Volume 1, Nomor 1, Tahun 2016 :7-13

## METODE SIKLIS DAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PERAMALAN 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
Perubahan cuaca  yang  seringtidak menentu  menjadikan cuaca  tidak dapat  diperkirakan kondisinya di  masa yang akan datang.  Sehingga  dalam  penelitian  ini  digunakan  sebuah  metode  yang  dapat  meramalkan  kondisi  cuaca  dalam  rentang waktu  beberapa  bulan  mendatang,  yaitu  Metode  Siklis  dan  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  untuk peramalan cuaca. Data yang digunakan berasal  dari  BMKG Karangploso, Malang dengan menggunakan empat buah pa- rameter  yang  mempengaruhi  kondisi  cuaca,  yaitu  suhu,  tekanan  udara,  kelembapan  udara,  dan  kecepatan  angin.  Selain penggunaan ANFIS dalam penelitian ini juga akan digunakan metode Siklis untuk meramalkan nilai parameter cuaca. Per- forma model ini dapat dimaksimalkan dengan menggunakan nilai laju pembelajaran 0.3 yang menghasilkan tingkat akurasi mencapai 76.67 %.
Kata Kunci : ANFIS, Cuaca , Metode Siklis, Peramalan

## ABSTRACT
The erratic of weather changes make weather conditionsunpredictable in the future. Thus, in this study we used a method that could predict the weather conditions in the span of a few months, the method is Cyclical and Adaptive Neuro Fuzzy Infe- rence System (ANFIS) for weather forecasting. 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. In addition used of ANFIS in this study will also be used Cyclical method for predicting the weather parameter values. The performance of this model can be maximized by using the value of the learning rate 0.3 that produces an accuracy of 76.67%.
Keywords : ANFIS, Weather, Cyclical Method, Forecasting.

## I. P ENDAHULUAN
eramalan (forecasting) merupakan suatu kegiatan yang memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa mendatang. Pencarian metode untuk peramalan cuaca merupakan salah satu kegiatan yang akhir-akhir ini banyak dilakukan oleh beberapa peneliti. Hal ini dikarenakan banyaknya tuntutan dari berbagai pihak yang membutuhkan  informasi  cepat,  lengkap,  dan  akurat.  Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG) sebagai perusahaan negara yang bertugas sebagai pengamat cuaca mampu memprediksikan cuaca melalui metode konvensional  baik  itu  metode  statistik  maupun  dinamik  yang  mencakup  radius  5-10  km  di  daratan,  dan  sekitar ±50 km di lautan untuk satu titik pengamatan di wilayah yang dapat diprediksikan[ 1 ].
Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG)  pernah  melakukan  prediksi  curah  hujan  dengan menggunakan metode ARIMA dan Transformasi Wavelet[ 2 ]. Terdapat beberapa metode yang sering diterapkan dalam peramalan cuaca diantaranya, penelitian mengenai peramalan cuaca dengan menggunakan fuzzy clustering [ 3 ],    Jaringan  syaraf  tiruan  [ 4 ],  serta  peramalan  cuaca  dengan  metode  Moving  Average  dan  Klasifikasi  Naïve Bayes[ 5 ] Penggunaan ANFIS yang merupakan metode hybird antara fuzzy dan jaringan syaraf tiruan juga pernah digunakan  dalam  peramalan  cuaca[ 6 ].Cuaca  memiliki  sifat  fluktuatif  dalam  musiman  sehingga  untuk meramalkan digunakan suatu model siklis[ 7 ]
ANFIS merupakan perpaduan antara konsep Jaringan Syaraf Tiruan dan konsep Logika Fuzzy. 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).  Metode
P

## JIPI (Jurnal Ilmiah Pendidikan Informatika)
Volume 1, Nomor 1, Tahun 2016 :7-13
Siklis  memiliki  kelebihan  dalam  meramalkan  dalam  rentang  waktu  tertentu  yang  memiliki  sifat  fluktuatif  [ 7 ]. Sehingga dengan adanya kelebihan antara ANFIS dan metode siklis maka akan dikembangkan metode siklis dan adaptive neuro fuzzy inference system untuk peramalan 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 Pendidikan Informatika)
Volume 1, Nomor 1, Tahun 2016 :7-13
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 Pendidikan Informatika)

## B. Metode Siklis
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  Siklis.  Untuk  pola  data  yang  bersifat  siklis  atau musiman, persamaan garis yang mewakili dapat didekati dengan fungsi trigonometri pada persamaan 9, yaitu:
Y ′ t  = a + u cos 2π n t + v sin 2π n t (9)
Dimana n adalah jumlah periode peramalan.
Untuk jumlah kuadrat kesalahan terkecil dapat didefinisikan kedalam persamaan10 :
E = [Y t  − a − u cos 2π n t − v sin 2π n t] 2 n i=1 (10)
Berdasarkan rumus 10, didapatkan diskriminannya yang ditunjukkan pada persamaan 11 :
k′ 1 cos 2π n t sin 2π n t k n 0 0 k cos 2π n t 0 n 2 0
k sin 2π n t 0 0 n 2 (11)
Sehingga dapat dijabarkan :
k ′ n 0 0 0 n 2 0 0 0 n 2 − 1 k 0 0 k cos 2π n t n 2 0 k sin 2π n t 0 n 2 + cos 2π n t k n 0 k cos 2π n t 0 0 k sin 2π n t 0 n 2 − sin 2π n t k n 0 k cos 2π n t 0 n 2 k sin 2π n t 0 0 = 0 (12)
Untuk mengetahui performa dari model ANFIS ini kan digunakan Root Mean Square Error (RMSE)
RMSE = (y i −y i ) 2 N i=1 N (13)
Selain itu untuk mengukur tingkat akurasi juga digunakan persamaan dibawah ini :
Akurasi = angka  benar angka  pengujian ∗ 100% (14)

## 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  adalah  mencari  laju  pembelajaran  terbaik  dengan  membandingkan  pengaruh  laju pembelajaran terhadap nilai RMSE dengan data latih yang berbeda – beda.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 2. Grafik pengaruh laju pembelajaran terhadap nilai RMSE dengan data latih (a) 2 bulan, (b) 3 bulan,
(c) 4 bulan, dan (d) 5 bulan
Grafik  diatas  merupakan  grafik  pengaruh  laju  pembelajaran  terhadap  nilai  RMSE  dengan  data  latih  yang berbeda-beda. Pada keempat grafik dengan data latih yang berbeda beda rentang laju pembelajaran antara 0.5  – 0.9  memiliki  pergerakan  grafik  yang  berubah  –  ubah.  Laju  pembelajaran  0.8  merupakan  laju  pembelajaran dengan  nilai  RMSE  terendah,  namun  pada  data  latih  3  bulan  dan  data  latih  5  bulan  laju  pembelajaran  0.8 merupakan  laju  pembelajaran  dengan  nilai  RMSE  tertinggi.  Sementara  pada  data  latih  4  bulan  nilai  RMSE terendah terdapat pada laju pembelajaran 0.2 dengan 0.7 sebagai laju pembelajaran dengan nilai RMSE tertinggi. Sehingga  penggunaan  laju  pembelajaran  antara  rentang  0.5  –  0.9  sebagai  laju  pembelajaran  global  dalam peramalan cuaca dengan ANFIS ini kurang tepat. Sebaliknya penggunaan laju pembelajaran antara rentang 0.1  – 0.4 cukup tepat karena tidak mengalami begitu banyak perubahan terutama di lau pembelajaran 0.3.
Pengujian kedua adalah mencari nilai tingkat akurasi terbaik dari data latih yang berbeda - beda.
0.87895 0.87900 0.87905 0.87910 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Ni la i R M SE Laju Pembelajaran Laju Pembelajaran Data Latih 2 Bulan 0.696355 0.696360 0.696365 0.696370 0.696375 0.696380 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Ni la i R M SE Laju Pembelajaran Laju Pembelajaran Data Latih 3 Bulan 1.4451915 1.4451916 1.4451916 1.4451917 1.4451917 1.4451918 1.4451918 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Ni la i R M SE Laju Pembelajaran Laju Pembelajaran Data Latih 4 Bulan 1.3981150 1.3981200 1.3981250 1.3981300 1.3981350 1.3981400 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Ni la i R M SE Laju Pembelajaran Laju Pembelajaran Data Latih 5 Bulan

## Tabel 1. Pengujian Tingkat Akurasi

## Tingkat Akurasi
2 Bulan 3 Bulan 4 Bulan 5 Bulan 74.19% 76.67% 48.39% 10%
Berdasarkan  grafik  3  terlihat  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan  data  latih  2  bulan  yaitu bulan Januari - Februari dengan data uji bulan Maret yaitu 74.19%. Untuk data latih 3 bulan yaitu bulan Januari – Maret dengan data uji bulan April menghasilkan tingkat akurasi sebesar 76.67%. Untuk penggunaan data latih 4 bulan  yaitu  bulan  Januari–  April  dengan  data  uji  bulan  Mei  dihasilkan  nilai  tingkat  akurasi  sebesar  48.39%. Sementara  untuk  penggunaan  data  latih  5  bulan  yaitu  bulan  Januari  –  Mei  dengan  data  uji  bulan  Juni menghasilkan  tingkat  akurasi  10%.  Berdasarkan  hasil  dari  tingkat  akurasi  bahwa  semakin  banyak  jumlah  data latih  tidak  menjamin  bahwa  tingkat  akurasi  lebih  baik,  bahkan  dalam  gambar  3  tingkat  akurasi  semakin  buruk dengan  bertambahnya  data  latih  kecuali  untuk  data  latih  3  bulan.  Hal  ini  dapat  disebabkan  penggunaan  jumlah data  latih  yang  relatif  kecil  memungkinkan  data  latih  masih  dalam  satu  musim  yang  sama  sehingga  tingkat akurasi  yang  dihasilkan  tinggi  dan  penggunaan  data  uji  yang  berada  dalam  satu  musim  yang  sama  dengan  data latih akan memberikan nilai tingkat akurasi yang tinggi
Pengujian ketiga adalah pengaruh data latih terhadap nilai RMSE yang dilakukan 5 kali percobaan untuk tiap data latih.

## Gambar 3. Grafik RMSE Peramalan Kondisi Cuaca
Pada  gambar  grafik  3  terlihat  bahwa  pada  penggunaan  data  latih  2  bulan  relatif  stabil  tidak  mengalami kenaikan  dan  penurunan  error  yang  signifikan.  Pada  data  latih  2  bulan  ini  rata-rata  error  dengan  RMSE  adalah 0.842467517694934. Pada grafik data latih 3 bulan  terlihat bahwa  grafik relatif stabil, perubahan hanya  terlihat ketika percobaan ketiga nilai RMSE mengalami peningkatan. Untuk data latih 3 bulan ini rata-rata error dengan RMSE  adalah  0.656035190984273.  Pada  grafik  data  latih  4  bulan  terlihat  pada  percobaan  pertama  hingga percobaan  kelima  nilai  error  RMSE  relatif  stabil  dengan  rata-rata  error  dengan  RMSE  adalah 1.429218611563530.  Sementara  untuk  data  latih  5  bulan  banyak  mengalami  perubahan  disetiap  uji  coba,  nilai error dengan RMSE data latih 5 bulan ini adalah 1.356353707159440.
Berdasarkan  beberapa  pengujian  yang  berbeda  dalam  penelitian  peramalan  cuaca  ini,  dapat  dikatakan  bahwa besarnya  data  latih  tidak  menjamin  nilai  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  akan  besar  ataupun  nilai  error  RMSE akan kecil. Berikut beberapa hal yang mempengaruhi besar dan kecilnya tingkat akurasi dan nilai RMSE :
Penggunaan jumlah data latih yang relatif kecil memungkinkan data latih masih dalam satu musim yang sama sehingga  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  tinggi  sementara  nilai  RMSE  yang  dihasilkan  rendah.  Begitu  juga sebaliknya penggunaan jumlah data latih yang relatif besar memungkinkan data latih berada dalam musim yang berbeda sehingga tingkat akurasi yang dihasilkan kecil dan nilai RMSE tinggi
0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 1 2 3 4 5 Ni la i R M SE Pengujian ke- Pengujian RMSE Data Latih 2 Bulan Data Latih 3 Bulan Data Latih 4 Bulan
Data Latih 5 Bulan

## JIPI (Jurnal Ilmiah Pendidikan Informatika)
Penggunaan  data  uji  yang  berada  dalam  satu  musim  yang  sama  dengan  data  latih  akan  memberikan  nilai tingkat  akurasi  yang  tinggi  sementara  nilai  RMSE  yang  dihasilkan  rendah,  hal  ini  dipengaruhi  oleh  peramalan unsur – unsur cuaca yang digunakan sebagai parameter input diperoleh dengan menggunakan metode siklis yang hasilnya sangat bergantung dengan data latih yang digunakan.  Begitu juga sebaliknya untuk penggunaan data uji yang berada pada musim berbeda.
Perbedaan kondisi cuaca yang dihasilkan terhadap suatu nilai parameter unsur – unsur cuaca yang sama, misal : suhu udara 240C, kelembapan 88 %, kecepatan angin 6 knots, dan tekanan udara 943 mb menghasilkan kondisi cuaca hujan, namun pada hari berikutnya dengan nilai parameter yang hampir sama memiliki kondisi cuaca yang berbeda . Hal ini sangat berpengaruh ketika proses clustering.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  metode  siklis  dan  adaptive  neuro  fuzzy  inference  system  untuk  peramalan cuacaadalah :
 Metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  diimplementasikan  untuk  meramalkan  kondisi cuaca  dengan  menggunakan  parameter  unsur-unsur  cuaca,  yaitu  suhu,  tekanan  udara,  kecepatan  angin,  dan kelembapan  udara.  Langkah  awal  yang  dilakukan  adalah  melakukan  pengelompokan  data  menggunakan  K- Means  Clustering,  kemudian  melakukan  metode  ANFIS  dengan  menggunakan  rule  dari  metode  Sugeno (TSK) dengan pengimplementasian dalam bentuk jaringan syaraf tiruan (JST) dengan 5 layer yang terdiri dari 3 layer tetap, yaitu layer 2, 3, dan 5 serta 2 layer adaptif, yaitu layer 1 dan 4. Layer 1 merupakan parameter premis yang akan diperbaiki menggunakan steepest descent dan layer 4 merupakan parameter konsekuen yang akan diperbaiki menggunakan Least Square Estimator (LSE).
 Metode Siklis diimplementasikan dengan membangkitkan nilai parameter – parameter cuaca pada waktu t+1
 Nilai  laju pembelajaran yang digunakan  untuk memaksimalkan hasil peramalan  cuaca dengan menggunakan ANFIS adalah 0.3.
 Tingkat  akurasi  terbaik  yang  dihasilkan  dari  penelitian  peramalan  cuaca  dengan  menggunakan  ANFIS  ini adalah 76.67% dengan data latih 3 bulan.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Prita Meilanitasari, Prediksi Cuaca Menggunakan Logika Fuzzy Untuk Kelayakan Pelayaran di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya . Surabaya, 2010.
[2]  JSR Jang, Sun CT, and Mizutani E., Neuro Fuzzy and Soft Computing . London: Prentice Hall, 1997.
[3]  Ashkan Zarnani and Petr Musilek, "Modeling Forecast Uncertainty Using Fuzzy Clustering," Soft Computing Models in Industrial and Environmental
Applications , vol. 188, pp. 287-296, 2013.
[4]  Kumar Abishek, M.P Singh, Saswata Ghosh, and Abhisek Anand, "Weather forecasting model using Artificial Neural Network," in Procedia Technology , India, 2012, pp. 311-318.
[5]  Mohammad Aminuddin, Peramalan Cuaca Kota Surabaya Tahun 2011 Menggunakan Metode Moving Average dan Klasifikasi Naïve Bayes . Surabaya, 2011.
[6]  Mehmet Tektas, "Weather Forecasting Using ANFIS and ARIMA MODELS," Environmental Research, Engineering and Management , vol. 51, no. 1,
pp. 5-10, 2010.
[7]  Sella Nofriska Sudrimo, PERAMALAN DATA DERET BERKALA MENGGUNAKAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPLE . Lampung, Indonesia, 2016.