MODEL MARKOV TERSEMBUNYI
Abstract
Model Markov Tersembunyi (Hidden Markov Model/HMM) adalah suatu pemodelan rantai Markov keadaan hingga.
Setiap keadaan membangun pengamatan dan disumsikan ada barisan keadaan yang tidak dapat diamati. Dengan HMM dapat
dilakukan infersi terhadap keadaan yang tidak dapat diamati ini.
HMM yang merupakan infersi berdasarkan Maximum Likelyhood Estimator (MLE) adalah penaksir yang konsisten dan asimtot
normal.
Saat ini HMM telah berkembang sangat pesat untuk pemodelan barisan peubah acak tak bebas. HMM dapat diaplikasikan dalam
berbagai bidang seperti biologi (analisa barisan protein), pemrosesan sinyal, pemrosesan bahasa/ucapan, aspek gambar medis dan
lain-lain. Dalam statistik HMM juga dapat digunakan untuk distribusi normal, distribusi Poisson dan lain-lain.
Setiap keadaan membangun pengamatan dan disumsikan ada barisan keadaan yang tidak dapat diamati. Dengan HMM dapat
dilakukan infersi terhadap keadaan yang tidak dapat diamati ini.
HMM yang merupakan infersi berdasarkan Maximum Likelyhood Estimator (MLE) adalah penaksir yang konsisten dan asimtot
normal.
Saat ini HMM telah berkembang sangat pesat untuk pemodelan barisan peubah acak tak bebas. HMM dapat diaplikasikan dalam
berbagai bidang seperti biologi (analisa barisan protein), pemrosesan sinyal, pemrosesan bahasa/ucapan, aspek gambar medis dan
lain-lain. Dalam statistik HMM juga dapat digunakan untuk distribusi normal, distribusi Poisson dan lain-lain.
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)DOI: https://doi.org/10.29313/jstat.v3i1.555
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright Notice
STATISTIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.