3.1 Data Data yang 3.1.1 Data Data bulanan un dalam file Tabel 1 Co coo ----File menjadi g bulanan da Kabupaten Gambar 4
3
a g digunakan a RegCM3 a RegCM3 y ntuk Pulau e berformat ontoh Data rdinates - L:27 T : 15-FE -9 -1.0 -8.97 -1.0 -8.93 -1.0 -8.9 -1.0 -8.87 -1.0 data RegCM ambar peta. ari data Reg n Indramayu Hasil Visu3
DATA
n pada penel (Vektor X yang diguna Jawa dari D teks, sepert RegCM3 p 103 10 EB-1960 00:00 00E+34 -1.00E 00E+34 -1.00E 00E+34 -1.00E 00E+34 -1.00E 00E+34 -1.00E M3 merupa . Gambar 5 gCM3 pada u. alisasi CuraA DAN M
litian ini ada
X) akan dalam Desember 19 ti yang tamp pulau Jawa 03.03 103 E+34 -1.00E+ E+34 -1.00E+ E+34 -1.00E+ E+34 -1.00E+ E+34 -1.00E+ akan data sp menunjuka Pulau Jawa ah Hujan Pu
ETODOL
alah: m penelitian 957 sampai pak pada Ta .07 103.1 +34 -1.00E+34 +34 -1.00E+34 +34 -1.00E+34 +34 -1.00E+34 +34 -1.00E+34 patial sehing an visualisas a, dan secar ulau Jawa dLOGI
ini adalah d Juli 2002 y abel 1. 1 103.13 4 -1.00E+34 4 -1.00E+34 4 -1.00E+34 4 -1.00E+34 4 -1.00E+34 gga dapat di si tingkat cu ra khusus w ari Data Re data RegCM yang tersimp 103.17 -1.00E+34 -1.00E+34 -1.00E+34 -1.00E+34 -1.00E+34 ivisualisasik urah hujan wilayah egCM3. M3 pan kan3.1.2 peng Indra pada Tabe Kabu menu Indra Gam 2 Data Cur Data curah gamatan cur amayu dari a Tabel 2 ya el 2 Data Ob NamaSta Jan-8 Feb-8 Mar-8 Apr-8 May-8 Jun-8 Terdapat upaten Ind unjukkan lo amayu mbar 5 Lokas rah Hujan ( h hujan yan rah hujan pa Januari 198 ang disimpan bservasi cur a Cidempet 89 125 89 491 89 337 89 92 89 159 89 117 17 titik sta dramayu un okasi titik s si stasiun ob (Variabel Y ng digunaka ada titik-titik 89 sampai D n dalam dat rah hujan di Cikedung I 5 167 1 430 7 304 2 348 9 215 7 173 atsiun obser ntuk menc stasiun obse bservasi di K Y) n pada pene k statsiun ob Desember 20 tabase. i Kota Indra Indramayu Ja 150 556 357 40 128 139 rvasi penga catat kondi ervasi terse Kabupaten elitian ini ad bservasai ik 007. Contoh amayu atibarang Sudi 202 480 191 99 89 86 amatan iklim isi curah ebut yang t Indramayu. dalah dari d klim di Kab h data dapat ikampiran Kedo 112 389 278 156 153 122 m yang ters hujan. G ersebar di . (Buono et-data hasil bupaten t dilihat kan bund 109 345 273 40 105 232 sebar pada Gambar 6 Kabupaten -al, 2010)
Wilayah Indramayu dipilih sebagai daerah studi kasus untuk penelitian ini, didasarkan pada tingkat kerentanan daerah terhadap bencana yang berkaitan dengan curah hujan dan ketersediaan data curah hujan pada titik stasiun observasi.
Dari Gambar 7 yang menampilkan grafik posisi relatif setiap kabupaten di Pulau Jawa berdasarkan rata-rata luas yang terkena bencana nanjir dan kekeringan dari 1989 hingga 2007. Dari grafik tersebut, menurut Buono et-al (2010) dapat dilihat bahwa Indramayu berada pada posisi dengan luas wilayah yang terkena bencana relatif tertinggu dibandingkan dengan kabupaten di Pulau Jawa.
Gambar 6 Luas Wilayah Banjir dan Kekeringan per Kabupaten di Pulau Jawa (Buono et-al,2010).
3.2 Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini secara umum adalah mengumpulkan data, memetakan data titik observasi dengan data RegCM3. Membandingkan kinerja setiap fungsi secara paralel maupun secara serial. Setelah itu, dilakukan pengujian dengan k-fold cross validation terhadap nilai
rekonstruksi. Tahap selanjutnya adalah analisis R2 dan pemilihan model berdasarkan R2 yang paling tinggi. Alur tahapan yang dilakukan tersebut dapat dilihat pada Gambar 8.
Luas Bencana Banjir vs Kekeringan untuk Kabupaten di Jaw a 0 500 1000 1500 0 300 600 900 1200 1500
Luas Terkena Bencana Banjir
L u a s T e rke n a B e n c an a K e ke ri n g a n Indramayu
Gam D tahap 3.2.1 Indra ukura 7×7 p terde terde Gam Pengumpulan Data Pemetaan Data Titik Observasi dengan Data RegCM3 mbar 7 Tahap Dari Gambar pan peneliti 1 Pemilihan Dari data R amayu. Berd an grid mat pada titik ni ekat, titik ob ekat, seperti mbar 8 Ilustr PCA D RegCM3 seria PCA D RegCM3 para Memband proses PC dengan pan-tahapan r 8 yang me an akan terd n model RegCM3 bu dasarkan pe triks data G ilai stasium bservasi aka i yang tamp asi Pemetaa Data secara al Data secara lel Reg sec Regr p dingkan CA serial parlel Memb pros line deng n proses yan nunjukkan diri dari 2 b ulanan diam enelitian yan rid RegCM m observasi. an dipetakan ak pada Ga an data Reg gresi linear cara serial resi secara paralel Re Re s bandingkan ses regresi ear serial gan parlel M re ng dilakuka alur kegiata bagian utam mbil titik-titi ng dilakuka M3 yang akan Dengan me n ke n×n gri ambar 9. gCM3 denga ekonstruksi data curah hujan secara serial ekonstruksi data curah hujan secara paralal Membandingkan proses ekonstruksi nilai serial dengan parlel an di dalam p an penelitian ma: ik pada dae an oleh Sutik n dipetakan enggunakan id matriks R an titik obse Nilai rek diuji men k-fold valid Anal Peng mo berdasa R2 pal penelitian. n, secara um rah Kabupa kno (2008), n, yaitu: 3×3 n jarak Eucl RegCM3 bu ervasi. konstruksi nggunakan d cross dation isis R 2 gunaan odel arkan nilai ing tinggi mum aten , besar 3, 5×5, dan idean ulanan
Tahap selanjutnya adalah membuat tabel pemetaan antara nilai titik
observasi dengan grid matriks data Model RegCM3 yang akan disimpan di dalam file teks, seperti yang tampak pada Tabel 3.
Tabel 3 Matriks data observasi dan data RegCM3
Stasiun Observasi Data RegCM3 … … … … … … … … ..
Agar setiap variabel pada data RegCM3 saling bebas, maka dilakukan proses reduksi ukuran matriks dengan menggunakan PCA, Ukuran reduksi
matriks (m) adalah sebesar 1, 3 dan 5. Tabel hasil reduksi dapat digambarkan pada Tabel 4, dimana m<<nxn.
Tabel 4 PCA Matriks data observasi dan data RegCM3
Stasiun Observasi
PCA Data RegCM3
… … …
… … … … …
…
Setelah proses reduksi matriks dengan menggunakan PCA, dilakukan multivariate regresi untuk menentukan nilai b terhadap nilai titik observasi dengan
3.2.2 matri Gam obser tertin G 3.3 Meto -2 Rekonstru Setelah ni iks reduksi mbar 10. Dat rvasi sebena nggi. Gambar 9 Ilu Desain Pr Tahapan y ode Peranca Dekompo didekomp melakuka Komunik dengan P regresi li menjadi menghasi uksi data b lai b ditentu untuk men ta hasil reko arnya. Mod ustrasi rekon rogram Par yang diguna angan Progr osisi. Dalam posisi menj an regresi li kasi.Komun PCA yang inear. Hasil input pros ilkan keluar berdasarka ukan, tahap nghasilkan d onstruksi dib del yang dip
nstruksi dat ralel akan dalam ram Paralel, m penelitia jadi: proses near, dan pr nikasi yang berupa ma l keluaran ses rekontr ran nilai cur
… an model selanjutnya data rekonst bandingkan pilih adalah a curah huja perancanga , yang melip an ini sist s mereduks roses merek g terjadi a atriks reduk proses reg ruksi nilai rah hujan ha a adalah pem truksi, seper n korelasi de yang memi an. an sistem pa puti: tem yang si matriks konstruksi n adalah: Ha ksi menjad gresi linear perkiraan. asil rekontru metaan nilai rti yang tam engan nilai d liki nilai ko aralel mengg akan dikem dengan PC nilai curah h asil keluara di input unt yang beru . Proses r uksi. i b dengan mpak pada data orelasi gunakan mbangkan, CA, proses hujan. an reduksi tuk proses upa nilai b rekonstuksi
- Aglomerasi. Untuk mempermudah implementasi ketiga fungsi hasil tahap
dekomposisi digabungkan untuk setiap titik stasiun observasi.
- Mapping. Dalam penelitian ini pengembangan sistem menggunakan
pemrograman secara implisit, maka proses pemetaan hasil aglomerasi terhadap unit prosesor tidak dilakukan oleh programer, melainkan dilakukan oleh compiler,
3.4 Faktor-faktor
Faktor –faktor yang diamati dan dianalisi dalam penelitian ini meliputi:
3.4.1 Akurasi hasil rekonstruksi
Akurasi komputasi diamati dengan menghitung korelasi hasil rekonstruksi data curah hujan dengan data observasi curah hujan hasil pengamatan titik stasium observasi di Kabupaten Indramayu.
3.4.2 Kinerja Komputasi Paralel
Ukuran kinerja sistem yang dikembangkan menggunakan pendekatan pemrograman paralel yang meliputi: Speedup, Total Parallel Overhead dan
Efesiensi.
3.5 Metode Pengembangan Sistem
Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini mengikuti dan mengadaptasi semua tahapan pengembangan sistem sesuai linear sequential model seperti
berikut :
3.5.1 Analisis
Pada tahapan ini akan dilakukan proses analisis mengenai permasalahan yang berhubungan dengan kebutuhan sistem. Hasil analisis yang diperoleh adalah: a. Sistem harus dapat menampilkan data curah hujan yang ada pada file
RegCM3 dan pada hasil pengamatan pada titik observasi yang ada di dalam database.
b. Sistem harus dapat melakukan proses reduksi matriks dengan PCA dari data RegCM3 setiap titik observasi melalui komputasi serial maupun secara paralel.
c. Sistem harus dapat melakukan proses regresi linear berdasarkan nilai pengamatan setiap titik pengamatan dengan matriks reduksi melalui komputasi serial.
d. Sistem harus dapat melakukan proses rekonstruksi nilai curah hujan berdasarkan nilai yang di dapat dari proses regresi linear setiap titik pengamatan curah hujan.
e. Sistem harus dapat menampilkan grafik perbandingan antara nilai hasil pengamatan dengan hasil rekonstruksi tiap titik observasi.
f. Sistem harus dapat mencatat waktu komputasi setiap proses baik proses secara serial maupun secara paralel.
g. Sistem harus dapat melakukan proses pengujian statistika dengan metode
k-fold cross validation.
3.5.2 Desain
Tahapan ini merupakan tahapan untuk merancang sistem berdasarkan hasil analisis. Hal-hal yang akan dilakukan dan diperoleh dalam tahap ini adalah: a. Membuat basis data yang berisikan informasi yang berkaitan dengan sistem
rekonstruksi curah hujan.
b. Membuat algoritma yang akan melakukan proses reduksi matriks dengan PCA secara komputasi serial dan paralel.
c. Membuat algoritma yang akan melakukan proses regresi linear secara komputasi serial dan paralel.
d. Membuat algoritma yang akan melakukan proses rekonstruksi data curah hujan secara komputasi serial dan paralel.
e. Membuat algoritma yang akan mencatat waktu komputasi setiap proses. f. Membuat algoritma yang akan melakukan pengujian k-fold cross validation.
g. Membuat algoritma yang akan membuat grafik perbandingan hasil pengamatan dengan hasil rekonstruksi.
3.5.3 Pengkodean (Code)
Pada tahap ini akan dilakukan proses implementasi pengkodean program sesuai analisis dan perancangan yang sudah dilakukan.
3.5.4 Pengujian (Test)
Pada tahap ini dilakukan proses pengujian dan percobaan terhadap terhadap sistem sesuai dengan spesifikasi yang ditentukan sebelumnya.
Hal-hal yang yang akan dilakukan selama proses pengujian terhadap sistem yan dikembangkan:
a. Menguji keluaran nilai dan grafik.
b. Menguji akurasi rekonstuksi, melalui metode pengujian k-fold cross
validation dengan menghitung korelasi antara nilai pengamatan dengan
nilai rekonstruksi setiap titik observasi.
c. Mengukur speed up dan efesiensi setiap komputasi paralel.
3.5.5 Pemeliharaan (Support)
