Yoga, Aji Sukma and Khoirin, Nisa and Amanto, Amanto (2020) FEED FORWARD NEURAL NETWORK DENGAN ALGORITMA MODIFIED ARTIFICIAL BEE COLONY UNTUK PERAMALAN DATA TIME SERIES. In: Seminar Nasional Metode Kuantitatif III, 5 November 2020, Jurusan Matematika FMIPA Universitas Lampung. (Submitted)

Preview

Text ABSTRAK SNMK III 2020 YOGA AJI S.pdf Download (2MB) | Preview

Abstract

Model feed forward neural networks (FFNN) adalah salah satu bentuk model NN yang dapat dipandang sebagai suatu kelompok model yang sangat fleksibel yang dapat digunakan untuk peramalan data time series. FFNN dengan algoritma back propagation dapat bekerja dengan baik pada masalah training sederhana tetapi kinerjanya akan menurun dan terjebak dalam lokal optimum apabila diterapkan pada data yang mempunyai kompleksitas yang besar. Modifikasi algoritma ABC memberikan performa konvergensi yang lebih baik jika dibandingkan dengan algoritma ABC biasa dan algoritma swarm lainnya dengan keuntungan penggunaan parameter kontrol yang lebih sedikit. Penelitian dilakukan dengan membuat variasi jumlah sampel antara training dan testing yang terdiri dari 2835 sampel. Model FFNN dengan algoritma MABC terbaik pada peramalan ini didapat pada kombinasi 40% data training dan 60% data testing dengan waktu proses pembentukan model selama 3120,803 detik, dengan rata rata akurasi 95,88%. Kata kunci: FFNN, MABC, time series, training, testing.

Item Type:	Conference or Workshop Item (Paper)
Subjects:	Q Science > Q Science (General)
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) > Prodi Fisika
Depositing User:	AMANTO
Date Deposited:	18 Nov 2020 04:54
Last Modified:	18 Nov 2020 04:54
URI:	http://repository.lppm.unila.ac.id/id/eprint/26008

Actions (login required)

View Item