SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PREDIKSI CURAH HUJAN DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (Studi Kasus: Kota Pontianak)
Abstract: Adaptive Neuro Fuzzy
Inference System (ANFIS) merupakan metode yang mengkombinasikan antara jaringan
syaraf tiruan dengan logika fuzzy, sehingga pada pembelajarannya ANFIS banyak
digunakan untuk berbagai macam prediksi pada ilmu komputer. Pada pengembangannya
ANFIS digunakan untuk prediksi curah hujan di Kota Pontianak berdasarkan data
yang didapatkan dari BMKG Supadio Pontianak dan LAPAN Provinsi Kalimantan
Barat. Prediksi yang dimaksud merupakan prediksi curah hujan harian dengan
menggunakan masukan data berupa suhu udara dinyatakan dengan x1, kelembaban
relatif dinyatakan dengan x2 dan tekanan udara dinyatakan dengan x3 serta akan
menghasilkan aplikasi prediksi curah hujan dengan nilai prediksi dan status
prediksi curah hujan. Prediksi yang dibuat berdasarkan data masukan suhu udara,
kelembaban relatif dan tekanan udara serta keluaran berupa prediksi curah
hujan, sehingga dapat menghasilkan keluaran prediksi yang akurat dan efisien.
Model prediksi yang dibangun dengan metode ANFIS menggunakan pembelajaran alur
maju (forward) dan pembelajaran alur
mundur (backward), sehingga untuk melakukan prediksi dibutuhkan nilai parameter
fuzzy baru yang diperoleh dari proses pelatihan. Setelah nilai parameter fuzzy
baru didapatkan, maka akan dilakukan tahap pengujian. Pada tahap pengujian
dilakukan dengan proses pembelajaran maju (forward) untuk mendapatkan nilai
prediksinya, sehingga pada prosesnya nilai prediksi yang berupa angka dan
status prediksi yang berupa variabel tersebut akan ditampilkan dalam bentuk
interface yang memudahkan pengguna untuk melakukan prediksi. Karena dari
interface inilah pengguna dapat mengetahui keakuratan sistem yang dibuat
berdasarkan proses pengujian dan pembelajaran yang digunakan dalam penelitian.
Setelah melakukan proses pengujian, maka diperoleh hasil kinerja aplikasi
prediksi mencapai 58.06%.
Penulis: Ruspina Ningsih ,
Beni Irawan , Fatma Agus Setyaningsih
Kode Jurnal: jptkomputerdd160172
