Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) pada Penaksiran Parameter Distribusi Rayleigh

Abstract

The PSO algorithm is a global optimization method with population-based com- putational intelligence and techniques that is not much influenced by size and non-linear problems. The PSO algorithm can also avoid complicated calculations because this algorithm does not require an objective function, so the PSO algo- rithm is easier to implement. In this study, the estimation of the Rayleigh dis- tribution parameter is better than the least squares method. It can be seen from the calculation of the mean square error (MSE) the smaller in the MSE value of a parameter, the better is the resulting value.

Algoritma PSO merupakan metode optimasi global dengan kecerdasan komputasi dan teknik berbasis populasi yang tidak banyak dipengaruhi oleh ukuran dan masalah non linear. Algoritma PSO juga dapat menghindari perhitungan yang rumit karena algoritma ini tidak memerlukan fungsi objektif, sehingga algoritma PSO lebih mudah untuk diimplementasikan. Pada penelitian ini, pendugaan parameter distribusi Rayleigh lebih baik dibandingkan dengan metode kuadrat terkecil, hal itu terlihat dari hasil perhitungan mean square error (MSE) semakin kecil nilai MSE suatu parameter, maka semakin baik pula nilai yang dihasilkan.