Skripsi
PENERAPAN LOGIKA FUZZY DENGAN METODE TSUKAMOTO UNTUK MEMPREDIKSI INTENSITAS CURAH HUJAN DI KOTA KUPANG
- Bagikan:
Penelitian ini dilakukan penulis dengan tujuan untuk memprediksi kesesuaian data intensitas curah hujan tahun 2018 dan 2019 dimana perhitungannya dilakukan menggunakan metode Tsukamoto berbasis logika Fuzzy yang dikaitkan dengan data sekunder dari BMKG (Badan Meteorologi Klimatologi Dan Geofisika) yakni suhu udara, kelembaban udara, dan tekanan udara tahun 2018 dan 2019 di kota Kupang. Data-data sekunder yang di ambil dari BMKG tersebut kemudian diolah menggunakan metode Tsukamoto berbasis logika Fuzzy. Metode ini merupakan sebuah metode dimana setiap konsekuen
pada aturan yang berbentuk If-Then harus dipresentasikan menggunakan suatu himpunan Fuzzy dengan suatu keanggotaan yang monoton. Dari hasil pengolahan menggunakan metode Tsukamoto berbasis logika Fuzzy tersebut, terdapat sebelas bulan (11 bulan) yang memiliki variabel linguistik yang sama, yakni bulan Mei 2018, Juli 2018, September 2018, Oktober 2018, Mei 2019, Juni 2019, Juli 2019, Agustus 2019, September 2019, Oktober 2019, dan November 2019. Terdapat juga empat bulan (4 bulan) yang memiliki perbandingan hasil perhitungan yang sama antara data aktual curah hujan dari BMKG dengan hasil perhitungan menggunakan Fuzzy Tsukamoto yakni bulan Mei 2018, Juli 2018, Juli 2019, dan September 2019. Dari hasil perhitungan dengan menggunakan metode Tsukamoto juga diperoleh MSE (Mean Square Error) sebanyak tiga belas bulan (13 bulan) yang nilainya sangat kecil yakni bulan Maret 2018, April 2018, Juni 2018, Agustus 2018, September 2018, Oktober 2018, Februari 2019, April 2019, Mei 2019, Juni 2019, Agustus 2019, Oktober 2019, dan November 2019. Dari hasil perhitungan juga terdapat ketidaksesuaian data dari beberapa data hasil prediksi logika Fuzzy Tsukamoto dibandingkan dengan data aktual curah hujan meskipunvii memiliki MSE atau error yang relatif kecil. Ketidaksesuaian hasil prediksi tidak hanya disebabkan oleh unsur error tapi juga disebabkan oleh besarnya faktor yang tidak diduga (outliers). Oleh karena itu, tidak ada metode peramalan yang mampu
menghasilkan estimasi yang akurat.
Detail Information
| Item Type | |
|---|---|
| Penulis |
SRI MANU - Personal Name
|
| Student ID |
1606060020
|
| Dosen Pembimbing | |
| Penguji | |
| Kode Prodi PDDIKTI |
45201
|
| Edisi |
Published
|
| Departement |
Fisika
|
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | UPT Perpustakaan Undana : Kupang., 2022 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil |
452.01 Man P
|
| Copyright |
Individu Penulis
|
| Doi |