iv
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA
_______________________________________________________________________
Program Ganda Teknik Informatika-Statistika Skripsi Sarjana Komputer – Sarjana Sains
Semester genap 2006/2007
ANALISIS TIME DELAY DAN PERAMALAN TEMPERATUR DI
DAERAH DKI JAKARTA
DENGAN METODE FALSE NEAREST NEIGHBOURS
Viviana YunitaNIM : 0600653890
ABSTRAK
Analisis deret waktu non-linear dapat diaplikasikan pada data iklim yaitu menggunakan data temperatur. Hal ini bermanfaat untuk memahami karakteristik iklim terutama dalam penelitian ini dalam memahami karakteristik temperatur. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa autokorelasi data temperatur semakin mengecil jika time delaynya semakin besar maka disimpulkan bahwa data temperatur memiliki pola data musiman.
Analisis deret waktu non-linear juga dapat diaplikasikan untuk meramalkan temperatur sesuai dengan estimasi time delay dan dimensinya. Dalam penelitian ini diketahui bahwa harga time delay yang besar tidak selalu memberikan hasil peramalan yang akurat, sedangkan peramalan akan semakin akurat dengan harga embedding dimension yang besar.
Kata kunci : Analisis deret waktu non-linear, temperatur, chaos, embedding dimension, time delay, peramalan, autokorelasi, False Nearest Neighbours.
vi
KATA PENGANTAR
Puji syukur kepada Tuhan atas kasihNya. Hanya atas limpahan rahmatNya maka saya dapat menyelesaikan skripsi ini. Skripsi ini disusun sebagai syarat untuk memperoleh gelar kesarjanaan pada Program Studi Ganda, jurusan Teknik Informatika – Statistika, Jenjang pendidikan Strata 1 di Universitas Bina Nusantara, Jakarta. Penulis menyadari bahwa Skripsi ini masih banyak kekurangannya baik pada isi maupun susunan kata-katanya. Namun penulis berharap bahwa Skripsi ini dapat bermanfaat bagi para pembaca.
Dalam proses penyusunan Skripsi ini, penulis banyak sekali memperoleh bimbingan, dorongan semangat, dan fasilitas dari berbagai pihak yang mendukung penulis untuk menyelesaikan Skripsi ini. Penulis menyampaikan rasa hormat dan terima kasih sebesar-besarnya kepada :
• Bapak Prof. Dr. Gerardus Polla, M.App.Sc., selaku Rektor Universitas Bina Nusantara, yang telah memberikan banyak kesempatan kepada mahasiswa untuk menerapkan segala sesuatu yang telah dipelajari selama mengikuti kegiatan perkuliahan dengan mengadakan program studi Skripsi.
• Bapak Wikaria Gazali, S.Si., M.T., selaku Dekan Fakultas MIPA, atas dorongan semangatnya dan selalu memacu kreatifitas mahasiswanya.
• Bapak Drs. Ngarap Imanuel Manik, M.Kom., selaku Ketua Jurusan Matematika dan Statistika, yang telah memberikan persetujuan terhadap topik Skripsi yang diajukan dan telah menunjuk para pembimbing terbaik untuk penulis.
• Bapak Hastuardi Harsa, selaku staf pembimbing Puslitbang BMG ( badan Meteorologi dan Geofisika), yang telah bersedia meluangkan waktu dan tenaganya untuk membantu saya dalam merampungkan Skripsi saya khususnya
vii
dalam kemudahan memperoleh data untuk penelitian dan uraian tentang program yang dibutuhkan.
• Bapak Samuel Wibisono, Drs.Msi, selaku Dosen Pembimbing pertama, yang tiada henti-hentinya meluangkan banyak waktu, memberikan banyak bantuan berupa saran, ide, semangat serta dukungan moral kepada penulis.
• Bapak Jarot S.Suroso, Ir.M.Eng, selaku Dosen Pembimbing kedua, yang telah dengan sabar dan penuh pengertian membimbing sampai selesai penulisan Skripsi ini.
• Civitas akademika Universitas Bina Nusantara yang secara langsung maupun tidak langsung memberikan dukungan dan bantuan dari segi materi maupun dukungan moril kepada penulis.
Penulis juga menghaturkan ucapan terima kasih kepada kedua orang tua yang telah membekali penulis dengan semangat juang, kepercayaan, pengertian, sehingga penulis dapat menyelesaikan Skripsi ini.
Penulis menyadari bahwa Skripsi ini masih jauh dari sempurna. Kritik dan saran akan penulis terima dengan senang hati. Semoga Skripsi ini bermanfaat bagi para pembaca dan pihak-pihak yang membutuhkan. Terima kasih.
Jakarta, 3 September 2007
Penulis Viviana 0600653890
viii DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL LUAR i
HALAMAN JUDUL DALAM ii
HALAMAN PERSETUJUAN HARDCOVER iii
HALAMAN PERNYATAAN DEWAN PENGUJI iv
ABSTRAK v
PRAKATA vi
DAFTAR ISI viii
DAFTAR TABEL xii
DAFTAR GAMBAR xiii
DAFTAR LAMPIRAN xvi
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah 1
1.2 Ruang Lingkup 2
1.3 Rumusan Masalah 2
1.3 Tujuan dan Manfaat 2
1.4 Sistematika Penulisan 3
BAB 2 LANDASAN TEORI
ix
2.2 Proses Dinamika Non-linear di Atmosfer 7
2.3 Teori Chaos 8
2.4 Analisis Deret Waktu Non-linear 10
2.5 Autokorelasi 13
2.6 Time Delay 15
2.7 Peramalan (Forecasting) 17
2.7.1 Metode False Nearest Neighbours 18
2.7.2 Prediksi Data pada Periode Selanjutnya 19
2.7.3 Ketepatan Peramalan 19
2.8 Aplikasi Perangkat Lunak 21
2.8.1 Diagram Alir (Flow-Chart) 25
2.8.2 Interaksi Manusia dan Komputer 27
2.8.3 Sistem Basis Data 29
BAB 3 METODOLOGI
3.1 Metodologi Penelitian 32
3.1.1 Pengumpulan Bahan Penelitian 32 3.1.1.1 Data yang Digunakan 32
3.1.2 Kerangka Berpikir 33
3.1.3 Hipotesis Penelitian 34
3.1.3.1 Analisis Pola Data Temperatur 34 3.1.3.2 Analisis time delay (k) 34 3.1.3.3 Analisis dimensi (d) 35
x
3.1.4 Teknik Analisis Data 35
3.2 Objek Penelitian 36
3.3 Metode Perancangan Program Aplikasi 38
3.3.1 Struktur Menu 38
3.3.2 Diagram Alir Modul 39
3.3.2.1 Diagram Alir Modul Data 39 3.3.2.2 Diagram Alir Modul Autokorelasi 41 3.3.2.3 Diagram Alir Modul FNN 43 3.3.2.4 Diagram Alir Modul Peramalan 45 3.3.3 Rancangan Tampilan Layar 47
3.3.3.1 Rancangan Menu Data 47 3.3.3.2 Rancangan Menu Autokorelasi 48
3.3.3.3 Rancangan Menu FNN 49
3.3.3.4 Rancangan Menu Peramalan 50
3.3.4 Rancangan Database 51
3.3.5 Spesifikasi Perangkat Program Aplikasi 52
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Data Observasi untuk Penelitian 54
4.2 Pengolahan Data 55
4.2.1 Rata-rata (average) 55
4.2.2 Ragam (variant) 55
xi
4.2.4 Hasil False Nearest Neighbours 58
4.2.5 Peramalan 71
4.3 Analisis Kesalahan 83
4.4 Pengujian Hipotesis 85
4.4.1 Analisis Pola Data 85
4.4.2 Analisis Dimensi 85
4.4.3 Analisis Time Delay 86
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan 87 5.2 Saran 88 xvii xix L.1 DAFTAR PUSTAKA RIWAYAT HIDUP LAMPIRAN
xii
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 3.1 Tabel cuaca 51
Tabel 3.2 Tabel autokorelasi 51
Tabel 3.3 Tabel FNN 52
Tabel 3.4 Tabel peramalan 52
Tabel 4.1 Tabel autokorelasi untuk setiap time delay 57 Tabel 4.2 Hasil dimensi embedding untuk setiap time delay 70 Tabel 4.3 Perhitungan MAPE setiap dimensi embedding untuk k=24 83 Tabel 4.4 Perhitungan MAPE setiap dimensi embedding untuk k=72 83 Tabel 4.5 Perhitungan MAPE setiap dimensi embedding untuk k=168 84 Tabel 4.6 Perhitungan MAPE setiap time delay 84
xiii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Orbit-orbit dari perhitungan Lorenz ditampilkan dalam bentuk kawat logam utuk menunjukkan arah dan struktur tiga dimensi
9
Gambar 2.2 Konstruksi Flowchart 26
Gambar 3.1 Struktur menu program peramalan temperatur 38
Gambar 3.2 Diagram alir modul tampilan data 39
Gambar 3.3 Diagram alir modul Analysis General Stastistic 40
Gambar 3.4 Diagram alir modul tampilan autokorelasi 41 Gambar 3.5 Diagram alir modul perhitungan autokorelasi 42
Gambar 3.6 Diagram alir modul tampilan FNN 43
Gambar 3.7 Diagram alir modul perhitungan FNN 44
Gambar 3.8 Diagram alir modul peramalan 45
Gambar 3.9 Diagram alir modul perhitungan peramalan 46
Gambar 3.10 Rancangan layar menu data 47
Gambar 3.11 Rancangan layar menu autokorelasi 48
Gambar 3.12 Rancangan layar menu FNN 49
Gambar 3.13 Rancangan layar menu peramalan 50
Gambar 4.1 Data observasi temperatur selama 15 hari (360 jam) 54 Gambar 4.2 Hasil korelasi data temperatur tanggal 1 januari -15 Januari 2004 dengan
time delay yang berbeda-beda
56
xiv
Gambar 4.4 False Nearest Neighbours dengan dimensi yang berbeda-beda untuk k=24 63 Gambar 4.5 False Nearest Neighbours dengan dimensi yang berbeda-beda untuk k=48 64 Gambar 4.6 False Nearest Neighbours dengan dimensi yang berbeda-beda untuk k=72 65 Gambar 4.7 False Nearest Neighbours dengan dimensi yang berbeda-beda untuk k=96 66 Gambar 4.8 False Nearest Neighbours dengan dimensi yang berbeda-beda untuk
k=120
67
Gambar 4.9 False Nearest Neighbours dengan dimensi yang berbeda-beda untuk k=144
68
Gambar 4.10 False Nearest Neighbours dengan dimensi yang berbeda-beda untuk k=168
69
Gambar 4.11 Perbandingan antara data pengamatan dan hasil prediksi 48 jam kedepan untuk nilai k=1 dengan D Max
75
Gambar 4.12 Perbandingan antara data pengamatan dan hasil prediksi 48 jam kedepan untuk nilai k=24 dengan D Max
76
Gambar 4.13 Perbandingan antara data pengamatan dan hasil prediksi 48 jam kedepan untuk nilai k=48 dengan D Max
77
Gambar 4.14 Perbandingan antara data pengamatan dan hasil prediksi 48 jam kedepan untuk nilai k=72 dengan D Max
78
Gambar 4.15 Perbandingan antara data pengamatan dan hasil prediksi 48 jam kedepan untuk nilai k=96 dengan D Max
79
Gambar 4.16 Perbandingan antara data pengamatan dan hasil prediksi 48 jam kedepan untuk nilai k=120 dengan D Max
80
xv untuk nilai k=144 dengan D Max
Gambar 4.18 Perbandingan antara data pengamatan dan hasil prediksi 48 jam kedepan untuk nilai k=168 dengan D Max
xvi
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
