Text

Pemilihan Input Model ANFIS untuk Data Runtun Waktu Menggunakan Metode Forward Selection Dilengkapi GUI Matlab (Studi Kasus Jumlah Penumpang Kereta Api di Wilayah Jawa Non Jabodetabek)

---

ABSTRAK
Salah satu metode yang umum digunakan untuk identifikasi sebuah model runtun waktu dan input model ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) adalah plot PACF. Plot PACF menunjukkan hubungan antara pengamatan sekarang dengan pengamatan sebelumnya secara visual. Secara formal terdapat beberapa metode yang dikenal efektif untuk identifikasi input ANFIS, salah satunya adalah metode regresi Forward Selection. Dengan konsep yang sama dengan PACF, proses pemilihan input ANFIS menggunakan metode Forward Selection didasarkan pada urutan hubungan antara prediktor terhadap respon yang ditandai dengan besarnya koefisien korelasi. Penelitian ini, mengkaji metode Forward Selection pada data simulasi yang memiliki karakteristik stasioner, stasioner dengan outlier, non stasioner, non stasioner dengan outlier serta mengimplementasikan pada data jumlah penumpang kereta api di wilayah Jawa Non Jabodetabek. Pemodelan ANFIS pada data jumlah penumpang kereta api di wilayah Jawa Non Jabodetabek menghasilkan AIC sebesar 15,5617, MAPE sebesar 8,5093% dan RMSE 571,3691. Hasil dari penelitian ini dilengkapi dengan GUI yang berfungsi sebagai alat bantu untuk mempermudah pengguna dalam pengolahan data.

Kata Kunci: Plot PACF, Forward Selection, ANFIS, non stasioner, outlier

ABSTRACT
One of the methods that is commonly used to identify a time series model and input ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) model is PACF plot. The PACF plot shows the correlation between current observations and previous observations visually. Formally there are several methods that are known to effectively identify ANFIS inputs, one of which is the Forward Selection regression method. With the same concept as PACF, the process of selecting ANFIS inputs using the Forward Selection method is based on the order of the correlation between the predictors and the response which is indicated by the magnitude of the correlation coefficient. This study discusses the Forward Selection method in simulation data that has stationary characteristics, stationary with outliers, non stationary, non stationary with outliers and implementing data on the number of train passengers in the Non Jabodetabek Java region. ANFIS modeling on data of the number of train passengers in the Non Jabodetabek Java region produces AIC of 15.5617, MAPE of 8.5093 and RMSE of 571.33691. The result of this study is equipped with a GUI which is useful as a tool to facilitate users in processing data.

Keywords : PACF Plot, Forward Selection, ANFIS, non stasionary, outlier

---

Ketersediaan

719E19III

719 E 19-ii

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

719 E 19-ii

Penerbit

: ., 2019

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

512.7

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Tiara Sukma Valentina

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar