JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 01, Nomor 02, Desember : 38 – 42

## PENGGUNAAN MOVING AVERAGE DENGAN METODE HYBRID ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PREDIKSI CUACA
Fahrur Rozi 1) , Farid Sukmana 2)
1) Jurusan Pendidikan Teknologi Informasi, STKIP PGRI Tulungagung Jl Mayor Sujadi Timur no.7. Tulungagung
2) JurusanTeknik InformatikaUniversitas, Muhammadiyah Gresik Jl Sumatera No. 101 GKB Gresik 61121 e-mail: rozi.fahrur04@gmail.com 1 ) , faridsukmana@outlook.com 2)

## ABSTRAK
Kebutuhan akan prediksi sangat diperlukan diberbagai sektor kehidupan, salah satunya adalah mengenai prediksi cuaca. Prediksi mengenai cuaca dapat dilakukan dalam rentang waktu tertentu, sehingga untuk dapat memprediksi keadaan cuaca dalam rentang waktu tertentu penelitian ini akan menggunakan moving average dengan metode hybrid artificial neural net- work  dan  fuzzy  inference  system.  Data  yang  digunakan  berasal  dari  BMKG  Karangploso,  Malang  dengan  menggunakan empat  buah  parameter  yang  mempengaruhi  kondisi  cuaca,  yaitu  suhu,  tekanan  udara,  kelembapan  udara,  dan  kecepatan angin. Performa model menghasilkan tingkat akurasi mencapai 73.91 %.
Kata Kunci : Artificial Neural Network, Cuaca, Fuzzy Inference System, Moving Average, Prediksi

## ABSTRACT
The need for prediction is indispensable in many sectors of life, one of which concerns the prediction is weather. Predic- tions about the weather can be done within a certain timeframe, so as to be able to predict the weather in a particular time frame of this study will use a moving average with a hybrid method of artificial neural network and fuzzy inference system. The data that used came from BMKG Karangploso, Malang that using four parameters that affect weather conditions, such as temperature, air pressure, humidity, and wind speed. The performance of this model produces an accuracy of  73.91 %.
Keywords : Artificial Neural Network, Fuzzy Inference System, Moving Average, Prediction, Weather.

## I. P ENDAHULUAN
rediksi adalah suatu kegiatan yang meramalkan suatu variable dimasa mendatang yang berdasarkan pada data  ataupun  variable  pada  masa  lampau.  Banyak  kebutuhan  akan  prediksi  dalam  berbagai  sektor kehidupan, contohnya : prediksi kurs mata uang, prediksi penyakit, prediksi cuaca, dan lain – lain. Prediksi terhadap cuaca merupakan salah satu penelitian yang akhir – akhir ini sering dilakukan karena keadaan cuaca saat ini yang tidak menentu .
Penelitian mengenai peramalan cuaca telah banyak dilakukan salah satunya adalah penggunaan metode ARIMA dan  Transformasi  Wavelet    yang  dilakukan  oleh  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG)  [1]. Terdapat  juga  penelitian  yang  menggunakan  fuzzy  dan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  meramalkan  cuaca  [2]. Penggunaan  logika  fuzzy  sebagai  metode  awal  dalam  mengelompokkan  data  yang  memiliki  tingkat  kesamaan yang tinggi sering dilakukan[3][4][5].
Metode  hybrid  yang  memadukan  antara  konsep  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  konsep  Logika  Fuzzy  adalah Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS).  Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  merupakan  struktur  jaringan dimana  keseluruhan  tingkah  laku  input-output  ditentukan  oleh  sekumpulan  parameter-parameter  yang dimodifikasi.  Keunggulan  dari  sistem  JST  ini  adalah  kemampuan  belajar  terhadap  informasi  numerik  melalui proses  pembelajaran  untuk  memperbaiki  parameter  pada  fungsi  pembobot  dan  fungsi  aktivasinya.  Sementara untuk  menentukan  aturan-aturan  akan  dimasukkan  kedalam  basis  kaidah  sistem  fuzzy  dan  kesulitan  yang dijumpai  dalam  menentukan  jumlah  lapisan  yang  akan  digunakan  dalam  struktur  jaringan  syaraf,  dapat  diatasi dengan  menggabungkan  kedua  sistem  ini  menjadi  neuro-fuzzy  (ANFIS)  [2].  Metode  moving  average  dapat digunakan  untuk  meramalkan  variable  yang  ada  di  masa  mendatang  berdasarkan  data  time  –  series sebelumnya[6].
Berdasarkan  kelebihan  yang  dimiliki  oleh  logika  fuzzy  dan  jaringan  syaraf  tiruan  dalam  memprediksi  suatu variable serta kemampuan moving average dalam meramalkan data time – series, maka dalam penelitian ini akan
P

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 01, Nomor 02, Desember : 38 – 42
dibuat penggunaan moving average dengan metode hybrid artificial neural network dan fuzzy inference system dalam prediksi cuaca.

## II. M ETODE
Metode  penelitian  ini  terdiri  atas  beberapa  bagian  utama,  diantaranya  adalah  pembelajaran  dengan  pencarian parameter  premis  dan  konsekuen  yang  optimal  menggunakan  ANFIS,  serta  tahap  peramalan  cuaca  dengan mendapatkan  nilai  parameter  cuaca  yaitu:  suhu,  tekanan  udara,  kelembapan  udara,  dan  kecepatan  angin menggunakan metode siklis.

## A. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
Pada  penelitian  ini  digunakan  empat  buah  parameter  unsur  cuaca  ( x 1 , x 2 , x 3 , x 4 )  dimana  setiap  parameter memiliki 3 buah variabel linguistik yang digunakan sebagai input ANFIS dan tiga kategori output yang berperan dalam jumlah cluster yang digunakan dalam ANFIS. Struktur dari ANFIS ini digambarkan pada gambar 1.
17 20 5 6 23 26 x 1 f w 1 1 f w 2 2 w 1 x 1 ,x 2 ,x 3 ,x 4
Lapisan 1 Lapisan 2 Lapisan 3 Lapisan 4 Lapisan 5 7 8 9 x 2 10 11 12 x 3 13 14 15 x 4 16 18 21 24 w 2 19 22 25 w 3 f w 3 3 π π π N N N x 1 ,x 2 ,x 3 ,x 4 x 1 ,x 2 ,x 3 ,x 4 ∑
Gambar 1. Arsitektur ANFIS
Penjelasan dari tiap-tiap lapisan pada arsitektur jaringan ANFIS :

## Lapisan 1
Semua  simpul  pada  lapisan  ini  adalah  simpul  adaptif  (parameter  dapat  berubah)  dengan  fungsi  simpul  pada persamaan 1 :

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 01, Nomor 02, Desember : 38 – 42
O 1,i = μA i (x) , untuk i = 1,2, atau O 1,i = μB i−2 (y) , untuk i = 3,4
(1)
dengan x dan y adalah masukan pada simpul i, A i (atau B i−2 ) adalah fungsi keanggotaan masing-masing simpul. Simpul O 1,i berfungsi  untuk menyatakan  derajat  keanggotaan  tiap  masukan  terhadap  himpunan  fuzzy  A dan  B. Fungsi keanggotaan yang digunakan adalah jenis generalized bell (gbell), fungsi ini dapat dilihat pada persamaan 2 :
bell x, a, b, c  = 1 1+ x−c a 2b (2)
Parameter a, b, c, pada fungsi keanggotaan gbell dinamakan parameter premis yang adaptif.

## Lapisan 2
Semua simpul pada lapisan ini adalah nonadaptif (parameter tetap). Fungsi simpul ini adalah mengalikan setiap sinyal masukan yang datang. Fungsi simpul seperti pada persamaan 3 :
O 2,i = w i = μ Ai x μ Bi y , i = 1,2 (3)
Tiap  keluaran  simpul  menyatakan  derajat  pengaktifan  (firing  strength)  tiap  aturan  fuzzy.  Fungsi  ini  dapat diperluas  apabila  bagian  premis  memiliki  lebih  dari  dua  himpunan  fuzzy.  Banyaknya  simpul  pada  lapisan  ini menunjukkan banyaknya aturan yang dibentuk.

## Lapisan 3
Setiap  simpul  pada  lapisan  ini  adalah  simpul  nonadaptif  yang  menampilkan  fungsi  derajat  pengaktifan terormalisasi  (normalized  firing  sterngth)  yaitu  rasio  keluaran  simpul  ke-i  pada  lapisan  sebelumnya  terhadap seluruh keluaran lapisan sebelumnya, dengan bentuk fungsi simpul seperti pada persamaan 4 :
O 3,i = w = w i w 1 +w 2 , i = 1,2 (4)
Apabila  dibentuk  lebih  dari  dua  aturan,  fungsi  dapat  diperluas  dengan  membagi w i dengan  jumlah  total  w untuk semua aturan.

## Lapisan 4
Setiap simpul pada lapisan ini adalah simpul adaptif dengan fungsi simpul seperti pada persamaan 5 :
O 4,i = w i f i = w i (c i1 x 1 + c i2 x 2 + c i0 ) (5)
dengan w i adalah  derajat  pengaktifan  ternormalisasi  dari  lapisan  3  dan  parameter  ci,1,  ci,2,  ci,0  menyatakan parameter konsekuen yang adaptif.

## Lapisan 5
Pada  lapisan  ini  hanya  ada  satu  simpul  tetap  yang  fungsinya  untuk  menjumlahkan  semua  masukan.  Fungsi simpul seperti pada persamaan 6 :
O 5,i =   w i f i i = w i i f i w i i (6)
Jaringan ini merupakan tipe pembelajaran supervised learning yang bertujuan untuk melatih jaringan adaptive yang berada pada layer pertama dan layer keempat.
ANFIS  merupakan  algoritma  pembelajaran  hybrid,  yaitu  menggunakan  metode  steepest  descent  dan  least square  estimator.  Pada  alur  maju  tepatnya  pada  lapisan  keempat  yang  merupakan  lapisan  adaptive  akan  dilatih parameter konsekuen (ci,1, ci,2, ci,0) dengan menggunakan Least Square Estimator. Jika diketahui output aktual cuaca (y) dengan matriks desain (A) maka dapat diexpresikan ke persamaan 7 :
Aθ = y (7) Penyelesaian terbaik untuk θ , yang meminimalkan Aθ − y 2 adalah Least Square Estimator (LSE) θ ∗ : θ ∗ = (A T A) −1 A T y (8) Sementara  pada  alur  mundur  tepatnya  pada  lapisan  pertama,  parameter  premis  (a,  b,  c)  akan  dilatih menggunakan Steepetst Descent

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 01, Nomor 02, Desember : 38 – 42

## B. Metode Moving Average
Setelah  ditemukannya  parameter  premis  dan  parameter  konsekuen  untuk  melakukan  peramalan  maka dibutuhkan  nilai  parameter  unsur  cuaca  untuk  meramalkan  kondisi  cuaca  pada  hari  ke-(T+1).  Metode  untuk meramalkan nilai parameter unsur cuaca ini adalah metode Moving Average yang terdapat pada persamaan 9.
𝑀 𝑡 = 𝐹 𝑡+1 = 𝑌 𝑡 +𝑌 𝑡−1 +⋯+𝑌 𝑡−𝑛 +1 𝑛 (9)
dimana, 𝑀 𝑡 merupakan  moving  average  untuk  periode  ke-t, 𝐹 𝑡+1 adalah  ramalan  untuk  periode  ke 𝑡 + 1 , 𝑌 𝑡 adalah nilai riil pada periode ke-t, sementara n adalah jumlah batas data dalam moving average.

## C. Uji Coba
Untuk mengetahui performa dari model ANFIS ini digunakan Root Mean Square Error (RMSE) terdapat pada persamaan 10.
RMSE = (y i −y i ) 2 N i=1 N (10)
Selain itu untuk mengukur tingkat akurasi juga digunakan persamaan 11 dibawah ini :
Akurasi = angka  benar angka  pengujian ∗ 100% (11)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  bab  ini  akan  dijelaskan  mengenai  hasil  uji  coba  serta  evaluasi  dari  metode  yang  diusulkan  dalam penelitian  ini.  Metode  dalam  penelitian  ini  diaplikasikan  dengan  didukung  oleh  hardware  dan  software  dengan spesifikasi Processor Intel® Core™2 Duo T5750@2.00Ghz, memori 1014 MB, sistem operasi Windows 7, dan menggunakan Java Netbeans 6.9.1 dengan jdk1.6.0_18.

## A. Dataset
Data yang digunakan dalam penelitian ini didapatkan dari data BMKG Karangploso Kabupaten Malang mulai bulan  Januari  2011  –  Januari  2012.  Terdapat  tiga  buah  kategori  output  untuk  kondisi  cuaca,  yaitu  :  cerah, mendung,  dan  hujan  dengan  empat  parameter  unsur  cuaca,  yaitu  :  suhu,  tekanan  udara,  kelembapan  udara,  dan kecepatan angin.

## B. Pengujian
Pengujian dilakukan dengan menggunakan data cuaca bulan Januari 2011 hingga januari 2012. Data latih yang digunakan terdiri dari 4 interval waku, yaitu : data latih 2 bulan (Januari 2011 – Februari 2011), data latih 3 bulan (Januari 2011 – Maret 2011), data latih 4 bulan (Januari 2011 – April 2011), dan data latih 5 bulan (Januari 2011 – Mei 2011). Sementara data uji yang digunakan adalah 1 bulan setelah data latih. Pengujian pertama dilakukan dengan  menggunakan  metode  ANFIS  untuk  mendapatkan  nilai  parameter  premis  dan  konsekuen  yang  optimal dimana  selanjutnya  akan  digunakan  untuk  memprediksi  kondisi  cuaca  pada  satu  bulan  berikutnya.  Prediksi  1 bulan berikutnya akan dilakukan dengan menggunakan variable unsur parameter cuaca yang diadaptkan dari hasil perhitungan dengan menggunakan metode moving average.
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dari setiap data latih yang terdiri dari empat jenis data latih dengan jumlah data yang berbeda  – beda didapatkan hasil seperti yang berada pada tabel 1. Setiap data latih dilakukan sebanyak  lima  kali  pengujian,  dimana  setiap  hasil  pengujian  didapatkan  nilai  akurasi  prediksi  cuaca menggunakan  metode  gabungan  fuzzy,  jaringan  syaraf  tiruan  dan  moving  average  terhadap  kondisi  cuaca  yang sebenarnya.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 01, Nomor 02, Desember : 38 – 42
Tabel I. Hasil Percobaan Data Latih Percobaan ke- (%) Rata-rata (%) 1 2 3 4 5 2 Bulan 61.96 64.13 67.39 67.39 64.13 65.00 3 Bulan 73.91 76.09 70.65 76.09 72.83 73.91 4 Bulan 72.83 72.83 72.83 72.83 72.83 72.83 5 Bulan 68.48 68.48 68.48 68.48 67.39 68.26
Gambar 2. Grafik pengujian tingkat akurasi
Berdasarkan pengujian yang melibatkan empat data latih yang berbeda seperti yang digambarkan pada gambar 2 dan tabel 1 terlihat bahwa pada penggunaan data latih 2 bulan didapatkan rata – rata akurasi sebesar 65%. Pada pengujian dengan menggunakan data latih 3 bulan didapatkan tingkat akurasi sebesar 73.91%, untuk data latih 4 bulan didapatkan rata – rata tingkat akurasi sebesar 72.83%. Sementara untuk data latih 5 bulan didapatkan rata – rata akurasi sebesar 68.26%. Penggunaan data latih 3 bulan terlihat memiliki akurasi yang paling tinggi dibanding yang  lain  hal  ini  dapat  diakibatkan  jika  penggunaan  data  latih  yang  kecil  seperti  2  bulan  dimungkinkan  proses pembelajaran  atau  pelatihan  yang  dilakukan  tidak  dapat  optimal  karena  jumlah  data  yang  kecil,  sementara  jika menggunakan data yang relative besar seperti 5 bulan dapat dimungkinkan noise atau derau yang ada dalam data cukup besar sehingga akan memperkecil tingkat akurasi yang ada.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  dari  penggunaan  moving  average  dengan  metode  hybrid  artificial  neural  network dan fuzzy inference system untuk prediksi cuaca adalah penggunaan data latih yang relative kecil untuk prediksi cuaca  tidak  akan  mendapatkan  tingkat  yang  tinggi  karena  proses  pelatihan  yang  dilakukan  tidak  optimal, sementara  penggunaan  data  latih  yang  terlalu  besar  justru  menambah  noise  dalam  data  sehingga  menurunkan akurasi.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  M. Tektas, “Weather Forecasting Using ANFIS and ARIMA MODELS,” Environ. Res. Eng. Manag. , vol. 51, no. 1, pp. 5–10, 2010.
[2]  F. Rozi and F. Sukmana, “Metode Siklis dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System untuk Peramalan Cuaca,” J. Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 7–13, 2016.
[3]  R. Saracoglu, K. Tutuncu, and N. Allahverdi, “A new approach on search for similiar documents with multiple categories using fuzzy clustering,” Expert Syst. Appl. , pp. 2545–2554, 2008.
[4]  F. Rozi, C. Fatichah, and D. Purwitasari, “Ektraksi Kata Kunci Berdasarkan Hipernim dengan Inisialisasi Klaster Menggunakan Fuzzy Association Rule Mining pada Pengelompokan Dokumen,” J. Teknol. Inf. , vol. 13, no. 2, pp. 190–197, 2015.
[5]  F. Rozi and R. Kartadie, “Sinonim untuk Ekstraksi Kata Kunci Pada Pengelompokan Dokumen Menggunakan Fuzzy Associotion Rule Mining,” Semnasteknomedia , vol. 4, no. 1, 2016.
[6]  M. Ohsaki, M. Nakase, and S. Katagiri, “Analysis of Subsequence Time - series Clustering Based on Moving Average,” in Ninth IEEE International Conference on Data Mining , 2009, pp. 902–907.
50.00 55.00 60.00 65.00 70.00 75.00 80.00 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 Ti n gka t Akurasi Pengujian Ke- Pengujian Tingkat Akurasi Data Latih 2 Bulan Data Latih 3 Bulan Data Latih 4 Bulan
Data Latih 5 Bulan