Text

Perbandingan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (Arima) Dan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis) Dalam Analisis Curah Hujan

---

INTISARI

Prediksi curah hujan merupakan informasi yang sangat penting bagi masyarakat Indonesia. Terdapat beberapa metode statistik yang dapat diaplikasikan dalam memprediksi curah hujan, yaitu metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) dan metode ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System). Tujuan dari penelitian ini yaitu menganalisis perbandingan metode ANFIS dengan metode ARIMA untuk memprediksi curah hujan dalam beberapa periode kedepan. Metode ARIMA merupakan metode analisis data runtun waktu yang sering digunakan untuk peramalan. Sedangkan metode ANFIS adalah metode peramalan yang didasari atas jarang ditemukan kejadian time series yang murni linier ataupun nonlinier. Hasil pada penelitian ini metode ANFIS lebih baik untuk menganalisis data runtun waktu (time series) nonlinier dibandingkan dengan metode ARIMA. Metode ANFIS memiliki keakuratan yang lebih baik yaitu dengan hasil korelasi sebesar 6,9811 dengan nilai RMSE 87,29% sedangkan pada metode ARIMA dihasilkan korelasi sebesar 14,037 dengan nilai RMSE 24,92%. Metode ARIMA untuk kasus data harian dan data nonlinier kurang cocok, sehingga hasil prediksi tidak mengikuti pola data aktual dan cenderung memiliki hasil yang konstan atau hasil prediksi yang cenderung flat.
Kata kunci : ARIMA, ANFIS, data runtun waktu, linier, nonlinier.

ABSTRACT

Information of rainfall prediction are important for Indonesian peoples. Many statistical methods that can be used in rainfall prediction, they are ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) method and ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) method. The purpose of this study is to analyze the comparison between ANFIS method and ARIMA method to get rainfall prediction in some periods. ARIMA method is time series data analysis often used forecasting. While ANFIS method is forecasting method is based on rarely found time series events that are pure linear or non linear. Based on this study, anfis method have a good accuracy for time series data analysis compared with arima method. ANFIS method have 6,9811for the accuracy of correlation result and 87,29% for the RMSE, while result of correlation for ARIMA method is 14,037 with 24,92% for RMSE. Arima method are not good enough for daily data cases and nonlinier data, so the result not actual which has a constant and flat result for data prediction.
Key word : ARIMA, ANFIS, time series data, linier, nonlinier

---

Ketersediaan

1282D18III

1282 D 18

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

FISIKA

No. Panggil

1282 D 18

Penerbit

: ., 2018

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

2263

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Rosita Ayu Wulandari

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar