Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Limits: Journal of Mathematics and Its Applications
Daryono Budi Utomo
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
WAVELET-JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI DATA TIME SERIES Daryono Budi Utomo
Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Vol 4, No 2 (2007)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (389.41 KB) | DOI: 10.12962/j1829605X.v4i2.1417

Abstract

Prediksi data time series dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan yang akan datang. Jaringan syaraf tiruan merupakan metoda yang baik untuk memprediksi data time series, akan tetapi sulit dihindari adanya epoch (iterasi) yang banyak selama pelatihan. Sedangkan wavelet dapat dipakai untuk mendekomposisi dan merekontruksi data sehingga dapat mengurangi banyaknya epoch. Pada makalah ini, dibahas bagaimana WaveletJaringanSyaraf Tiruan, yang selanjutnya disebut WANN (WaveletArticialNeural Network) digunakan untuk memprediksi data timeseries.Ada tiga tahapan untuk mendapatkan hasil prediksi data timesseries dengan metoda WANN, yaitu pre-processing, prediction, dan post-processing. Pre-processing digunakan untuk mendekomposisi data masukan, prediction merupakan proses training, dan post processing dipakai untuk merekontruksi data setelah dilakukan training. Selanjutnya dilakukan simulasi dengan menggunakan MATLAB. Dari simulasi ini diperoleh data short term prediction dan long term prediction.
WAVELET-JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI DATA TIME SERIES Daryono Budi Utomo
Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 4 No. 2 (2007): Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Volume 4 Nomor 2 Edisi Nove
Publisher : Pusat Publikasi Ilmiah LPPM Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Prediksi data time series dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan yang akan datang. Jaringan syaraf tiruan merupakan metoda yang baik untuk memprediksi data time series, akan tetapi sulit dihindari adanya epoch (iterasi) yang banyak selama pelatihan. Sedangkan wavelet dapat dipakai untuk mendekomposisi dan merekontruksi data sehingga dapat mengurangi banyaknya epoch. Pada makalah ini, dibahas bagaimana WaveletJaringan Syaraf Tiruan, yang selanjutnya disebut WANN (WaveletArticial Neural Network) digunakan untuk memprediksi data time series. Ada tiga tahapan untuk mendapatkan hasil prediksi data times series dengan metoda WANN, yaitu pre-processing, prediction, dan post-processing. Pre-processing digunakan untuk mendekomposisi data masukan, prediction merupakan proses training, dan post processing dipakai untuk merekontruksi data setelah dilakukan training. Selanjutnya dilakukan simulasi dengan menggunakan MATLAB. Dari simulasi ini diperoleh data short term prediction dan long term prediction.
Co-Authors