Pembimbing Ir Syamsul Arifin, MT Dr. Ir. Aulia Siti Aisyah, MT. Sidang Tugas Akhir

Transkripsi

1 Pembimbing Ir Syamsul Arifin, MT Dr. Ir. Aulia Siti Aisyah, MT Sidang Tugas Akhir

2 LATAR BELAKANG Informasi Cuaca Maritim Kecelakaan transportasi Laut Nelayan Short Message Service Low-End Handset

3 TUJUAN DAN PERMASALAHAN Masalah Bagaimana merancang sistem prediksi cuaca maritim dengan logika fuzzy untuk para nelayan Jawa Timur. Bagaimana merancang sistem informasi cuaca maritim untuk para nelayan dengan media komunikasi Short Message Service. Tujuan Membangun sistem prediksi cuaca untuk para nelayan dengan logika fuzzy. Membangun Sistem informasi peramalan cuaca maritim tersebut untuk para nelayan dengan media komunikasi short message service.

4 Obyek analisa yaitu di wilayah nelayan jawa timur bagian utara dari daerah pantai hingga 12 mil lepas pantai Pasuruan, Situbondo, dan Pasuruan Data diambil berupa data sekunder cuaca maritim berupa kecepatan angin, kecepatan arus, tinggi gelombang laut di BMKG II Perak dengan tiga titik daerah di lepas pantai. Prediksi cuaca maritim berupa kecepatan arus dan ketinggian gelombang laut Pada proses simulasi dianggap jaringan komunikasi SMS dalam keadaan ideal seperti sinyal modem, pulsa, dan jaringan dalam keadan baik. Modem yang digunakan merupakan modem dengan GSM sebagai penerima dan pengirim sms otomatis BATASAN MASALAH jaringan Kelayakan pelayaran yang dimaksud adalah cuaca yang diperuntukkan khusus untuk pelayaran nelayan 1-10 GT dan GT

5 PENELITIAN SEBELUMNYA

6 METODOLOGI PENELITIAN mulai Studi literatur Identifikasi Masalah Analisa Hasil dan Pembahasan Pengambilan data Perancangan prediktor cuaca dengan logika fuzzy Penyusunan Laporan Validasi sistem prediktor cuaca dengan logika fuzzy tidak Selesai Kesesuaian Sistem Prediktor cuaca ya Perancangan Sistem Informasi Pengujian Sistem Informasi tidak Kesesuaian Sistem Informasi Cuaca Maritim ya

7 TEORI DASAR LOGIKA FUZZY Fungsi Keanggotaan Label Aturan Derajat Keanggotaan

8 SISTEM INFERENSI FUZZY Fuzzifikasi -> Operasi Logika Fuzzy -> Implikasi-> Agregasi ->Defuzzifikasi

9 SISTEM INFERNSI FUZZY SUGENO

10 Mulai FUZZY C MEANS Matriksnxm U = (u 1, u 2, u 3, u 4... u n ) PenentuanJumlahCluter, PangkatPembobot, MaksimumIterasi,Faktor koreksi PenentuanMatriksPartisi SecaraAcak HitungPusatCluster ModifikasiNilaiKeanggotaan danmatrikspartisi t+1 FungsiObyektif Faktor koreksi Selesai

11 UNSUR CUACA DAN IKLIM Angin Angin adalah gerak udara yang sejajar dengan permukaan bumi. Udara bergerak dari daerah bertekanan tinggi ke daerah bertekanan rendah. Suhu muka Sebagai indeks banyaknya uap air pembentuk awan di atmosfer. Jika suhu muka laut dingin uap air di atmosfer menjadi berkurang, sebaliknya jika suhu muka laut panas uap air di atmosfer

12 UNSUR CUACA MARITIM Gelombang Laut Gelombang/ombak yang terjadi di lautan dapat diklasifikasikan menjadi beberapa macam tergantung kepada gaya pembangkitnya. Pembangkit gelombang laut dapat disebabkan oleh angin (gelombang angin), gaya tarik menarik bumi-bulan-matahari (gelombang pasang-surut), gempa (vulkanik atau tektonik) di dasar laut

13 UNSUR CUACA MARITIM Arus laut adalah gerakan massa air laut yang berpindah dari satu tempat ke tempat lain. Arus di permukaan laut terutama disebabkan oleh tiupan angin, sedang arus di kedalaman laut disebabkan oleh perbedaan densitas massa air laut. Selain itu, arus di permukan laut dapat juga disebabkan oleh gerakan pasang surut air laut atau gelombang.

14 SKALA BEAUFORT

15 Skala Douglas Skala Ketinggian Gelombang (Meter) Deskripsi 0 0 Calm (glassy) Calm (rippled) Smooth (wavelets) Slight Moderate Rough Very rough High Very high 9 >14.0 Phenomenal

16 ALUR KOMUNIKASI SMS

17 AT COMMAND AT Command diperkenalkan oleh Dennis Hayes pada tahun 1977 yang dikenal dengan smart modem. Modem bekerja pada baud rate 300 bps. Modem ini terdiri dari sederet instruksi yang mengatur komunikasi dan fitur-fitur di dalamnya. AT Command mempunyai dua mode, yaitu mode data (data mode) dan mode perintah (command mode).untuk berpindah dari mode data menuju mode perintah dipisahkan oleh tiga tanda plus dan jeda selama satu detik. AT+CMGS = 081XXXXX > SMS AT+CMGD = 1 AT+CMGF = 1 (Format SMS dalam bentuk text)

18 PENGAMBILAN DATA B (Banyuwangi) ⁰ E ⁰ S S (Situbondo) ⁰ E 7.4 ⁰ S P (Pasuruan) ⁰ E-7.41 ⁰ S

19 Perancangan Prediksi Ketinggian Gelombang Fuzzy Pemindahan Data Pada Workspace MATLAB Clustering dengan Fuzzy C-means Ketinggian Gelombang dan Kecepatan Angin Penentuan Nilai Keluaran Tegas Pada FIS Sugeno Simulasi Hasil Prediksi Validasi dengan Jumlah Kesamaan Fungsi Keanggotaan dengan data validasi

20 Clustering Fuzzy C Means Pada MATLAB No Variabel Standar Fungsi Titik %% Load Data Dari Workspace Deviasi Keanggotaan Tengah 1 load ('DataBanyuwangi1.mat') Kecepatan LA(Light Air) 2 %% Inisialisi Angin Matrix Berdasarkan LB Data (Light Waktu Brezze) 4.47 t = 1: size (Knot) (H)-25; GB (Gentle 7.6 A = Angin (t+1,1); Brezze) Hsebelum = H(t,1); MB(Moderate 11 Haktual = H (t+1,1); Breezze) Hout = H(t+2); 2 Ketinggian SM (Smooth) 0.5 %% Inisialisi Matrix Data Clustering gelombang Hin = [A Haktual]; SL (Slight) satu jam Hin2 = [ Hsebelum Haktual Hout ]; SL2 (Slight) 1.14 sebelum %% Clustering Dengan Fuzzy C MeansM(Moderate) 1.6 (H t-1 )(m) [center1,u1,objfcn1] = fcm(hin,3); [center2,u2,objfcn2] = fcm(hin2,3); 3 Ketinggian SM (Smooth) 0.5 Gelombang SL (Slight) Aktual SL2(Slight) 1.14 (H t-1 (m) M(Moderate) 1.6

21 LOGIKA FUZZY UNTUK PREDIKSI KETINGGIAN GELOMBANG PADA MATLAB

22 Penentuan Aturan Pada Logika Fuzzy Variabel Prediksi Ketinggian 1 Jam H t+1 Fungsi Konstanta Keanggotaan SM(Smooth) 0.3 SL (Slight) 0.9 SL2 (Slight) 1.25 M (Moderate Brezze) 1.6 No If Then Angin (H t-1 )(m) (H t )(m) (H t+1 )(m) 1 LA SM SM SM 2 LB SL SL SL 3 GB SL2 SL2 SL2 4 MB M M M 5 SM SM SM 6 SL SL SL 7 SL2 SL2 SL2 8 M M M

23 Perancangan Prediksi Kecepatan Arus No Variabel Standar Fungsi Titik Deviasi Keanggotaan Tengah 1 Kecepatan LA (Light Angin Air) (Knot) LB (Light Brezze) GB (Gentle Brezze) MB (Moderate Breezze) Kecepatan S Slow) Arus SL (Slight) Cu t AV )(m/s) (Average) F (Fast) Kecepatan S Slow) Arus SL (Slight) Aktual AV (Cu t- 1(m/s) (Average) F (Fast) 0.9

24 LOGIKA FUZZY UNTUK PREDIKSI KECEPATAN ARUS PADA MATLAB

25 PENENTUAN ATURAN PADA LOGIKA FUZZY PREDIKSI KECEPATAN Variabel Kecepatan arus Prediksi (H t+1 ) Fungsi Konstanta Keanggotaan S Slow) 0 SL (Slight) 0.2 AV (Average) 0.6 F (Fast) 0.9 No If Then Angin (Cu t-1 )(m) (Cu t )(m) (Cu t+1 )(m) 1 LA S S VS 2 LB SL SL SL 3 GB AV AV AV 4 MB F F F 5 S S VS 6 SL SL SL 7 AV AV AV 8 F F F

26 Hasil Prediksi Ketinggian Gelombang Perairan Banyuwangi No Waktu Prediksi Jumlah Data Validasi Jumlah data kesamaan fungsi keanggotaan Prosentase Akurasi 1 1 Jam % 2 6 Jam % 3 12 Jam % 4 24 Jam %

27 HASIL PREDIKSI KETINGGIAN GELOMBANG PASURUAN No Waktu Prediksi Jumlah Data Validasi Jumlah data kesamaan fungsi keanggotaan Prosentase Akurasi 1 1 Jam % 2 6 Jam % 3 12 Jam % 4 24 Jam %

28 HASIL VALIDASI PREDIKSI KETINGGIAN GELOMBANG PERAIRAN SITUBONDO No Waktu Prediksi Jumlah Data Validasi Jumlah data kesamaan fungsi keanggotaan Prosentase Akurasi 1 1 Jam % 2 6 Jam % 3 12 Jam % 4 24 Jam %

29 Hasil Prediksi Kecepatan Arus Perairan Banyuwangi No Waktu Prediksi Jumlah Data Validasi Jumlah data kesamaan fungsi keanggotaan Prosentase Akurasi 1 1 Jam % 2 6 Jam % 3 12 Jam % 4 24 Jam %

30 Hasil Prediksi Kecepatan Arus Perairan Pasuruan No Waktu Prediksi Jumlah Data Validasi Jumlah data kesamaan fungsi keanggotaan Prosentase Akurasi 1 1 Jam % 2 6 Jam % 3 12 Jam % 4 24 Jam %

31 Hasil Prediksi Kecepatan Arus Perairan Situbondo No Waktu Prediksi Jumlah Data Validasi Jumlah data kesamaan fungsi keanggotaan Prosentase Akurasi 1 1 Jam % 2 6 Jam % 3 12 Jam % 4 24 Jam %

32 Kelayakan Pelayaran Keadaan Laut Maksimal No GT Kapal Ketinggian Gelombang Kecepatan Arus GT Smooth Slow GT Slight Slight GT Moderate Average GT Rough Fast GT Very Rough Very Fast

33 Simulink Untuk Kelayakan Pelayaran

34 SIMULINK UNTUK PREDIKSI KETINGGIAN GELOMBANG

35 SIMULINK UNTUK PREDIKSI KECEPATAN ARUS

36 Simulink Look Up Tabel Untuk Kelayakan Pelayaran

37 Validasi Hasil Kelayakan Pelayaran Nelayan Perairan Pasuruan, Situbondo, dan Banyuwangi No Waktu Data Kesamaan Persen GT Kapal Prediksi Validasi Kelayakan Pelayaran Akurasi Kesamaan GT Data Persen 1-10No GT 7740 Waktu Prediksi % Kelayakan Kapal 1 Jam Validasi Kesamaan Akurasi GT 7740 Waktu Data Pelayaran Persen No GT Kapal % Kelayakan 1-10 GT 6 Jam 7740 Prediksi Validasi Akurasi 1-10 GT % 7409 Pelayaran95.72% 1 1 Jam GT GT GT % % 94.30% 1-10 GT GT Jam 7740 GT 1 Jam % % 99.57% GT Jam GT 1-10 GT % 1-10 GT 24 Jam % 92.26% GT GT 6 Jam % % 99.16% GT Jam GT 1-10 GT % % 86.51% GT GT 12 Jam % % 4 24 Jam GT 1-10 GT % 89.90% 4 24 Jam GT %

38 Prediktor Pada Visual Basic 6

39 SISTEM PREDIKTOR CUACA MARITIM PADA VB6 If Val(VB.Text) >= 0 And Val(VB.Text) <= 3 Then VBL.Text = "Light Breeze" mbrvb1 = ^ (-1 * ((Val(VB.Text) ) ^ 2) / (2 * (2.166 ^ 2))) mbrvb2 = ^ (-1 * ((Val(VB.Text) - 4.5) ^ 2) / (2 * (2.166 ^ 2))) mbrvb3 = ^ (-1 * ((Val(VB.Text) ) ^ 2) / (2 * (2.166 ^ 2))) mbrvb4 = ^ (-1 * ((Val(VB.Text) - 11) ^ 2) / (2 * (2.166 ^ 2))) w1b = mbrvb1 * mbrhb1 * mbrh1b1 w2b = mbrvb2 * mbrhb2 * mbrh1b2 w3b = mbrvb3 * mbrhb3 * mbrh1b3 w4b = mbrvb4 * mbrhb4 * mbrh1b4 w5b = mbrhb1 * mbrh1b1 w6b = mbrhb2 * mbrh1b2 w7b = mbrhb3 * mbrh1b3 w8b = mbrhb4 * mbrh1b4 z1b = 0.4 z2b = 0.9 z3b = 1.1 z4b = 1.6 KGB1.Text = Round((w1B * z1b + w2b * z2b + w3b * z3b + w4b * z4b + w5b * z1b + w6b * z2b + w7b * z3b + w8b * z4b) / (w1b + w2b + w3b + w4b + w5b + w6b + w7b + w8b), 2)

40 Hasil Validasi Prediktor Pada Visual Basic 6 untuk Perairan Banyuwangi Jumlah data Jumlah Waktu kesamaan Prosentase No Data Prediksi fungsi Akurasi Validasi keanggotaan 1 1 Jam % 95.06% 2 6 Jam Jam % % 12 Jam % 3 12 Jam % 4 24 Jam % 4 24 Jam %

41 HASIL VALIDASI PREDIKTOR PADA VISUAL BASIC 6 UNTUK PERAIRAN SITUBONDO DAN PASURUAN Jumlah Jumlah Jumlah data data Jumlah kesamaan Waktu Waktu Prosentase Prediksi Data kesamaan Prosentase No Data Prediksi fungsi Akurasi Validasi fungsi Akurasi Validasi keanggotaan keanggotaan 1 1 Jam Jam % % 2 6 Jam % 2 6 Jam % 12 Jam Jam % % 24 Jam Jam % % Jumlah Jumlah data data Jumlah Waktu kesamaan Prosentase No Data Data Prosentase Akurasi Prediksi fungsi fungsi Akurasi Validasi keanggotaan Jam % 95.79% 2 66 Jam % 93.36% Jam % 90.32% Jam % 86.50%

42 PERANCANGAN SISTEM INFOMASI CUACA MARITIM DENGAN MEDIA SMS

43 DIAGRAM ALIR ALGORITMA PROGRAM SISTEM INFORMASI CUACA MARITIM

44 UJI COBA SISTEM INFORMASI CUACA MARITIM

45 UJI COBA SISTEM

46 No ANALISA TIME ELAPSED UNTUK PERCOBAAN Jam WAKTU yang diperlukan untuk SMS KE MODEM Waktu yang diperlukan Sistem mengirimkan SMS hingga menerima SMS dari Sistem Infomasi Waktu yang Waktu yang diperlukan diperlukan SMS SMS diterima diterima pengirim pengirim antara antara SMS SMS pertama pertama dan dan kedua kedua PM AM PM AM PM AM AM AM AM AM Rata-rata Rata-Rata

47 KESIMPULAN Prosentase kesesuaian data antara data yang berasal dari BMKG dengan data hasil pemodelan fuzzy untuk data sebanyak 7740 pada bulan Januari 2010 hingga November 2010 adalah sebagai berikut: Perairan Banyuwangi untuk prediksi kecepatan arus prosentase keakuratan 96,62% untuk 1 jam ke depan, 91,96 % untuk prediksi 6 jam ke depan, 87,14% untuk prediksi 12 jam ke depan, 84,06 % untuk prediksi 24 jam ke depan. Prediksi ketinggian gelombang prosentase keakuratan 93,99% untuk prediksi 1 jam ke depan, 88,21% untuk prediksi 6 jam ke depan, 81,35% untuk prediksi 12 jam ke depan, dan 79,32% untuk prediksi 24 jam. Perairan Pasuruan untuk prediksi kecepatan arus prosentase keakuratan 95,38% untuk 1 jam ke depan, 94,12 % untuk prediksi 6 jam ke depan, 87,26% untuk prediksi 12 jam ke depan, 85,39 % untuk prediksi 24 jam ke depan.prediksi ketinggian gelombang prosentase ketepatan 94,47 % untuk prediksi 1 jam ke depan, 95,27 % untuk prediksi 6 jam ke depan, 90,02% untuk prediksi 12 jam ke depan, dan 87,95% untuk prediksi 24 jam ke depan. Perairan Situbondo untuk prediksi kecepatan arus prosentase keakuratan 97,33% untuk 1 jam ke depan, 91,34 % untuk prediksi 6 jam ke depan, 89,98% untuk prediksi 12 jam ke depan, 86,15 % untuk prediksi 24 jam ke depan. Prediksi ketinggian gelombang prosentase ketepatan

48 KESIMPULAN Prosentase kesesuaian rata-rata kelayakan pelayaran hasil kelayakan data validasi sebanyak 7740 data untuk Perairan Banyuwangi untuk nelayan 0-10 GT yaitu 90,74% untuk nelayan GT adalah 98,87%, Perairan Situbondo yaitu 92,79 % untuk nelayan 0-10 GT, 98,84% untuk nelayan GT, dan Perairan Pasuruan yaitu 91,64 % untuk nelayan 0-10 GT dan 99,38 % untuk GT. Perancangan Sistem Informasi Cuaca Maritim dengan media komunikasi SMS dengan hasil pesan sesuai dengan hasil prediksi pada pada lembar program Visual Basic 6.

49 SEKIAN & TERIMAKASIH

50 Daftar Pustaka Arifin, Syamsul Aplikasi Sistem Logika Fuzzy Pada Peramalan Cuaca Di Indonesia Untuk Mendeteksi Kejadian Anomali Tinggi Gelombang Laut. Candra, Ardian Tugas akhir: Perancangan Model Adaptive Nuero Fuzzy Inference System untuk Memprediksi Cuaca Maritim.Teknik Fisika ITS. Jaya, Riki Tugas Akhir: Perancangan Prediktor Cuaca Maritim Dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis) Untuk Meningkatkan Jangkauan Ramalan, Studi Kasus: Pelayaran Surabaya Banjarmasin. Teknik Fisika ITS. Kasabov, Nikola Foundations of Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering. The MIT press : Massachusett. Kresnawan, Andre Tugas Akhir: Penerapan model Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Gangguan Cuaca maritim. Teknik Fisika ITS. Kusumadewi, Sri Analisa dan Desain Sistem Fuzzy. Yogyakarta: graha Ilmu MATLAB 2010b, Fuzzy Logic Toolbox Help. Microsoft Visual Basic 6.0, programmer s guide, Microsoft Press. Meilanitasari, Prita Tugas Akhir : Prediksi Cuaca Menggunakan Logika Fuzzy untuk Kelayakan Pelayaran di Tanjung Perak Surabaya. Teknik Fisika ITS. MetOffice, Fact Sheet No. 6 Of Beaufort (Version1), Devon : United Kingdom. [pdf] Britannica,Encycopledia

51 Daftar Pustaka <URL: Regarina, Cut Meurah Atmosfer (Cuaca daniklim).[pdf], <URL: p/1/materi/geografi/atmosfer%20%28cuaca%20dan%20iklim%29.pdf > Waldopo Perairan Darat dan Laut. [pdf], <URL: p/1/materi/geografi/perairan%20darat%20dan%20laut.pdf > <URL: /2010/06 /mekanisme-pengiriman-sms-dari-hp.html> <URL: <URL: s> <URL: <URL: <URL: