Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 07, No. 02, hal. 102- 107, Oktober 2018

## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print)
Rini Hervianti Julia 1 , Nerfita Nikentari 2,* , Nurul Hayaty 3 1,2,3 Jurusan Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji 1,2,3 Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100
* Corresponding Author: nerfita.nikentari@gmail.ac.id
Abstract — Wind is very important role in human life, one of them for fishermen, natural conditions play an important role in the fluency of their activities, especially for the people of Tanjungpinang who lived  in  coastal areas  as fishermen.  But  it will be a problem  if the winds  move  with  high  intensity  that  will  impact  bad  weather.  To  be  able  to  monitor  the movement  of  wind  speed,  this  study  made  predictions  using  the  method  Self  Organizing Maps (SOM) and Radial Basis Function (RBF) to predict wind speed. In this study the data used for daily wind speed prediction starts from January 2014 - October 2017. The results of  the  tests  conducted  with  the  418  of    data,  the number  of  clusters  obtained  33  from  the training  process  produce  1,51  of  RMSE  and  28.98%  of  MAPE  and  71,02%  of  accuracy  . Keywords — Prediction, Wind Speeds, Radial Basis Function .
I ntisari — Angin  sangat  berperan  penting  dalam  kehidupan  manusia,  salah  satunya  bagi nelayan,  kondisi  alam  berperan  penting  dalam  kelancaran  aktifitas  mereka,  khususnya masyarakat  Tanjungpinang  yang  tinggal  di  daerah  pesisir  yang  bermata  pencaharian sebagai  nelayan.  Namun  akan  menjadi  masalah  apabila  angin  bergerak  dengan  intensitas yang  tinggi  yang  akan  berdampak  cuaca  buruk.  Untuk  dapat  memantau  pergerakan kecepatan  angin,  penelitian  ini  melakukan  prediksi  menggunakan  metode Self  Organizing Maps (SOM)  dan Radial  Basis  Function (RBF)  untuk  memprediksi  kecepatan  angin. Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  untuk  prediksi  kecepatan  angin  harian  dimulai dari  Januari  2014  –  Oktober  2017.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan  data  sebanyak 418, jumlah cluster  yang didapat dari  proses pelatihan sebanyak 33 menghasilkan RMSE sebesar 1,51 dan MAPE 28.98% serta akurasi sebesar 71,02%.
Kata kunci — Prediksi, Kecepatan Angin, Radial Basis Function .

## I. P ENDAHULUAN
Kepulauan Riau (KEPRI) merupakan salah satu  provinsi  di  Indonesia  yang  memiliki  luas wilayah 252.601 km 2 , dengan luas lautan sebesar 95%. Dengan wilayah tersebut  KEPRI memiliki 5  kabupaten  dan  2  kota.  Selain  itu,  provinsi KEPRI  juga  berdekatan  dengan  2  negara  yaitu
Malaysia  dan  Singapura.  Posisi    geografis  yang sangat dekat dan dikelilingi laut membuat daerah –  daerah  di  Kepulauan  Riau  sangat  bergantung dengan aktivitas baharinya. Sebagian masyarakat Tanjungpinang  yang  tinggal  di  daerah  pesisir bermata  pencaharian  sebagai  nelayan  yang memanfaatkan  hasil  alam  untuk  memenuhi kebutuhan  hidup  mereka,  ada  pula  yang
Penerapan Self Organizing Maps (SOM) dan Radial Basis Function
(RBF) untuk Memprediksi Kecepatan Angin di Perairan Kota
Tanjungpinang
menyewa jasa perahu untuk  penyebrangan antar pulau.  Tentu  saja  untuk  kelancaran  aktifitas mereka  alam  sangat  berperan  penting,  terutama angin dan kondisi laut. Angin merupakan elemen dari  alam  yang  tidak  dapat  dipisahkan  dari kehidupan manusia , angin juga sangat berperan penting pada tumbuhan untuk proses penyerbukan,  hewan  sebagai  stabilitas  hidup mereka.  Seperti  burung  yang  memanfaatkan angin  untuk  terbang.  Namun  yang  menjadi permasalahan  ialah  apabila  angin  tersebut bergerak  dengan  intensitas  sangat  tinggi, tentulah  menjadi  ancaman  bagi  alam  yang berdampak  pada  cuaca  buruk,  efek  yang  terjadi bisa saja gelombang tinggi yang akan menyulitkan nelayan untuk melaut. Para nelayan sampai  saat  ini  masih  menggunakan  cara  lama untuk  memperkirakan  kecepatan  angin  yang terjadi  pada  saat  itu  dengan  melihat  awan ataupun  merasakan  arah  angin  serta  melihat bulan,  sehingga  mereka  dapat  memutuskan untuk  berlayar  atau  tidak.  Karena  untuk memperkirakan  angin  yang  akan  terjadi  masih dilakukan  secara  manual,  untuk  itu  dibutuhkan lah sebuah sistem yang nantinya akan memprediksi  kecepatan  angin  yang  akan  datang dengan  menerapkan  model  atau  metode  yang tepat  untuk  menunjang  hasil  prediksi  tentunya sistem diharapkan dapat mempermudah nelayan. Prediksi  kecepatan  akan  menerapkan  metode Self  Organizing  Maps (SOM)  yang  akan  di kombinasikan  dengan Radial  Basis  Function (RBF) .

## II. METODE PENELITIAN

## A. Normalisasi dan Denormalisasi
Sebelum  melakukan  pelatihan  dalam sistem  data  input  dan  data  uji  akan  di normalisasi.  Normalisasi  bertujuan  untuk mendapatkan  data  dengan  ukuran  yang  lebih kecil yang mewakili data asli tanpa kehilangan karakteristi sendirinya. Rumus dari normalisasi yaitu ; [ 1 ]
(1)
Keterangan : X = Data
Min   = Data Minimum Max   = Data Maximum
Sedangkan
denormalisasi adalah mengembalikan ukuran data yang telah dinormalisasi  sebelumnya  untuk  mendapatkan data  yang  asli.  Denormalisasi  dilakukan  pada hasil keluaran dari pelatihan. Adapun rumus dari normalisasi yaitu sebagai berikut ; [1]
(2)
Keterangan ;
Y = Output keluaran Max = Data maximum Min = Data minimum

## B. Self Organizing Maps (SOM)
Self  Organizing  Maps (SOM)  memiliki Jaringan  Kohonen  yang  diperkenalkan  oleh Teuvo  Kohonen  seorang  ilmuwan  Finlandia pada  tahun  1982  dan  kelas  khusus  dari  jaringan syaraf tiruan [2].
[3]  Algoritma  pada  jaringan  Self  Organizing Maps adalah sebagai berikut ;
0. Inisialisasi bobot Wij. atur parameter derajat pembelajaran
1. Selama  kondisi  berhenti  masih  salah, lakukan langkah 2-8
2. Untuk  setiap  vektor  masukan x ,  lakukan langkah 3-5
3. Untuk setiap j hitung jarak Euclidean
(3)
4. Temukan indeks J sehingga D(j) minimum 5. Untuk setiap unit j yang termasuk di dalam tetangga dari j , dan untuk setiap i ; (4)
6. Perbaiki  nilai  rata  pembelajaran  α ( learning rate )
Tiap kenaikan epoch (iterasi) maka ; [4] learning rate = learning rate awal *0,5       (5)
7. Kurangi  radius  tetangga  topologis  pada waktu yang sudah ditentukan ( epoch )
8. Tes kondisi berhenti
Kriteria pemberhentian bisa berupa pembatasan jumlah iterasi, atau ketika learning rate = 0 [2].

## C. Radial Basis Function (RBF)
Model  yang  akan  dibangun  untuk melakukan prediksi kecepatan angin yaitu model jaringan  dengani  nput  node,  hidden  node,  dan  1 output node. Arsitektur jaringan RBF yang akan
dibangun  untuk  prediksi  kecepatan  angin  dapat dilihat pada gambar  1;
y X 1 X 2 X 3 ϕ 1 ϕ 2 ϕ n W 1 X 4 X 5 X 6 W 2 W 3 Bias ...
Gambar 1 . Arsitektur Jaringan untuk prediksi Kecepatan

## Angin
Algoritma  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan  RBF, [3] ;
1. Pengelompokkan  data.  Pada  tahap  ini  data dikelompokkan kedalam beberapa cluster data berdasarkan  tingkat  kemiripan  ciri  antar  data tersebut.  Untuk  melakukan  pengelompokkan data  berdasarkan  kemiripan  ciri  dari  masing- masing data tersebut dan kemudian menghasilkan  pusat/center  dari  kelompok- kelompok data tersebut. Pada tahap ini proses clustering bersifat unsupervised .
2. Pembaharuan  bobot.  Jaringan  syaraf  tiruan menyimpan  pengetahuannya  dalam  bentuk bobot  neuron-neuronnya.  Pelatihan  tahap berikutnya berfungsi mendapatkan nilai bobot neuron-neuronnya. Pada tahap ini serangkaian perhitungan yang di perlukan untuk memperbarui  nilai  bobot  membutuhkan  data training beserta targetnya, jadi proses pelatihannya  bersifat  supervised.  Langkah  – langkahnya ;
a. Meneruskan  sinyal  input  ke  hidden  layer dan menghitung nilai fungsi aktivasi pada setiap  hidden  layer  menggunakan  rumus
(6)
Dengan : r =  Jarak  Euclidean  antara  pusat  pada suatu neuron dilapisan  tersembunyi dengan vektor input [5]
(7) Dimana ;
r  =  Jarak  antara  data  input  ke center
x = data w = bobot baru
b. Menyusun  matriks  Gaussian  dari  hasil perhitungan pada langkah (a
(8)
M = Vektor input ke –M
C = hidden unit ke-C
c. Menghitung  bobot  baru  (W)  dengan mengalikan  pseudoinverse  dari  matriks  G dengan vektor target (d) dari data training
(9)
Keterangan :
W = bobot G + = pseudoinverse
d   = target G T = matriks transpose (G T G) -1 = matriks inverse
d. Menghitung  nilai  ouput  dari  jaringan syaraf tiruan [6]
(10)
y = Output W j = Bobot ke-j j = Fungsi aktivasi ke-j
b = bias
m = Banyak data

## D. Menghitung Error
Untuk  melihat  hasil  dari  prediksi menggunakan  metode  RBF  apakah  cocok dengan  data  aktual  perlu  dihitung Root Means  Square  Error (RMSE)  dan Mean
Absolout Percentage Error (MAPE), apabila RMSE  dan  MAPE  memperoleh  nilai  yang kecil  maka  hasil  pelatihan  digunakan  untuk memprediksi nilai  data kedepannya. Adapun persamaan  RMSE  adalah  sebagai  berikut  ; [7]
(11)
Dimana :
N = Jumlah data X = Data Aktual = Data hasil prediksi
Adapun  rumus  MAPE  yang  digunakan adalah sebagai berikut.; (Sari., 2017)
(12)
n = jumlah data

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu  data  kecepatan  angina  harian  dalam  kurun waktu  4  tahun,  dimulai  dari  1  Januari  2014 sampai  dengan  23  Oktober  2017  dimana  data tersebut dibagi menjadi 2 bagian data yaitu, data pelatihan  dan  data  pengujian.  Data  pelatihan digunakan  untuk  melakukan  proses  pelatihan pada  data  yang  nantinya  pada  proses  pelatihan bertujuan  untuk  mendapatkan  bobot  yang diharapkan.  Setelah  mendapatkan  bobot  dari proses  pelatihan,  bobot  tersebut  akan  digunakan untuk  melakukan  proses  pengujian  dengan  data yang  berbeda  pada  saat  proses  pelatihan. Variabel  data  yang  digunakan  berupa  data kecepatan  angin  pada  hari  –  hari  sebelumnya. Sedangkan variabel data keluaran yang diharapkan  berupa  kecepatan  angin  pada  hari berikutnya.
Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian ini yaitu 6 hari data kecepatan angina dan untuk keluaran  yaitu  kecepatan  angin  pada  hari  ke  7. Banyaknya data yang digunakan untuk penelitian ini yaitu sebanyak 1.392 data, dimana untuk  pelatihan  digunakan  974  data  dan  untuk pengujian digunakan 418 data.
Untuk mendapatkan hasil prediksi kecepatan angin yang akurat dilakukan pelatihan berkali  –  kali  dengan  cara  mengubah  jumlah cluster,  dan learning  rate .  Data  yang  digunakan pada percobaan ini menggunakan data sebanyak 974  sebagai  data training dan  418  sebagai  data testing dengan percobaan jumlah neuron input 6, iterasi  100,  learning  rate  0,1  sampai  0,9  dan jumlah cluster.
Adapun  hasil  dari  percobaan  dengan mencari cluster yang  akan  digunakan  dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Hasil pelatihan dengan jumlah cluster
No  Cluster   Iterasi RMSE Training MAPE Training 1 3 100 1,58 25,29% 2 4 100 1,59 25,42% 3 5 100 1,57 25,14% 4 6 100 1,57 25,02% 5 7 100 1,57 25,11% 6 8 100 1,57 25,02% 7 9 100 1,57 25,1% 8 10 100 1,58 25,05% 9 11 100 1,57 25,04% 10 12 100 1,57 25,01% 11 13 100 1,56 24,81% 12 14 100 1,56 24,8% 13 15 100 1,56 24,82% 14 16 100 1,55 24,36% 15 17 100 1,56 24,79% 16 18 100 1,54 24,61% 17 19 100 1,55 24,5% 18 20 100 1,56 24,86% 19 21 100 1,55 24,62% 20 22 100 1,55 24,72% 21 23 100 1,55 24,56% 22 24 100 1,54 24,35% 23 25 100 1,54 24,36% 24 26 100 1,54 24,36% 25 27 100 1,54 24,44% 26 28 100 1,54 24,48% 27 29 100 1,54 24,58% 28 30 100 1,53 24,36% 29 31 100 1,54 24,38% 30 32 100 1,53 24,46% 31 33 100 1,52 23,81% 32 34 100 1,52 24,06%
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 07, No. 02, hal. 102- 107, Oktober 2018
Tabel  2. Lanjutan  hasil  pelatihan  dengan  jumlah
Dari  percobaan  pada  Tabel  1  dan  2,  dapat dilihat  bahwa  pelatihan  terbaik  berupa  nilai RMSE  terkecil  yang  terletak  pada  data  sampel yang  dilatih  dengan  jumlah cluster 33  dengan iterasi  100  dan  mendapat  hasil  RMSE  dan MAPE training sebesar 1,52 dan 23.81%.
Tahap selanjutnya dilakukan proses pengujian  dengan  menggunakan  data testing. Hasil  prediksi  kecepatan  angin  pada  proses pengujian dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Data Testing
Dari  tabel  3  proses  pengujian  dengan menggunakan  data testing menghasilkan  RMSE dan  MAPE  sebesar  1,51  dan  28,98%  dengan akurasi sebesar 71,02%.

## RMSE
= 1,51
MAPE =
= 28.98 %
Untuk  melihat  hasil  perbandingan  dari pengujian  untuk  data  aktual  dan  data  prediksi kecepatan angin dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 . Grafik Hasil Prediksi Kecepatan Angin

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut ;
1. Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode Self  Organizing  Maps (SOM)  dan Radial Basis Function (RBF) dapat digunakan untuk prediksi
2. Berdasarkan  hasil  proses  pelatihan  dengan percobaan  menggunakan  jumlah  cluster,  pola data  prediksi  terbaik  didapatkan  dengan jumlah  33  cluster  yang  menghasilkan  RMSE sebesar  1,52  dan  MAPE  23,81%  dengan akurasi 76,19%.

## R EFERENSI
[1]  Indrabayu.,  Harun,  N.,  Pallu,  S.M., Achmad,  A.,  Fikha,  C.L.,  2012, “Prediksi
No  Cluster   Iterasi RMSE Training MAPE Training 33 35 100 1,52 24,15% 34 36 100 1,52 24,07% 35 37 100 1,52 23,83% 36 38 100 1,66 26,5% 37 39 100 2 31,4% No Target Prediksi 1 6 4,96 2 6 4,79 3 5 4,48 4 4 4,99 5 7 5,11 6 7 5,48 7 6 6,19 8 4 5,72 9 5 5,51 10 5 5,45 11 7 5,84 12 7 6 13 7 5,48 14 6 5,57 15 5 6,08 16 4 5,91 17 4 5,97 18 5 5,6 19 4 5,49 20 4 5,07 : : : 411 4 5,08
Julia, dkk., Penerapan Self Organizing Maps (SOM) Dan Radial Basis Function (RBF) Untuk Memprediksi Kecepatan Angin di Perairan Kota Tanjungpinang
Curah  Hujan  Dengan  Jaringan  Saraf Tiruan” . Universitas Hasanuddin.
[2]  Larose, D., T., 2004, Discovering
Knowledge  in  Data;  An  Introduction  to Data Mining. USA:John Wiley&Sons Inc.
[3]  Benni, A., N., 2012, Peramalan harga emas menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan Self Organizing  Maps dan Radial  Basis Function ,  Teknik  Informatika,  Politeknik Kediri.
[4]  Rahmawati.  D.,  Cahyani,  D.A.,  Putro,  S. S.,  2015,  Pemanfaatan  Metode  Cluster SOM – IDB sebagai Analisa Pengelompokan  Penerimaan  Beasiswa, Fakultas  Teknik,  Universitas  Trunojoyo,
2015.
[5]  Haykin,  S.,  2009, Neural  Networks  and Learning Machines . Third Edition, Pearson International Edition:New Jersey.
[6]  Fajarianti,  C.,  dkk.,  2017, Proceeding  of Forecasting  of  PT.PLN  (Persero)  Revenue Using  Radial  Basis  Function  Neural Network ,  AIP  Conference  Proceeding,
Universitas Padjajaran, Indonesia [7]  Soesanto,  Oni.,  Eko,  A.,  Turianto,  D.,
2015,  Optimasi Learning  Radial  Basis Function Neural Network dengan Extended Kalman  Filter ,  Universitas  Lambung Mangkurat.  September  2015,  Vol.  03,  No.
2. ISSN 2406-7857