Penulis: Admin Data

Kategori
Jasa Olah Data

Kenali Analisis Model GW-PCA (R) Pada Statistik Spasial

GW-PCA (R)

Model GW-PCA (R) atau geographically weighted bermanfaat saat ada non-stationaritas di semua daerah spasial. Pada poin ini, model global sendiri tidak bisa di pakai untuk mewakili variasi lokal di semua area.

Sebagai penggantinya, koefisien regresi tertimbang secara lokal dan berdasarkan jarak tertentu, sehingga bisa di pakai untuk menyesuaikan nilai global. Jadi Anda bisa menggunakan data spasial yang memuat informasi lokasi.

Adapun paket R dari GW model ini dan menangani prosedur tersebut. Selain itu modal itu juga mempunyai banyak kegunaan untuk melakukan analisis data spasial dan memberikan detail lebih jelas.

Mengenal GW-PCA (R) Data Spasial

Berbicara mengenai kegunaannya, salah satunya yakni untuk analisis komponen utama sebagai alat eksploitasi untuk evaluasi heterogenitas data spasial. Paket R tersebut juga memberikan banyak ringkasan statistik lengkap.

Mengenai fungsi spacial weighting sendiri ini merupakan bagian paling penting dari model GW dalam analisis statistik data spasial. Karena hal ini dapat di pakai dalam mendeskripsikan hubungan spasial di antara data target.

Anda bisa mendefinisikan sebuah matrik dengan dimensi yang sama menggunakan data target. Hal itu di lakukan agar bida melakukan indikasi terhadap geographical weighting dari tiap titik data untuk setuap lokasi.

Nantinya para pengguna harus dapat menentukan jenis dari jarak, fungsi kernel, serta bandwidth yang di pakai untuk membangun matriknya. Jadi metode GW-PCA (R) ini dapat di pertimbangkan untuk digunakan.

Dengan data tersebut bisa di pilih untuk metode analisis ketika menghitung jarak (eucliden, manhattan, serta jarak great circle maupun jarak minkowski di generalisasikan). Biasanya fungsi kernel yang di pakai ialah (gaussian, eksponensial, box-car, bi-square, dan tri-cube).

Untuk gaussian dan eksponensial ialah fungsi kelanjutan dari jarak antara dua titik observasi. Sementara itu box-car, bi-square, serta tri-cube merupakan fungsi diskontinyu.

Artinya pengamatan lebih jauh dari jarak yang sebelumnya sudah di tentukan (bandwith) tidak di ikutsertakan. Bandwidth sendiri bisa berupa jarak atau jumlah data lokal yang tetap untuk kedua fungsinya itu.

Namun ukuran local sample yang sesungguhnya sama seperti ukuran sampel dengan fungsi kontinyu. Anda bisa lihat bagaimana hubungan lokal potensial antar variabel dengan menerapkan fungsi statistik GW-PCA (R).

Baca juga:

Pengertian Self Organizing Maps dan Fakta Unik yang Ada

Kategori
Jasa Olah Data

Pengertian Self Organizing Maps dan Fakta Unik yang Ada

Self Organizing Maps

Pertanyaan terkait apa itu Self Organizing Maps (SOM) seringkali muncul di kolom pencarian internet. SOM merupakan salah satu jenis ANN atau artificial neural network yang menggunakan metode tanpa arahan (unsupervised learning) dari data input target.

Apa Itu Self Organizing Maps?

Self Organizing Maps (SOM) adalah jenis ANN yang dapat Anda gunakan tanpa memerlukan adanya arahan. Penggunaan SOM akan menghasilkan representasi yang terpisah antara pelatihan dengan dimensi rendah dan ruang input sampel.

Perbedaan mendasar dari SOM dengan jenis ANN lainnya terletak pada metode pembelajaran kompetitif, bukan dengan metode pembelajaran koreksi kesalahan. Bahkan jaringan ini juga menggunakan fungsi Neighbor untuk melestarikan sifat topologi dalam ruang inputnya.

Kelebihan dari SOM yaitu mampu menghasilkan data yang mudah untuk Anda tafsirkan dan pahami. Hal tersebut terjadi karena SOM menerapkan sistem pengurangan dimensi serta melakukan pengelompokan grid.

Fakta Unik dari Self Organizing Maps

Ada beberapa fakta unik yang perlu Anda ketahui dari SOM. Fakta unik yang cukup penting untuk Anda ketahui yaitu terkait cara kerja SOM dan juga cara pengaplikasiannya.

1. Cara Kerja

Fakta unik pertama dari SOM yaitu terkait cara kerja yang ada. Secara garis besar, SOM memiliki dua lapisan penting yaitu output dan input map feature. Tahap pertama cara kerja SOM yaitu inisialisasi bobot pada vektor. Sehingga beberapa vektor terpilih akan menjadi sampel secara acak.

Selanjutnya vektor yang terpilih akan kembali dipetakan untuk mengetahui bobot yang paling mewakili bagian input. Setiap vektor berbobot akan memiliki bobot tetangga yang berada di lingkungan sekitarnya. Bentuk yang paling banyak map bentuk yaitu bentuk heksagonal dan persegi. Cara kerja ini biasanya akan dilakukan berulang bahkan hingga 1.000 kali.

2. Pengaplikasian Self Organizing Maps

Fakta lainnya yang perlu Anda ketahui yaitu pengaplikasian SOM dalam membentuk data baru akan mempertahankan informasi struktural yang berasal dari data pelatihan. Sehingga Anda tidak perlu khawatir akan kehilangan data saat data melewati proses reduksi.

Tidak hanya itu, SOM juga dapat Anda gunakan untuk mendefinisikan pemetaan antara sifat fisik dan klaster. Sehingga proses analisis dan lanjutan bisa berjalan dengan lancar tanpa adanya tahapan penting yang terlewat.

Bagaimana, menarik bukan beberapa informasi tentang apa itu SOM? Demikian ulasan singkat mengenai pengertian SOM dan fakta unik yang ada, semoga bermanfaat.

Baca juga:

Tujuan Menggunakan Multivariat SSA

Kategori
Jasa Olah Data

Tujuan Menggunakan Multivariat SSA

Multivariat Singular Spectrum Analysis

Multivariat SSA – Dalam ilmu pengetahuan banyak sekali metode baru yang bermunculan. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan kemudahan dalam berbagai bidang. Metode multivariat, tentu sudah tidak asing di telinga. Sebab metode ini seringkali berguna dalam beberapa bidang terutama bidang kesehatan.

Apa itu Multivariat SSA?

Multivariat Singular Spectrum Analysis atau SSA merupakan sebuah metode dalam statistik. Untuk menghitung data ini, memerlukan beberapa alat. Sebab multivariat memiliki beberapa variabel, sehingga penghitungannya harus  hati-hati. Metode ini juga sering  berguna  untuk memprediksi musim.

Selain berguna untuk memprediksi musim, metode ini juga berguna untuk mengolah data yang memiliki beberapa variabel. Bagi Anda yang akan menggunakan metode ini untuk menentukan sesuatu, harus mengetahui rumus dari metode ini. Sebab metode ini dapat Anda kerjakan menggunakan beberapa rumus.

Tujuan Menggunakan Multivariat SSA

Bagi masyarakat yang belum mengetahui tujuan dari metode ini, bisa mencari referensi dari berbagai sumber. Sebab metode ini memiliki beberapa manfaat dalam bidang bisnis. Sehingga penting bagi Anda mengetahui rumus multivariat. Berikut beberapa tujuan menggunakan metode multivariat, yakni:

1. Mengetahui Interaksi Halaman Web

Dalam digital marketing, metode multivariat memiliki fungsi untuk meningkatkan jumlah pengunjung yang mengunjungi web. Sebab semakin ramai suatu web, maka semakin naik traficc dari website tersebut. Oleh karena itu, banyak orang yang berusaha untuk menguasai multivariat.

2. Memperkirakan Peluang Bisnis

Dalam dunia bisnis, pelaku usaha harus pandai mencari peluang. Terlebih persaingan dalam dunia bisnis semakin ketat. Untuk memperoleh peluang bisnis yang cukup besar, Anda bisa menggunakan analisis multivariat. Sebab metode ini cukup efektif dalam mengetahui peluang bisnis.

3. Membantu Menerapkan Strategi Investasi

Saat ini banyak perusahaan yang memutuskan untuk melakukan investasi. Sebab investasi menguntungkan perusahaan. Namun untuk mendapat keuntungan, perusahaan harus menerapkan strategi yang bagus. Sehingga, pelaku usaha harus menggunakan analisis multivariat.

Berbagai tujuan di atas, sering menjadi alasan banyak orang menggunakan analisis multivariat SSA. Sebab analis ini cukup menguntungkan berbagai belah pihak. Namun untuk menerapkan analisis ini, pelaku harus mengetahui beberapa rumus metode multivariat. 

Baca juga:

Peran Logistic Smooth Transition Autoregressive dalam Kehidupan Sehari-hari

Kategori
Jasa Olah Data

Peran Logistic Smooth Transition Autoregressive dalam Kehidupan Sehari-hari

Logistic Smooth Transition Autoregressive

Manusia pasti membutuhkan perencanaan yang baik untuk menentukan langkah di masa depan. Untuk membuat perencanaan yang baik Anda bisa memanfaatkan keberadaan data logistic smooth transition autoregressive.

Apa itu Logistic Smooth Transition Autoregressive?

Logistic Smooth transition autoregressive (LSTAR)  adalah salah satu model data yang kerap orang gunakan untuk menciptakan perencanaan baik di masa mendatang. Keberadaan LSTAR berpedoman pada pengguna deret waktu linier sehingga menghasilkan pertimbangan yang cukup matang.

LSTAR merupakan bentuk ramalan data untuk menghasilkan perencanaan berserta hasil fleksibel.  Hampir semua pengusaha bisa memanfaatkan keberadaan LSTAR untuk mendapatkan perhitungan matang pada hasil produksi.

Cara kerja dari model data tersebut yaitu memperhitungkan semua linier yang ada untuk mendapatkan hasil perencanaan terbaik. Jika hasil tersebut sesuai dengan model data maka nantinya akan menghasilkan perencanaan yang baik.

Manfaat dari Logistic Smooth Transition Autoregressive

Penerapan model data LSTAR ternyata memiliki beragam manfaat bagi kehidupan sehari-hari khususnya bagi seluruh pengusaha. Berikut beberapa manfaat dan peran penting dari LSTAR yang wajib untuk Anda ketahui:

1. Menciptakan Perencanaan Yang Baik

Manfaat utama yang bisa Anda rasakan jika menerapkan keberadaan model data berupa LSTAR yaitu memudahkan perencanaan. Dengan menggunakan LSTAR seorang pengusaha bisa mengetahui besar keuntungan dalam satuan waktu tertentu.

Melalui perhitungan LSTAR, nantinya seluruh biaya yang pengusaha keluarkan sebagai modal terlihat jelas. Menariknya, menggunakan model data ini juga mampu memperkirakan potensi keberhasilan sebuah usaha atas modal yang Anda keluarkan.

2. Terhindar dari Kerugian

Keberadaan LSTAR ternyata juga bisa Anda gunakan sebagai alternatif untuk menghindari kerugian. Hal ini bisa Anda dapatkan dari hasil pertimbangan yang telah terlewati dengan memanfaatkan deret waktu.

Manfaat ini sangat pengusahaan perlukan sehingga perusahaan atau jalannya usaha tetap stabil. Tanpa adanya LSTAR, suatu pengusaha tidak akan bisa merencanakan nasib perusahaan dengan baik dan benar.

LSTAR menjadi salah satu data yang bisa Anda manfaatkan untuk menciptakan perencanaan di masa mendatang. LSTAR juga kerap orang sebut sebagai data peramal berdasarkan data deret waktu.

Baca juga:

Pengujian Analisis Variasi (ANOVA) Menggunakan Aplikasi Design Expert

Kategori
Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi Uncategorized

Berkenalan dengan Design of Experiments (DoE)

Design of Experiments

Design of Experiments memiliki peran yang penting dalam berbagai bidang khususnya pada bidang bisnis. Bisa juga dikatakan bahwa DoE merupakan salah satu teknik untuk merencanakan dan merancang suatu eksperimen dari sebuah produk, sistem, dan proses. Melihat luasnya fungsi dari DoE ini, maka tidak heran banyak yang memanfaatkan teknik DoE ini.

Apa Itu Design of Experiments?

Agar lebih memahami dan mengerti mengenai DoE tentunya Anda harus tahu apa pengertian dari istilah DoE, bukan? Selanjutnya Anda bisa mempelajari apa saja manfaat dari DoE. Teknik DoE bisa Anda proses menggunakan aplikasi bernama Design Expert. Aplikasi ini akan memudahkan Anda untuk mengaplikasikan teknik DoE ini.

Di bawah ini adalah pembahasan singkat mengenai DoE yang dapat Anda simak. Pahami betul agar Anda tidak kesulitan untuk memasukkan teknik ini pada kerangka berpikir Anda.

Pengertian

Design of Experiments atau yang lebih pendeknya DoE adalah suatu perkakas untuk menemukan faktor-faktor yang memberikan pengaruh signifikan terhadap kualitas, korelasi, serta menghitung besarnya pengaruh tersebut. Metode statistik ini bermanfaat untuk meningkatkan kualitas dari sebuah produk, sistem, dan proses sekalipun.

Macam-Macam Metode Design of Experiments

DoE memiliki beberapa macam metode yang dapat Anda pilih dan aplikasikan menggunakan Design Expert. Berikut ini adalah beberapa metode dari DoE yang dapat Anda pelajari dan ketahui.

Desain Faktorial

Metode desain ini bertujuan untuk mencari tahu interaksi antara faktor-faktor yang Anda uji. Anda dapat melihat apakah faktor tersebut saling mendukung atau saling menghambat saut sama lain.

Desain Mixture

DoE dengan metode desain mixture dapat Anda gunakan untuk mencari formulasi yang paling optimal antara campuran yang terdiri dari 2 hingga 24 komponen yang berbeda.

Metode Taguchi

Bagi Anda yang ingin membuat produk, sistem, atau proses berkualitas tinggi dengan biaya rendah akan sangat tepat bila menggunakan metode Taguchi.

Metode RSM

Metode ini lebih cocok untuk menentukan hubungan fungsional antara variabel respon dan variabel independen. Tujuan dari metode RSM adalah penentuan level dan nilai dari faktor yang optimal tersebut.

Nah, demikianlah pembahasan singkat mengenai Design of Experiments. Silakan Anda mempraktikkan pengujian DoE menggunakan Design Expert untuk lebih memahami teknik perancangan dan perencanaan yang satu ini.

Baca juga:

Pengujian Analisis Variasi (ANOVA) Menggunakan Aplikasi Design Expert

Kategori
Jasa Olah Data Uncategorized

Pengujian Analisis Variasi (ANOVA) Menggunakan Aplikasi Design Expert

anova design expert

ANOVA merupakan salah satu uji statistik untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan rata-rata antara grup atau kelompok. Perhitungan Analisis Variasi (ANOVA) ini akan lebih mudah bila menggunakan software bantuan seperti Design Expert.

Langkah Pengujian ANOVA dengan Aplikasi Design Expert

Anda tentu tidak ingin buang-buang  waktu dengan melakukan pengujian Analisis Variasi secara manual, bukan? Karena selain prosesnya panjang, pengujian manual juga rentan akan kesalahan.

Nah, berikut ini adalah langkah pengujian ANOVA yang dapat ikuti dengan menggunakan aplikasi Design Expert.

Mempersiapkan Data Uji ANOVA

Pertama-tama, Anda harus mempersiapkan dulu data penelitian yang akan Anda uji menggunakan Analisis Variasi (ANOVA). Inputkan data-data tersebut ke aplikasi Design Expert sesuai dengan apa yang Anda butuhkan. Pastikan Anda tidak melakukan kesalahan saat input data di Design Expert karena akan mempengaruhi hasil uji.

Pengecekan Model Data dengan Design Expert

Setelah itu, Anda bisa masuk ke tab Analysis di side bar sebelah kiri pada aplikasi Design Expert. Pada jendela tersebut Anda akan mendapatkan banyak pilihan pengujian dan pilihlah tab Model untuk mengetahui apa-apa saja yang mempengaruhi hasil pengujian. Anda bisa melakukan penyesuaian terlebih dahulu agar data sesuai dengan kebutuhan Anda dan siap melakukan pengujian ANOVA.

Pengujian ANOVA dengan Design Expert

Dari tab Model silakan beralih ke tab ANOVA dengan mengeklik tulisan ANOVA di samping Model tadi. Pada tab ini Anda akan mendapatkan informasi mengenai data Anda secara lengkap mulai dari rata-rata, mean, hingga signifikan atau tidaknya perbedaan rata-rata kelompok data yang Anda uji.

Anda bisa memeriksa informasi lain mengenai data Anda berdasarkan ANOVA. Klik Fit Statistik untuk mengetahui nilai R Square atau banyaknya variasi data yang dapat masuk ke Model data Anda. Terakhir, masuk ke tab Diagnostics untuk mengecek validitas hasil ANOVA. Pengujian ANOVA valid bila nilai residual independen, terdistribusi normal, dan variannya konstan.

Demikianlah pembahasan mengenai langkah tutorial pengujian Analisis Variasi (ANOVA) dengan aplikasi Design Expert. Sekarang, Anda bisa mencoba sendiri untuk menguji data Anda dengan Analisis Variasi.

Baca juga:

Cara Melakukan Analisis Variansi Dua Arah pada Sebuah Penelitian

Kategori
Jasa Olah Data

Apa Itu Surface Respon Methodology (SRM) dan Cara Pengujiannya

Surface Respon Methodology srm

Surface Respon Methodology (SRM) adalah hal penting dalam proses pengembangan produk kesehatan dan farmasi. Bahkan tidak hanya dunia kesehatan saja, Surface Respon Methodology juga berperan penting di bidang-bidang lain seperti ilmu sosial dan teknik.

Inilah Pengertian Surface Respon Methodology (SRM) dan Pengujiannya Menggunakan Design Expert

Sebagai salah satu akademisi dalam bidang-bidang tersebut tentunya Anda harus paham mengenai Surface Respon Methodology. Dengan begitu, Anda bisa mengikuti proses atau menjalankan proses pengembangan produk-produk di bidang tersebut.

Berikut ini adalah ulasan singkat mengenai Surface Respon Methodology beserta cara pengujiannya. Kali ini, pengujian dengan Surface Respon Methodology memanfaatkan aplikasi Design Expert.

Apa Itu Surface Respon Methodology?

Surface Respon Methodology (SRM) adalah suatu metode statistik yang berasal dari kombinasi antara metode matematika dan teknik statistik untuk membangun model empiris. Metode ini menggabungkan antara desain eksperimen, metode pengoptimalan strategi, dan analisis regresi untuk mengoptimalkan proses dan melakukan identifikasi terhadap ada tidaknya keterkaitan antar faktor terhadap respon.

Cara Menguji Surface Respon Methodology dengan Design Expert

Untuk memulai pengujian SRM menggunakan Design Expert dapat Anda mulai dengan proses input data ke aplikasi. Setelah itu, Anda dapat masuk ke side bar Optimization dan memilih Numerical. Lakukan pengubahan yang Anda butuhkan sesuai dengan case study Anda.

Jalankan prosesnya dengan masuk ke Solution tab di bagian atas di sambing tab Criteria. Design Expert akan menunjukkan hasil data yang paling mendekati dengan kriteria yang sudah Anda atur di  tab sebelumnya.

Anda juga bisa mengubah tampilannya menjadi Bar Graph melalui Solutions Toolbar. Tampilan ini dapat membantu Anda untuk melihat data hasil proses optimasi dengan lebih mudah dan jelas.

Demikianlah pengertian dari Surface Respon Methodology (SRM) yang dapat Anda ketahui. SRM merupakan salah satu metode pengujian terhadap keterkaitan antar faktor terhadap respon yang lebih menguntungkan daripada metode lain. Oleh karena itu, Anda harus memahami betul mengenai SRM ini agar tidak bingung saat harus mengujinya menggunakan Design Expert.

Baca juga:

Memahami Apa Itu Quality by Design (QbD)

Kategori
Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Memahami Apa Itu Quality by Design (QbD)

quality by design qdb

Anda yang berkecimpung pada dunia farmasi tentu sudah tidak asing lagi dengan istilah Quality by Design (QbD). Namun, apakah Anda sudah benar-benar paham dengan istilah itu sendiri? Bagi seorang yang ada di dunia farmasi tentunya harus paham betul mengenai istilah yang satu ini. 

Apa Sih Makna dari Quality by Design?

Istilah ini sendiri tidak bisa terpisahkan dari CPOB atau Cara Pembuatan Obat yang Baik. Oleh karena itu, Anda harus paham betul agar dapat membuat obat dengan jaminan mutu dan kualitas terbaik.

Berikut ini adalah penjelasan mengenai istilah yang dapat Anda pelajari.

Pengertian Quality by Design

Istilah yang mewakili pendekatan secara sistematis dalam pengembangan obat-obatan. Pendekatan ini mengacu pada cara ilmiah dan Quality Risk Management sehingga dapat meningkatkan keamanan dan mutu produksi obat-obatan. Sekarang, Anda sudah paham bukan mengapa QbD tidak bisa terpisahkan dengan CPOB?

Tujuan Adanya Quality by Design

Adanya pendekatan ini tentu memiliki tujuan tersendiri sehingga harus ada pada setiap proses pembuatan obat. Anda tidak bisa masuk ke tahap pengujian obat menggunakan aplikasi Design Expert bila QbD belum bagus.

Berikut ini adalah tujuan-tujuan adanya pendekatan ini pada proses pembuatan obat-obatan atau produk kesehatan lainnya.

  • Meningkatkan spesifikasi kualitas produk berdasarkan kinerja klinis.
  • Mengurangi kemungkinan kegagalan atau ketidaksesuaian produk kesehatan yang akan diproduksi.
  • Meningkatkan kualitas pengembangan produk kesehatan yang sudah ada dan memberikan efisiensi proses manufaktur.
  • Meningkatkan proses analisis terhadap akar permasalahan dasar pembuatan produk dan manajemen perubahannya.

Tahapan tersebut telah membuktikan bahwa terjadi kemajuan yang signifikan dalam peningkatan kualitas produk berbasis kinerja klinis. Setiap tujuan dari ini saling berhubungan satu sama lain.

Oleh karena itu, Quality by Design (QbD) merupakan hal yang penting dalam hal pembuatan obat-obatan atau produk lain di dunia farmasi. Sekarang, Anda sudah memahami istilah tersebut dan bisa mengerti lebih dalam mengenai proses pengembangan produk di dunia farmasi.

Baca juga:

Keunggulan Pemrograman Rust Olah Data Penelitian Skripsi Tesis Disertasi

Kategori
Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Aplikasi dan Perbandingan Algoritma Backprogration Neural Network di MATLAB

Otak manusia dipercaya merupakan organ paling kompleks yang dikenal di alam semesta. Komponen fundamental otak adalah neuron, ada sekitar 100 miliar neuron yang dihubungkan dengan sekitar 100 triliun keterkaitan.terinspirasi dari prinsip komputasi yang dilakukan oleh jaringan saraf biologis otak, sistem komputasi yang disebut dengan jaringan syaraf tiruan dikembangkan.

Backprogration atau Propagasi Balik adalah salah satu dari jaringan saraf tiruan atau neural network yang merupakan bagian dari metode pelatihan yang diawasi oleh Supervised Learning dengan jaringan multi layer dan memiliki ciri khusus meminimalkan error pada output yang dihasilkan oleh jaringan.

Biasanya pada proses klasifikasi Backprogration Neural Network akan dilakukan dengan dua tahap perhitungan, yaitu:

  1. Perhitungan maju yang akan menghitung nilai kesalahan atau error antara nilai output system dengan nilai yang seharusnya
  2. Perhitungan mundur untuk memperbaiki bobot berdasarkan nilai error tersebut.

Jaringan saraf tiruan merupakan salah satu sistem pemrosesan informasi yang didesain dengan menirukan cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah dengan melakukan proses belajar melalui perubahan bobot sinapsisnya. Jaringan saraf tiruan mampu mengenali kegiatan berbasiskan data masa lalu. Masa lalu akan dipelajari oleh jaringan saraf tiruan sehingga memiliki kemampuan untuk memberikan keputusan pada data yang belum pernah dipelajari.

Jaringan saraf tiruan didasarkan pada beberapa asumsi :

  1. Pengolahan informasi terjadi pada neuron
  2. Sinyal-sinyal dilewatkan diantara neuron melalui rantai penghubung
  3. Masing-masing rantai penghubung akan mengalihkan sinyal yang ditransmisikan
  4. Masing-masing neuron menggukan fungsi aktivasi pada jaringan masukkannya untuk menentukakn sinyal keluaran.

Aplikasi dan Perbandingan Algoritma Backprogration Neural Network di MATLAB

Jaringan Backprogration Neural Network adalah jaringan saraf yang paling banyak diterapkan. Ada sejumlah algoritma saat ini. Kekuatan dan kelemahan masing-masing dari 8 jenis algoritma Backprogration Neural Network yang disediakan oleh toolbox jaringan saraf di MATLAB dipelajari untuk memilih algoritma yang lebih tepat dan lebih cepat dalam kondisi yang berbeda. Berdasarkan hal tersebut, pengukuran tingkat vakum dengan metode magnetron-discharge diambil sebagai contoh untuk melakukan simulasi, langkah-langkah konvergensi dari berbagai algoritma Backprogration Neural Network dibandingkan dalam situasi yang berbeda, properti konvergensi cepat dari trainlm dikonfirmasi , diperoleh kesimpulan bahwa algoritma Backprogration Neural Network dapat meramalkan tingkat kevakuman.

Kategori
Jasa Olah Data

Metode Arima – Sarima Autoregressive Integrated Moving Average

ARIMA (Autoregresive Integrated Moving Average) merupakan metode prediksi yang berguna dalam meramalkan suatu kasus dengan perbedaan jenis data dan hasil nilai keluaran. Dengan kelebihan dan kekurangannya metode di atas berbagai penelitian dilakukan dengan memanfaatkan metode ini dengan kasus dan data yang berbeda-beda.

Arima merupakan autogressive integrated movig average, sedangkan Sarima adalah seasonal autogresive integrated moving average. Keduanya merupakan metode analisis yang bisa membantu menghasilkan penelitian yang komprehensif.

Metode penelitian Sarima dan Arima merupakan metode analisis untuk time series. Metode ini banyak digunakan pada penelitian di tahun 1990.

Sejarah Metode Arima dan Sarima

Metode Arima – Sarima Autoregressive Integrated Moving Average merupakan metode analisis yang digunakan untuk penelitian time series, moving average, hingga naïve. Dengan menggunakan metode ini, Anda bisa melakukan analisis data time series dengan ketepatan model yang baik.

Data time series sering kali ditemukan dalam berbagai bidang disiplin ilmu seperti ekonomi, pertanian, meteorologi, biologi, serta disiplin ilmu lainnya. Data bentuk time series dapat dicatat berdasarkan periode waktu harian, mingguan, bulanan, tahunan, ataupun periode waktu tertentu lainnya dalam rentang waktu yang sama 

Metode penelitian ini dibuat di tahun 1990-an, dengan menggunakan pola data ACF dan PACF. Metode penelitian ini memang terkesan lebih modern dibandingkan dengan metode time series yang lain, sebab persamaannya lebih kompleks dibandingkan metode analisis yang lain.

Hal yang perlu diingat jika Anda menggunakan metode analisis ini adalah model yang digunakan, pastikan nilai MSE dan MSD yang digunakan sesuai. Jika tidak sesuai, maka metode Arima Sarima ini akan menghasilkan nilai average dan tren yang berbeda dari variabel yang dipakai.