8
7. Bahasa Pemrograman CFM Cfm dibuat menggunakan tag ColdFusion dengan software Adobe ColdFusion
BlueDragon Coldfusion Studio. Syntax coldfusion berbasis html.
8. Bahasa Pemrograman Javascript Javascript adalah bahasa scripting yang handal yang berjalan pada sisi client.
JavaScript merupakan sebuah bahasa scripting yang dikembangkan oleh Netscape. Untuk menjalankan script yang ditulis dengan JavaScript kita membutuhkan
JavaScript-enabled browser yaitu browser yang mampu menjalankan Java Script.
9. Bahasa Pemrograman CSS Cascading Style Sheets CSS adalah suatu bahasa stylesheet yang digunakan
untuk mengatur tampilan suatu dokumen yang ditulis dalam bahasa markup. Penggunaan yang paling umum dari CSS adalah untuk memformat halaman web
yang ditulis dengan HTML dan XHTML. Walaupun demikian, bahasanya sendiri dapat dipergunakan untuk semua jenis
dokumen XML termasuk SVG dan XUL. Spesifikasi CSS diatur oleh World Wide Web Consortium W3C...........2011c.
Bahasa Pemograman.
2.3 MODEL ANFIS
ANFIS merupakan suatu teknik optimasi yang menggabungkan konsep neural- network dengan fuzzy logic. Neural-network mengenal pola-pola dan menyesuaikan
pola terhadap perubahan lingkungan, sedangkan fuzzy logic menggabungkan pengetahuan manusia dan mencari kesimpulan untuk membuat suatu keputusan.
ANFIS juga dapat diterapkan secara langsung dalam bidang pemodelan, pengambilan
Universitas Sumatera Utara
keputusan, pengolahan sinyal, dan kontrol Jang et al., 1997.dalam Modul Desiminasi Hasil-hasil LITBANG, 2007.
Adaptive-network merupakan struktur jaringan yang terdiri dari simpul-simpul nodes dan hubungan langsung antar simpul, dimana sebagian atau seluruh simpul
adalah adaptif sehingga outputnya tergantung pada keterkaitan parameter dengan simpul tersebut, dan aturan pembelajaran learning rule menentukan bagaimana
parameter-parameter tersebut berubah untuk meminimalkan kesalahan error. 9
x
1
x
2
y
1
y
2
vektor output
vektor input
Gambar 2.1. Jaringan adaptif Adaptive network sumber : Jang, 1993 Menurut Jang 1993, dalam modul Desiminasi hasil-hasil LITBANG, 2007
ANFIS terdiri dari 5 lima bagian :
basis aturan rule base, terdiri dari sejumlah aturan jika-maka fuzzy;
basis data database yang mendefinisikan fungsi keanggotaan dari himpunan fuzzy yang digunakan dalam aturan fuzzy; biasanya, basis aturan dan basis data
digabung dan disebut basis pengetahuan knowledge base.
satuan pengambil-keputusan decision-making unit yang membentuk operasi inferensi pada aturan rule;
Universitas Sumatera Utara
antarmuka fuzzifikasi fuzzification interface yang merubah input ke dalam
derajat yang sesuai dengan nilai linguistik linguistik value; 10
antarmuka defuzzifikasi defuzzification interface yang merubah hasil fuzzy
inferensi ke bentuk output yang kompak.
2.4 MODEL ARIMA
Autoregresive Integrated Moving Average ARIMA merupakan salah satu model yang berbasis pada metode forecast time-series peramalan deret berkala yaitu
metode yang berdasarkan pada nilai-nilai suatu perubah yang telah terjadi pada waktu lampau. Tujuannya adalah untuk menentukan pola historis data yang kemudian
digunakan untuk mengekstrapolasikan pola tersebut ke masa yang akan datang. Dalam metode peramalan deret berkala proses atau hubungan antara
masukan dan keluaran sangat diperhitungkan tidak diabaikan. Hal ini yang membedakan dengan metoda kausal. Pembangkit proses dianggap sebagai kotak
hitam saja. Hal ini didasarkan atas pertimbangan bahwa masalah yang hendak dianalisa menyangkut suatu sistem yang kompleks dan sulit diteliti keterkaitan faktor-
faktor yang mengendalikannya. Makridakis,1993. Model ARIMA merupakan salah satu model dalam Box-Jenkins yang disusun
oleh G.E.P. Box dan G.M. Jenkins pada tahun 1969. Terdapat dua kategori utama teknik peramalan deret berkala yaitu pemulusan smoothing dan dekomposisi
decomposition . Metode pemulusan mendasarkan ramalannya pada prinsip perata- rataan penghalusan kesalahan-kesalahan masa lalu dengan menambahkan
persentase kesalahan kepada persentase ramalan sebelumnya. Metode dekomposisi deret berkala didasarkan pada prinsip “pemecahan” data
deret berkala ke dalam masing – masing komponennya yaitu musiman, trend, siklus, dan unsur random, dan kemudian dilakukan peramalan terhadap nilai masing –
masing dan komposisi tersebut secara terpisah kecuali faktor acak yang tidak dapat
Universitas Sumatera Utara
11
di duga dan akhirnya menggabungkan kembali ramalan – ramalan tersebut. Metode pemulusan dan dekomposisi kedua – duanya hanya memperlihatkan ramalan mereka
sebagai fungsi dari waktu. Model-model autoregresif AR dapat secara efektif digabungkan dengan
model moving average MA untuk membentuk kelas model yang sangat umum dan berguna dalam model deret berkala yang biasa dinamakan pola atau proses
autogresif moving average ARMA. Pemakaian ungkapan rata-rata bergerak moving average pada terminologi
deret berkala ini sebaiknya tidak dikacaukan dengan pemakaian ungkapan yang sama di dalam bagian metode pemulusan. Ini merupakan pemakaian yang sangat berbeda
untuk ungkapan yang sama. Makridakis,1993. Ada beberapa tahapan dalam melakukan analisis time series antara lain :
1. Identifikasi model
a. Kestasioneran dan Faktor Musiman Bentuk umum ARIMA untuk mengatasi musiman, dapat ditulis sebagai
berikut : ARIMA p, d, q P, D, Q
S
dimana: p, d, q adalah bagian tidak musiman dari model P, D, Q adalah bagaian musiman dari model
S adalah jumlah periode permusim b. Koefisien Autokorelasi
Koefisien autokorelasi menunjukkan keeratan hubungan antara nilai variabel yang sama tetapi pada periode waktu yang berbeda. Secara
matematis rumus koefisien autokorelasi adalah :
2 1
1 1
Y Y
Y Y
Y Y
r
t n
t k
n t
t t
k
2.1
Universitas Sumatera Utara
12
dimana: r
k
= koenfisien autokorelasi Y
t
= data aktual pada periode t Y
= nilai tengah mean dari data aktual Y
t+k
= data aktual pada periode t dengan kelambatan time lag k Koefisien autokorelasi perlu diuji untuk menentukan apakah secara statistik
nilainya berbeda secara signifikan dari nol atau tidak. c. Koefisien Autokorelasi Parsial
Koefisien autokorelasi parsial adalah ukuran yang menunjukkan tingkat keeretan hubungan antara y
t
dengan y
t-1
sedangkan pengaruh dari time lag 1, 2, 3 sampai k- 1 dianggap konstan.
2.5 SIMULASI DAN PROGRAM KOMPUTER
