ANFIS DENGAN MEMBERSHIP FUNCTION UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN PADA DATA RENTET WAKTU MULTIVARIATE - Lilis Anggraini (Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari, 2018)
Masyarakat di sektor pertanian dan kelautan khususnya sangat memerlukan informasi tingkat curah hujan yang akan terjadi karena sangat berpengaruh kepada proses masa tanam hingga hasil produksi yang akan didapat dan juga berpengaruh terhadap nelayan yang ingin melaut. Sementara prakiraan cuaca yang diterbitkan BMKG ke masyarakat masih berkisar pada prediksi musim tidak konsenterasi pada tingkat curah hujan, BMKG memiliki data tingkat curah hujan namun belum dioptimalkan sebagai informasi prediksi yang diharapkan.Oleh karena itu diperlukan metode yang akurat sehinga dapat memberikan nilai akurasi yang diharapkan dan dapat memberikan kontribusi dalam bidang pertanian, kelautan, cepat tanggap darurat cuaca buruk dan tranportasi udara. Karena data curah hujan termasuk data rentet waktu, sehingga dapat dianalisa dan diprediksi. Pada penelitian ini akan dilakukan prediksi dengan pendekatan statistik dan softcomputing menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Kata Kunci : Curah hujan, ANFIS, Membership Function.