Perkiraan Cuaca Berbasis Analisis Data Menggunakan Metode Coarse To Fine Search Dan Fuzzy Logic Studi Kasus Cuaca Berpotensi Hujan - Atina Nur Azizah; Jangkung Raharjo; Suryo Adhi Wibowo (eProceedings of Engineering, 2019)
Abstrak Indonesia merupakan negara tropis yang memiliki dua musim, musim kemarau dan musim hujan. Meteorologi atau ilmu yang mempelajari tentang cuaca dan faktor yang mempengaruhinya dan salah satu faktor yang dipelajari adalah curah hujan. Pada kehidupan sehari-hari, seringkali ditemukan prediksi curah hujan di berbagai media massa. Kebutuhan akan keadaan cuaca esok hari sangat dibutuhkan untuk menyusun berbagai rencana. Untuk masa lampau, perkiraan curah hujan sangat bergantung dengan musimnya, ada musim kemarau dan musim penghujan. Namun saat ini, curah hujan semakin sulit untuk diprediksi sehingga diperlukan model atau sistem yang dapat memprediksi curah hujan dengan akurat. Maka dari itu diperlukan teknik untuk memperkirakan terjadinya hujan, sehingga curah hujan diprediksikan dengan menerapkan aturan penalaran dasar logika fuzzy. Pada Tugas Akhir ini menggunakan data dengan empat variable yang memengaruhi terjadinya hujan berupa suhu udara, kelembapan relatif, kecepatan angin, dan curah hujan. Penelitian ini mengusulkan dengan menggunakan logika fuzzy. Fuzzy yang telah dioptimasi dengan menggunakan algoritma Coarse-to-fine Search digunakan untuk memprediksi curah hujan. Parameter input yang akan digunakan merupakan data parameter cuacad ari BMKG KlasI Bandung. Hasil penelitian adalah dalam menentukan sebuah peramalan khususnya cuaca yang penting ditentukan adalah fungsi keanggotaan dan rules yang digunakan. Dalam hal ini akan digunakan keakuratan untuk memverifikasi hasil perkiraan cuaca studi kasus berpotensi hujan. Metode yang akan digunakan adalah Coarse-to-Fine Search (CFS) dan Fuzzy Logic dengan metode Mamdani. Berdasarkan hasil pelatihan fuzzy menggunakan didapatkan akurasi 82%. Parameter fuzzy yang optimal dihasilkan dari optimasi algoritma Coarse to Fine Search dari fungsi kendala yang dihasilkan setiap membership function masukan dari sistem fuzzy serta jumlah individu yang telah dievaluasi dengan akurasi mencapai 84.1%. Kata Kunci : CFS, Fuzzy, Prakiraan, Cuaca, Akurasi Abstract Indonesia is a tropical country that has two seasons, there is a dry season and the rainy season. Meteorological or the study of weather and the factors that influence it, and one of the factors studied was precipitation. In daily, we often find rainfall prediction in various mass media. The need for the state of tomorrow’s weather is needed to prepare various plans. For the past, estimates of rainfall is very dependent on the season, there is a dry season and the rainy season. But this time, rainfall is difficult to predict, so the necessary model or system that can accurately predictrainfall. Therefore ,it is necessary to estimate the occurrence of rain, so that the rainfall is predicted by implementing a fuzzy logic-based reasoning rule. In this final task, it uses data with four variables that affect rain in the form of air temperature, relative humidity, wind speed, and rainfall. The study proposed using fuzzy logic. The Fuzzy method that has been optimized using the Coarse-tofine Search algorithm is used to predict tomorrow’s rainfall. The input parameter that will be used is the weather parameter data from BMKG Klas I Bandung. The results of the study are determining forecasting of the important weather defined is the membership and rule functions used. In this case, accuracy will be used to verify the weather forecast results of potentially rainy case studies. The method to be used is Coarse-to-Fine Search (CFS) and Fuzzy Logic with the Mamdani method. Based on the results of the fuzzy system obtained an accuracy of 82%. The optimal fuzzy parameters are generated from the optimization of the Coarse to Fine Search algorithm from the constraint function generated by each membership function input from the fuzzy system and the number of individuals that have been evaluated with an accuracy of up to 84.%.. Keywords: CFS, Fuzzy, Forecast, Weather, Accurate