Peramalan Tinggi Gelombang Laut Dengan Metode Vector Autoregressive-Radial Basis Function Network (Var-Rbfn)

  • Baluk A
  • Yasin H
  • Sugito
N/ACitations
Citations of this article
25Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Salah satu sektor maritim yang penting adalah transportasi laut yang berupapelayaran. Masyarakat dalam melaksanakan kegiatan pelayaran memerlukaninformasi cuaca harian seperti tinggi gelombang yang terjadi di tengah lautmelalui laporan yang dikeluarkan Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisi-ka(BMKG). Dalam hal ini adalah tinggi gelombang laut untuk wila-yah Pekalongan, Rembang dan Semarang. Memodelkan ketiga vari-abel yang saling berhubungan dapat digunakan pendekatan Vector Autoregressive (VAR). Namun terdapat pola nonlinier sehingga digunakan pemodelan Radial Basis Function Network (RBFN). Ber-dasarkan hasil analisis, diperoleh nilai MSE training untuk variable Pekalongan sebesar 0,04, variabel Rembang sebesar 0,06 ,variabel Semarang sebesar 0,0399 dan MSE testing untuk variabel Pekalon-gan sebesar 2,315, Rembang sebesar 1,0053 ,variabel Semarang 0,0334. Sedangkan untuk R Square diperoleh untuk variabel Pek-alongan sebesar 0,7601, variabel Rembang sebesar 0,8309 dan vari-abel Semarang sebesar 0,7978.

Cite

CITATION STYLE

APA

Baluk, A. P., Yasin, H., & Sugito. (2020). Peramalan Tinggi Gelombang Laut Dengan Metode Vector Autoregressive-Radial Basis Function Network (Var-Rbfn). J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori Dan Aplikasi Statistika, 13(2), 39–46. https://doi.org/10.36456/jstat.vol13.no2.a3270

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free