Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Muhammad Akmal Afghani
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average dan Artificial Neural Network Untuk Memprediksi Data Seasonal Muhammad Akmal Afghani; Aniq Atiqi Rohmawati
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Artificial Neural Network (ANN) yang diharapkan meningkatkan akurasi dari model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) yang merupakan salah satu bagian dari model time series pada prediksi data seasonal. Informasi dasar mengenai data menggunakan estimasi parameter pada masing-masing model SARIMA menggunakan Bayesian Information Criterion (BIC). Nilai error untuk mengevaluasi SARIMA(2,0,0)(0,1,1)12 dan ANN didapatkan menggunakan Mean Absolute Error (MAE). Pada penelitian ini, model estimasi dari SARIMA (2,0,0)(0,1,1)12 dan jumlah node hidden layer pada uji algoritma ANN yaitu 20 dengan fungsi aktivasi log sigmoid dan linear. Performansi MAE pada data training dan data testing dari model SARIMA (2,0,0)(0,1,1)12 adalah 0.086 dan 0.071, ketika hasil prediksi SARIMA dimasukkan ke ANN nilai error pada data testing dan training menjadi lebih kecil yaitu 0.046 dan 0.052. Berdasarkan hasil prediksi, data seasonal yang digunakan mendapatkan perubahan error menjadi kecil saat hasil model SARIMA dimasukkan ke algoritma ANN. Kata kunci : Data seasonal, SARIMA, ANN
Co-Authors Aniq Atiqi Rohmawati