Blog Archives
Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function untuk Memprediksi Jumlah Penduduk
Memprediksi jumlah penduduk suatu daerah merupakan tugas penting dalam perencanaan perkotaan, perencanaan sumber daya, dan pengambilan keputusan pemerintah. Metode tradisional seperti regresi linier sering digunakan untuk tujuan ini, tetapi kadang-kadang metode yang lebih kompleks diperlukan untuk mengatasi data yang rumit. Salah satu pendekatan yang muncul adalah menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function (RBF-NN) untuk memprediksi jumlah penduduk. Dalam artikel ini akan dijelaskan konsep dasar RBF-NN dan bagaimana ia dapat digunakan dalam konteks ini.
Apa itu Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function (RBF-NN)?
Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function (RBF-NN) adalah salah satu jenis jaringan syaraf tiruan yang memiliki tiga lapisan utama: lapisan input, lapisan tersembunyi (hidden layer) dengan fungsi basis radial, dan lapisan output. RBF-NN memiliki kemampuan untuk memodelkan hubungan nonlinier yang kompleks antara masukan dan keluaran. Ini terutama berguna ketika data memiliki pola yang sulit diidentifikasi oleh metode linier.
Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Jumlah Penduduk
Salah satu penerapan algoritma jaringan syaraf tiruan adalah untuk sistem prediksi (forecasting). Prediksi dapat dilakukan dalam bentuk urutan waktu (time series) atau dapat pula dilakukan dalam bentuk bukan urutan waktu.
Dalam sistem prediksi urutan waktu, data masukan adalah berupa beberapa data dalam kurun waktu tertentu, sedangkan data keluarannya adalah data pada kurun waktu berikutnya. Pada sistem prediksi ini data keluaran diasumsikan hanya dipengaruhi oleh data-data sebelumnya.
Contoh sistem prediksi urutan waktu:
sistem untuk memprediksi jumlah penduduk pada bulan tertentu di mana data masukannya adalah jumlah penduduk pada 12 bulan sebelumnya.
Untuk sistem prediksi bukan urutan waktu, data masukannya adalah berupa beberapa variabel data yang dianggap mempengaruhi nilai data keluaran, sedangkan data keluarannya adalah berupa data pada kurun waktu berikutnya. Pada sistem prediksi ini variabel-variabel yang mempengaruhi nilai data keluaran diikutsertakan untuk melakukan prediksi.
Contoh sistem prediksi bukan urutan waktu:
-read more->sistem untuk memprediksi jumlah penduduk pada bulan tertentu di mana data masukannya adalah jumlah penduduk pada 1 bulan sebelumnya, tingkat kesejahteraan penduduk, tingkat keamanan lingkungan, faktor politik, dan faktor-faktor demografi lainnya pada 1 bulan sebelumnya.
Pemrograman Matlab 