## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Juni 2018
Prediksi Kecepatan Angin Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy (ANFIS)  dan Radial Basis Function Neural Network (RBFNN)
Nerfita Nikentari #1 , Martaleli Bettiza *2 , Helen Sasty Pratiwi #3
# Jurusan Teknik Informatika, Universitas Maritim Raja Ali Haji dan Universitas Tanjungpura Jl. Polteknik Senggarang No.1
1 nerfita.nikentari@umrah.ac.id
3 helensastypratiwi@informatics.untan.ac.id
* Universitas Universitas Maritim Raja Ali Haji Jl. Polteknik Senggarang No.1
2 mbettiza@umrah.ac.id
Abstrak — Angin  sebagai  salah  satu  fenomena  alam  yang mempengaruhi  berbagai  aspek  dalam  kehidupan  manusia baik  pengaruh  positif  maupun  negatif.  Aspek  ini  berperan besar dalam ekonomi, pariwisata, pembangunan, transportasi  maupun  perdagangan  masyarakat.  Data  angin dalam hal ini kecepatan angin belum dapat diketahui secara pasti  nilainya  oleh  karena  itu  perlu  adanya  prediksi. Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS) dan Radial Basis  Function  Neural  Networkc(RBFNN) adalah  algoritma yang  dapat  digunakan  untuk  prediksi  data.  Penelitian  ini menggunakan  ANFIS  dan  RBFNN  untuk  memprediksi kecepatan  angin.  Data  prediksi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data time  series. Data  kecepatan  angin diperoleh  dari  BMKG  (Badan  Meteorologi  Klimatogi  dan Geofisika)  Tanjungpinang,  Kepualuan  Riau.  Hasil  prediksi dengan  kedua  metode  ini  dibandingan  dengan  data  asli untuk  mengetahui  metode  mana  yang  lebih  akurat  dalam prediksi  data.  Hasil  pengujian  menggunakan  kedua algoritma memperlihatkan akurasi terbaik (paling mendekati  data  asli/target)  diperoleh  oleh  RBFNN  yaitu dengan  nilai  RMSE  adalah  0,1766  dan  hasil  RMSE  ANFIS adalah 1,1456.
Kata kunci — prediksi, kecepatan angin, ANFIS, RBFNN

## I. P ENDAHULUAN
Angin merupakan salah satu fenomena alam yang tidak dapat  dipisahkan  dari  kehidupan  manusia.  Angin memegang  peranan  penting  dalam  berbagai  aspek kehidupan  manusia.  Peranan  penting  angin  antara  lain dalam bidang transportasi laut yaitu pelayaran, transportasi  udara  dimana  angin  sebagai  salah  satu  unsur meteorologi  penting  dalam  proses  lepas  landas  ( take  off ), penerbangan,  dan  mendarat  ( landing )[1],  sumber  energi alternatif  terbarukan  yaitu  sebagai    salah  satu  sumber pembangkit  tenaga  listrik  untuk  mengatasi  masalah keterbatasan  sumber  daya  energi[2].  Fenomena  alam  ini juga  memberikan  dampak  negatif  yang  dapat  merugikan
dan menimbulkan masalah bagi manusia ketika menghasilkan kecepatan dan kekuatan melebihi normal[3].
Kecepatan  angin  tidak  dapat  dipastikan  karena berubah-ubah  setiap  waktu.  Prediksi  kecepatan  angin dapat  digunakan  untuk  mencegah  dampak  negatif  dari angin  dan  mengoptimasi  peranan  positif  angin  dalam kehidupan sehari-hari manusia.
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  merupakan  salah  satu metode  dalam  ilmu  komputer  sering  digunakan  untuk prediksi.  Perbagai  penelitian  telah  dilakukan  terkait prediksi  dengan  menggunakan  ANFSIS  dan  RBFNN. Dewi  dan  Himawati  melakukan  prediksi  tingkat pengangguran  menggunakan Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference
System (ANFIS).
Penelitian ini mengimplementasikan  ANFIS  dengan  inferensi fuzzy Sugeno  Orde-Satu,  fungsi  aktivasiyang  digunakan  adalah sigmoid  biner dan menggunakan  fungsi  keanggotaan generalized bell. Dari 70 data latih nilai learning rate 0,6 memberikan  hasil  paling  optimal  yaitu  memberikan  nilai RMSE  1,274 dan akurasi prediksi adalah sebesar 93,33% [4].
ANFIS  untuk  memprediksi  diabetes  dan  kanker dipaparkan  dalam  penelitian  Kalaiselvi  dan  Nasira.  Hasil percobaan  yang  menggunakan  768  data  dengan  atribut jumlah  kali  kehamilan,  tingat  glukosa,  tekanan  darah, ruam  dan  ketebalan  kulit,  usia  dan  silsilah  diabetes, didapat hasil prediksi dengan tingkat akurasi sebesar 80% [5].
Altaher  dalam  penelitiannya  menggunakan  metode ANFIS  dengan  clustering  menggunakan Fuzzy C-Means dalam  mengklasifikasi  malware  pada  sistem  operasi Android.  Proses  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  3  fase yaitu feature  extracted dari  file  Android  APK,  clustering malware  menjadi  2  kelompok  yaitu  malware  and goodware,  dan  yang  terkahir    ANFIS  diimplementasikan
untuk    mengklasifikasikan  malware  dan  goodware.  Hasil klasifikasi menunjukkan tingkat akurasi adalah 93% [6].
Svalina  dan  Simunovic  mengembangkan  model  untuk memprediksi    harga  penutupan  saham  di  Zagreb  Stock Exchange  Crobex  untuk  5  hari  kedepan  menggunakan ANFIS.  Data  input  dan  output  merupakan  data  historikal dari 4 November 2010 hingga 24 Januari 2012. Penelitian ini menampilkan estimasi secara kualitatif dan kuantitatifyang  menunjukkan  bahwa  ANFIS  dapat digunakan untuk prediksi harga saham penutupan[7].
Rout  dan  Dash  menggunakan  RBFNN  dan  algoritma pembelajaran  Lavenberg-Marquardt  untuk  memprediksi harga pertukaran mata uang asing. RBFNN dan algoritma pembelajaran Lavemberg-Marquardt diintegrasikan sehingga  menghasilkan hybrid  model sehingga  dapat digunakan  untuk  memprediksi.  Model  Hybrid  ini dinamakan  Functional  Link  Radial  Basis  Function (FLRBF).  Data  yang  digunakan  adalah  mata  uang  dollar Amerika terhadap 4 mata uang lainnya yaitu Euro, Rupee, dolar  Canada  dan  dolar  Australia  dari  periode  January 2004  hingga  January  2014.  Hasil  prediksi  dari  FLRBF dibandingkan  dengan  liner,  nonlinear  dan hybrid  neural network .  Hasil  perbadingan  menunjukkan  FLRBF  lebih baik  dari  semua  metode  yang  dibandingan.  Akurasi prediksi diketahui dengan menggunakan indikator akurasi yaitu Mean  Absolute  Error (MAE), Root  Mean  Squared Error (RMSE)  dan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)[8].
Santosa dkk melakukan penelitian dengan judul Model Prediksi  Penyakit  Ginjal  Kronik  Menggunakan  Radial Basis Function . Penelitian ini menggunkan struktur 24-2-2, yaitu 24 input layer, 2 node pada hidden layer , dan 2 node pada output  layer ,  hasil  akurasi  prediksi  dari  hasil pengujian  adalah    93.75%[9].  RBFNN  digunakan    oleh Chang  untuk  memprediksi  beban  listrik  jangka  pendek. Jumlah  node  input  yang  juga  merepresentasikan  varibel input  pada  penelitian  ini  ada  4  yaitu  data  20  menit sebelum,  data  10  menit  sebelum,  data  saat  ini  dan  data suhu.  Jumlah  data  yang  digunakan  adalah  740  data. Metode yang digunakan untuk menentukan tingkat akurasi prediksi  adalah maximum  absolute  percentage  error dan MAPE[10].
Penelitan  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  metode ANIFS  dan  RBFNN  untuk  memprediksi  kecepatan  angin dengan  tujuan  untuk  mengetahui  metode  yang  memiliki tingkat  akurasi  paling  baik,  yang  dalam  hal  ini  adalah hasil akurasi data hasil prediksi paling mendekati data asli.

## II. METODELOGI

## A. Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data rata-rata  kecepatan  angin  tahun  2017  pada  bulan  Januari- Oktober  di  Pulau  Bintan  berjumlah  296  data.  Data  ini diperoleh dari BMKG (Badan Meteorologi Klimatogi dan Geofisika)  Tanjungpinang  dalam  bentuk  time  series. Untuk  melakukan  prediksi  menggunakan  metode  ANFIS, data rata-rata kecepatan angin dibagi menjadi 2 untuk data
pelatihan  ( training )  dan  data  pengujian  ( testing ). Pembagian  data  yang  digunakan  adalah  80%  untuk pelatihan dan 20% digunakan untuk pengujian.
Proses training digunakan sebagai proses pembelajaran dan  untuk  mencari  parameter  premis  yang  menghasilkan error terkecil.  Skala Beaufort merupakan  skala  untuk mengukur  kecapatan  angin  yang  digunakan  dalam penelitian ini. Skala ini mengukur kecepatan angin dengan menggambarkan  pengaruhnya  pada  gelombang  air  laut. Skala Beaufort digunakan pada proses ANFIS yaitu untuk proses klasifikasi data menggunakan Fuzzy C-Means.
Tahun 1947 WMO ( World
Meteorological Organization )  atau  Organisasi  Meteorologi  Dunia menetapkan standar  baku skala  Beaufort  seperti  terlihat pada tabel I [11].
TABEL I S KALA B EAFOURT 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 Hurricane- force ≥63 knots
B. Root Mean Squared Error (RMSE)
Teknik evaluasi hasil peramalan yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  RMSE.  RMSE  telah  digunakan sebagai  matrik  statistik  standar  untuk  mengukur keakuratan  kinerja  berbagai  model[12].  Evaluasi  untuk mengetahui  tingkat  perbedaan  antara  hasil  peramalan dengan nilai data yang sebenarnya terjadi.
Dimana:
= output target;
= output jaringan;
= jumlah data.

## C. Flowchart Proses Prediksi
Secara  umum  berikut  merupakan  proses  prediksi  yang dilakukan oleh ANFIS dan RBF.
START Data Kecepatan Angin, Data, Parameter Jaringan Pelatihan Pengujian Nilai Parameter menghasilkan error terkecil Hasil Peramalan STOP Tidak Ya Gambar. 2  Flowchart Prediksi Kecepatan Angin D. Arsitektur ANFIS dan RBFNN ∏ ∏ Ʃ Layer 1 Layer 2 x 1 f x 1 x 2 N N A 1 A 2 B 1 B 2 x 1 x 2 x 2 Layer 3 Layer 4 Layer 5 w 1 w 2 w 1 w 2

## Gambar. 2  Arsitektur ANFIS Prediksi Kecepatan Angin
Arsitektur  dari  ANFIS  dapat  dilihat  pada  gambar  2, dimana  parameter  awal  ANFIS  dengan clustering menggunakan  metode Fuzzy C-Means  adalah  sebagai berikut :
Jumlah variabel input :  4 Jumlah cluster :  2 Pangkat (w) :  2 Maksimum iterasi (maxIter) :  10 Error terkecil :  10 -3
`
Gambar. 3  Arsitektur RBFNN Prediksi Kecepatan Angin
Arsitektur  dari  jaringan  syaraf radial  basis  function dapat  dilihat  pada  gambar  4.  Pada  RBFNN  untuk menentukan  pusat  kluster  dilakukan  secara  random, dengan  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah  Gaussian, data parameter yang digunakan adalah sebagai berikut :
Jumlah variabel input :  5 Jumlah center :  5 Nilai spread : 0,3779 III. HASIL DAN PEMBAHAAN

## A. ANFIS
Pada  ANFIS  dilakukan  4  model  pelatihan  dan pengujian. Empat model tersebut adalah:
a. Pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan jumlah  masukan  1  variabel input berupa  data  rata- rata kecepatan angin pada hari sekarang (xt) dan data rata-rata  kecepatan  angin  pada  hari  selanjutnya (xt+1) untuk variabel output .
b. Pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan jumlah  masukan  2  variabel input berupa  data  rata- rata  kecepatan  angin  pada  hari  sebelumnya  (xt-1), data  rata-rata  kecepatan  pada  angin  hari  sekarang (xt)  dan  data  rata-rata  kecepatan  angin  pada  hari selanjutnya (xt+1) untuk variabel output .
c. Pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan jumlah  masukan  3  variabel input berupa  data  rata- rata kecepatan angin pada hari sebelumnya (xt-1, xt- 2), data rata-rata kecepatan pada angin hari sekarang
(xt)  dan  data  rata-rata  kecepatan  angin  pada  hari selanjutnya (xt+1) untuk variabel output .
d. Pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan jumlah  masukan  4  variabel input berupa  data  rata- rata kecepatan angin pada hari sebelumnya (xt-1, xt- 2,  xt-3),  data  rata-rata  kecepatan  pada  angin  hari sekarang (xt) dan data rata-rata kecepatan angin pada hari selanjutnya (xt+1) untuk variabel output .
Keempat  model  data  set  dilatih  dan  diuji  lalu dibandingkan  untuk  menemukan  model  arsitektur  ANFIS terbaik  yang  memberikan  hasil  prediksi  yang  optimum. Prediksi  rata-rata  kecepatan  angin  diambil  dari  hasil pengujian  yang  memberikan  rata-rata  kesalahan  terkecil yang  diukur  menggunakan  RMSE.  Grafik  perbandingan RMSE  pada  proses  pelatihan  dan  pengujian  dari  masing- masing model data set dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar. 4  Grafik perbandingan RMSE pada data latih dan uji pada semua model data set
Gambar 5. Grafik perbandingan persentase akurasi prediksi pada data latih dan uji
Gambar  4  dan  gambar  5  menunjukkan  model  yang terbaik adalah model ke 4 ditunjukkan dengan nilai RMSE paling kecil dan angka akurasi paling tinggi dibandingkan dengan model lainnnya. Data hasil prediksi menggunakan model ke 4 dapat dilihat pada tabel 2.
TABEL II H ASIL PENGUJIAN PADA DATA SET MODEL KE -4 No
Input Output xt- 3 xt- 2 xt- 1 xt Target (xt+1) Testing 1 5 5 5 5 6 5.65 2 5 5 5 6 5 5.58 3 5 5 6 5 7 5.51 … … … … … … … … … … … … … … … ... ... ... ... … … 52 6 4 4 4 5 6.16 53 4 4 4 5 8 6.26 54 4 4 5 8 4 6.02
Hasil pengujian dibandingkan dengan data asli (target) dapat  dilihat  pada  gambar  6.  Tebel  II  dan  gambar  6 menunjukkan  data  hasil  pengujian  mendekati  nilai  dari data target
Gambar 6. Grafik perbandingan persentase akurasi prediksi pada data latih dan uji

## B. RBFNN
Hasil  pelatihan  dan  pengujian  kecepatan  angin  dengan menggunakan RBFNN menggunakan skema 5-5-1 yaitu 5 input  data,  5  neuron  pada  hidden  layer  dan  1  output. Variabel  input  terdiri  dari  5  yaitu  berupa  data  rata-rata kecepatan angin pada hari sebelumnya (xt-1, xt-2, xt-3,xt- 4), data rata-rata kecepatan pada angin hari sekarang (xt). Hasil  pengujian  dibandingkan  dengan  data  akurasi  dapat dilihat pada tabel 3.
TABEL III
H ASIL PENGUJIAN DATA TARGET DAN DATA PENGUJIAN No
Input Output xt- 4 xt- 3 xt- 2 xt- 1 xt Target (xt+1) Testing 1 6 5 5 5 5 6 4,79 2 5 5 5 5 6 5 4,91 3 5 5 5 6 5 7 4,75 … … … … … … … … … … … … …
…
…
... ...
... ...
… … 52 6 6 4 4 4 5 5,48 53 6 4 4 4 5 8 5,18 54 4 4 4 5 8 4 5,87
Perbandingan hasil prediksi RBFNN dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 7. Perbandingan Hasil Data Hasil Prediksi dan Data Asli (Target) Menggunakan RBFNN

## C. Akurasi Prediksi ANFIS dan RFNN
Dari  kedua  hasil  prediksi  ANFIS  dan  RBFNN dibandingan  dengan  data  asli,  hasil  perbandingan  dapat dilihat  dari  tabel  4  dan  gambar  8.  Nilai  RMSE    kedua metode dapat dilihat pada tabel 5
TABEL IV H ASIL P ERBANDINGAN P REDIKSI ANFIS DENGAN RBFNN DENGAN T ARGET No ANFIS RBFNN Target 1 5.58 5.65 5 2 5.51 5.58 7 3 5.47 5.51 6 … … … … … … … … … … … … 52 6.2648 6.16 5 53 6.0199 6.26 8 54 5.1647 6.02 4
TABEL V Perbandingan Nilai Rata-Rata RMSE ANFIS dan RBFNN ANFIS 1,1456 RBF 0,1766
Gambar 8. Perbandingan Hasil Data Hasil Prediksi dan Data Asli (Target) Menggunakan RBFNN

## IV. K ESIMPULAN
Perbandingan  nilai  RMSE  antara  ANFIS  dan  RBFNN menggunakan  54  data  uji    menunjukkan  bahwa  tingkat error  terendah  diperoleh  dengan  metode  RBFNN  yaitu 0,1766  sedangkan  RMSE  ANFIS  adalah  1,1456,  hal  ini menunjukkan  bahwa  metode  RBFF  lebih  baik  dari  pada ANFIS untuk prediksi kecepatan angin.

## R EFERENSI
[1] Putri.  A,  Syafriadi.  Y,  and  Mustakim,  “Analisa  Pengaruh Temperatur  Terhadap  Titik  Embun,  Jarak  Pandang,  Kecepatan Angin,  dan  Curah  Hujan  Metode  Regresi  Linier  Berganda,” Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan  Industri (SNTIKI) 9, pp. 227-234, 2017.
[2] Hilmansyah,Yuniar.  R.  J,  and    Ramli,  “Pemodelan  Pembangkit Listrik  Tenaga  Angin  Menggunakan  Kendali  Pi,”  Jurnal  Sains Terapan,  vol 1, no.3, pp. 22-26, 2017.
[3] Hakimi.  F.  D.  D,.Anshori.  M.  N.  A,  and  Asyhar.  A.  H, “Peramalan  Kecepatan  Angin  yang  Direkam  oleh  Sistem  AWS dengan Analisis Fuzzy Time Series,” Jurnal Kubik vol 2, pp. 24- 32, 2017.
[4] Dewi.  C  and  Himawati,  “Prediksi  Tingkat  Pengangguran Menggunakan Adaptif Neuro Fuzzy  Inference System (ANFIS),” Konferensi  Nasional  Sistem  &  Informatika  2015,  pp.  228  -231, 2017.
[5] Kalaiselvi.  C.  M  and    Nasira.  G.  M,  “ A  New  Approach  for Diagnosis  of  Diabetes  and  Prediction  of  Cancer  Using  ANFIS, ” 2014  World  Congress  on  Computing  and  Communication Technologies, pp. 188-190, 2014.
[6] Althaer  A  and  Barukab  O,  “ Andorid  Malware  Classification Based  on  ANFIS  with  Fuzzy  C-Means  Clustering  Using Significant  Application  Permissions ,”  Turkish  Journal  of Electrical Engineering & Computer Sciences, vol. 25, pp. 2232 – 2242, 2017.
[7] Svalina.I,  Galiza.  V,  Lujic.  R  and  Simunovic.  G,  “  An  Adaptive Network-Based  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  for  The Forecasting  :  The  Case  of  Close  Price  Indices,  :Expert  System With Application, vol 40, no.15, pp. 6055-6063, 2013.
[8] Rout. A. K and Dash. P. K, “ Forecasting Foreign Exchange Rates Using  Hybrid  Functional  Link  RBF  Neural  Network  and Lavemberg-Marquardt Learning Algorithm, “Intelligence Decision Technology Journal ,vol 10, no . 3, pp. 299-313, 2016.
[9] Santoso.  S,  Widjanarko.  A,  and  Supriyanto.  C  ,  “Model  Prediksi
Penyakit  Ginjal  Kronik  Menggunakan  Radial  Basis  Function, “Jurnal Pseudocode, vol. 3, no. 2), pp. 163-170, 2016.
[10]
Chang.  W,  “Short-Term  Load  Forecasting  Using  Radial  Basis Function Neural Network, “Journal  of  Computer  and Communications  3, pp. 40-45, 2015.
[11] Stewart R. H, “ Introduction To Physical Oceanography ., “Texas: Department of Oceanography Texas A & M University, 2018. [12] T. Chai and R. R Draxler, “ Root Mean Squared Error (RMSE) or Mean  Absolute  Error  (MAE)  ?  –Arguments  againts  avoiding RMSE  in  the  literature,”Geosci  Model  Dev.,  7,  pp.  1247-1250, 2014.