APLIKASI NEURO-FUZZY UNTUK PREDIKSI DERET WAKTU :STUDI KASUS: MAGNITUDO MAKSIMUM GEMPA BUMI PULAU JAWA

Moch Wawan K, - (2009) APLIKASI NEURO-FUZZY UNTUK PREDIKSI DERET WAKTU :STUDI KASUS: MAGNITUDO MAKSIMUM GEMPA BUMI PULAU JAWA. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text s_fis_034503_table_of_contents.pdf Download (254kB)
	Text s_fis_034503_chapter1.pdf Download (286kB)
	Text s_fis_034503_chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (448kB)
	Text s_fis_034503_chapter3.pdf Download (369kB)
	Text s_fis_034503_chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (461kB)
	Text s_fis_034503_chapter5.pdf Download (248kB)
	Text s_fis_034503_bibliography.pdf Download (252kB)

Abstract

Neuro-Fuzzy merupakan salah satu metoda soft computing yang menggabungkan dua metoda komputasi handal dalam proses penalaran dalam memecahkan masalah. Adapun dua metode tersebut terdiri dari sistem fuzzy dan jaringan saraf . Gabungan dua komponen (sistem hybrid) tersebut dapat kita sebut neuro-fuzzy. Salah satu model pengembangannya adalah ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inferrence System). ANFIS telah banyak digunakan untuk aplikasi seperti kendali, pemodelan, pengolahan informasi dan masalah forecasting atau khususnya prediksi deret waktu (time series prediction). Deret waktu acak (chaotic) seperti pada pola data yang dibentuk dalam pengumpulan data magnitudo maksimum gempa bumi pulau Jawa sekitar tahun 1974-2008, akan digunakan sebagai input-output aplikasi prediksi ANFIS deret waktu khususnya pola acak magnitudo gempa bumi. Selain untuk mengaplikasikan ANFIS pada kasus ini, penelitian ini juga bertujuan untuk menentukan format pengaturan rancang bangun prediksi ANFIS dengan nilai error prediksi paling kecil. Pengaturan format pelatihan dan pengujian ANFIS akan menunjukan hasil kinerja perancangan melalui besar kecilnya kesalahan atau error prediksi ANFIS terhadap data sesungguhnya yang ditetapkan dalam kuantitatif Root Mean Square Error (RMSE). Dari penelitian ini diperoleh hasil prediksi magnitudo ANFIS relatif terprediksi baik dengan RMSE nya sebesar 6.171 melalui 30 epoch pelatihan dan pembelajaran penyetelan fungsi keanggotaan 2 MFs. Hasil tersebut diperoleh pengaturan format (L=6) input-output [X(t-18), X(t-12), X(t-6), X(t) ; X(t+6),] yang mengikuti pengaturan konvensional prediksi deret waktu Mackey-Glass. Sedangkan pada percobaan yang lain dengan modifikasi pengaturan format (L=9) input-output [X(t-27), X(t-18), X(t-9), X(t); X(t+9)] dengan pelatihan/pengujian 30 epoch, 2 MFs diperoleh evaluasi hasil terbaik RMSE dibanding L lain (dalam rentang 1 sampai 10) sebesar 1.406.

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	ID SINTA DOSEN PEMBIMBING: Waslaluddin: 6099556
Uncontrolled Keywords:	NEURO-FUZZY, PREDIKSI DERET WAKTU
Subjects:	L Education > L Education (General) Q Science > QC Physics
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Jurusan Pendidikan Fisika
Depositing User:	Erni Alipiyani
Date Deposited:	22 Sep 2023 02:38
Last Modified:	22 Sep 2023 02:38
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/107862

Actions (login required)

View Item