PREDIKSI CURAH HUJAN MENGGUNAKAN WEIGHTED EVOLVING FUZZY NEURAL NETWORK (WEFuNN)
SKRIPSI
NURYULIANA 091402010
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PREDIKSI CURAH HUJAN MENGGUNAKAN WEIGHTED EVOLVING FUZZY NEURAL NETWORK (WEFuNN)
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi
NURYULIANA 091402010
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2015
PERSETUJUAN
Judul : PREDIKSI CURAH HUJAN MENGGUNAKAN
WEIGHTED EVOLVING FUZZY NEURAL NETWORK (WEFuNN)
Kategori : SKRIPSI
Nama : NURYULIANA
Nomor Induk Mahasiswa : 091402010
Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI
Departemen : TEKNOLOGI INFORMASI
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
INFORMASI (FASILKOM-TI) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, 25 Juni 2015 Komisi Pembimbing :
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua,
M. Anggia Muchtar, ST., MM.IT. NIP 19800110 200801 1 010
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT NIP. -
PERNYATAAN
Prediksi Curah Hujan Menggunakan Weighted Evolving Fuzzy Neural Network (WEFuNN)
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, 25 Juni 2015
Nuryuliana 091402010
PENGHARGAAN
Alhamdulillah, segala puji dan syukur penulis ucapkan atas kehadirat Allah SWT beserta Nabi besar Muhammad SAW yang telah memberikan rahmat, hidayah-Nya, segala daya dan upaya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Program Studi S-1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara, Ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya penulis sampaikan kepada:
1. Kedua orang tua penulis, orang yang paling berharga dalam hidup penulis, ayahanda Alon Sutarman dan alm. ibunda Mariani yang telah membesarkan, mendidik, memberi dukungan, doa dan motivasi tanpa henti. Serta kepada abang-abang penulis Onggo Supiko dan Muhali Wirangga yang selalu ada membantu penulis dan orang-orang yang berperan sebagai orang tua penulis paklek Aulia, bulek Tumini, bulek Jumpriana, dan om Jentra Sinaga.
2. Ketua dan Sekretaris Program Studi Teknologi Informasi, Bapak Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM. IT. dan Bapak Muhammad Fadly Syahputra, B.Sc, M.Sc.IT, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara, semua dosen serta pegawai di Program Studi S1 Teknologi Informasi.
3. Bapak Muhammad Fadly Syahputra, B.Sc, M.Sc.IT selaku pembimbing pertama dan Ibu Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT selaku pembimbing kedua,
yang telah banyak meluangkan waktunya dan memberikan masukan-masukan
yang bermanfaat bagi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.
4. Bapak Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM. IT dan Bapak Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc., M.Sc yang telah bersedia menjadi dosen pembanding dan memberikan saran-saran yang baik bagi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.
membantu penulis Donni, Endah, Andika, Fahkrur, Audiary, Ria, Irna dan seluruh teman-teman lainnya yang tidak dapat disebutkan satu persatu.
6. Kepada Ibu Mega, Abang Manaf dan Kak Umi yang selaku bagian tata usaha Program Studi S1 Teknologi Informasi yang telah membimbing dan membantu penulis dari awal proposal sampai sidang.
Sekali lagi penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada semua pihak yang membantu dalam penyelesaian tugas akhir ini yang tidak dapat disebutkan. Terima kasih atas masukan, saran, dan motivasi yang diberikan. Semoga Allah SWT membalas dengan nikmat yang berlimpah.
ABSTRAK
Pada era globalisasi ini, rangkaian aktivitas manusia dituntut untuk memiliki sistem perencanaan yang efektif. Curah hujan sebagai salah satu kondisi cuaca yang dapat mempengaruhi aktifitas manusia memerlukan sistem prediksi yang akurat. Weighted
Evolving Fuzzy Neural Network (WEFuNN) merupakan metode yang memiliki
prinsip mengolah data dengan banyak kemungkinan dirasa sesuai untuk diterapkan pada sistem prediksi curah hujan. Tingkat keakuratan prediksi diukur dengan menggunakan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Hasil prediksi WEFuNN menunjukkan bahwa dengan MAPE untuk curah hujan dari tanggal 1 Januari 2011 s.d. 30 November 2012 menghasilkan nilai rata-rata error sebesar 0.235% dan nilai akurasi sebesar 96.148%. Berdasarkan hasil tersebut, sistem prediksi curah hujan menggunakan WEFuNN dapat dikatakan efisien dikarenakan memiliki tingkat rata-rata error yang sangat rendah dan tingkat akurasi yang tinggi.
RAINFALL PREDICTION USING WEIGHTED EVOLVING FUZZY NEURAL NETWORK
ABSTRACT
Nowadays, human activities required an effective design system. One of the weather conditions that can influences human activities and need a good prediction system is rainfall. Weighted Evolving Fuzzy Neural Network (WEFuNN) is a method that can process data with many possibilities is suitable to use in rainfall prediction system. The accuracy of the prediction system is measure using MAPE (Mean Absolute Percentage Error). The result of WEFuNN show that MAPE for the rainfall from January 1st 2011 until November 30 2012 is 0.235% and the accuracy is 96.148%. Based on that result, the rainfall prediction system using WEFuNN is efficient cause has lower error level and higher accuracy level.
Keyword : Weighted Evolving Fuzzy Neural Network (WEFuNN), Rainfall, Prediction System.
DAFTAR ISI
1.4Tujuan Penelitian 3
1.5Manfaat Penelitian 3
1.6Metodologi Penelitian 4
1.7Sistematika Penulisan 5
BAB 2 LANDASAN TEORI 6
2.1Prediksi Curah Hujan 6
2.2Intensitas Curah Hujan 7
2.4Evolving Connection System (ECOS) 18
2.5Weighted Evolving Fuzzy Neural Network 20
2.5.1 Arsitektur Weighted Evolving Fuzzy Neural Network 20
2.5.2 Parameter Weighted Evolving Fuzzy Neural Network 21
2.5.3 Algoritma Weighted Evolving Fuzzy Neural Network 22
2.6 Penelitian Terdahulu 23
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 28
3.1Data Yang Digunakan 28
3.2Analisis Sistem 31
3.2.1 Analisis Masalah 31
3.2.2 Analisis Perancangan Sistem 31
3.2.3 Arsitektur Umum 36
3.2.4 Diagram Aktivitas 37
3.3Perancangan Sistem 42
3.3.1 Rancangan Form Login 42
3.3.2 Rancangan Menu Utama 43
3.3.2.1 Rancangan Form Hasil Prediksi 43
3.3.2.2 Rancangan Form Data Klimatologi 44
3.3.3 Rancangan Form Laporan Data Prediksi 45
3.3.4 Rancangan Form Laporan Data Klimatologi 45
3.3.5 Rancangan Form Grafik 46
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 47
4.1Implementasi Sistem 47
4.1.1 Spesifikasi Perangkat Lunak dan Perangkat Keras 47
4.1.2 Implementasi Perancangan Antarmuka Sistem 48
4.1.3 Implementasi Data 51
4.2Pengujian Sistem 52
4.2.1 Rencana Pengujian Sistem 53
4.2.2 Hasil Pengujian Sistem 54
4.2.3 Pengujian Kinerja Sistem 58
4.2.4 Pelatihan Data 63
4.2.5 Pengujian Data 64
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 66
5.1Kesimpulan 66
5.2Saran 66
DAFTAR TABEL
Hal
Tabel 2.1 Keadaan curah hujan dan intensitas curah hujan 8
Tabel 2.2 Ukuran, massa dan kecepatan jatuh butir hujan 8
Tabel 2.3 Penelitian terdahulu 25
Tabel 3.1 Rangkuman Data Curah Hujan 30
Tabel 4.1 Rangkuman Data Curah Hujan 52
Tabel 4.2 Rencan Pengujian 53
Tabel 4.3 Hasil Pengujian 54
Tabel 4.4 Data Curah Hujan 59
Tabel 4.5 Nilai Normalisasi Curah Hujan 59
Tabel 4.6 Nilai Fuzzy Input dan Fuzzy Output 60
Tabel 4.7 Hasil Prediksi Curah Hujan 60
Tabel 4.8 Hasil Denormalisasi 61
Tabel 4.9 Hasil Pengujian Sistem Untuk Data Curah Hujan 62
Tabel 4.10 Parameter dan Hasil Pengujian Data Curah Hujan 63
Tabel 4.11 Pengujian Tingkat Akurasi Prediksi 65
DAFTAR GAMBAR
Hal
Gambar 2.1 Representasi Linear Naik 10
Gambar 2.2 Himpunan Fuzzy untuk Temperature Naik 10
Gambar 2.3 Representasi Linear Turun 11
Gambar 2.4 Himpunan Fuzzy untuk Temperature Turun 11
Gambar 2.5 Kurva Segitiga 12
Gambar 2.6 Himpunan fuzzy untuk Kurva Segitiga 12
Gambar 2.7 Kurva Trapesium 13
Gambar 2.8 Himpunan fuzzy untuk Kurva Trapesium 13
Gambar 2.9 Fuzzy Inference System 15
Gambar 2.10 Sistem Inferensi Fuzzy Mamdani 15
Gambar 2.11 Defuzzifikasi dari sistem inferensi fuzzy mamdani 16
Gambar 2.12 Sistem inferensi Fuzzy Sugeno 17
Gambar 2.13 Sistem Inferensi Fuzzy Tsukamoto 17
Gambar 2.14 Proses Interaksi ECOS 19
Gambar 2.15 Arsitektur WEFuNN 20
Gambar 3.1 Algoritma WEFuNN untuk Prediksi Curah Hujan 32 Gambar 3.2 Himpunan Fuzzy untuk Data Curah Hujan 34
Gambar 3.3 Arsitektur Umum 36
Gambar 3.4 Diagram Aktivitas Untuk Login 37
Gambar 3.5 Diagram Aktivitas Prediksi Curah Hujan 38 Gambar 3.6 Diagram Aktivitas untuk Pengaturan Data Klimatologi 39 Gambar 3.7 Diagram Aktivitas untuk Pengaturan Parameter Prediksi 40 Gambar 3.8 Diagram Aktivitas Laporan Hasil Prediksi 40 Gambar 3.9 Diagram Aktivitas Laporan Data Klimatologi 41
Gambar 3.10 Diagram Aktivitas Laporan Grafik 41
Gambar 3.11 Rancangan Form Login 42
Gambar 3.12 Rancangan Form Hasil Prediksi 43
Gambar 3.14 Rancangan Form Laporan Data Prediksi 45 Gambar 3.15 Rancangan Form Laporan Data Klimatologi 46
Gambar 3.16 Rancangan Form Grafik 46
Gambar 4.1 Tampilan Login 48
Gambar 4.2 Tampilan Cetak 49
Gambar 4.3 Tampilan Data Prediksi Curah Hujan 49
Gambar 4.4 Tampilan Data Klimatologi 50
Gambar 4.5 Form Tambah 50
Gambar 4.6 Tampilan Grafik 51
Gambar 4.7 Grafik Hasil Prediksi 61
Gambar 4.8 Grafik Hasil Pelatihan (Rule Node) 64
Gambar 4.9 Grafik Hasil Pelatihan (Error) 64
Gambar 4.10 Grafik Hasil Pengujian 65
