Peramalan Temperatur Udara di Kota Surabaya dengan Menggunakan ARIMA dan Artificial Neural Network

Pada dekade terakhir terjadi peningkatan temperatur terutama di kota besar tidak terkecuali di Surabaya. Dampak yang ditimbulkan akibat kenaikan temperatur udara adalah kekeringan, krisis air, hingga Perubahan cuaca. Untuk mengantisipasi Perubahan suhu udara diperlukan suatu model yang dapat meramalkan kondisi udara / temperatur. Model yang banyak digunakan adalah model ARIMA untuk pendekatan model linear. Berdasarkan proses identifikasi model ARIIMA yang didapat adalah Model ARIMA (0,1,2). Sedangkan untuk model Pendugaan data temperatur udara Kota Surabaya dengan menggunakan Artificial Neural Network dengan metode backpropagation menghasilkan model optimum FFNN (2,4,1). Berdasarkan kedua model tersebut yang memberikan nilai MAPE terkecil adalah FFNN (2,4,1) yaitu sebesar 0.0714% dibandingkan model ARIMA sebesar 2.305 %

Pemodelan Data Curah Hujan Di Kabupaten Banyuwangi Dengan Metode ARIMA Dan Radial Basis Function Neural Network

Curah hujan merupakan salah satu komponen lingkungan pemegang peranan penting dalam budidaya tanaman. Bagi Kabupaten Banyuwangi jumlah curah hujan sangat penting dalam menentukan ke-berhasilannya sebagai salah satu lumbung padi Jawa Timur. Perencanaan waktu tanam tidak lepas dari kondisi curah hujan. Penelitian ini menggunakan metode ARIMA dan RBFNN untuk memodelkan curah hujan di Kabupaten Banyuwangi dengan pendekatan linier dan non linier. Model ARIMA merupakan pendekatan linier pada data curah hujan, sedangkan model RBFNN merupakan pendekatan non linier pada data. Penelitian ini membandingkan kedua model tersebut berdasarkan nilai Mean Square Error (MSE) .Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Stasiun Meteorologi Banyuwangi. Model ARIMA menghasilkan nilai MSE sebesar 344,658 dan model RBFNN menghasilkan nilai MSE sebesar 300,185. Berdasarkan perbandingan MSE dari kedua model disimpulkan bahwa model RBFNN lebih baik dari pada ARIMA dalam meramalkan curah hujan di Kabupaten Banyuwangi

Pemodelan Curah Hujan Dengan Pendekatan Model ARIMA, Feed Forward Neural Network Dan Hybrid (ARIMA-NN) Di Banyuwangi

Banyuwangi dikenal sebagai daerah yang kaya akan keindahan alamnya, banyak terdapat tempat wisata antara lain Pantai Bama, Watu Dodol, Rajeg Wesi, Sukomade, Pulau Merah dan Pantai Plengkung. Selain itu di Banyuwangi juga terdapat Taman Nasional Meru Betiri dan Cagar Alam Baluran. Banyuwangi juga merupakan lumbung padi terbesar di Jawa Timur. Salah satu faktor alam yang berpengaruh terhadap produksi padi adalah curah hujan. Pada data curah hujan selain terdapat pola linier diduga juga terdapat pola non linier. Pada penelitian ini akan digunakan digunakan pemodelan linier yaitu ARIMA dan non linier yaitu Feed Forward Neural Network (FFNN) dan Hybrid (ARIMA-NN). Dari hasil analisis yang telah dilakukan didapatkan model ARIMA terbaik adalah ARIMA ([1,13,17],0,0) (1,0,0)12 dengan nilai RMSE sebesar in sample 0,909 dan RMSE out sample sebesar 1,351. Model FFNN terbaik yang didapatkan adalah FFNN (3,3,1) dengan variabel input lag yang signifikan pada model ARIMA yaitu zt-1, zt-12 dan zt-13 dengan nilai RMSE in sample sebesar 1,002 dan RMSE out sample sebesar 1,017 serta pada pemodelan Hybrid, model utama yang digunakan adalah ARIMA ([1,13,17],0,0)(1,0,0)12 dengan model FFNN yang terbentuk adalah FFNN (4,5,1) dengan nilai RMSE berturut-turut 0,851 dan 1,231. Dari ketiga metod tersebut pemodelan dengan FFNN (3,3,1) menghasilkan nilai RMSE out sample yang paling kecil

Peramalan Harga Saham Jakarta Islamic Index Menggunakan Metode Vector Autoregressive

Saham merupakan instrumen investasi yang banyak dipilih para investor, karena saham mampu memberikan tingkat keuntungan yang menarik. Sejak 12 Mei 2011, Bursa Efek Indonesia (BEI) mempunyai dua indeks harga saham Syariah, yaitu Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) dan Jakarta Islamic Index (JII). Saham-saham dalam indeks ini mempunyai keistimewaan yaitu memiliki tingkat hutang yang rendah, sehingga risiko dalam berinvestasi semakin terkendali [1]. Terdapat 8 sektor di dalam indeks JII salah satunya adalah sektor properti. Perkembangan industri properti dan real estate menunjukkan pertumbuhan yang sangat pesat. Hal ini ditandai dengan maraknya pembangunan Perumahan, apertemen, perkantoran dan perhotelan di kota-kota besar. fluktuasi harga saham sektor properti merupakan salah satu masalah bagi investor dalam menjual atau membeli saham sehingga diperlukan analisis untuk meramalkan harga saham guna meminimalkan risiko yang diperoleh. Metode VAR adalah metode yang digunakan untuk meramalkan data dua variabel atau lebih yang memiliki hubungan timbal Balik. Berdasarkan analisis peramalan harga saham sub sektor properti dan real estate dengan metode VAR maka dapat diketahui model akhir yang terbentuk adalah VARX (1,1) dengan RMSE 3 periode ke depan variabel ASRI sebesar 6,2, BSDE sebesar 22,4, LPKR sebesar 22,7, PWON sebesar 12,8, dan SMRA sebesar 14,

Bayesian Bernoulli Mixture Regression Model for Bidikmisi Scholarship Classification

Bidikmisi scholarship grantees are determined based on criteria related to the socioeconomic conditions of the parent of the scholarship grantee. Decision process of Bidikmisi acceptance is not easy to do, since there are sufficient big data of prospective applicants and variables of varied criteria. Based on these problems, a new approach is proposed to determine Bidikmisi grantees by using the Bayesian Bernoulli mixture regression model. The modeling procedure is performed by compiling the accepted and unaccepted cluster of applicants which are estimated for each cluster by the Bernoulli mixture regression model. The model parameter estimation process is done by building an algorithm based on Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method. The accuracy of acceptance process through Bayesian Bernoulli mixture regression model is measured by determining acceptance classification percentage of model which is compared with acceptance classification percentage of the dummy regression model and the polytomous regression model. The comparative results show that Bayesian Bernoulli mixture regression model approach gives higher percentage of acceptance classification accuracy than dummy regression model and polytomous regression mode

Peramalan Harga Gabah Kering Panen (GKP), Gabah Kering Giling (GKG) dan Beras di Tingkat Produsen Jawa Timur dengan Pendekatan Metode Univariate dan Multivariate Time Series

Indonesia merupakan salah satu Negara agraris, yang sebagian besar penduduknya berprofesi sebagai petani. Provinsi Jawa Timur merupakan salah satu provinsi lumbung padi nasional, yang selama ini selalu menjadi tulang punggung produksi beras nasional. Seiring dengan adanya suatu permasalahan masyarakat Indonesia, yakni selalu menjadikan beras sebagai bahan makanan pokok, sehingga kebutuhan akan beras selalu kontinyu, maka perlu dilakukan suatu estimasi peramalan terhadap harga beras, harga gabah kering panen (GKP) dan harga gabah kering giling (GKG). Untuk mengantisipasi terjadinya lonjakan harga yang drastis. Ada dugaan ketiga variabel tersebut saling berpengaruh, permasalahannya adalah bagaimana meramalkan ketiga variabel tersebut secara bersama-sama, maka pemodelan secara multivariat perlu mendapat-kan pertimbangan yaitu dengan menggunakan model Vector Autoregressive (VAR). Selain itu metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) juga digunakan dalam penelitian ini, yang selanjutnya akan dibandingkan dengan model VAR. Uji kausal Granger digunakan untuk mengetahui hubungan antar variabel. Hasil yang diperoleh adalah terdapat hubungan kausal dua arah antar harga GKG dan beras. Model peramalan terbaik berdasarkan kriteria out sample menghasilkan bahwa model VARIMA (6,1,0) merupakan model yang sesuai untuk meramalkan harga GKG. Sedangkan untuk harga GKP dan beras lebih sesuai jika menggunakan model ARIMA. Model ARIMA untuk harga GKP adalah ARIMA (0,1,[5,11]) (1,0,0)12, sedangkan untuk harga beras adalah ARIMA (0,1,1)(1,0,1)12

Penerapan Backpropagation untuk Meningkatkan Efektivitas Waktu dan Akurasi pada Data Wall-Following Robot Navigation

Mobile robot adalah sebuah mesin otomatis yang mampu bergerak pada suatu kondisi tertentu sehingga mobile robot membutuhkan sistem navigasi yang baik. Untuk bernavigasi dengan baik, dibutuhkan adaptasi yang cepat dan respon yang sesuai terhadap kejadian baru yang terjadi di sekitarnya. Dalam navigasi robot, terdapat indikasi bahwa pola klasifikasinya bersifat nonlinier. Oleh karena itu, navigasi robot dapat menggunakan algoritma backpropagation untuk menginterpretasikan input sensor yang dimiliki robot. Dalam tugas akhir ini akan dicari pendekatan yang dapat membuat penerapan backpropagation dalam data wall-following robot navigation lebih efektif. Proses pelatihan ini dapat dikatakan lebih efektif apabila dalam pelatihan tersebut dibutuhkan waktu yang lebih singkat namun tetap mampu mempertahankan atau bahkan dapat meningkatkan akurasi. Dalam penelitian ini digunakan lima variasi pelatihan backpropagation yaitu gradient descent backpropagation, gradient descent with momentum backpropagation, gradient descent with adaptive learning rate backpropagation, gradient descent with momentum and adaptive learning rate backpropagation, dan Levenberg-Marquardt backpropagation. Berdasarkan kecepatan pelatihan, pelatihan Levenberg-Marquardt backpropagation mempunyai MSE yang lebih cepat konvergen daripada pelatihan lainnya. Sedangkan berdasarkan akurasi, pelatihan gradient descent with momentum and adaptive learning rate memiliki ketepatan klasifikasi yang paling baik untuk data testing. Dalam navigasi robot, lebih diutamakan pemilihan bobot dan bias yang dapat menghasilkan akurasi yang paling baik untuk testing. Oleh karena itu, disimpulkan bahwa gradient descent with momentum and adaptive learning rate merupakan pelatihan yang terbaik untuk digunakan sebagai dasar sistem navigasi robot