7

Click here to load reader

Algoritma Expectation-Maximization (EM) … Expectation-Maximization (EM) Algoritma Expectation-Maximization (EM) adalah suatu metode estimasi untuk menemukan kemungkinan maksimum

  • Upload
    phamdan

  • View
    214

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Algoritma Expectation-Maximization (EM) … Expectation-Maximization (EM) Algoritma Expectation-Maximization (EM) adalah suatu metode estimasi untuk menemukan kemungkinan maksimum

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA METODOLOGI PENELITIAN

Algoritma Expectation-Maximization (EM)

Algoritma Expectation-Maximization (EM) adalah suatu metode estimasiuntuk menemukan kemungkinan maksimum dari perkiraan parameter (dalam hal ini, parameter bobot dan varian ) dalam model statistik

EM

Expectation

Maximization

Menghitung nilaikemungkinanestimasi untukvariabel laten(hkt)

Menghitungnilai maksimaldarikemungkinanpada langkahexpectation

13

Page 2: Algoritma Expectation-Maximization (EM) … Expectation-Maximization (EM) Algoritma Expectation-Maximization (EM) adalah suatu metode estimasi untuk menemukan kemungkinan maksimum

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA METODOLOGI PENELITIAN

Continuous Ranked Probability Score (CRPS)

Menurut Gneiting (2005), CRPS merupakan suatu ukuran untukmenilai seberapa reliabel hasil kalibrasi yang telah dihasilkandengan menggunakan metode BMA.

Keterangan :: cdf dari hasil peramalan ke-i: pengamatan sebenarnya

K : jumlah kasus

Hasil peramalan yang terkalibrasi dikatakan bagus jika nilai CRPSyang dihasilkan minimum.

14

Page 3: Algoritma Expectation-Maximization (EM) … Expectation-Maximization (EM) Algoritma Expectation-Maximization (EM) adalah suatu metode estimasi untuk menemukan kemungkinan maksimum

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA METODOLOGI PENELITIAN

Temperatur (Suhu) Udara

BMKG Ukuran energi kinetik rata-rata daripergerakan molekul-molekul.

Alat untuk mengetahui ukuran temperatur udarasecara kuantitatif adalah dengan menggunakantermometer dengan satuan ukur skala Celcius (°C) atau Kelvin (°K) menurut satuan ukur standarinternasional (SI)

15

Page 4: Algoritma Expectation-Maximization (EM) … Expectation-Maximization (EM) Algoritma Expectation-Maximization (EM) adalah suatu metode estimasi untuk menemukan kemungkinan maksimum

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA METODOLOGI PENELITIAN

Data yang digunakan adalah data temperatur (suhu) udararata-rata harian di stasiun pengamatan Juanda Surabaya tahun 2008 hingga 2009 yang dipublikasikan oleh BMKG (Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika).

Sumber Data

16

Page 5: Algoritma Expectation-Maximization (EM) … Expectation-Maximization (EM) Algoritma Expectation-Maximization (EM) adalah suatu metode estimasi untuk menemukan kemungkinan maksimum

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA METODOLOGI PENELITIAN

Variabel Penelitian

Data in-

sample

Data out -

sample

Data Temperatur

Udara Harian Tahun

2008 - 2009

Januari 2008 s.d

September 2009

Membangkitkan Ensembel Tiruan

Oktober 2009

s.d Desember

2009

Validasi Hasil Peramalan

17

Page 6: Algoritma Expectation-Maximization (EM) … Expectation-Maximization (EM) Algoritma Expectation-Maximization (EM) adalah suatu metode estimasi untuk menemukan kemungkinan maksimum

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA METODOLOGI PENELITIAN

Langkah - Langkah Penelitian

Melakukan proseskalibrasi denganmetode BMA dan

pendekatan estimasiparameter dengan

algoritma EM

1Melakukan

evaluasiketepatanperamalan

dengan CRPS

2

18

a. Mendapatkan data inputb. Melakukan pemodelan time series dengan

prosedur tahapan Box-Jenkinsc. Melakukan prediksi (forecast) berdasarkan

model yang telah didapatkan dari hari ke harid. Melakukan proses verifikasi dengan plot

ensembele. Melakukan proses kalibrasi dengan BMA-EM

a. Mendapatkan nilai CRPS padaensembel yang belum terkalibrasi

b. Mendapatkan nilai CRPS padaensembel yang terkalibrasi

c. Melakukan perbandingan antarapont (a) dan (b)

Page 7: Algoritma Expectation-Maximization (EM) … Expectation-Maximization (EM) Algoritma Expectation-Maximization (EM) adalah suatu metode estimasi untuk menemukan kemungkinan maksimum

Tidak

Ya

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA METODOLOGI PENELITIAN

Diagram Alir Penelitian

Ya

Tidak

Data

Tahap Identifikasi : •Time series plot •ACF dan PACF

Apa Stasioner?

Mean : differencingVarian : transformasi

Penentuan Model Awal

Tahap Estimasi Parameter

DiagnosticChecking : Residual

white noise?

Penentuan Model yang Sesuai

A

Pembangkitan Data ensembel Tiruan

Kalibrasi dengan BMA - EM

Peramalan Taksiran Interval

Evaluasi Ketepatan Peramalan dengan CRPS

Kesimpulan Akhir

A

19

Proses Verifikasi dengan Plot Ensembel

Underdispersive/Overdispersive