PENERAPAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) MENGGUNAKAN FUNGSI KEANGGOTAAN GENERALIZED BELL UNTUK PERAMALAN DATA TIME SERIES

Rachma Adji Ramadanti, 1917031046 (2022) PENERAPAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) MENGGUNAKAN FUNGSI KEANGGOTAAN GENERALIZED BELL UNTUK PERAMALAN DATA TIME SERIES. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF 1. ABSTRAK-ABSTRACT.pdf Download (9Kb) | Preview
	File PDF 2. SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (4009Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF 3. SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (2971Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Analisis deret waktu (time series) merupakan salah satu teknik analisis dalam statistika yang menggunakan data pengamatan dari waktu ke waktu secara beruntun dengan interval waktu yang tetap. Dalam analisis ini, model dibangun dan diidentifikasi dari pola data peristiwa dari masa lalu. ANFIS merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan data time series, ANFIS adalah sejenis jaringan saraf tiruan (JST) yang didasarkan pada sistem inferensi fuzzy Takagi Sugeno. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan ANFIS untuk meramalkan data time series menggunakan fungsi keanggotaan generalized bell. Selanjutnya menduga model ANFIS dan memperoleh tingkat akurasi dari model peramalan Indeks Harga Konsumen (IHK) dengan metode ANFIS. Variabel prediktor yang digunakan adalah inflasi dan uang beredar, untuk variabel respon yang digunakan adalah IHK. Model terbaik dipilih berdasarkan pada nilai RMSE. Hasil analisis menunjukan bahwa penggunaan metode ANFIS sudah baik untuk peramalan data karena hasil prediksi sudah cukup mendekati data aktual dan RMSE model ANFIS dengan 2-cluster memberikan tingkat keakuratan yang baik untuk meramalkan IHK dengan nilai RMSE sebesar 5,29907. Kata kunci : data time series, ANFIS, indeks harga konsumen, peramalan

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Matematika
Pengguna Deposit:	2208776114 . Digilib
Date Deposited:	21 Dec 2022 02:02
Terakhir diubah:	21 Dec 2022 02:02
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/67919

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir