PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA PREDIKSI CURAH HUJAN DI SURABAYA UTARA

Transkripsi

1 LOGO PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA PREDIKSI CURAH HUJAN DI SURABAYA UTARA Oleh: DYNES RIZKY NAVIANTI ( ) JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2012

2 Latar Belakang Informasi Curah Hujan sangat Penting Permasalahan Kota Penelitian sebelumnya Prediksi Curah Hujan dengan menerapkan metode FIS Kebijakan pemerintah setempat

3 Rumusan Masalah Dalam tugas akhir ini, rumusan masalah yang akan dibahas: Diterapkan metode Fuzzy Inference System pada prediksi curah hujan di Surabaya Utara

4 Batasan Masalah B A T A S A N M A S A L A H 1. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Stasiun Meteorologi Klas 3 Perak I Surabaya berupa data harian rata-rata curah hujan dari tahun Iklim dalam kondisi normal 3. Variabel input yang diamati untuk mengamati terjadinya hujan berupa suhu udara, kelembaban relatif, kecepatan angin, tekanan udara, total lapisan awan, dan lama penyinaran matahari, sedangkan variabel output-nya berupa prediksi curah hujan pada waktu tertentu. 4. Metode yang digunakan Fuzzy Inference System tipe Mamdani yang diselesaikan dengan Matlab

5 Tujuan Tujuan dari penyusunan tugas akhir ini adalah: Melakukan prediksi curah hujan di Surabaya Utara dengan menerapkan metode Fuzzy Inference System

6 Manfaat Mayarakat Umum: BMKG dapat memberi informasi mengenai curah hujan kepada masyarakat Pemerintah Setempat: Informasi dari BMKG dapat dijadikan pertimbangan dalam mengambil keputusan

7 Penelitian Sebelumnya Fuzzy Clustering FIS Suhu Kelembaban Relatif Kecepatan Angin Awan Lama Penyinaran Matahari Suhu Udara Kelembaban Relatif Kecepatan Angin Total Lapisan Awan Tekanan Udara

8 METEOROLOGI 1. Cuaca 2. Hujan: a. Suhu b. Kelembaban relatif c. Kecepatan angin d. Tekanan udara e. Banyaknya lapisan awan f. Lama penyinaran matahari

9 PENALARAN FUZZY 1. Himpunan Logika Fuzzy 2. Fungsi Keanggotaan a. Fungsi Segitiga: trimf(x) = (x; a, b, c) b. Fungsi Trapesium: trapmf(x) = (x; a, b, c, d)

10 FUZZY INFERENCE SYSTEM 1. Fuzzifikasi 2. Mengkombinasikan nilai keanggotaan pada bagian premis untuk pembangkitan ukuran tiap aturan fuzzy 3. Membuat komposisi aturan fuzzy 4. Defuzzifikasi:

11 Metodologi Penelitian Mulai Studi Literatur Pengolahan Data Perencanaan Variabel Linguistik Input-Output Proses Penalaran Penyelesaian dengan metode Fuzzy Inference System Validasi Fuzzy Tidak Hasil dengan error kecil Ya Selesai

12 Perencanaan Variabel Linguistik Variabel Input: Suhu_Udara= {Sejuk, Normal, Panas} Interval himpunan semesta = [25,7, 31] Kelembaban_Relatif= {Kering, Lembab, Basah} Interval himpunan semesta = [59, 92] Kecepatan_Angin= {Lambat, Agak Kencang, Kencang } Interval himpunan semesta = [0, 12] Tekanan_Udara= {Rendah, Agak Tinggi, Tinggi} Interval himpunan semesta = [1006,0, 1014,8] Total_Lapisan_Awan= {Tipis, Agak Tebal, Tebal} Interval himpunan semesta = [0, 8] Lama_Penyinaran_Matahari = {Rendah, Sedang, Tinggi} Interval himpunan semesta = [0, 100] Variabel Output: Curah hujan= {Ringan, Sedang, Agak Lebat, Lebat} Interval himpunan semesta = [0, 74,6]

13 Proses Penalaran If-Then merupakan bentuk pernyataan berbasis penalaran Keterangan: If adalah premis atau anteseden then adalah kesimpulan atau konsekuensi Contoh: If suhu_udara (Sejuk), and kelembaban_relatif (Lembab), and tekanan_udara (Rendah), and kecepatan_angin (Kencang), and total_lapisan_awan (Tipis), then curah_hujan (Deras)

14 Sistem Inferensi Fuzzy FIS: Kelembaban Relatif Total Lapisan Awan Suhu Kecepatan Angin Tekanan Udara Fuzzifikasi Aplikasi Fungsi Implikasi Komposisi Aturan Fuzzy Defuzzyfikasi Curah Hujan

15 Aturan 1

16 Aturan 2

17 Hasil Komposisi Tiap Aturan

18 Pengujian Fuzzy Brier Score BS =

19 Akurasi tiap bulan No Bulan Prosentase 1 Januari 70,96% 2 Februari 64,28% 3 Maret 61,29% 4 April 60% 5 Mei 83,87% 6 Juni 90% 7 Juli 93,54% 8 Agustus 100% 9 September 93,33% 10 Oktober 90,32% 11 November 60% 12 Desember 64,51% Rata-rata 77,68%

20 Kesimpulan 1. Dengan menerapkan metode Fuzzy Inference System, diperoleh model berbasis aturan, yaitu model pada musim penghujan dan model pada musim kemarau. 2. Model yang diperoleh memiliki rata-rata akurasi sebesar 77,68% terhadap data yang dianalisis. Hasil akurasi tertinggi pada model musim penghujan = 70,96% pada bulan Januari, sedangkan akurasi pada model musim kemarau = 100% pada bulan Agustus.

21 Daftar Pustaka [1] Safanah, S. (2008). Prediksi Hujan di Surabaya dengan Menggunakan Fuzzy Clustering, Tugas Akhir, Teknik Fisika, ITS [2] Waryono, dkk Pengantar Meteorologi dan Klimatologi. Surabaya: PT Bina Ilmu [3] Kodoatie, R. J., dan Sjarief, R Tata Ruang Air. Yogyakarta: Andi [4] Kusumadewi, S., dan Hartati, S Neuro-Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy dan Jaringan Syaraf Tiruan. Yogyakarta: Graha Ilmu [5] Pandjaitan, L. W Dasar-Dasar Komputasi Cerdas. Yogyakarta: Andi [6] Suyanto Artificial Intelligence. Bandung: Informatika [7] Asklany, S. A., Elhelow, K., Youssef, I. K., El-wahab, M. A. (2011). Rainfall Events Prediction Using Rule-Based Fuzzy Inference System. Journal of Atmospheric Research, Vol 101, Hal [8] Arhami, M Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi

22 LOGO Add your company slogan