Sejak awal 2008 lalu saya mulai menekuni ilmu prediksi. Bukan menjadi pencenayang atau peramal yang pakai kuasa gaib. Saya pakai persamaan matematika saja. Matematikanya sederhana, ngga rumit, tapi hasilnya lumayan bagus.
Pada awalnya, studi saya hanya mengambil kasus di Malaysia. Dalam waktu setahun, sudah banyak model yang saya coba. Pertama kali saya coba konsumsi sebagai fungsi waktu saja. Ternyata hanya bagus saat fitting saja. Ketika dipakai untuk prediksi hasilnya melenceng dari yang dihadapkan.
Setelah itu, saya mencoba tiga model yang berbeda. Model autoregressive adalah model yang menggunakan nilai konsumsi minyak bumi sebelumnya untuk mencari nilai di masa depan. Hasilnya lumayan, tapi errornya masih besar. Setelah itu saya coba model multivariate yang variabelnya saya ambil dari tulisan Treyz dan kawan-kawan. Dari empat variabel yang disarankan saya ambil 3 saja karena data itu yang tersedia. Hasilnya lebih bagus daripada autoregressive. Penasaran saya coba lagi kombinasikan autoregressive dan multivariate, jadilah autoregressive exogenous model. Ternyata hasilnya jauh lebih bagus dari 3 model yang lain, bahkan ketika dipakai untuk prediksi sudah mirip dengan hasil prediksi yang dikeluarkan oleh pemerintah Malaysia. Padahal dari jumlah variabel model yang saya pakai jauh lebih sedikit.
Setelah puas dengan performa model konvensional, saya beralih ke model cerdas menggunakan jaringan syaraf tiruan. Persamaan matematika diturunkan langsung dari model konvensional dan menggunakan Multi Layer Perceptron, 1 hidden layer, dengan tansig sebagai activation function di hidden layer dan purelinear di output layer. Ternyata hasilnya jauh lebih bagus. Dengan menggunakan data yang lebih sedikit error yang dihasilkan sudah jauh lebih baik dibandingkan dengan metode konvensional.
Semua model di atas sudah/atau saya publikasikan dalam seminar internasional. Yang pertama bisa dicari di IEEE explore dengan kata kunci nama saya. Yang kedua dipresentasikan dalam seminar internasional di Oman. Yang ketiga, perbandingan model konvensional dan jaringan syaraf tiruan sudah diterima untuk dipresentasikan di Singapura.
Tetapi pengembangan model tidak berhenti disitu saja. Pembimbing meminta saya mengaplikasikan proses pemodelan yang sama untuk beberapa negara lainnya. China, India, Indonesia, Pakistan, Thailand, dan Filipina adalah negara yang saya pilih untuk studi kasus. Ternyata hasilnya ga seberapa bagus. Baik model konvensional dan cerdas, ga ada yang bisa mengikuti trend dari konsumsi minyak di negara yang saya pakai sebagai studi kasus. Ada sih yang sudah ngikut, tapi errornya masih terlalu besar.
Akhirnya saya sudah dapatkan solusinya dengan sedikit memanipulasi persamaan matematika dari metode konvensional. Modifikasi ini sangat sederhana jadi saya ngga mau nulis di sini dulu, sampai saya sudah ada publikasi resmi di seminar internasional. Bahkan kalau mungkin sih masuk jurnal. Mimpi kali ye. Tapi modifikasi yang saya buat ini setidaknya membuat model konvensional dan cerdas bisa mengikuti trend konsumsi minyak bumi di negara-negara yang saya sebutkan di atas tadi.
Modelnya sudah bagus untuk prediksi konsumsi minyak bumi. Bagaimana kalau diterapkan untuk sumber energi lain? Saya ngga begitu tertarik mengembangkannya. Kalau bisa sih, dengan yang ada sekarang sudah bisa bikin saya lulus hehehe. Amin amin amin. Mungkin kalau nanti sudah balik ke Indonesia, baru dikembangkan lagi untuk studi kasus lainnya. Sementara ini, finishing touch untuk model harus dilakukan biar terlihat wah sedikit.
Ada yang tertarik untuk mengembangkan model yang saya buat untuk sumber energi lain?
