Kalaksita,, Rr. Sekar (2016) Peramalan Curah Hujan Harian Di Kota Semarang Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
1312100092-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Download (1MB) | Preview |
Abstract
Kota Semarang sebagai ibukota Jawa Tengah merupakan salah satu kota yang berkembang di Pulau Jawa dan juga menjadi kota perdagangan. Dalam beberapa tahun terakhir ini, Kota Semarang menghadapi permasalahan yang cukup sulit, yaitu setiap tahun selalu mengalami bencana banjir dikarenakan letaknya yang dilalui oleh jalur pantura dan merupakan kawasan rob. Oleh sebab itu, perlu adanya peramalan curah hujan harian dengan akurasi yang tinggi untuk mengurangi dampak negatif seperti longsor, hujan badai, hingga banjir. Dalam penelitian ini dilakukan peramalan curah hujan di Stasiun Ahmad Yani dan Stasiun Maritim Tanjung Mas menggunakan metode ARIMA dan ANFIS. Model ARIMA terbaik untuk kedua stasiun pengamatan adalah ARIMA(1,1,1). Input optimum untuk ANFIS adalah jumlah curah hujan satu hari dan dua hari sebelumnya, dimana di stasiun Ahmad Yani menggunakan fungsi keanggotaan Trapezoidal dengan banyaknya MF sebesar 2 sedangkan di stasiun Maritim Tanjung Mas menggunakan fungsi keanggotaan Gaussian dengan banyaknya MF sebesar 3. Metode ANFIS menunjukkan kinerja akurasi peramalan yang lebih baik daripada ARIMA karena menghasilkan RMSE dan MAPE yang lebih kecil.
=====================================================================================================
Semarang city as the capital of Central Java is one of the most developed cities in Java and is also a trading town. In recent years, the Semarang city faces quite difficult problem, which is, Semarang city experienced floods every year because it is located through the northern coastal road and is a rob area. Thus, it needs daily rainfall forecasting with high accuracy to reduce the negative impacts such as landslides, rain storms and floods. In this research, rainfall forecasting in Ahmad Yani Station and Maritim Tanjung Mas Station using ARIMA and ANFIS were done. The best ARIMA model for both stations is ARIMA (1,1,1). The optimum input for ANFIS is the daily rainfall for one and two days earlier, in which Trapezoidal membership function with 2MF was well suited for the station Ahmad Yani and Gaussian membership function with 3 MF for the Maritim Tanjung Mas station. ANFIS shows better accuracy performance than ARIMA since it gives better accuracy forecasting with smaller RMSE and MAPE. Keyword
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSSt 629.836 Kal p |
| Uncontrolled Keywords: | ANFIS, ARIMA, Curah Hujan Harian, MAPE, RMSE |
| Subjects: | Q Science > QC Physics > QC866.5 Climatology--Forecasting. |
| Divisions: | Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Yeni Anita Gonti |
| Date Deposited: | 06 Apr 2020 10:15 |
| Last Modified: | 06 Apr 2020 10:15 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/75697 |
Actions (login required)
 |
View Item |