J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 4, No. 2, November 2007, 53–64 WAVELET -JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI DATA TIME SERIES Daryono Budi Utomo Jurusan Matematika FMIPA Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya daryono@matematika.its.ac.id Abstrak Prediksi data time series dapat digunakan sebagai bahan pertim- bangan dalam pengambilan keputusan yang akan datang. Jaringan syaraf tiruan merupakan metoda yang baik untuk memprediksi data time series, akan tetapi sulit dihindari adanya epoch (iterasi) yang banyak selama pelatihan. Sedangkan wavelet dapat dipakai untuk mendekomposisi dan merekontruksi data sehingga dapat mengurangi banyaknya epoch. Pada makalah ini, dibahas bagaimana Wavelet - Jaringan Syaraf Tiruan, yang selanjutnya disebut WANN (Wavelet- Artificial Neural Network ) digunakan untuk memprediksi data time series. Ada tiga tahapan untuk mendapatkan hasil prediksi data times series dengan metoda WANN, yaitu pre-processing, prediction, dan post-processing. Pre-processing digunakan untuk mendekomposisi da- ta masukan, prediction merupakan proses training, dan post processing dipakai untuk merekontruksi data setelah dilakukan training. Selan- jutnya dilakukan simulasi dengan menggunakan MATLAB. Dari simu- lasi ini diperoleh data short term prediction dan long term prediction. Katakunci: Jaringan syaraf tiruan, pre-processing, prediction, post- processing, wavelet 53