• Tidak ada hasil yang ditemukan

Prediksi Banjir Dengan Mengunakan Weighted Evolving Fuzzy Neural Network (WEFUNN)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Prediksi Banjir Dengan Mengunakan Weighted Evolving Fuzzy Neural Network (WEFUNN)"

Copied!
2
0
0

Teks penuh

(1)

v

ABSTRAK

Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sangat merugikan masyarakat. Oleh karena itu, diperlukan suatu pendekatan untuk dapat memprediksi banjir di masa depan. Data yang digunakan adalah data dari data tinggi permukaan air Daerah Aliran Sungai Asam Kumbang Belawan. Data tersebut berdasarkan data runtun waktu. Metode Weighted Evolving Fuzzy Neural Network (WEFuNN) merupakan pengembangan dari metode Evolving Fuzzy Neural Network (EFuNN) yang memiliki struktur Hybird dari metode Fuzzy Inference System dan Jarigan Syaraf Tiruan dengan menerapkan prinsip Evolving Connectionist System (ECOS) di dalam jaringan. Hasil pendekatan nilai sebenarnya dengan mengunakan metode WEFuNN dari tanggal 1 Januari 2011 sampai dengan 31 Desember 2012 menghasilkan tingkat error sebesar 0.23 % dan untuk hasil prediksi pada tanggal 1 Januari 2013 memberikan nilai keakuratan sebesar ±80 % dari data sebenarnya bersumber dari Direktorat Jendral Sumber Daya Air Balai Wilayah Sungai Sumatera II.

Kata kunci : weighted evolving fuzzy neural network, evolving fuzzy neural network, evolving connectionist system, fuzzy inference system, Banjir

(2)

vi

FLOOD PREDICTION USING WEIGHTED EVOLVING FUZZY NEURAL NETWORK (WEFUNN)

ABSTRACT

Flood is one of the nature disaster that cause many losses in society. Therefore in the research approach is required to predict nature disaster such as flood in the future.. Data used is water surface level watershed Asam Kumbang Belawan. Data based on time series. Method weighted evovling fuzzy neural network (WEFuNN) is developed method from Evolving Fuzzy Neural Network (EFuNN) has a hybird structure from fuzzy inference system and neural network which is applying principle evolving connectionist system (ECOS) in the network. for an approach actual data result with method weighted evovling fuzzy neural network (WEFuNN) from January 1st 2011 to December 31st 2012 yield of 0,23 % rate error. And for flood prediction result for January 1st 2013 give an approach yield of ±80 % compare to actual data source form Direktorat Jendral Sumber Daya Air Balai Wilayah Sungai Sumatera II.

Keyword : weighted evolving fuzzy neural network, evolving fuzzy neural network, fuzzy, evolving connectionist system, fuzzy inference system, flood.

Referensi

Dokumen terkait

Ucapat terikamasih juga tidak lupa disampaikan kepada Ketua dan seluruh Komisioner KPU Kota Jakarta Timur dan seluruth Sekretariat KPU Kota Jakarta yang selalu

[r]

Pada hari ini Senin, tanggal Dua Puluh Tujuh, bulan Maret, tahun Dua Ribu Tujuh Belas, kami selaku Pokja ULP Pengadaan ATK dan Kebutuhan Rumah Tangga Tahun

Mitra Adiperkasa, Tbk, maka dapat disimpulkan bahwa tingkat likuiditas yang dimiliki perusahaan sangat minim atau menunjukkan kondisi perusahaan yang ilikuid, sedangkan untuk

[r]

[r]

Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa perusahaan belum menggunakan metode harga pokok proses untuk perhitungan harga pokok produksi per unit, karena perhitungan

[r]