Flowchart Prediksi Radial Basis Function

Admin TeknoBgt 7 Mei 2023PREDIKSI25 Views

Hello Sobat Teknobgt! Kali ini kita akan membahas tentang flowchart prediksi radial basis function. Sebelum kita masuk ke pembahasan utama, mari kita bahas terlebih dahulu apa itu radial basis function (RBF).

Daftar Isi tampilkan

Apa itu Radial Basis Function (RBF)?

RBF adalah salah satu metode pembelajaran mesin (machine learning) yang digunakan dalam pengenalan pola (pattern recognition) dan prediksi. Metode ini menggunakan fungsi basis radial sebagai pemetaan dari input ke output. Fungsi basis radial ini berupa fungsi kernel yang menghasilkan nilai yang lebih besar pada titik-titik tertentu dari ruang input.

Dalam RBF, setiap titik data diwakili oleh sebuah fungsi basis radial yang dikenal sebagai fungsi kernel. Fungsi kernel ini mengukur jarak antara titik data dengan pusat dari setiap fungsi basis radial. Semakin kecil jaraknya, semakin besar nilai yang dihasilkan oleh fungsi basis radial tersebut.

RBF biasanya digunakan dalam kasus-kasus di mana data tidak memiliki struktur linear yang jelas. Misalnya, ketika kita ingin memprediksi harga saham, kita tidak dapat mengharapkan bahwa harga saham di masa depan akan bergerak secara linear sesuai dengan harga saham di masa lalu. Oleh karena itu, RBF adalah pilihan yang baik untuk memprediksi data yang tidak memiliki struktur linear yang jelas.

Apa itu Flowchart Prediksi Radial Basis Function?

Flowchart prediksi radial basis function adalah alur atau langkah-langkah yang digunakan untuk membuat prediksi dengan menggunakan metode RBF. Flowchart ini terdiri dari beberapa tahapan, yaitu:

Memasukkan data ke dalam model RBF
Menghitung jarak antara setiap titik data dengan pusat dari setiap fungsi basis radial
Menghitung nilai dari setiap fungsi basis radial
Menghitung bobot atau koefisien dari setiap fungsi basis radial
Menghitung prediksi dengan menggunakan bobot atau koefisien yang telah dihitung

Tahapan-tahapan tersebut akan dijelaskan secara lebih detail di bawah ini.

Tahapan-tahapan dalam Flowchart Prediksi Radial Basis Function

1. Memasukkan data ke dalam model RBF

Langkah pertama dalam flowchart ini adalah memasukkan data ke dalam model RBF. Data yang dimasukkan harus dalam bentuk matriks atau array. Setiap baris di matriks atau array tersebut mewakili satu titik data.

Selain itu, data tersebut juga harus dipecah menjadi dua bagian, yaitu data latih (training data) dan data uji (test data). Data latih digunakan untuk melatih model RBF, sedangkan data uji digunakan untuk menguji performa model RBF.

2. Menghitung jarak antara setiap titik data dengan pusat dari setiap fungsi basis radial

Setelah data dimasukkan ke dalam model RBF, langkah selanjutnya adalah menghitung jarak antara setiap titik data dengan pusat dari setiap fungsi basis radial. Pusat dari setiap fungsi basis radial ini dapat dihitung dengan menggunakan algoritma clustering, seperti k-means atau fuzzy c-means.

Setelah pusat dari setiap fungsi basis radial telah ditentukan, jarak antara setiap titik data dengan pusat dari setiap fungsi basis radial dapat dihitung menggunakan rumus jarak Euclidean atau jarak Manhattan.

3. Menghitung nilai dari setiap fungsi basis radial

Setelah jarak antara setiap titik data dengan pusat dari setiap fungsi basis radial telah dihitung, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai dari setiap fungsi basis radial. Nilai dari setiap fungsi basis radial dihitung dengan menggunakan rumus Gaussian.

Rumus Gaussian untuk menghitung nilai dari setiap fungsi basis radial adalah sebagai berikut:

Di mana x adalah titik data, c adalah pusat dari fungsi basis radial, dan sigma adalah lebar dari fungsi basis radial.

4. Menghitung bobot atau koefisien dari setiap fungsi basis radial

Setelah nilai dari setiap fungsi basis radial telah dihitung, langkah selanjutnya adalah menghitung bobot atau koefisien dari setiap fungsi basis radial. Bobot atau koefisien ini dapat dihitung dengan menggunakan metode least squares atau metode gradient descent.

Least squares adalah metode yang digunakan untuk mencari bobot atau koefisien terbaik yang dapat meminimalkan selisih antara prediksi yang dihasilkan oleh model RBF dengan nilai yang sebenarnya dari data latih. Sedangkan gradient descent adalah metode yang digunakan untuk mencari bobot atau koefisien terbaik dengan mengoptimalkan fungsi loss.

5. Menghitung prediksi dengan menggunakan bobot atau koefisien yang telah dihitung

Setelah bobot atau koefisien dari setiap fungsi basis radial telah dihitung, langkah terakhir dalam flowchart ini adalah menghitung prediksi dengan menggunakan bobot atau koefisien tersebut. Prediksi ini dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut:

Di mana y adalah prediksi, w adalah bobot atau koefisien dari setiap fungsi basis radial, dan f adalah nilai dari setiap fungsi basis radial.

FAQ

1. Apa keuntungan menggunakan RBF dalam prediksi?

Keuntungan menggunakan RBF dalam prediksi adalah kemampuannya untuk memprediksi data yang tidak memiliki struktur linear yang jelas. Selain itu, RBF juga dapat digunakan untuk memprediksi data yang memiliki banyak fitur atau dimensi.

2. Apa kelemahan menggunakan RBF dalam prediksi?

Kelemahan menggunakan RBF dalam prediksi adalah sulitnya menentukan jumlah fungsi basis radial yang optimal. Selain itu, RBF juga cenderung overfitting jika jumlah fungsi basis radial terlalu banyak.

3. Apa perbedaan antara RBF dengan metode pembelajaran mesin lainnya, seperti regresi linear dan SVM?

Perbedaan antara RBF dengan metode pembelajaran mesin lainnya adalah RBF menggunakan fungsi basis radial sebagai pemetaan dari input ke output, sedangkan regresi linear dan SVM menggunakan fungsi linear. Selain itu, RBF cocok untuk data yang tidak memiliki struktur linear yang jelas, sedangkan regresi linear dan SVM cocok untuk data yang memiliki struktur linear yang jelas.

Kesimpulan

Flowchart prediksi radial basis function adalah alur atau langkah-langkah yang digunakan untuk membuat prediksi dengan menggunakan metode RBF. Flowchart ini terdiri dari beberapa tahapan, yaitu memasukkan data ke dalam model RBF, menghitung jarak antara setiap titik data dengan pusat dari setiap fungsi basis radial, menghitung nilai dari setiap fungsi basis radial, menghitung bobot atau koefisien dari setiap fungsi basis radial, dan menghitung prediksi dengan menggunakan bobot atau koefisien yang telah dihitung.

RBF adalah salah satu metode pembelajaran mesin yang digunakan dalam pengenalan pola dan prediksi. Metode ini menggunakan fungsi basis radial sebagai pemetaan dari input ke output. RBF cocok untuk data yang tidak memiliki struktur linear yang jelas.

Jadi, itulah pembahasan mengenai flowchart prediksi radial basis function. Semoga artikel ini bermanfaat bagi Sobat Teknobgt.