## PREDIKSI KECEPATAN ANGIN DALAM MENDETEKSI GELOMBANG AIR LAUT TERHADAP SKALA BEAUFORT DENGAN METODE HYBRID ARIMA-ANN
(Studi Kasus: Kabupaten Lombok Barat 2019)
Virgania Sari 1 , Dyah Ayu Maulidany 2
1 ,2 Program Studi Studi Diploma Tiga Statistika, Akademi Statistika Muhammadiyah Semarang Alamat e-mail : virganiasari@gmail.com

## ABSTRAK
Indonesia  merupakan  negara  kepulauan  maritim  banyak  pulau-pulau  dengan  berbagai karakteristik  yang  ada  di  Indonesia.  Salah  satu  pulau  yang  memiliki  posisi  geografis yang cukup menguntungkan dengan potensi daerah tujuan wisata dan jalur perhubungan laut  nasional  maupun  international  yaitu  Pulau  Lombok  yang  bertepatan  di  Provinsi Nusa  Tenggara  Barat  (NTB).  Dari  sekian  kabupaten  di  Provinsi  NTB  ada  salah  satu kabupaten  yang  memiliki  keunggulan  pada  pembangunan  daerah  dari  berbagai  aspek seperti  pariwisata,  pelabuhan  penyebrangan  vital  penghubung  Pulau  Bali  dan  Pulau Lombok  yaitu  Kabupaten  Lombok  Barat.  Sebagai  wilayah  yang  berbatasan  langsung dengan lautan, wilayah Kabupaten Lombok Barat cukup kaya dengan produk perikanan lautnya. Adapun beberapa faktor alam  yang menjadi penyebab kekhawatiran bagi para nelayan  maupun  pelaut  yaitu  angin  yang  mempengaruhi  tinggi  nya  gelombang  laut. Dalam  menyelesaikan  permasalahan  meramalkan  rata-rata  kecepatan  angin  di Kabupaten  Lombok  Barat  untuk  yang  akan  datang,  dilakukan  menggunakan  metode, yaitu hybrid  Autoregeressive  Integrated  Moving  Average-Artificial  Neural  Network (ARIMA-ANN). Dimana hasil peramalan dapat dijadikan acuan untuk untuk mencegah dampak negatif dari angin dan mengoptimasikan peranan positif angin dalam kehidupan sehari-hari  manusia.  Model  yang  digunakan  untuk  meramalkan  rata-rata  kecepatan angin    pada  penelitian  ini  memiliki  nilai  MSE  training  dan  testing  terkecil    sebesar 0.000061  dan  0.0657.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  model  yang  dihasilkan memiliki hasil permalan yang sangat baik.
Kata kunci : Kecepatan Angin, Gelombang , Hybrid ARIMA-ANN, MSE

## PENDAHULUAN
Indonesia
merupakan negara
kepulauan  maritim  yang  cukup  luas dengan total wilayah Indonesia 7,81 juta km2  yang  terdiri  dari  2,01  juta  km2 daratan,  3,25  juta  km2  lautan,  dan  2,55 juta  km2  Zona  Ekonomi  Eksklusif (ZEE).  Banyak  pulau-pulau  dengan berbagai  karakteristik  yang  ada  di Indonesia dimana dari tiap pulau tersebut
memiliki  potensi-potensi  Sumber  Daya Alam (SDA) yang melimpah di berbagai sektor.  Dimana  dari  berbagai  kepulauan di  Indonesia  ada  salah  satu  pulau  yang memiliki  posisi  geografis  yang  cukup menguntungkan  dengan  potensi  daerah tujuan wisata dan jalur perhubungan laut nasional  maupun  international  yaitu Pulau  Lombok  yang  bertepatan  di Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB).
Menurut Bappenas (Badan Perencanaan  Pembangunan  Na-sional) secara administratif Provinsi NTB terdiri atas enam Kabupaten dan satu Kotamadya  yaitu  Kabupaten  Sumbawa, Dompu,  Bima,  Lombok  Barat,  Lombok Tengah,  Lombok  Timur dan Kotamadya Mataram.  Dari  sekian  kabupaten  di Provinsi  NTB  ada  salah  satu  kabupaten yang memiliki keunggulan pada pembangunan  daerah  dari  berbagai aspek  seperti  pariwisata,  pelabuhan penyebrangan  vital  penghubung  Pulau Bali dan Pulau Lombok yaitu Kabupaten Lombok Barat.
Sebagai  wilayah  yang  berbatasan
langsung dengan lautan, wilayah
Kabupaten  Lombok  Barat  cukup  kaya dengan produk perikanan lautnya, dimana  menurut  data  Badan  Pusat Statistik  Nusa  Tenggara  Barat  pada Tahun  2017  Kabupaten  Lombok  Barat men-catatkan  produksi  lautnya  sebesar 9,713  ton  yang  merupakan  tertinggi kedua  untuk  lingkup  Pulau  Lombok. Adapun  beberapa  faktor  alam  yang menjadi  penyebab  kekhawatiran  bagi para nelayan maupun pelaut  yaitu tinggi nya  gelombang  laut.  Tinggi  rendah  nya gelombang yang terjadi dipengaruhi oleh ada nya angin.
Angin  adalah  udara  yang  bergerak yang  diakibatkan  oleh  rotasi  bumi  dan juga  karna  adanya  perbedaan  tekanan udara  dise-kitarnya.  Besar  kecilnya beban angin dipengaruhi  oleh kecepatan angin  yang  terjadi  [1].  Kecepatan  angin sendiri  tidak  dapat  dipastikan  karena berubah-ubah  pada  setiap  waktu.  Maka dari itu perlu dilakukan prediksi
kecepatan angin untuk mencegah
dampak negatif dari angin dan mengoptimasikan  peranan  positif  angin dalam kehidupan sehari-hari manusia.
Untuk  melakukan  prediksi  kecepatan angin  dapat  digunakan  dengan  metode peramalan  dalam  bentuk  analisis  time series.  Untuk  memproses  data  time
series,  banyak  berbagai  teknik  yang digunakan  dengan  metode  Box-Jenkins.
Metode Box-Jenkins terdiri dari beberapa  model  yaitu  Autoregressive (AR), Moving Average (MA), Autoregressive Moving Average (ARMA), Autoregressive Integrated
Moving  Average  (ARIMA)  [2].  Hal  itu menyebabkan  model  ARIMA  tidak dapat  menangkap  pola-pola  non-linier yang  terdapat  pada  time  series  [3].  Oleh karena  itu,  model  tersebut  memerlukan model  yang  dapat  mendeteksi  pola-pola non-linier.  Model  tersebut  adalah  model ANN  (Artificial  Neural  Network)  [4]. Sehingga  dengan  melakukan  kombinasi antara metode ARIMA dan ANN disebut sebagai  Hybrid  ARIMA–ANN.  Model Hybrid  dalam  penelitian  ini  adalah mengkom-binasikan hasil peramalan yang berbentuk model non-linier dengan model linier dari dari data [5].

## METODELOGI PENELITIAN Sumber Data dan Variabel Penelitian
Skala Beaufort mengukur  kecepatan angin dengan menggambarkan pengaruhnya  pada  kecepatan  kapal  dan gelombang  air  laut.  Skala Beaufort
menggunakan angka dan simbol.
Semakin  besar  angka  skala Beaufort , maka semakin kencang angin berhembus dan bahkan bisa semakin merusak. Skala Beaufort  dimulai  dari  angka  1  untuk embusan  angin  yang  paling  tenang sampai  angka  12  untuk  embusan  angin yang  dapat  menyebabkan  kehancuran. Skala Beaufort tetap berguna dan dipakai sampai  sekarang.  Berikut  merupakan tabel Skala Beaufort :
Tabel 1. Skala Beaufort Number of Scale Description Wind Speed 0 Calm Light
Winds <1 knot 1 Light Air 1-3 knots 2 Light Breeze 4–6 knots 3 Gentle Breeze 7–10 knots 4 Moderate Breeze 11–16 knots 5 Fresh Breeze 17–21 knots 6 Strong Breeze High Winds 22–27 knots 7 Near Gale 28–33 knots 8 Gale Gale- force 34–40 knots 9 Strong Gale 41–47 knots 10 Storm Storm- force 48–55 knots 11 Violent Storm 56–63 knots 12 Hurricane Force Hurric ane- force ≥63 knots Analisis time series merupakan metode peramalan yang didasarkan pada analisa  hasil  pola  hubungan  antara variabel  yang  akan  diperkirakan  dengan variabel waktu bertujuan untuk menentukan  pola  dalam  deret  data historis dan menerapkan pola tersebut ke masa depan (Sulhan & Khoiriyah, 2015). Data  yang  ditampilkan  pada  time  series berdasarkan waktu, seperti data bulanan, data harian, data mingguan, data tahunan atau  jenis  waktu  yang  lain  yang  dimana memiliki  ciri-ciri  adanya  rentang  waktu ke  waktu  tertentu  dan  bukannya  data pada  satu  waktu  tertentu  (Gunaryati, Fauziah,  &  Andryana,  2018).  Dalam memilih  suatu  metode  time  series  harus mempertimbangakn  jenis  pola.  Ada
empat  jenis  pola  time  series  yaitu  pola Horizontal, Seasonal, Siklis dan Trend.
ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average ) ARIMA  (Autoregressive Integrated Moving  Average )  sering  disebut  juga metode  deret  berkala Box-Jenkins .  Nilai data  mendatang  diasumsikan  sebagai fungsi  linier  dari  data  historis  dan random error. ARIMA dibagi dalam tiga klasifikasi yaitu:
1. Model Autoregressive (AR) Autoregressive adalah  suatu  bentuk peramalan regresi yang meng- hubungkan  nilai-nilai  sebelumnya dengan  masing-masing  variabel  pada time lag (selang waktu) yang bermacam-macam.  Jadi  suatu  model AR dikatakan  mengikuti  proses AR jika lag-lag pada  plot ACF menurun secara  eksponensial  dan  banyaknya lag yang  signifikan  berbeda  dengan nol  pada  plot PACF digunakan sebagai  indikasi  parameter  p.  Bentuk umum  model autoregressive dengan berorde  ke- p atau  model  ARIMA ( p ,0,0) dinyatakan sebagai berikut:
(1)
Dimana:
= nilai konstan
= nilai pengamatan pada waktu t
= koefisien orde p
= nilai galat pada saat ke-t
2. Model Moving Average (MA) Moving average atau rata-rata
bergerak  berarti  bahwa  nilai  deret berkala pada waktu t dipengaruhi oleh unsur  galat  pada  saat  ini  dan (mungkin)  unsur  galat  terboboti  pada masa  lalu.  Suatu  deret  berkala dikatakan  mengikuti  proses  MA  jika lag-lag  pada  plot  PACF  menurun
secara  eksponensial  dan  banyaknya lag  yang  signifikan  berbeda  dengan nol pada plot ACF digunakan sebagai indikasi  parameter  q.  Bentuk  umum model moving average orde ke-q atau ARIMA  (0,0,q)  dapat  ditulis  sebagai berikut:
(2)
Dimana:
= nilai koefisien orde q
= nilai galat pada saat t

## 3. Model ARMA
Model  peramalan  deret  berkala  jenis ini  dapat  berbentuk  autogregresive
(AR),  rata-rata  ( MA) atau  kombinasi antara  keduanya  (ARMA).  Bentuk umum  model  ARMA  ( p,q) dapat ditulis sebagai berikut:
( ) ( ) (3) Dimana: ( )   ( )
( )   ( ) 4. Model ARIMA
ARIMA kepanjangan dari Autoregressive  Integrated  Moving Average .  Model  ARIMA  adalah model ARMA (p,q) yang nonstasioner. Model ini membutuhkan suatu proses pembedaan agar data stasioner. Model  ARMA  dilakukan  pembedaan dengan  ordo  ke- d yaitu ( ) sehingga , menjadi
deret  berkala  yang  stasioner,  maka model  ARMA (p,q) menjadi  model ARIMA ( p,d,q). Bentuk model umum
ARIMA (p,d,q) sebagai berikut:
( )(     ) ( ) (4)
Dimana:
( ) = ( ) ( ) = ( ) (     ) = pembeda ordo ke-d = nilai galat pada saat t Metode ARIMA Box-Jenkins memiliki  3  langkah  analisis  yakni identifikasi model, estimasi parameter dan diagnostic checking .
Artificial  Neural Network (ANN) Artificial  Neural  Network (jaringan syaraf  tiruan)  adalah  sebuah  jaringan terhubung yang meniru cara kerja sel-sel syaraf  pada  otak  manusia.  Dalam  ilmu Biologi,  sel  syaraf  (neuron)  adalah sebuah  sel  pada  otak  manusia  yang menerima, memproses dan memancarkan sinyal elektrik. Neuron ini saling terhubung dengan neuron lainnya. Sama  halnya  neuron  buatan  terhubung dengan  neuron  lain  dan  melakukan proses  yang  sama.  Jika  pada  neruon biologis menerima sinyal, neuron buatan menerima  angka  dari  neuron  lain  dan memprosesnya.
ANN  merupakan  model  komputasi yang  fleksibel  yang  dapat  diterapkan pada  model  nonlinier.  Salah  satu keuntungan  meng-gunakan  ANN  yakni dapat  diterapkan  pada  model  nonlinier dan dapat menghasilkan akurasi ramalan yang cukup tinggi.
Single  hidden  layer  feed  forward neural  network adalah  yang  paling banyak  digunakan  untuk  memodelkan dan meramalkan data time series . Model ANN untuk data time series
menggunakan  tiga  layer  dari  unit
prosesing  sederhana,  yakni  layer  input, layer hidden dan layer output. ∑ ( ∑ ) (5) Dimana: = output jaringan yakni ramalan
= bobot layer pada input
= bias pada layer input
= banyak unit input
= bobot pada layer hidden
= bias pada layer hidden
= banyak unit hidden
= residual
Fungsi  aktivasi yang  digunakan adalah  fungsi  yang  sering  digunakan dalam membangun jaringan yakni fungsi log sigmoid.
( ) (  ) (6) Karena  model  ANN  merupakan fungsi  nonlinier  dari  observasi  data historis ( ) dapat ditulis ( )
(7)
Dimana:
= vektor dari semua parameter (bobot dan bias)
= fungsi yang menentukan struktur jaringan
= residual Maka  dapat  dikatakan  ANN  sebagai model nonlinier outotergressive.
Persamaan  (7)  menyatakan  satu  unit output  pada  output  layer  digunakan sebagai  ramalan  one-step-ahead  atau satu periode mendatang.

## Hybrid ARIMA DAN ANN
Model  ARIMA  dan  ANN  masing- masing  telah  sukses  sesuai  dengan domainnya  yakni dalam ranah linier dan nonlinier.  Pende-katan  ARIMA  untuk model  linier  tidak  akan  cukup,  di  sisi
lain  menggunakan  ANN    untuk  model linier  akan  menghasilkan  data  beragam. Sebagai  contoh,  (Denton  dalam  Zhang, 2003)  ketika  terdapat outlier atau multikolinieritas  dalam  data, neural network secara  signifikan  mengungguli model regresi liner.
Model Hybrid ARIMA  dan  ANN dengan  model  linier  dan  nonliniernya dapat  digunakan  untuk  menangkap  pola data time  series. Oleh  karenanya  perlu dipertimbangkan menyusun struktur autokorelasi linier dan komponen
nonlinier, yakni
(8) Dimana: = komponen linier,
= komponen nonlinier.
Dua  komponen  diatas  didapat  dari ramalan  (estimasi)  data.  Pertama,  hasil ramalan  data  time  series  dengan  model ARIMA  digunakan    sebagai  komponen linier.  Kemudian,  residual  dari  model linier  sebagai  komponen  nonlinier.
Misal, sebagai  residual  pada  saat  t pada model linier, maka ̂ (9) Dimana: = nilai aktual, ̂ = komponen linier. Dari  setiap  pola  nonlinier  residual model ARIMA memiliki batasan. Dengan memodelkan residual menggunakan ANN, hubungan nonlinier dapat  dibangun.  Dengan  n  unit  input, model  ANN  untuk  residual  sebagai berikut.
( ) (10) Dimana  f  fungsi  nonlinier  yang ditentukan  oleh  jaringan  dan error
acak. Tulis ramalan pada persamaan (10) sebagai ̂ ,  sehingga  ramalan  dengan model Hybrid ARIMA dan ANN sebagai berikut.
̂ ̂ ̂ (11)
http://jurnal.unimus.ac.id

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  karaktersitik  untuk tiap  tahun  nya,  maka  dapat  diperoleh informasi  bahwa  rata-rata  kecepatan angin  di  Kabupaten  Lombok  Barat dalam  satuan  m/s  selama  periode  2009– 2018.  Hasil  dari  deskriptif  berikut diketahui  bahwa  rata-rata  dari  rata-rata kecepatan  angin  dengan  hembusan tertinggi  pada  tahun  2012  sebesar  3,18 m/s  dan  rata-rata  hembusan  terendah pada  tahun  2018  sebesar  0.50  m/s. Sedangkan  untuk  hembusan  terendah dan tertinggi pada untuk kecepatan angin yaitu pada tahun 2018 dengan hembusan terendah  dan  pada  tahun  2015  dengan hembusan angin tertinggi pada tiap bulan nya.  Hal  tersebut  disebebakan  karena perubahan  iklim  dari  daerah  Lombok Barat yang tidak stabil, maupun fenomena alam yang muncul.
Gambar 1. Pola Data Time Series
Melihat pola time series pada Gambar 1.  bahwa  pola  data  tersebut  mengalami fluktuatif  dan  terindikasikan  bahwa  data stasioner  secara  varians,  namun  belum stasioner  secara  rataan.  Pola  data tersebut  dapat  dikatakan  berebentuk trend  karena  tidak  stasioner  secara rataan.  Maka  untuk  mengetahui  ada  nya kestasioneran  data  dapat  dilakukan dengan uji stasioner.

## Uji Stasioner
Gambar 2. Box-Cox Transformasi
Berdasarkan  Gambar  2.  untuk  data rata-rata kecepatan angin dapat diketahui bahwa  data  sudah  stasioner  secara varians.  Dari  hasil  Box-Cox  dapat menunjukan  bahwa  nilai  Lower  Control Limit  sebesar  0,45  dan  Upper  Control Limit  sebesar  1,42  dimana  dari  control limit  tersebut  telah  melewati  angka    1 atau  rounded  value  telah  bernilai  1 sehingga data memenuhi stasioner secara varians belum secara rataan. Oleh karena itu untuk dapat mengidentifikasi stasioner  secara  rataan  dengan  melihat dari  grafik  ACF.  Berikut  merupakan berbandingan  Gambar  dari  grafik  ACF dan PACF.
Gambar 3. Plot ACF dan PACF
Hasil dari uji stasioner secara rata-rata differencing 1 pada Gambar 3. menunjukan  grafik  ACF  telah  telah stasioner dilihat dari plot ACF nilai-nilai autokorelasi  dari  data  turun  menuju  nol secara drastis pada lag-lag awal (cut off). Berdasarkan  hasil  tersebut,  maka  data rata-rata  kecepatan  angin  di  Kabupaten Lombok  Barat  telah  stasioner  secara rataan.
45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A u to co rr el at io n Autocorrelation Function for Rata-Rata Kecepatan Angin (with 5% significance limits for the autocorrelations) 45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag P ar ti al A u to co rr el at io n Partial Autocorrelation Function for Rata-Rata Kecepatan Angin (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)

## Pemilihan Model Terbaik ARIMA
Pemilihan  model  ARIMA  terbaik dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil ramalan yang akurat pada tahun mendatang.  Dapat  dibandingan  dari model  terpenuhi  dan  memenuhi  asumsi residual  ARIMA  mana  yang  memiliki nilai MSE terkecil, maka model tersebut lah yang terbaik untuk meramalkan rata- rata kecepatan angin mendatang.
Tabel 2. Pemilihan Model Terbaik ARIMA
Pada  tabel  4.1  dari  hasil  pemilihan model  terbaik  ARIMA  pada  model  7 (2,1,4) dengan nilai MSE sebesar 0,1907 dan telah memenuhi asumsi residual dari ARIMA white  noise dan  normalitas.
Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model (2,1,4) dapat digunakan untuk
meramalkan rata-rata kecepatan angin.

## Hasil Peramalan ARIMA
Gambar 4. Hasil Ramalan Model ARIMA
(2,1,4)
Perbandingan hasil peramalan dengan data aktual dapat diketahui pada gambar 4.7 dengan hasil ramalan model ARIMA (2,1,4)  menunjukan  bahwa  data  hasil
ramalan mengikuti pola dari data aktual. Oleh  karena  itu  model  ARIMA  (2,1,4) layak  digunakan.  Berikut  merupakan hasil  dari  ramalan  ARIMA  (2,1,4)  rata- rata kecepatan angin pada tahun 2019.

## Implementasi Hybrid ARIMA-ANN
Dalam  penelitian  tugas  akhir  ini dilakukan  proses  pengolahan  data,  pada tahap  ini  data  akan  dikelompokan menjadi  dua  kelompok  yaitu  data pelatihan  ( training )  dan  data  pengujian
( testing )  dengan  proporsi  80% training dan 20% testing . Tujuan dari pembagian data  tersebut  adalah  pada  data training untuk  membentuk  model  ANN  yang akan  dilakukan  oleh  data testing dalam melakukan  suatu  peramalan.  Berikut merupakan inputan ANN yang dihasilkan  dari  proses  residual  ARIMA, input ANN akan diproses untuk
melakukan Hybrid ARIMA-ANN.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan dengan menggunakan jumlah input layer 12 node , hidden  layer 1  sampai  20, output  layer 1 node , learning  rate 0.1, max.epoch 1000,  dan  batasan error
0.001.  Selanutnya  dilakukan  simulasi trial  and  error untuk  menentukan banyak neuron yang  dibutuhkan  pada layer  hidden .  Hasil  yang  diperoleh  dari sumulasi  tidak  konstan  kemudian  dari dari  hasil  ini  dipilih  banyaknya  hidden layer  yang  menghasilkan Mean  Square Error (MSE) terkecil. Berikut merupakan hasil simulasi dari pemilihan hidden layer yang telah dilakukan.
Tabel 3. Arsitektur Jaringan ANN
Dari  hasil  simulasi  yang  dilakukan pada  tabel  3.  menunjukan  bahwa  model arsitektur  jaringan  12  -  13  -1  baik dilakukan  untuk  meramalkan  data  rata- rata  kecepatan  angin  karena  dari berbagai  arsitektur  jaringan  yang  ada hanya ada satu yang memiliki nilai MSE training  dan  testing  terkecil.  Dari  hasil simulasi  tersebut  dapat  kita  lihat  dari hasil  data  training  target  insampel dengan  outsampel  dengan  melihat  plot manakah  yang  paling  mengikuti  data target ramalan.
Gambar 5. Grafik Data Training Model Terbaik
Pada Gambar 5. yang hanya ditampilkan  beberapa hidden  layer saja selebihnya  output  grafik  dari  data training akan ditampilkan pada lampiran. Dari hasil output pada arsitektur  jaringan  12  -  13  -  1  dengan MSE  terkecil  dan  pola  data training target  mendekati output target  dapat dibentuk  model  pola testing untuk menghasilkan data ramalan tahun mendatang.  Berikut  merupakan  hasil peramalan tahun 2019 rata-rata kecepatan  angin  dari  model  terbaik ARIMA-ANN.
Tabel  4. Hasil  Ramalan  Hybrid  ARIMA- ANN
Hasil  dari  ramalan  rata-rata  kecepatan angin  tahun  2019  pada  Tabel  4.3.2 menunjukan  bahwa  rata-rata  kecepatan angin  tertinggi  pada  akhir  tahun  yaitu bulan November dan Desember
sedangkan untuk  angin  terendah  pada bulan September.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Rata-rata kecepatan angin di Kabupaten  Lombok  Barat  dengan satuan  m/s  selama  periode  Januari 2009  –  Desember  2018  menunjukan bahwa  rata-rata  kecepatan  angin dengan  hembusan  tertinggi  pada
http://jurnal.unimus.ac.id
tahun 2012 sebesar 3,18 m/s dan rata- rata  hembusan  terendah  pada  tahun
2018  sebesar  0.50  m/s.  Sedangkan untuk hembusan terendah dan tertinggi  pada  untuk  kecepatan  angin yaitu  pada  tahun  2018  dengan hembusan  terendah  dan  pada  tahun 2015 dengan hembusan angin tertinggi pada tiap bulan nya.
2. Hasil  peramalan  rata-rata  kecepatan angin  di  Kabupaten  Lombok  Barat dengan menggunakan Hybrid ARIMA-ANN didapatkan bahwa
model  terbaik  dengan  MSE  terkecil dari  ARIMA  tersebut  yaitu  (4,2,1). Dari  model  ARIMA  terbaik  maka dilakukan  permodelan  menggunakan hasil  dari  residual  ARIMA  untuk inputan  ANN  yang  digunakan  untuk meramalakan  tahun  2019.  Model ANN  tersebut  didapatkan  dengan  12 input  layer ,  13 hidden  layer dan  1 output  layer dengan  jumlah epoch 7 dari  jumlah  maksimal epoch 1000.
Model ANN yang didapatkan tersebut didapatkan  dari  nilai  MSE training dan testing terkecil.
3. Berdasarkan hasil peramalan rata-rata kecepatan  angin  tersebut  yang  dapat diketahui  gambaran  gelombang  air laut    dimana  menujukan  pada  skala
Beaufort 1 dengan rata-rata kecepatann angin sebesar 0,3–1,5 m/s dengan  keadaan  udara  angin  dan keadaan  laut  gelombang  kecil  tidak meluap,  untuk  skala Beaufort 2 dengan  rata-rata  kecepatan  angin sebesar  1,6–3,4  m/s  menunjukan keadaan angin sepoi-sepoi dan gelombang  kecil  dengan  luapan ombak  yang  tampak  seperti  kaca  dan tidak pecah dan pada skala Beaufort 3 dengan  rata-rata  kecepatan  angin sebesar  3,4–5,4  m/s  menunjukan bahwa  keadaan  angin  sepoi-sepoi dengan keadaan laut gelombang kecil yang  besar,  luapan  gelombang  mulai
pecah  berhamburan  dengan  puncah ombak berbuih bening.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Widiyanto,  W.  (2013).  Analisis Probabilitas Kecepatan Angin untuk Pesisir  Cilacap  dengan  Menerapkan Distribusi  Weibull  dan  Rayleigh Probability  Analisis  of  Wind  Speed for  Cilacap  Coast  by  Applying Weibull  and  Rayleigh  Distribution. Jurnal  Sains  Dan  Teknik , 9 (1),  45– 60.
[2] Desvina,  A.  P.,  &  Anggriani,  M. (2015).Peramalan  Kecepatan  Angin Di  Kota  Pekanbaru  Menggunakan Metode  Box-Jenkins. Jurnal  Sains Matematika  Dan  Statistika,  Vol.  1, No.  2,  Juli  2015  ISSN  2460  -  4542 Peramalan , 1 (2), 39–51.
[3] Rufiyanti,
D. E. (2015). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan  Backpropagation  dengan Input Model ARIMA untuk Peramalan Harga Saham . Universitas Negeri Semarang. [4] Zhang,  G.  P.  (2000).  Neural Networks  for  Classification :  A Survey. IEEE  Transactions  on System , 30 (4), 451–462.
[5] Faustina,  R.  S.,  Agoestanto,  A.,  & Hendikawati,  P.  (2017).  Model Hybrid  ARIMA-GARCH  Untuk Estimasi  Volatilitas  Harga  Emas Menggunakan  Software  R. UNNES Journal  of  Mathematics , 6 (1),  11– 24.
[6] Sari,  V.  (2016).  Model  Hybrid ARIMA  dan  Neural  Network  untuk Meramalkan  Data  Time  Series.
Majalah  Ilmiah  Median  Vol.  9,  No.
1,  Oktober  2016  ISSN  1693-0568 ,
9 (1).
[7] Sulhan, M., & Khoiriyah, R. (2015). Sistem Informasi Peramalan (Forecasting) Produksi Melalui Pendekatan Time Series Pada PTPN XII  (Persero)  Malang. Prosiding
SENTIA  2015  –  Politeknik  Negeri Malang  Volume  7  –  ISSN:  2085- 2347 , 7 , 147–152.
[8] Wirjohamidjojo,  S.  (2008). Praktek Meteorologi Kelautan . Jakarta:
Badan Meteorologi dan Geofisika.
[9] Putri,  N.  I.,  Wirawan,  A.  A.,  &
Khofiyah,  N.  A.  (2018).  Peramalan Kebutuhn  Jumlah  Vaksin  Imunisasi Campak Dengan Menggunakan Metode  ARIMA. Seminar  Dan
Konferensi  Nasional  IDEC  2018 Surakarta,  7-8  Mei  2018  ISSN:
2579-6429 Peramalan , 7–8.
[10] Nikentari,  N.,  Bettiza,  M.,  & Pratiwi,  H.  S.  (2018).  Prediksi Kecepatan Angin Menggunakan Adaptive  Neuro  Fuzzy  (  ANFIS  ) dan  Radial  Basis  Function  Neural Network  (  RBFNN  ). Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika , 4 (1), 70–75.
[11] Kurniawan,  R.,  &  Habibie,  M.  N. (2011). Variasi Bulanan Gelombang
Laut di Indonesia. Jurnal Meteorologi  Dan  Geofisika , 3 (1), 221–232.
[12] Kristanto, A. (2004). Jaringan Syaraf  Tiruan  (Neural  Network). Jakarta: Gava Media.
[13] Dhanistha,  W.  L.  (2014). Prediksi Ketinggian  Gelombang  Pada  Jalur Pelayaran Surabaya-Banjarmasin Menggunakan Metode JST, NLARX, dan SMB . Institut Teknologi
Sepuluh Nopember.
[14] Derek,  O.,  Elia,  D.,  Allo,  K.,  & Tulung,  N.  M.  (2016).  Rancang Bangun  Alat  Monitoring  Kecepatan
Angin  Dengan  Koneksi  Wireless Menggunakan  Arduino  Uno. E- Journal Teknik Elektro Dan Komputer , 5 (4), 1–7.
[15] Dewi,  R.,  Pratomo,  A.,  &  Jaya,  Y. V. (2012). Pendugaan Tinggi Gelombang  Berdasarkan  Kecepatan
Angin Pada Zona Alur, 6 (9), 5–7.