Category Archives: Data mining
Data Mining dengan pemrograman matlab
Optimasi Dispatch Energi pada Microgrid Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)
Perkembangan teknologi energi terbarukan mendorong munculnya microgrid, yaitu sistem kelistrikan berskala kecil yang dapat beroperasi secara terhubung ke grid (grid-connected) maupun mandiri (islanded). Microgrid mampu meningkatkan keandalan suplai listrik, mengurangi emisi karbon, dan mendukung diversifikasi sumber energi. Namun, karakteristik PV dan WT yang bersifat fluktuatif menimbulkan tantangan dalam penjadwalan daya (dispatch) agar pasokan selalu sesuai dengan permintaan beban.
Salah satu pendekatan yang banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah optimasi berbasis metaheuristik. Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) menjadi salah satu metode populer karena kemampuannya menemukan solusi global dengan konvergensi yang cepat, mudah diimplementasikan, dan robust terhadap fungsi objektif yang kompleks.
-read more->Optimasi Biaya Operasional Smart Grid Menggunakan Algoritma Genetika di MATLAB
Smart grid adalah evolusi sistem tenaga listrik yang memadukan pembangkitan terdistribusi, energi terbarukan, penyimpanan energi, dan beban konsumen dengan sistem komunikasi cerdas. Tantangan terbesar dalam pengelolaan smart grid adalah menjaga biaya operasional tetap rendah sambil mempertahankan keandalan suplai energi dan mengurangi emisi karbon.
Salah satu cara untuk menganalisis dan meminimalkan biaya operasional adalah dengan membangun model regresi biaya berdasarkan variabel-variabel utama smart grid, lalu mengoptimalkan koefisien model tersebut menggunakan algoritma genetika (GA). Dengan demikian, kita dapat memprediksi biaya dengan akurat sekaligus memahami variabel apa yang paling mempengaruhi biaya total.
-read more->Prediksi Kriteria Hujan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Prediksi cuaca, khususnya prediksi hujan, merupakan salah satu tantangan penting dalam meteorologi. Pemanfaatan data historis cuaca dan teknik kecerdasan buatan seperti jaringan syaraf tiruan (JST) dapat membantu meningkatkan akurasi prediksi. Dalam artikel ini, kita akan membahas cara menggunakan MATLAB untuk memprediksi kriteria hujan (tidak hujan, hujan ringan, dan hujan sedang) berdasarkan berbagai variabel cuaca menggunakan metode JST Backpropagation.
Data yang Digunakan
Untuk membuat model prediksi ini, kita akan menggunakan data cuaca dari tahun 2017 hingga 2019. Data terdiri dari:
- Data Hujan
- Data Penyinaran Matahari
- Data Suhu
- Data Kelembaban
- Data Tekanan QFF
- Data Tekanan QFE
- Data Kecepatan Angin
- Data Arah Angin
Ant Colony Optimization: Mencari Posisi dengan Nilai Fungsi Maksimal dari Fungsi Banana
Dalam dunia optimasi, mencari nilai maksimal atau minimal dari sebuah fungsi objektif seringkali menjadi tantangan yang kompleks. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah Ant Colony Optimization (ACO), yang terinspirasi dari perilaku pencarian makan semut. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari penerapan ACO untuk mencari posisi dengan nilai maksimal dari fungsi Banana, yang juga dikenal sebagai Fungsi Rosenbrock.
Fungsi Banana (Rosenbrock)
Fungsi Banana, atau yang lebih dikenal dengan Fungsi Rosenbrock, adalah fungsi benchmark yang sering digunakan dalam uji coba algoritma optimasi. Fungsi ini memiliki bentuk matematis sebagai berikut:
-read more->f(x, y) = (a – x)^2 + b(y – x^2)^2
Optimasi Pencarian Solusi dengan Algoritma Dragonfly
Pencarian solusi optimal merupakan salah satu tantangan utama dalam berbagai bidang, mulai dari ilmu komputer hingga ilmu pengetahuan alam. Untuk menangani permasalahan tersebut, berbagai algoritma metaheuristik telah dikembangkan. Salah satu algoritma yang menarik perhatian adalah Dragonfly Algorithm (DA), yang terinspirasi dari perilaku capung dalam mencari makanan. Dalam artikel ini, kita akan membahas penerapan algoritma DA dalam mencari posisi dengan nilai fungsi maksimal, serta analisis implementasi dalam lingkungan MATLAB.
Dragonfly Algorithm: Konsep dan Filosofi
Sebelum masuk ke dalam implementasi, mari kita pahami konsep dasar dari Dragonfly Algorithm. Algoritma ini didasarkan pada perilaku sosial dan pencarian makanan capung di alam. Capung memiliki kemampuan untuk bergerak secara adaptif, berkomunikasi dengan anggota lain dalam populasi, dan mengoptimalkan pencarian makanannya.
-read more->Jaringan Syaraf Tiruan Dan Aplikasinya
Jaringan syaraf tiruan adalah model matematis yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi jaringan saraf biologis. Mereka terdiri dari unit pengolahan sederhana yang disebut neuron, yang saling terhubung dalam lapisan-lapisan yang kompleks. Ketika diberi input, jaringan syaraf tiruan mampu belajar pola dan hubungan dalam data, sehingga memungkinkan mereka untuk membuat prediksi tentang data baru yang belum pernah mereka lihat sebelumnya.
Perbandingan Algoritma Genetika, Partikel Swarm Optimization, dan Tabu Search dalam Menyelesaikan Travelling Salesman Problem
Travelling Salesman Problem (TSP) adalah salah satu permasalahan optimasi kombinatorial yang telah menantang para peneliti selama beberapa dekade. TSP melibatkan pencarian jalur terpendek yang melalui setiap titik (kota) tepat satu kali dan kembali ke titik awal. Algoritma optimasi yang populer digunakan untuk menyelesaikan TSP antara lain adalah Algoritma Genetika, Partikel Swarm Optimization (PSO), dan Tabu Search. Dalam artikel ini, kita akan mendalami tentang ketiga algoritma ini dan membandingkannya dalam konteks penyelesaian Travelling Salesman Problem.
Algoritma C4.5 Berbasis Forward Selection dan Adaboost untuk Klasifikasi Nasabah
Dalam dunia perbankan, pengelolaan risiko kredit adalah salah satu aspek paling penting dalam menjaga stabilitas keuangan institusi. Salah satu cara untuk mengelola risiko ini adalah dengan menggunakan teknik-teknik pemodelan klasifikasi untuk memprediksi apakah seorang nasabah akan membayar pinjaman mereka tepat waktu (lancar) atau tidak (tidak lancar). Dalam artikel ini, akan dibahas penggunaan algoritma C4.5, C4.5 dengan Forward Selection, dan C4.5 dengan Forward Selection yang ditingkatkan menggunakan Adaboost untuk melakukan klasifikasi nasabah.
Klasterisasi Sampah pada Kota-kota di Indonesia Menggunakan Metode K-Means dan K-Medoids
Krisis sampah adalah masalah serius yang dihadapi oleh banyak kota di seluruh dunia, termasuk di Indonesia. Dengan pertumbuhan populasi dan urbanisasi yang pesat, manajemen sampah yang efisien menjadi semakin penting. Salah satu langkah awal dalam meningkatkan manajemen sampah adalah memahami pola dan karakteristik sampah di berbagai kota. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana metode klasterisasi, khususnya K-Means dan K-Medoids, dapat digunakan untuk mengelompokkan data sampah dari 287 kota di Indonesia berdasarkan komposisinya.
Prediksi Status Kelulusan Mahasiswa dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Pendidikan tinggi adalah salah satu tahapan penting dalam perjalanan menuju karir yang sukses. Namun, banyak faktor yang dapat mempengaruhi apakah seorang mahasiswa akan lulus tepat waktu, terlambat, atau bahkan drop out. Dalam upaya untuk membantu mahasiswa dan perguruan tinggi dalam memahami faktor-faktor tersebut, penelitian prediksi status kelulusan mahasiswa menjadi semakin penting. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dapat digunakan untuk memprediksi status kelulusan mahasiswa berdasarkan beberapa variabel kunci, yaitu Indeks Prestasi Sementara (IPS), Status Pernikahan, Status Pekerjaan, dan Jumlah SKS (Satuan Kredit Semester).
Pemrograman Matlab 