PRISMA FISIKA, Vol. VI, No. 2 (2018), Hal ISSN :

Transkripsi

1 Estimasi Curah Huja di Kota Potiaak Megguaka Metode Propagasi Balik Berdasarka Parameter Cuaca da Suhu Permukaa Laut Ika Oktaviaigsih a, Muliadi b*, Apriasyah c a Prodi Fisika, b Prodi Geofisika, c Prodi Ilmu Kelauta, FMIPA Uiversitas Tajugpura Jala Prof. Dr. Hadari Nawawi, Potiaak, Idoesia * muliadi@mipa.uta.ac.id Abstrak Serigkali mucul masalah saat melakuka peelitia karea adaya data curah huja yag hilag atau kurag legkap. Peelitia ii berusaha membuat algoritma megguaka metode propagasi balik sehigga dapat megestimasi curah huja di Kota Potiaak berdasarka data suhu udara, kelembaba udara, kecepata agi da suhu permukaa laut. Algoritma propagasi balik yag diguaka adalah Gradiet Descet Mometum da Adaptive Learig Rate (traigdx) dega arsitektur [ ]. Fugsi aktivasi yag diguaka adalah fugsi sigmoid bipolar, sigmoid bier da idetitas. Tahap pegolaha data dimulai dega megelompokka data ke dalam 2 kelompok, yaitu data latih da data uji. Data latih memiliki 108 data (2007 s.d 2015) da data uji megguaka 10 data (2016). Proses pelatiha dilakuka pada data latih da meujukka ilai estimasi yag dihasilka dapat megikuti pola curah huja, yaki dega ilai MSE 9, pada iterasi ke Nilai koefisie korelasi atara data keluara da masuka pada proses pelatiha adalah 1 (korelasi sempura). Sedagka pada tahap pegujia megguaka data uji diperoleh bahwa hasil model medekati pola curah huja sebearya dega ilai koefisie korelasi adalah 0,8333 (korelasi sagat kuat). Hal ii meujukka bahwa parameter cuaca da suhu permukaa laut yag diguaka dalam peelitia ii merupaka prediktor yag baik utuk megestimasi curah huja di Kota Potiaak. Kata Kuci : Curah huja, Propagasi Balik, Estimasi 1. Latar Belakag Curah huja di Idoesia dipegaruhi oleh beberapa faktor, atara lai suhu udara, kelembaba udara da agi. Kelembaba udara merupaka uap air di dalam atmosfer dimaa usur tersebut sagat berkaita dega suhu udara. Kapasitas udara dalam meampug uap air meigkat seirig dega meigkatya suhu udara. Sebalikya, ketika udara bertambah digi, gumpala awa bertambah besar da akhirya aka jatuh sebagai air huja. Huja dapat terjadi ketika adaya geraka udara lembab yag berlagsug terus meerus. Geraka udara lembab tersebut dibawa oleh agi yag mempuyai usur kecepata da arah. Kecepata da arah agi dapat berubah ubah disebabka oleh adaya perbedaa suhu atara darata da lauta. Curah huja di suatu tempat dipegaruhi arah agi yag bertiup [1]. Curah huja juga dipegaruhi oleh suhu permukaa laut (SPL). Feomea yag meujukka adaya perubaha SPL da berpegaruh terhadap curah huja di Idoesia adalah feomea yag terjadi di Samudera Hidia yag disebut Dipole Mode (DM) da El Nio Souther Oscillatio (ENSO) di Samudera Pasifik. DM merupaka feomea atara atmosfer da lauta yag ditadai dega perbedaa aomali dua kutub SPL di Samudera Hidia tropis bagia tegah sampai Barat. Sedagka ENSO merupaka feomea aomali pada SPL di Patai Barat Equador da Peru yag lebih tiggi dari rata-rata ormalya [2]. Letak geografis juga mejadi faktor yag memegaruhi pola curah huja di Idoesia. Walaupu dekat dega Garis Khatulistiwa, setiap wilayahya tidak memiliki curah huja yag sama. Oleh karea perbedaa tersebut maka diperluka pembuata sistem iformasi utuk memperkiraka besarya curah huja yag terjadi. Salah satu cara yag dapat dilakuka utuk memperkiraka curah huja di suatu wilayah adalah megguaka tekik Jariga Syaraf Tirua (JST). Sistem JST diguaka utuk meramalka apa yag aka terjadi di masa yag aka datag berdasarka pola kejadia di masa lampau. Beberapa peelitia sebelumya memafaatka JST utuk meramalka cuaca di Idoesia, atara lai megestimasi suhu udara dega metode JST propagasi balik [3] da juga telah dikembagka utuk megestimasi curah huja berdasarka SPL [4]. Tidak haya itu, JST propagasi balik juga dimafaatka utuk memprediksi curah huja pada skala bulaa, dasaria da haria dega parameter suhu udara, kelembaba udara, tekaa udara da peguapa [5]. Peelitia ii bertujua utuk megetahui tigkat keakurasia metode JST propagasi balik 89

2 dalam megestimasi curah huja di Kota Potiaak berdasarka suhu udara, kelembaba udara, kecepata agi da SPL. 2. Metodologi Peelitia ii megguaka metode yag terdiri dari beberapa tahapa, yaitu studi literatur, pegumpula data, metode JST propagasi balik, pelatiha jariga, pegujia da estimasi JST. Alir peelitia dapat dilihat pada Gambar 1. Persiapa Awal Studi Literatur Pegumpula data T, Rh, V, SPL Metode JST Propagasi Balik Pelatiha Jariga Pegujia da Estimasi JST Selesai Gambar 1. Diagram alir peelitia a. Data Data yag diguaka berupa data bulaa curah huja, suhu udara da kelembaba udara Kota Potiaak (Gambar 2) yag diperoleh dari BMKG Stasiu Klimatologi Siata. Kemudia data kecepata agi da suhu permukaa laut pada batasa litag 4,5º LU 4,5º LS da batasa bujur 105,75º BT 112,5º BT diuduh dari Data yag diguaka adalah data 10 tahu (2007 s.d 2016) dega jumlah data masig masig sebayak 118 data. b. Racaga Arsitektur JST JST merupaka salah satu pemrosesa iformasi yag mempuyai karakteristik meyerupai jariga syaraf mausia yag diracag dega meiruka cara kerja otak mausia dega melakuka proses pembelajara melalui perubaha bobot siapsisya [6]. Dalam suatu arsitektur bobotbobot atar koeksi diberika ilai awal, baru kemudia JST dijalaka. Bobot bobot tersebut oleh jariga diguaka utuk belajar da megigat iformasi. Pegatura bobot ii dilakuka secara terus meerus da megguaka kriteria tertetu sampai diperoleh keluara yag sesuai dega target [7]. Metode propagasi balik merupaka salah satu metode pelatiha terawasi (supervised learig) pada jariga syaraf, di maa ciri dari metode ii adalah memiimalka eror pada keluara yag dihasilka oleh jariga. Dalam metode propagasi balik, jariga dilatih utuk medapatka keseimbaga atara kemampua jariga dalam megeali pola yag diguaka da kemampua jariga utuk memberika respo yag bear terhadap masuka yag diberika selama pelatiha [6]. Metode ii merupaka salah satu metode yag sagat baik dalam meagai masalah pegeala pola pola kompleks. Arsitektur JST metode propagasi balik yag diguaka (Gambar 3) terdiri dari 1 lapisa masuka, 2 lapisa tersembuyi da 1 lapisa keluara. Lapisa masuka terdiri dari 4 euro dimaa masig masig mewakili data suhu udara, kelembaba udara, kecepata agi da SPL. Data curah huja diguaka sebagai target. Lapisa tersembuyi da lapisa keluara memiliki fugsi aktivasi yag diguaka utuk meetuka keluara suatu euro. Beberapa fugsi aktivasi yag diguaka adalah fugsi aktivasi sigmoid bier, fugsi aktivasi sigmoid bipolar da fugsi aktivasi idetitas. Fugsi aktivasi sigmoid bier dirumuska sebagai berikut: (1) Sedagka, fugsi aktivasi sigmoid bipolar dirumuska sebagai berikut: (2) da fugsi aktivasi idetitas dirumuska sebagai berikut: Gambar 2. Peta Kota Potiaak (3) 90

3 Lapisa tersembuyi pertama terdiri dari 20 euro dega fugsi aktivasi sigmoid bipolar (tasig) da lapisa tersembuyi kedua terdiri dari 30 euro dega fugsi aktivasi sigmoid bier (logsig) serta lapisa keluara terdiri dari 1 euro dega fugsi aktivasi idetitas (pureli). Dega demikia racaga arsitektur jariga syaraf tirua yag diguaka adalah [ ]. Gambar 3. Arsitektur Jariga Propagasi Balik c. Pelatiha, Fugsi Pembelajara Bobot da Pegujia JST Pelatiha JST (tahu 2007 s.d 2015) merupaka proses pegeala pola data. Pelatiha JST dilakuka dega meyesuaika ilai ilai bobot yag ditetapka di awal pelatiha supaya meghasilka jariga terlatih. Kodisi peghetia pegeala pola yag dilakuka pada peelitia ii adalah besarya kesalaha yag dihasilka dari pelatiha. Kesalaha tersebut disebut Mea Square Error (MSE). Pelatiha aka selesai apabila MSE yag dihasika kurag dari ilai MSE yag ditetapka di awal, yaitu. Apabila ilai MSE lebih besar dari MSE yag ditetapka, maka pelatiha aka dilajutka ke tahap propagasi balik. Rumus MSE yag diguaka adalah sebagai berikut: MSE i 1 e 2 i (4) dega : e 2 i : selisih atara ilai target dega ilai keluara : jumlah data latih. Fugsi pembelajara yag diguaka utuk bobot adalah tekik heuristik Gradiet Descet Mometum da Adaptive Learig Rate (traigdx). Tekik heuristik diguaka utuk mempercepat proses pelatiha. Bobot bobot aka diperbaiki megguaka algoritma dasar gradiet descet. Parameter parameter yag harus diset utuk pelatiha ii beserta kriteria peghetia iterasi, yaitu maksimum epoh, target ilai fugsi kierja, learig rate da mometum [8]. Pegujia JST (tahu 2016) dilakuka dega memberika masuka berupa sebagia data yag tidak diikutsertaka dalam proses pelatiha. Sebagai pembadig pada proses validasi, diguaka target pada data sebearya. Validasi dilakuka dega megguaka data curah huja pada tahu Jika koefisie korelasi (r) atara data pelatiha da data pegujia 0,6 maka model tersebut dapat mewakili curah huja yag ada di wilayah tersebut [4]. 3. Hasil da Pembahasa Proses pelatiha JST pada peelitia ii (Gambar 4), berheti pada iterasi ke dega eror hasil jariga. Pada proses pegeala pola syarat MSE yag diberika adalah. Hal ii meujukka bahwa target eror yag diigika tercapai. Gambar 4. Proses pelatiha JST terheti pada epochs ke Gambar 5. Hasil korelasi evaluasi data pelatiha Hasil korelasi evaluasi data pelatiha (Gambar 5) meujukka bahwa keluara jariga tepat sama dega targetya da gradie garis hasil regresi tersebut liier. Sehigga koefisie korelasi atara jariga da target berilai 1 (korelasi sempura). Hal ii 91

4 meujukka bahwa jariga mampu megikuti pola masuka data yag diberika. Pada (Gambar 6) terlihat kesesuaia atara pola masuka da target yag diberika. Kesesuaia tersebut diperlihatka apabila target (o) da keluara jariga (*) berada di titik yag sama. Gambar 6. Perbadiga atara target da keluara jariga data pelatiha Selajutya, pada proses pegujia atara target da keluara jariga dapat dilihat dari hasil koefisie korelasi yag ditujukka pada Gambar 7. Hasil koefisie korelasi yag diperoleh berilai 0,8332 (korelasi sagat kuat). Hal ii meujukka bahwa keluara yag dihasilka tidak tepat terhadap target. Namu, pola keluara yag dihasilka masih megikuti pola target. Sehigga hasil model dapat mewakili curah huja yag ada di wilayah tersebut. Gambar 7. Hasil korelasi evaluasi data pegujia Gambar 8. Grafik aalisis estimasi data curah huja sebearya dega data uji tahu 2016 Hasil aalisis estimasi data curah huja sebearya dega data keluara meujukka jariga yag dihasilka mampu medekati pola yag sebearya walaupu ilai curah huja hasil pegujia JST berbeda dega data sebearya. Curah huja hasil keluara estimasi tahu 2016 megalami keadaa maksimum pada bula Februari da Mei. Sedagka curah huja megalami keadaa miimum atau bula kerig pada bula Agustus. Apabila disesuaika dega data sebearya, maka diperoleh curah huja megalami keadaa maksimum saat bula Jauari da Mei. Sedagka megalami keadaa miimum pada bula Agustus. 4. Kesimpula Kesimpula yag diperoleh dari peelitia ii adalah hasil peelitia JST propagasi balik dega arsitektur [ ] meujukka bahwa koefisie korelasi atara keluara jariga da target pada saat proses pelatiha berilai 1. Sedagka hasil estimasi curah huja di Kota Potiaak tahu 2016 dega pegujia JST meujukka koefisie korelasi atara keluara da target jariga berilai 0,8332. Hal ii meujukka bahwa parameter cuaca da suhu permukaa laut yag diguaka dalam peelitia ii merupaka prediktor yag baik utuk megestimasi curah huja di Kota Potiaak. Daftar Pustaka [1] Lakita B. Dasar-dasar Klimatologi. Jakarta: PT. Raja Grafido Persada; [2] Philader S. El Nio Souther Oscillatio Pheomea. Nature. 1983: p [3] Solihati I. Estimasi Suhu Udara di Kota Potiaak Berdasarka Metode Jariga Syaraf Tirua (JST). Potiaak: Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam Uiversitas Tajugpura; [4] Herculaa. Estimasi Curah Huja Bulaa Kota Potiaak Dega Suhu Permukaa Laut Sebagai Estimator Berdasarka Jariga Syaraf Tirua Backpropagatio. Jural Positro Fisika. 2013; III: p [5] Rachmawati A. Prediksi Curah Huja di Kota Potiaak Megguaka Parameter Cuaca sebagai Prediktor Pada Skala Bulaa, Dasaria da Haria. Jural Positro Fisika. 2015; V No.2: p [6] Hermawa A. Jariga Saraf Tirua. Yogyakarta: Gava Media; [7] Puspitaigrum D. Pegatar Jariga Syaraf Tirua. Yogyakarta: Adi;

5 [8] Kusumadewi S. Membagu JST Megguaka Matlab & Excel Lik. Yogyakarta: Graha Ilmu;