JURNAL : PREDIKSI CUACA PADA DATA TIME SERIES MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

JURNAL : PREDIKSI CUACA PADA DATA TIME SERIES MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

JURNAL : PREDIKSI CUACA PADA DATA TIME SERIES MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
ABSTRAK - Informasi mengenai kondisi atmosfer yang cepat, akurat, dan terperinci sangat diperlukan oleh berbagai sektor. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi dan peramalan model yang kompleks dengan akurasi yang tinggi adalah Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Dengan kemampuan metode ini untuk melakukan prediksi dan peramalan, pada penelitian ini dilakukan perbandingan kinerja dari kedua kemampuan ANFIS tersebut pada data time series cuaca berdasarkan parameter-parameter atmosfir yang mempengaruhinya. Pada penelitian ini, metode ANFIS baik untuk proses prediksi maupun peramalan diimplementasi dengan struktur standar ANFIS yaitu lima layer. Namun pada proses peramalan dilakukan penggabungan dengan metode moving average untuk meramalkan nilai parameter input pada saat pengujian. Pengujian dilakukan pada data latih 40%, 50% dan 60% dari total data. Selain itu, pengujian juga dilakukan dengan mengelompokkan data berdasarkan musim, yaitu kemarau dan penghujan. Hasil uji coba menunjukkan bahwa metode ANFIS cukup baik diterapkan untuk proses prediksi jika tanpa pengelompokan data berdasarkan musim. Namun jika dilakukan pengelompokan berdasarkan musim, kemampuan ANFIS dalam melakukan peramalan memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dengan nilai error yang cukup rendah.
Kata kunci: prediksi cuaca, peramalan cuaca, data time series, ANFIS

PENDAHULUAN - Cuaca merupakan suatu kondisi udara di suatu tempat pada waktu yang relatif singkat, yang dinyatakan dengan nilai berbagai parameter seperti suhu, tekanan udara, kecepatan angin, kelembaban udara, dan berbagai fenomena atmosfer lainnya. Pemilihan metode yang tepat untuk menentukan kondisi cuaca adalah kegiatan yang akhir-akhir ini sering dilakukan oleh beberapa peneliti atmosfer atau cuaca (Arifin, 2007 dan Kresnawan, 2008). Hal ini dikarenakan banyaknya tuntutan dari berbagai pihak yang menginginkan informasi mengenai kondisi atmosfer yang lebih cepat, akurat, dan terperinci. Bahkan beberapa pihak lain menuntut tersedianya prediksi atau bahkan ramalan mengenai kondisi atmosfer dengan rentang waktu yang cukup kecil seperti waktu harian, jam, bahkan dalam waktu menit. Dengan adanya kebutuhan ini, mendorong peneliti atmosfer untuk terus melakukan penelitianpenelitian terkait atmosfer cuaca dan juga mengembangkan metode-metode untuk menentukan kondisi cuaca sehingga mampu mendapatkan hasil yang baik dan akurat.

DOWNLOAD JURNAL