Peramalan time series nonlinear menggunakan radial basis function network - self organizing map (rbfn-som)
Penulis Utama
:
Suryanto Wibowo
NIM / NIP
:
M0107059
×Pada beberapa tahun terakhir, Artificial Neural Network (ANN) telah
diusulkan sebagai pendekatan alternatif untuk pemodelan dan peramalan
nonlinear time series. Radial Basis Function Network (RBFN) adalah ANN yang
telah banyak digunakan dalam peramalan nonlinear time series. Pada umumnya,
banyaknya pusat RBFN sama dengan banyaknya data pelatihan. Dengan
demikian, arsitektur dan bobot dari RBFN menjadi tidak efektif jika data pelatihan
diambil dalam jumlah yang besar.
Self Organizing Map (SOM) merupakan ANN yang dapat digunakan untuk
mengurangi bobot dengan cara mengklaster pusat dari RBFN. Modifikasi dari
RBFN tersebut dikenal dengan RBFN-SOM. Pada penelitian ini, algoritma RBFNSOM
lebih ditekankan pada konstruksi algoritma dalam bahasa pemrograman
MATLAB. Program yang telah dihasilkan kemudian digunakan untuk meramalkan
data time series nonlinear. Contoh data yang digunakan dalam hal ini adalah data
Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
Hasil dari penelitian adalah algoritma RBFN-SOM, program RBFN-SOM
berbasis MATLAB dan peramalan contoh data IHSG. Algoritma RBFN-SOM
dengan batasan input dan pusat sebanyak 10 neuron terdiri atas : (a) pembagian
data input RBFN-SOM, (b) penentuan winning neuron SOM, (c) pembaruan bobot
SOM, (d) perulangan pembaruan bobot SOM, (e) penentuan input dan target
RBFN, (f) penentuan nilai pusat dan spread RBFN, (g) penentuan nilai pusat dan
spread RBFN, (h) penentuan nilai mariks pada lapisan tersembunyi RBFN, (i)
penentuan nilai bobot optimum RBFN, (j) pembentukan model RBFN-SOM
terbaik, dan (k) peramalan data. Penerapan program RBFN-SOM untuk peramalan
data Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) menunjukkan bahwa hasil peramalan
tidak berbeda jauh dengan nilai aslinya.
×
Penulis Utama
:
Suryanto Wibowo
Penulis Tambahan
:
-
NIM / NIP
:
M0107059
Tahun
:
2012
Judul
:
Peramalan time series nonlinear menggunakan radial basis function network - self organizing map (rbfn-som)
