Perhitungan Prediksi Radial Basis Function

Admin TeknoBgt 1 Juni 2023PREDIKSI12 Views

Hello Sobat Teknobgt, pada kesempatan kali ini kita akan membahas tentang perhitungan prediksi radial basis function atau yang biasa disingkat dengan RBF. RBF adalah salah satu metode dalam machine learning yang digunakan untuk memprediksi hasil berdasarkan data yang telah diberikan sebelumnya.

Daftar Isi tampilkan

Apa itu Radial Basis Function?

Radial Basis Function atau RBF adalah salah satu jenis algoritma dalam machine learning yang digunakan untuk melakukan prediksi berdasarkan data-data yang telah diberikan sebelumnya. Algoritma ini bekerja dengan mengubah data yang ada menjadi satu set fungsi radial basis yang kemudian digunakan untuk melakukan prediksi. Fungsi-fungsi radial basis ini kemudian dipilih berdasarkan jarak dari data yang diberikan.

Bagaimana Cara Kerja Radial Basis Function?

Setelah fungsi radial basis dihasilkan, langkah selanjutnya adalah memilih fungsi-fungsi tersebut berdasarkan jarak dari data yang diberikan. Semakin dekat jarak antara data dengan fungsi radial basis, maka semakin besar pula bobot yang diberikan pada fungsi tersebut.

Setelah fungsi-fungsi radial basis dipilih, langkah selanjutnya adalah melakukan prediksi nilai berdasarkan data yang telah diberikan sebelumnya. Prediksi ini dilakukan dengan mengalikan bobot dari setiap fungsi radial basis dengan data yang diberikan kemudian menjumlahkan hasil perkalian tersebut.

Apa Saja Kelebihan Radial Basis Function?

Kelebihan dari radial basis function antara lain:

Memiliki kemampuan untuk menangani data yang memiliki dimensi yang tinggi.
Memiliki kemampuan untuk menangani data yang tidak linier.
Memiliki kemampuan untuk menangani data yang memiliki noise atau gangguan.

Apa Saja Kekurangan Radial Basis Function?

Kekurangan dari radial basis function antara lain:

Tidak efektif digunakan pada data yang memiliki jumlah data yang sangat besar.
Membutuhkan waktu yang lama dalam melakukan pelatihan model.
Mudah overfitting pada data yang diberikan.

Bagaimana Cara Menerapkan Radial Basis Function?

Untuk menerapkan radial basis function, pertama-tama kita perlu melakukan pre-processing data terlebih dahulu. Pre-processing ini dilakukan untuk memastikan bahwa data yang digunakan sudah bersih dan siap untuk digunakan dalam pembuatan model.

Setelah data sudah bersih, langkah selanjutnya adalah melakukan pelatihan model. Pelatihan model dilakukan dengan menggunakan dataset yang sudah disiapkan sebelumnya dan kemudian memilih parameter-parameter yang sesuai untuk model yang akan dibuat.

Setelah model sudah dilatih, langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian model. Pengujian ini dilakukan untuk memastikan bahwa model yang dibuat sudah sesuai dengan data yang diberikan dan mampu memberikan hasil prediksi yang akurat.

Bagaimana Cara Meningkatkan Akurasi Radial Basis Function?

Ada beberapa cara untuk meningkatkan akurasi radial basis function antara lain:

Meningkatkan jumlah data yang digunakan dalam pelatihan model.
Meningkatkan jumlah fungsi radial basis yang digunakan dalam model.
Meningkatkan jumlah layer pada model.

Apa Saja Aplikasi dari Radial Basis Function?

Aplikasi dari radial basis function antara lain:

Memprediksi harga saham atau aset lainnya.
Memprediksi cuaca.
Memprediksi nilai tukar mata uang.
Memprediksi kejadian bencana alam.

Kesimpulan

Radial basis function adalah salah satu metode dalam machine learning yang digunakan untuk memprediksi hasil berdasarkan data yang telah diberikan sebelumnya. Metode ini bekerja dengan mengubah data yang ada menjadi satu set fungsi radial basis yang kemudian digunakan untuk melakukan prediksi. Fungsi-fungsi radial basis ini kemudian dipilih berdasarkan jarak dari data yang diberikan. Kelebihan dari radial basis function antara lain memiliki kemampuan untuk menangani data yang tidak linier dan memiliki noise atau gangguan. Sedangkan kekurangannya antara lain mudah overfitting pada data yang diberikan. Untuk meningkatkan akurasi radial basis function, dapat dilakukan dengan meningkatkan jumlah data yang digunakan dalam pelatihan model, meningkatkan jumlah fungsi radial basis yang digunakan dalam model, dan meningkatkan jumlah layer pada model. Aplikasi dari radial basis function antara lain memprediksi harga saham atau aset lainnya, memprediksi cuaca, memprediksi nilai tukar mata uang, dan memprediksi kejadian bencana alam.

FAQ

1. Apa itu Radial Basis Function?

2. Bagaimana cara kerja Radial Basis Function?

Cara kerja RBF dimulai dengan mengubah data yang diberikan menjadi satu set fungsi radial basis. Fungsi radial basis sendiri adalah fungsi matematika yang memiliki pusat pada suatu titik dan nilainya berkurang secara eksponensial seiring dengan meningkatnya jarak dari titik tersebut. Setelah fungsi radial basis dihasilkan, langkah selanjutnya adalah memilih fungsi-fungsi tersebut berdasarkan jarak dari data yang diberikan. Semakin dekat jarak antara data dengan fungsi radial basis, maka semakin besar pula bobot yang diberikan pada fungsi tersebut. Setelah fungsi-fungsi radial basis dipilih, langkah selanjutnya adalah melakukan prediksi nilai berdasarkan data yang telah diberikan sebelumnya. Prediksi ini dilakukan dengan mengalikan bobot dari setiap fungsi radial basis dengan data yang diberikan kemudian menjumlahkan hasil perkalian tersebut.