PREDIKSI TINGGI MUKA AIR MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

Tinggi Muka Air Akibat dari Pasang surut air laut yang merupakan fenomena naik turunnya muka laut secara periodik yang terjadi di seluruh belahan bumi akibat adanya gaya pembangkit pasang surut yang utamanya berasal dari matahari dan bulan. Tujuan penulisan penelitian ini adalah untuk menganalisa hasil ketinggian muka air khususnya di daerah Marabahan Kabupaten Barito Kuala Kalimantan Selatan. Metode yang diusulkan SVM dengan PSO yang menggunakan data dari instansi terkait khususnya di daerah Marabahan,. Masing-masing algoritma akan implementasikan dengan menggunakan RapidMiner 5.1Pengukuran kinerja dilakukan dengan menghitung rata-rata error yang terjadi melalui besaran Root Mean Square Error (RMSE) .Semakin kecil nilai dari masing-masing parameter kinerja ini menyatakan semakin dekat nilai prediksi dengan nilai sebenarnya. Dengan demikian dapat diketahui algoritma yang lebih akurat. Hasil RMSE Support Vector Machines Berbasis PSO adalah 37.68

Evolution strategies based coefficient of TSK fuzzy forecasting engine

Forecasting is a method of predicting past and current data, most often by pattern analysis. A Fuzzy Takagi Sugeno Kang (TSK) study can predict Indonesia's inflation rate, yet with too high error. This study proposes an accuracy improvement based on Evolution Strategies (ES), a specific evolutionary algorithm with good performance optimization problems. ES algorithm used to determine the best coefficient values on consequent fuzzy rules. This research uses Bank Indonesia time-series data as in the previous study. ES algorithm uses the popSize test to determine the number of initial chromosomes to produce the best optimal solution for this problem. The increase of popSize creates better fitness value due to the ES's broader search area. The RMSE of ES-TSK is 0.637, which outperforms the baseline approach. This research generally shows that ES may reduce repetitive experiment events due to Fuzzy coefficients' manual setting. The algorithm complexity may cost to the computing time, yet with higher performance