Abstrak—Cuaca merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi  kelancaran  suatu  aktifitas.  Sehingga  diperlukan sebuah  alat  yang  dapat  memprediksi  kondisi  cuaca  secara  real time dengan berbasis IoT (Internet of Things) yang dapat di akses menggunakan aplikasi Blynk yang telah ditanam di smartphone. Kemudian  untuk  memastikan  keakurasian  peramalan  maka digunakan  metode  exponential  smoothing.  Untuk  mengetahui keefektifan  metode  yang  digunakan  dilakukan  perbandingan pengukuran  dengan  metode  exponential  smoothing  dan  tanpa menggunakan  metode.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan, nilai  persentase  error  dengan  menggunakan  metode  exponential smoothing  lebih  baik  dari  pada  tanpa  menggunakan  metode apapun  dalam  melakukan  peramalan  cuaca.  Pengukuran  suhu dengan  metode  exponential  memiliki  persentase  error  sebesar 3.57% sedangkan pengukuran suhu tanpa menggunakan metode memiliki  persentase  error  sebesar  7.41%.  Untuk  pengukuran kelembaban  udara  dengan  metode  exponential  memiliki persentase  error  sebesar  6.74%  sedangkan  pengukuran kelembaban  udara  tanpa  menggunakan  metode  memiliki persentase  error  sebesar  10.07%.  Dan  pengukuran  kecepatan angin  dengan  metode  exponential  memiliki  persentase  error sebesar  12.55%  sedangkan  pengukuran  kecepatan  udara  tanpa menggunakan metode memiliki persentase error sebesar 34.53%.
Kata  Kunci:  Cuaca,  IoT  (Internet  of  Things),  Exponential Smoothing

## I. P ENDAHULUAN
INDONESIA  merupakan  negara  dengan  iklim  tropis sehingga sangat mempengaruhi terhadap aktifitas masyarakatnya.  Informasi  terkait  iklim  tentunya  sangat dibutuhkan,  untuk  mengetahui  prakiraan  cuaca  dengan  tepat dan akurat maka dibutuhkan peralatan yang mendukung. Dalam melakukan prakiraan atau analisis cuaca akan dipengaruhi oleh beberapa kondisi seperti respon peralatan, metode analisis dan sumber daya manusia yang marginal [1].
Pada  masa  digitalisasi  saat  ini,  masyarakat  sangat membutuhkan  sebuah  perangkat  yang  praktis  dan  mudah digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  tentang  cuaca  yang akurat.  Untuk  itu  penerapan  stasiun  pengukur  cuaca  berbasis IoT  ( Internet  of  Things )  sangat  dibutuhkan  [2][3][4].  Untuk mendapatkan  hasil  prakiraan  cuaca  yang  akurat  maka keakurasian  data forecast harus  diperhitungkan  [5].  Data forecast merupakan data time series yang berkaitan erat dengan waktu  sehingga  metode exponential  smoothing sangat  tepat digunakan untuk analisis cuaca [6][7][8]. .
Atas  dasar  hal  tersebut,  penulis  mendapatkan  ide  penelitian untuk  membuat  sebuah  stasiun  cuaca  mini portable berbasis IoT ( Internet of Things ) yang dapat memprediksi ( forecasting ) keadaan cuaca yang dimonitor pada smartphone dengan metode exponential smoothing .
Berbeda halnya dengan aplikasi- aplikasi yang ada di internet, alat yang akan dibuat ini melakukan forecasting dengan metode exponential smoothing yang dilakukan secara real time , artinya data yang terbaca langsung diproses oleh mikrokontroler . Data- data tersebut berupa data forecasting untuk suhu, kelembaban udara dan kecepatan angin. Adapun titik poin pengukuran cuaca bisa dimana saja karena alat ini dapat ditempatkan pada posisi apapun  selama  memiliki  jaringan  internet  sehingga  akurasi prakiraan  cuacanya  lebih  baik  dari  aplikasi-aplikasi  yang  ada diinternet yang hanya mengandalkan data prakiraan cuaca pada ruang  lingkup  pembacaan  yang  luas  dan  tidak  spesifik  disatu titik.
Penelitian  mengenai  sistem  monitoring  cuaca  ini  telah dilakukan  sebelumnya.  Salah  satunya  penelitian,  “Rancang Bangun  Perangkat  Pemantau  Cuaca  Otomatis  Berbasis Mikrokontroler Pada Jaringan WLAN”[1]. Untuk
menyempurnakan penelitian yang telah dilakukan diatas maka diperlukan  sebuah  pengembangan  dengan  menambahkan metode exponential  smoothing untuk  pengolahan  data  sensor sehingga  keakurasian  pengukuran  cuaca  akan  lebih  baik dibandingkan dengan yang tidak menggunaan metode sama.

## II. M ETODE

## A. System Block Diagram
Gambar 1. System Block Diagram Stasiun Pemantau Cuaca
Stasiun Pemantau Cuaca Berbasis IoT ( Internet of Things ) dengan Metode Exponential Smoothing
Abdullah Sani¹ * , dan Firdaus¹
¹Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
*Email: sani@polibatam.ac.id
Berdasarkan Gambar 1 dapat dijelaskan tahap pengujian dari alat sistem pendeteksian cuaca sebagai berikut:
a. Input , Solar cell dan battery NCR18650 sebagai sumber daya  yang  kemudian  dihubungkan  ke  modul  TP4056 sebagai charging  system untuk  menghasikan  daya  yang kemudian  disalurkan  ke  mikrokontroler.  Sensor  suhu, kelembaban  udara  dan  kecepatan  angin  dihubungkan  ke mikrokontroler.
b. Process ,  semua  data  diolah  di  mikrokontroler  kemudian dilakukan forecasting dengan  menggunakan  metode exponential  smoothing .  Data-data  tersebut  kemudian disimpan di database /server. c. Output ,  keluaran  dari  pemprosesan  berupa  data forecast suhu, kelembaban udara dan kecepatan angin.

## B. Flowchart Perancangan System
Sistem  kerja  stasiun  pemantau  cuaca  yang  berbasis  IoT ( Internet of Things ) dengan metode exponential smoothing ini adalah  mikrokontroler  melakukan  inisialisasi  sensor-sensor yang  terhubung  setelah  semua  sensor  terdeteksi,  maka mikrokontroler menghubungkan ke jaringan Wi-Fi yang telah ditentukan didalam program. Selanjutnya jika telah terhubung, mikrokontroler menghubungkan ke database server yang telah didefinisikan  di  dalam  program.  Jika  semua  proses  tersebut tidak  ada  masalah  ataupun  eror,  selanjutnya  mikrokontroler masuk ke fungsi pengulangan yang akan menerima pembacaan seluruh  sensor  yang  terhubung.  Seluruh  nilai  yang  terbaca tersebut  disimpan  sementara  ke  variabel  internal  dari mikrokontroler. Selanjutnya mikrokontroler melakukan perhitungan forecast cuaca dengan parameter data acuan yang telah  didapatkan  dari  BMKG.  Data-data  cuaca  (suhu, kelembapan  udara  dan  kecepatan  angin)  terlebih  dahulu  di download di situs website BMKG Kota Batam dari tahun 2015 hingga 2020. Data ini kemudian diolah dengan menggunakan MS  excel  untuk  dihitung forecast nya  menggunakan  metode exponential  smoothing .  Untuk  konstanta  (α)  yang  digunakan antara  lain  0.1,  0.2  dan  0.3,  di  mana  dari  hasil  perhitungan kemudian akan dilihat nilai yang mendekati kebenaran dengan menggunakan  metode  pengujian  dengan  MAPE.  Hasil  yang terbaiklah  kemudian  dimasukan  di  dalam  pemprograman Arduino  IDE  dengan  menggunakan  mikrokontroler  Wemos D1.  Jika  seluruh  data  pembacaan  sensor  dan  data  perkiraan telah diperhitungkan maka data tersebut dikirimkan ke database server dengan rentang waktu yang telah ditentukan untuk tiap pengiriman  datanya  yang  kemudian  langsung  disimpan  di database server.  Selanjutnya  data  tersebut  ditampilkan  di website melalui komputer ataupun smartphone . Pada Gambar 2 adalah flowchart perancangan  sistem  kerja  stasiun  pemantau cuaca berbasis IoT ( Internet of Things ) dengan melakukan data forecasting menggunakan exponential smoothing .
Gambar 2. Flowchart Perancangan System Stasiun Pemantau Cuaca
C. Mencari nilai forecast sebelumnya (Ft) dan konstanta (α) dengan metode exponential smoothing
Metode exponential  smoothing adalah  metode  dengan pembobotan dari suatu data time series dengan cara exponential (menurun)  yang  kemudian  dilakukan  perbaikan  dengan smoothing (menghaluskan) atau merata-rata kan data dari masa lalu  untuk  mendapatkan  prediksi  data  masa  depan.  Terdapat beberapa parameter penulisan untuk mendapatkan bobot yang ditujukan pada nilai pengamatan [2]. Kesalahan dalam sebuah pengukuran  mungkin  tidak  dapat  dihindari  karena  beberapa faktor  yang  tidak  konstan,  untuk  itu  dalam  melakukan peramalan  dibutuhkan  metode  untuk  perhitungan  kesalahan dalam pengukuran yang telah dilakukan. Hasil dari kesalahan yang  terjadi  dapat  dikatakan  masih  bisa  diterima  jika  MAPE nya < 20% [2]. Berikut ini merupakan rumus persamaan untuk exponential smoothing , dimana persamaan nya adalah sebagai berikut:
𝐹𝑡 + 1 =  𝛼𝑋𝑡 + (1 − 𝛼)𝐹𝑡 (1)
Dimana Ft+1 adalah nilai forecast , Xt adalah nilai aktual data sensor, α adalah konstanta yang digunakan (0.1, 0.2, 0.3) dan Ft adalah forecast sebelumnya. Untuk  memilih  mana  yang  lebih baik  dari  3  konstanta  yang  digunakan  maka  digunakanlah metode  untuk  mengukur  sebuah  kesalahan  ( error ),  metode tersebut adalah MAPE ( mean absolute percentage error ) [3].
MAPE = 1 𝑛 ∑ (𝑋𝑡−𝐹𝑡) 𝑋𝑡 𝑛 𝑡=1 (2)
Pada  Gambar  3  merupakan flowchart untuk  mencari  nilai forecast sebelumnya (Ft)  dan  konstanta  (α),  di  mana penggunaan  metode exponential  smoothing memerlukan  data awal.  Data  awal  ini  didapat  atau  di download dari  data  cuaca BMKG dari tahun 2015-2020. Data ini kemudian diekstrak ke dalam  MS  excel  untuk  diolah  dan  dikelompokkan  secara perbulan  dari  Januari  hingga  Desember.  Pengelompokan  data perbulan dilakukan karena sifat dari data cuaca ini yang trend nya musiman.

## D. Perancangan  Stasiun  Pemantau  Cuaca  Berbasis  IoT (Internet of Things) dengan etode Exponential Smoothing
Gambar  4  merupakan  desian  perancangan  alat  stasiun pemantau cuaca yang berbasis IoT ( Internet of Things ) dengan metode exponential smoothing . Gambar 5 adalah desian untuk rangkaian komponen yang digunakan.
Gambar 4. Desain Perancangan Alat
Gambar 5. Desain Rangkaian Komponen Alat

## III. HA SIL D AN PEMBAHASAN
A. Perhitungan  nilai  konstanta  (α)  dan  nilai  forecast sebelumnya (Ft)
Pada  Gambar  6  dibawah  ini  merupakan  hasil  dari perhitungan yang diperoleh dari data BMKG dari tahun 2015 hingga  2020  menggunakan  perbandingan  tiga  konstanta  (α) yaitu 0.1, 0.2 dan 0.3.
Gambar  6.  Hasil  perhitungan  konstanta  (α)  dan forecast sebelumnya  (Ft) berdasarkan % MAPE terbaik
Berdasarkan  nilai  perhitungan  konstanta  (α)  dan forecast sebelumnya (Ft) untuk suhu, kelembapan udara dan kecepatan angin  maka  bisa  dilihat  pada  angka  yang  di highlight warna hijau  adalah  hasil  yang  terbaik  didapat  berdasarkan  nilai persentage (%) MAPE terendah. Selanjutnya nilai-nilai dari % MAPE  yang  terbaik  tersebut  diinisialisasikan  kedalam pemograman Arduino IDE seperti pada Gambar 7.
B. Pengukuran  cuaca  (suhu,  kelembapan  udara  dan kecepatan angin)
Proses pengujian alat dilakukan dengan cara terlebih dahulu menghitung nilai konstanta (α) dan nilai forecast sebelumnya (Ft)  berdasarkan  data  dari  BMKG  Kota  Batam  tahun  2015 hingga  2020  sebagai  data  acuan  untuk  nilai forecast sebelumnya  (Ft)  dan  konstanta  (α)  yang  di  implementasikan didalam  pemograman  Arduini  IDE.  Setelah  itu  melakukan pengukuran  cuaca  (suhu,  kelembapan  udara  dan  kecepatan angin)  dengan  menggunakan  metode exponential  smoothing dan  tanpa  menggunakan  metode.  Pengukuran  dilakukan  di Perumahan Buana Garden Blok Edelwise No.18 RT.03 RW.12 Kelurahan Tanjung Piayu Kecamatan Sei. Beduk Kota Batam Kepulauan Riau Lintang 1.035464 Bujur 104.072866.
Berikut  hasil  pengukuran  cuaca  untuk  pengukuran  suhu, kelembapan udara dan kecepatan angin menggunakan metode exponential  smoothing dengan  tanpa  menggunakan  metode yang  dilakukan  pengukuran  dan  pengambilan  data  selama  3 hari  dari  tanggal  11  Juni  2021  hingga  13  Juni  2021  dengan pengambilan data yang dirata-ratakan setiap jam nya yaitu dari jam 0:00 WIB hingga 23:00 WIB.
Gambar 8. Pengukuran suhu
Gambar 9. Pengukuran kelembapan udara
Hasil  perbandingan  dari  hasil  pengukuran  suhu  tanpa menggunakan  metode  dan  dengan  menggunakan  metode exponential  smoothing pada  Gambar  8  yang  diambil  data pengukuran  dari  tanggal  11  Juni  2021  hingga  13  Juni  2021 terlihat lebih efektif dengan menggunakan metode exponential smoothing dengan % error untuk yang tanpa metode 7.41% dan dengan metode 3.57%.
Hasil  perbandingan  dari  hasil  pengukuran  kelembapan  udara tanpa menggunakan metode dan dengan menggunakan metode exponential  smoothing pada  Gambar  9  yang  diambil pengukuran  dari  tanggal  11  Juni  2021  hingga  13  Juni  2021 terlihat lebih efektif dengan menggunakan metode exponential smoothing dengan  % error untuk yang tanpa metode 10.07% dan dengan metode 6.74%.

## Gambar 10. Pengukuran kecepatan angin
Hasil  perbandingan  dari  hasil  pengukuran  kecepatan  angin tanpa menggunakan metode dan dengan menggunakan metode exponential  smoothing pada  Gambar  10yang  diambil pengukuran  dari  tanggal  11  Juni  2021  hingga  13  Juni  2021 terlihat lebih efektif dengan menggunakan metode exponential smoothing dengan  % error untuk  yang  tanpa  metode  34.53% dan dengan metode 12.55%.
TABEL I H ASILPENGUKURAN C UACA 11 J UNI 2021-13 J UNI 2021 Pengukuran Cuaca Tanpa Metode (%MAPE) Dengan Metode (%MAPE) Suhu 7.41% 3.57% Kelembapan Udara 10.07% 6.74% Kecepatan Angin 34.53% 12.55%
Dari  keseluruhan  pengukuran  cuaca  yang  dilakukan  maka dapat  dilihat  secara  keseluruhannya  pada  Tabel  1  yang  mana hasil  pengukuran  yang  menggunakan  metode exponential smoothing lebih  baik  dari  pada  yang  tanpa  menggunakan metode yang dilihat dari %MAPE terendah.

## C. Pengujian Aplikasi Bylnk
Tampilan  hasil  dari  monitoring  cuaca  yang  terukur  akan ditampilkan  di smartphone seperti  pada  Gambar  11  dengan menggunakan aplikasi Blynk .
Gambar 11. Monitoring Cuaca di Aplikasi Blynk pada Smartphone
Pada  Gambar  11  nilai-nilai  sensor  yang  terbaca  adalah  suhu, kecepatan  angin  dan  kelembaban  udara.  Berurutan  dengan satuan derajat celcius, km/jam dan persentase.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah alat stasiun  pemantau  cuaca  berbasis  IoT  ( Internet  of  Things ) dengan metode exponential smoothing telah berhasil dikerjakan dan  berdasarkan  hasil  pengukuran  didapat  pengukuran  cuaca (suhu,  kelembapan  udara  dan  kecepatan  angin)  dengan menggunakan  metode exponential  smoothing hasilnya  lebih akurat  dari  pada  tidak  menggunakan  metode  apapun, Pengukuran  suhu  dengan  metode  exponential  memiliki persentase error sebesar  3.57%  sedangkan  pengukuran  suhu tanpa menggunakan metode memiliki persentase error sebesar 7.41%.  Untuk  pengukuran  kelembaban  udara  dengan  metode exponential  memiliki  persentase error sebesar  6.74% sedangkan pengukuran kelembaban udara tanpa menggunakan metode  memiliki  persentase error sebesar  10.07%.  Dan pengukuran  kecepatan  angin  dengan  metode  exponential memiliki  persentase error sebesar  12.55%  sedangkan pengukuran  kecepatan  udara  tanpa  menggunakan  metode memiliki persentase error sebesar 34.53%.
R EFERENSI
[1]  W. Sucipto, G. A. K. Diafari, D. Hartawan, and W. Setiawan, “Rancang Bangun  Perangkat  Pemantau  Cuaca  Otomatis  Berbasis  Mikrokontroler Pada Jaringan WLAN IEEE 802.11b,” Jurnal SPEKTRUM , vol. 4, no. 2, pp. 48–55, Jan. 2018, doi: 10.24843/SPEKTRUM. 2017.V04.I02.P07.
[2]  S.  G.  ,  author  Makridakis,  “Metode  dan  aplikasi  peramalan;  Jilid  1.” Erlangga,  1991.  Accessed:  Dec.  28,  2021.  [Online].  Available: http://lib.ui.ac.id
[3]  F.  Agustini  Widjajati,  E.  Fani,  J.  Matematika,  F.  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan Alam, and J. Arief Rahman Hakim, “Menentukan Penjualan Produk  Terbaik  di  Perusahaan  X  dengan  Metode  Winter  Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based,” Limits , vol. 14, no. 1, pp. 25–35, 2017, doi: 10.0/CSS/ALL.CSS.
[4]  A.  Salam,  “Internet  of  Things  for  Environmental  Sustainability  and Climate Change,” Internet of Things , pp. 33–69, 2020, doi: 10.1007/978- 3-030-35291-2_2.
[5]  “I.” https://www.rudyct.com/PPS702-ipb/07134/arief_c_setiawan.htm (accessed Dec. 28, 2021).
[6]  M.  A.  Maricar,  “Analisa  Perbandingan  Nilai  Akurasi  Moving  Average dan  Exponential  Smoothing  untuk  Sistem  Peramalan  Pendapatan  pada Perusahaan XYZ,” Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) , vol. 13, no. 2, pp. 36–45, May 2019, Accessed: Dec. 28, 2021.
[7]  D. D. Pertiwi, “Applied Exponential Smoothing Holt-Winter Method for Predict Rainfall in Mataram City,” Journal of Intelligent Computing and Health  Informatics  (JICHI) ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  46–49,  Sep.  2020,  doi: 10.26714/JICHI.V1I2.6330.
[8]  M.  Komunikasi,  D.  Pengembangan,  T.  Lingkungan,  D.  Marganingrum, and H. Santoso, “Evapotranspiration of Indonesia Tropical Area,” Jurnal Presipitasi: Media Komunikasi dan Pengembangan Teknik Lingkungan ,
vol. 16, no. 3, pp. 106–116, Nov. 2019, doi: 10.14710/PRESIPITASI.V16I3.106-116.