Teknologi Informasi,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Clustering Clustering atau analisis cluster adalah proses pengelompokan satu set benda- benda fisik atau abstrak ke dalam kelas objek yang sama (Han, 2006). Baskoro (2010) menyatakan
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Data Yang Digunakan Dalam melakukan penelitian ini, penulis membutuhkan data input dalam proses jaringan saraf tiruan backpropagation. Data tersebut akan digunakan sebagai
Lebih terperinciPERBANDINGAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DAN REGRESI PADA PERAMALAN WAKTU BEBAN PUNCAK
Jurnal POROS TEKNIK, Volume 6, No. 2, Desember 2014 : 55-10 PERBANDINGAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DAN REGRESI PADA PERAMALAN WAKTU BEBAN PUNCAK Nurmahaludin (1) (1) Staff Pengajar Jurusan
Lebih terperinciPrakiraan Beban Listrik Jangka Pendek Kota Banda Aceh Berbasis Logika Fuzzy
46 Jurnal Rekayasa Elektrika Vol. 10, No. 1, April 2012 Prakiraan Beban Listrik Jangka Pendek Kota Banda Aceh Berbasis Logika Fuzzy Syukriyadin dan Rio Syahputra Laboratorium Teknik Energi Listrik Jurusan
Lebih terperinciPERKIRAAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
ISSN : 1978-6603 PERKIRAAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM Sarjon Defit Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Sumatera Barat Telp.
Lebih terperinciReduksi Harmonisa dan Ketidakseimbangan Tegangan menggunakan Hybrid Active Power Filter Tiga Fasa berbasis ADALINE-Fuzzy
Reduksi Harmonisa dan Ketidakseimbangan Tegangan menggunakan Hybrid Active Power Filter Tiga Fasa berbasis ADALINE-Fuzzy Oleh: Marselin Jamlaay 2211 201 206 Dosen Pembimbing: 1. Prof. Dr. Ir. Mochamad
Lebih terperinciPERAMALAN BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK JAWA TENGAH DAN DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA DENGAN
PERAMALAN BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK JAWA TENGAH DAN DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA DENGAN MENGGUNAKAN HYBRID AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE NEURAL NETWORK Disusun oleh : Berta Elvionita Fitriani 24010211120005
Lebih terperinciDAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABEL INTISARI ABSTRACT
DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN HALAMAN PERNYATAAN PRAKATA DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABEL INTISARI ABSTRACT i vi viii ix x BAB I. PENDAHULUAN 1 1.1 Latar Belakang 1 1.2 Rumusan Masalah 3 1.3 Batasan
Lebih terperinciCombined for Time Series Forecasting
RBF and ARIMA Combined for Time Series Forecasting Dian Tri Wiyanti Teknik Informatika Universitas Semarang Semarang, Indonesia deediy87@gmailcom Reza Pulungan Jurusan Ilmu Komputer dan Elektronika FMIPA
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Sampel Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank Indonesia. Sampel adalah wakil dari populasi yang diteliti. Dalam
Lebih terperinciEstimasi Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar Amerika di Indonesia dengan Pendekatan Adaptive Neuro Fuzzy
JUDUL SKRIPSI : Estimasi Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar Amerika di Indonesia dengan Pendekatan Adaptive Neuro Fuzzy Disusun oleh: Nama : ANNA FIRYANA NPM : 10208156 Jurusan : Manajemen / S1 Pembimbing
Lebih terperinciPeramalan Deret Waktu Menggunakan S-Curve dan Quadratic Trend Model
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Peramalan Deret Waktu Menggunakan S-Curve dan Quadratic Trend Model Ni Kadek Sukerti STMIK STIKOM Bali Jl. Raya Puputan
Lebih terperinciAPLIKASI ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM PEMILIHAN SISWA MENGIKUTI LOMBA OLIMPIADE MATEMATIKA
APLIKASI ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM PEMILIHAN SISWA MENGIKUTI LOMBA OLIMPIADE MATEMATIKA Hendri STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Hendri.hed@bsi.ac.id ABSTRACT Currently for the selection of students
Lebih terperinciMetode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk Prediksi Tingkat Layanan Jalan
Jurnal Sistem Informasi Bisnis 03(2013) On-line : http://ejournal.undip.ac.id/index.php/jsinbis 127 Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk Prediksi Tingkat Layanan Jalan Noor Azizah
Lebih terperinciIDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH MANGGA HARUMANIS MENGGUNAKAN METODE ANFIS (ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM) SKRIPSI.
IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH MANGGA HARUMANIS MENGGUNAKAN METODE ANFIS (ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM) HALAMAN JUDUL SKRIPSI Disusun Oleh : MUHAMMAD IMAM SETIAJI 1203030015 PROGRAM STUDI TEKNIK
Lebih terperinciJurnal String Vol. 2 No. 1 Agustus 2017 p-issn: e-issn:
ANALISIS DAN MODEL PERAMALAN DATAEKSPOR IMPOR DENGAN METODE GABUNGAN ARIMA NEURAL NETWORK Aris Gunaryati Program Studi Teknik Informatika, Universitas Nasional E-Mail : arisgunaryati@yahoo.co.id Abstrak
Lebih terperinciPREDIKSI PENGGUNA BUS TRANS SARBAGITA DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, 46-52 ISSN: 2303-1751 PREDIKSI PENGGUNA BUS TRANS SARBAGITA DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM SLAMET SAMSUL HIDAYAT 1, I PUTU EKA NILA
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. meteorologi dan geofisika yang salah satu bidangnya adalah iklim.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Di Indonesia meteorologi diasuh dalam Badan Meteorologi dan Geofisika di Jakarta yang sejak tahun enam puluhan telah diterapkan menjadi suatu direktorat perhubungan
Lebih terperinciMODEL PREDIKSI PRODUCTION DELAY DALAM PROSES PRODUKSI STRIP MILL DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO- FUZZY INFERENCE SYSTEM
Journal Industrial Servicess Vol. 3 No. 2 Maret 2018 MODEL PREDIKSI PRODUCTION DELAY DALAM PROSES PRODUKSI STRIP MILL DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO- FUZZY INFERENCE SYSTEM Yusraini Muharni Jurusan Teknik
Lebih terperinciPREDIKSI INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK B-SPLINE
PREDIKSI INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK B-SPLINE Annita Nur Kusumastuti, Sri Sulistijowati Handajani, dan Respatiwulan Program Studi Matematika FMIPA UNS ABSTRAK. Inflasi identik
Lebih terperinciPermodelan Kurva Karakteristik Inverse Non- Standart Pada Rele Arus Lebih Dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis)
B163 Permodelan Kurva Karakteristik Inverse Non- Standart Pada Rele Lebih Dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis) Erhankana Ardiana P., Margo Pujiantara dan Ardyono Priyadi Jurusan
Lebih terperinciPeramalan Volume Penjualan Sepeda Motor di Kabupaten Trenggalek dengan Menggunakan Metode ARIMAX dan ANFIS
Peramalan Volume Penjualan Sepeda Motor di Kabupaten Trenggalek dengan Menggunakan Metode ARIMAX dan ANFIS I Made Bayu Kurniawan, 2 Santi Puteri Rahayu, dan 3 Suhartono Jurusan Statistika, Fakultas MIPA,
Lebih terperinciBAB IV KONSEP FUZZY LOGIC DAN PENERAPAN PADA SISTEM KONTROL. asing. Dalam pengalaman keseharian kita, permasalahan yang berkaitan dengan fuzzy
BAB IV KONSEP FUZZY LOGIC DAN PENERAPAN PADA SISTEM KONTROL 4.1 Pengenalan konsep fuzzy logic Konsep mengenai fuzzy logic bukanlah merupakan sesuatu yang baru dan asing. Dalam pengalaman keseharian kita,
Lebih terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Aplikasi Sistem Inferensi Fuzzy Metode Sugeno dalam Memperkirakan Produksi Air Mineral dalam Kemasan Oleh Suwandi NRP 1209201724 Dosen Pembimbing 1. Prof. Dr M. Isa Irawan, MT 2. Dr Imam Mukhlash, MT Institut
Lebih terperinciPeramalan Nilai Kontrak Konstruksi PT X dengan Menggunakan Pendekatan Regresi Time Series dan ANFIS
1 Peramalan Nilai Kontrak Konstruksi PT X dengan Menggunakan Pendekatan Regresi Time Series dan ANFIS Arif Nur Wijiyanto, Dwi Endah Kusrini, dan Irhamah Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu
Lebih terperinciF E A S I B I L I T Y F A T T E N I N G B E E F C A T T L E W I T H D I F F E R E N T F E E D
F E A S I B I L I T Y F A T T E N I N G B E E F C A T T L E W I T H D I F F E R E N T F E E D IN C I B E U R E U M D I S T R I C T K U N I N G A N R E G E N C Y B y : T a t a n g R u s t e n d i T e d
Lebih terperinciPENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA PREDIKSI CURAH HUJAN DI SURABAYA UTARA
LOGO PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA PREDIKSI CURAH HUJAN DI SURABAYA UTARA Oleh: DYNES RIZKY NAVIANTI (1208100017) JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-300
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (203) 233-20 (230-9X Print) D-300 Pemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R- dengan Metode Fungsi Transfer
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori penunjang dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan penerapan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk prediksi harga saham
Lebih terperinciESTIMASI TINGKAT BI RATE
ESTIMASI TINGKAT BI RATE BERDASARKAN FAKTOR NILAI TUKAR(KURS USD/RP), JUB, INFLASI, IHSG DAN PDB MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) Disusun oleh: Nama : AKHMAD KAHFI NPM :
Lebih terperinciBab II LANDASAN TEORI
Bab II LANDASAN TEORI Bab ini terdiri dari 3 bagian. Pada bagian pertama berisi tinjauan pustaka dari penelitian-penelitian sebelumnya. Pada bagian kedua diberikan teori penunjang untuk mencapai tujuan
Lebih terperinciJurnal Coding, Sistem Komputer Untan Volume 04, No. 3 (2016), hal ISSN: X
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PREDIKSI CURAH HUJAN DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (Studi Kasus: Kota Pontianak) [1] Ruspina Ningsih, [2] Beni Irawan, [3] Fatma Agus Setyaningsih [1][3]
Lebih terperinciPasang Surut Surabaya Selama Terjadi El-Nino
Pasang Surut Surabaya Selama Terjadi El-Nino G181 Iva Ayu Rinjani dan Bangun Muljo Sukojo Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl.
Lebih terperinciPERAMALAN BANYAKNYA OBAT PARASETAMOL DAN AMOKSILIN DOSIS 500 MG YANG DIDISTRIBUSIKAN OLEH DINKES SURABAYA
Seminar Hasil Tugas Akhir Jurusan Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2013 LOGO PERAMALAN BANYAKNYA OBAT PARASETAMOL DAN AMOKSILIN DOSIS 500 MG YANG DIDISTRIBUSIKAN OLEH DINKES SURABAYA
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE LOMBOK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE LOMBOK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Titik Misriati AMIK BSI Jakarta Jl. R.S Fatmawati No. 24 Pondok Labu, Jakarta Selatan titik.tmi@bsi.ac.id ABSTRACT
Lebih terperinci