## Estimasi Kecepatan Angin Permukaan pada Jaringan Anemometer Menggunakan Temporal Convolutional Network

## Surface Wind Speed Estimation on Multisites Anemometer Using Temporal Convolutional Network
1,2 Haryas Subyantara Wicaksana *) , 3 Faqihza Mukhlish, 1,2 Naufal Ananda, 4 Irvan Budiawan, 5 Arif Nur Khamdi, dan 6 Abdul Hamid Al Habib
1 Program Studi Instrumentasi dan Kontrol, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung
2 Pusat Instrumentasi, Kalibrasi dan Rekayasa, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
3 Kelompok Keahlian Fisika Teknik, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung
4 Program Doktor Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung
5 Stasiun Meteorologi Kelas I Juanda Surabaya, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
6 Program Studi Sains Kebumian, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung
*) corresponding email: haryas.wicaksana@bmkg.go.id

## Abstrak
Parameter angin permukaan di berbagai lokasi diukur menggunakan jaringan anemometer. Jaringan ini sering mengalami kegagalan sistem yang disebabkan oleh kerusakan sensor. Hal ini menyebabkan adanya gap data pada jeda waktu antara pelepasan  dan  pemasangan  sensor.  Penelitian  ini  berupaya  mengembangkan  model  estimasi  kecepatan  angin  pada jaringan anemometer menggunakan algoritma Temporal Convolutional Network (TCN). TCN memproses sinyal domain waktu secara paralel, sehingga mempersingkat komputasi secara signifikan. Dataset kecepatan angin per menit diperoleh dari empat anemometer di Bandara Internasional Juanda Surabaya periode 1 Januari 2022 – 24 Desember 2023. Desain model estimasi meliputi pra-pemrosesan data, analisis arah angin dominan, penentuan hyperparameter, training dan pengujian terhadap  data  aktual.  Model  estimasi  TCN  dibagi  menjadi  model  timuran,  baratan,  peralihan  dan  semua  arah.  Model estimasi  kecepatan  angin  timuran,  peralihan  dan  semua  arah  memiliki  korelasi  kuat  terhadap  data  aktual  dengan nilai koefisien korelasi berturut-turut yaitu 0,70; 0,77 dan 0,87. Secara keseluruhan, akurasi model estimasi berbasis TCN sudah memenuhi persyaratan WMO untuk pengukuran kecepatan angin yaitu capaian RMSE<5 m/s dan MAE<3 m/s. TCN mampu memproses pelatihan 87 detik per epoch dan menyelesaikan estimasi dalam 37 detik, jauh lebih cepat dari CNN-BiDLSTM dengan durasi pelatihan 2206 detik per epoch dan estimasi dalam 548 detik.
Kata Kunci:  Estimasi, Anemometer, Kecepatan Angin, Temporal Convolutional Network (TCN).

## Abstract
Surface winds in various locations are measured simultaneously using a multisite anemometer network. This network is susceptible to system failures due to sensor damage, causing a data gap during sensor  removal and reinstallation. This research develops a wind speed estimation model on a multisite anemometer using the Temporal Convolutional Network (TCN) algorithm. TCN processes time domain signals in parallel, thus significantly cutting the computation time. Minutely wind speed data set was obtained from four anemometers at Juanda International Airport in Surabaya from January 1, 2022 – December 24, 2023. The model design comprises data pre-processing, dominant wind direction analysis, hyperparameter determination, training, and testing on actual data. TCN estimation models are divided into easterly, westerly, transitional, and  all-directional  models.  These  wind  speed  estimation  models  strongly  correlate  with  actual  data,  with  correlation coefficients  of  0.70,  0.77,  and  0.87.  Overall,  the  accuracy  of  the  TCN-based  estimation  model  conforms  to  World Meteorological Organization (WMO) requirements for wind speed measurements. It achieves RMSE<5 m/s and MAE<3 m/s. As for computation duration, TCN processes the  training  for 87 seconds per epoch  and completes the  estimation in 37 seconds, much faster than CNN- BiDLSTM’'s training duration of 2206 seconds per epoch and estimation completion of 548 seconds.
Keywords:  Estimation, Anemometer, Wind Speed, Temporal Convolutional Network (TCN).
Makalah diterima 21 Maret 2024 – makalah direvisi 21 April 2024 – disetujui 30 April 2024
Karya ini adalah naskah akses terbuka dengan lisensi CC BY-SA .

## Pendahuluan
Angin merupakan pergerakan massa udara atmosferik akibat gaya gradien tekanan dari area bertekanan udara tinggi menuju area bertekanan udara rendah [1]. Parameter angin permukaan memiliki besaran kecepatan dan arah  dalam  vektor  dua  dimensi.  Sensor  kecepatan  angin  diinstal  pada  tiang  di  ketinggian  10  meter  dari permukaan  tanah [2] .  Jaringan  anemometer  sering  mengalami  kendala  berupa  kegagalan  sistem  termasuk kerusakan  sensor [3] .  Penggantian  sensor  membutuhkan  ketersediaan  suku  cadang  serta  durasi  yang signifikan. Hal ini menyebabkan adanya gap data pada jeda waktu antara pelepasan dan pemasangan sensor. Selain  itu,  tindakan  korektif  belum  dilakukan  secara  langsung,  sebab  verifikasi  peralatan  melalui  kalibrasi lapang dilakukan  dalam periode berkala [4]. Keterbatasan  jumlah  radar cuaca  juga menjadi  kendala dalam menyediakan backup data sensor kecepatan angin.
Li dan Shen berusaha mengembangkan model estimasi kecepatan angin multisite menggunakan digital twin berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dan Bidirectional Long Short Term Memory (BiDLSTM). Jumlah anemometer fisik yang diteliti sebanyak 4 sensor. Jarak rata-rata antar sensor yaitu 5 – 8 km. Dataset kecepatan angin berdurasi 19 hari dengan interval pengukuran per 10 menit [5]. Namun demikian, penelitian Li dan Shen memiliki  beberapa  peluang  pengembangan.  Penelitian  tersebut  belum  mempertimbangkan  kemungkinan adanya  outlier  pada  pra-pemrosesan  dataset  pemodelan.  Pemilihan  kelompok  sensor  Li  dan  Shen  (2022) sebagai input pemodelan hanya berdasarkan lajur arah angin dominan di site. Input pemodelan estimasi sensor kecepatan angin sebaiknya dipilih berdasarkan analisis arah angin dominan dan koefisien korelasi antar sensor. Hal ini dapat menunjang akurasi model serta mengurangi beban komputasi machine learning . Desain estimator Li dan Shen (2022) juga masih berpotensi dikembangkan menggunakan algoritma selain CNN dan bidirectional LSTM.
Bai  dkk.  (2018)  memodifikasi  arsitektur  CNN  dan Recurrent  Neural  Network (RNN)  menjadi Temporal Convolutional Network (TCN). Algoritma TCN memiliki kelebihan dalam memproses sinyal domain waktu secara paralel, sehingga mempersingkat proses training LSTM yang memproses sinyal waktu secara sekuensial [6]. Berdasarkan  literatur,  performa  akurasi  TCN  lebih  tinggi  dibanding  RNN  dan  LSTM  untuk  beberapa  dataset sinyal domain waktu dengan durasi komputasi yang lebih singkat [7] .
Algoritma  TCN  berpotensi  diimplementasikan  dalam  model  estimasi  kecepatan  angin  pada  jaringan anemometer. Berdasarkan penelitian-penelitian yang telah diuraikan, penulis mengusulkan estimasi kecepatan angin pada jaringan anemometer berbasis algoritma TCN menggunakan framework cooperative sensing . Pra- pemrosesan dataset meliputi deteksi outlier, imputasi missing data serta seleksi input dilakukan sebelum model estimasi  berbasis  TCN  didesain.  Estimasi  ini  diharapkan  menjadi backup ketika  sensor  rusak  atau  ketika dilakukan pemeliharaan.

## Metode
Dataset kecepatan angin per menit diperoleh dari anemometer ultrasonik merk MicroStep. Lokasi anemometer meliputi SB3, SB4, SB5 dan SB6. Dataset ini merupakan data periode 1 Januari 2022 – 24 Desember 2023.
Gambar 1. Lokasi sebaran sensor kecepatan angin
Gambar  1  menunjukkan  peta  lokasi  anemometer  pada  area  penelitian.  Sensor  kecepatan  angin  fisik  yang digunakan sebagai pemodelan terletak di Bandara Internasional Juanda Surabaya. Tabel 1 menunjukkan titik koordinat lintang bujur dan elevasi anemometer.
Tabel 1 . Koordinat dan elevasi anemometer Lokasi Sensor Lintang Bujur Elevasi (meter) SB3 -7 0 22’39” 112 0 48’5” 1 SB4 -7 0 22’29” 112 0 46’55” 4 SB5 -7 0 22’24” 112 0 45’49” 2 SB6 -7 0 21’57” 112 0 44’34” 2
Tabel 1 menunjukkan elevasi sensor kecepatan angin berada di sepanjang sisi utara landasan udara Bandara Juanda.  Rentang  jarak  horizontal  antar  keempat  sensor  yaitu  2 – 2,5  km.  Sensor  terintegrasi  dalam  sistem peringatan dini wind shear ( Low Level Wind Shear Alert System ) di sepanjang landasan pesawat. Wind shear merupakan peristiwa pergeseran kecepatan atau arah angin secara signifikan di permukaan [8] .  Penerapan estimasi berbasis TCN mampu mengakomodasi resolusi temporal yang tinggi sebagaimana output data wind shear yaitu data kecepatan angin per menit. Anemometer terletak di Kota Surabaya yang memiliki tipe zona musim  (ZOM)  monsunal [9] .  Tipe  ZOM  ini  mengindikasikan  adanya  angin  baratan  dan  timuran  yang mendominasi sepanjang tahun di landasan udara Bandara Juanda. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan. Gambar 2 menunjukkan diagram alir penelitian secara keseluruhan.
Gambar 2. Diagram alir penelitian

## 1 Pra-pemrosesan Dataset
Pra-pemrosesan dataset meliputi deteksi serta penghapusan outlier dan imputasi terhadap missing data pada dataset. Outlier dihapus melalui prosedur delesi. Delesi adalah proses menghapus seluruh data outlier [10] . Apabila data normal memiliki missing data , maka dilakukan imputasi terhadap dataset [11] . Imputasi missing data jangka  pendek  menggunakan Multivariate  Imputation  by  Chained  Equation [12] .  MICE  menghasilkan beberapa nilai imputasi terhadap satu titik missing data kecepatan angin melalui proses iterasi.

## 2 Perancangan Model Estimasi Kecepatan Angin
Perancangan model estimasi berbasis TCN terdiri atas tahap seleksi input, transformasi data, segmentasi data, desain hyperparameter ,  dan  pelatihan  model.  Seleksi  input  bertujuan  memilih  input  terefektif  untuk  desain model estimasi [13]. Penelitian ini menggunakan metode arah angin dominan untuk menentukan baseline input estimasi. Berdasarkan analisis terhadap diagram wind rose, arah angin dominan yang terjadi di Bandara Juanda Surabaya meliputi:
a. Arah angin  baratan, yaitu  angin  yang bergerak dari arah  baratan  (barat laut, barat, barat daya) menuju timuran (tenggara, timur, timur laut). Nilai arah angin berkisar 225 0 – 315 0 . b. Arah  angin  timuran,  yaitu  angin  yang  bergerak  dari  arah  timuran  (tenggara,  timur,  timur  laut)  menuju baratan (barat laut, barat, barat daya). Nilai arah angin berkisar 45 0 – 135 0 .
c. Arah angin peralihan, yaitu arah angin yang bergerak dari utara ke selatan atau dari selatan menuju utara. Nilai arah angin berada di luar rentang angin timuran dan baratan.
Dataset  dibagi  menjadi  3  yaitu  dataset  estimasi  angin  timuran,  baratan  dan  peralihan.  Pembagian menyesuaikan  arah angin  yang terjadi pada  anemometer terdekat terhadap target. Gambar 3 menunjukkan contoh ilustrasi skenario penentuan baseline input menurut metode arah angin dominan.
Gambar 3. Skenario penentuan baseline input arah angin timuran
Jika anemometer SB5 menjadi target estimasi dan arah angin berasal dari timuran, maka anemometer SB3 dan/atau SB4 menjadi input estimasi. Sebaliknya, jika arah angin berasal dari baratan, maka anemometer SB6 menjadi input estimasi. Apabila terjadi angin peralihan, maka anemometer SB4 dan/atau SB6 menjadi input estimasi.  Metode  arah  angin  dominan  menghasilkan  beberapa  skenario  baseline  input  sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 . Prediktor dan prediktan model estimasi kecepatan angin
Target  Model  Skenario Baseline Input Cooperative Sensing
SB4 Baratan SB5
SB5 dan SB6 Peralihan SB3 SB5 SB3 dan SB5
Timuran
SB3
SB5 Baratan
SB6 Peralihan SB4 SB6 SB4 dan SB6 Timuran SB4 SB3 dan SB4
Data  input  dan  output  kemudian  ditransformasi.  Transformasi  data  berfungsi  menyederhanakan  proses komputasi  pembelajaran.  Setiap  elemen  nilai  input  dan  output  (Z i )  dikurangi  terhadap  nilai  minimumnya, kemudian dibagi terhadap rentang datanya, sehingga diperoleh variabel baru hasil transformasi. Selanjutnya, data  input  dan  output  dibagi  menjadi  75%  data  training  dan  25%  data  uji.  Data  latih  meliputi  dataset anemometer bulan Januari 2022 – Juni 2023. Data uji meliputi dataset anemometer bulan Juli – Desember
2023. Pembagian ini memperhatikan kejadian angin timuran, baratan dan peralihan yang terjadi dalam 1 tahun. Persentase data latih sudah melingkupi periode kejadian angin tersebut.
Temporal  Convolutional  Network (TCN)  menggunakan  tiga  teknik:  konvolusi  kausal,  konvolusi  dilatasi  dan koneksi residual [14] . Konvolusi kausal merupakan operasi konvolusi ketika output pada waktu t dihasilkan dari elemen pada  waktu t hingga t-x di layer sebelumnya [15] . Konvolusi dilatasi berupaya  memperpanjang area ekstraksi data input historis melalui perluasan medan rangsang pada hidden layer [6] .  Teknik ini dilakukan dengan memberi jarak antar target konvolusi input per layer secara eksponensial [16] . Operasi konvolusi dilatasi F terhadap elemen s secara matematis dinyatakan sebagai berikut [17] :
F(s)   =   ∑ f(i) . x s−d.i k−1 i=0 (1)
Nilai d menyatakan  faktor  dilatasi  dan f(i) merupakan  fungsi  filter  kernel  konvolusi.  Sementara  itu,  koneksi residual diadaptasi dari arsitektur ResNet [18] . Arsitektur ini bertujuan mengatasi masalah hilangnya gradien pada deep  networks .  Selanjutnya,  teknik  koneksi  residual  diimplementasikan  dengan  menambahkan  input secara langsung ke output TCN melalui koneksi pintas ( by pass ). Hyperparameter TCN meliputi panjang filter, panjang  kernel  filter  dan  faktor  dilatasi  untuk  setiap  estimasi  sensor  kecepatan  angin  [ 16 ].  Gambar  4 menunjukkan arsitektur TCN.
Gambar 4. Arsitektur TCN

## 3 Pengujian Performa Akurasi Estimasi
Performa  akurasi  model  estimasi  TCN  terhadap  nilai  kecepatan  angin  aktual  diukur  menggunakan  tiga parameter  yaitu  koefisien  korelasi, root  mean  square  error (RMSE)  dan mean  absolute  error (MAE) [19] . Koefisien korelasi menyatakan seberapa erat hubungan antara nilai model terhadap data aktual dalam skala 0 – 1 [20]. RMSE dan MAE menyatakan nilai error dalam satuan besaran kecepatan angin. Parameter ini paling banyak digunakan sebagai kriteria performa akurasi model [19] . Kedua parameter ini menyesuaikan kriteria performa pengukuran kecepatan angin yang dipersyaratkan oleh dokumen World Meteorological Organization (WMO), yaitu RMSE maksimum 5 m/s dan MAE 3 m/s [21] .

## Hasil dan Diskusi
Pengumpulan dataset sensor kecepatan angin diperoleh melalui Stasiun Meteorologi Juanda Surabaya. Data sensor diperoleh dalam interval per menit selama periode 1 Januari 2022 – 24 Desember 2023.

## 1 Hasil Pra-pemrosesan Dataset
Persentase ketersediaan data kecepatan angin SB3, SB4, SB5 dan SB6 berturut-turut yaitu 98,26%; 98,57%; 98,68% dan 98,38% terhadap total ideal 1.041.1120 data. Ketersediaan data keempat lokasi sensor cukup baik yaitu >80%. Prosedur range check mendeteksi data di luar rentang normal pengukuran kecepatan angin
yaitu melebihi 40 m/s. Prosedur step check mendeteksi outlier ketika terdapat perubahan data melebihi 30 m/s dalam interval 1 menit [22] . Hasil kedua prosedur tersebut menunjukkan data anemometer tidak memiliki outlier .  Berikutnya,  imputasi  dilakukan  terhadap  dataset  menggunakan  algoritma  MICE  untuk  mengisi  data kosong dalam jangka waktu pendek.
Sebelum  mendesain  model  estimasi  berbasis  TCN,  kandidat-kandidat  input  dipilih  berdasarkan  arah  angin dominan di setiap lokasi. Berdasarkan analisis terhadap wind rose bulanan di Bandara Juanda Surabaya, arah angin dominan dibagi menjadi timuran (45 0 – 135 0 ), baratan (225 0 – 315 0 ) dan peralihan. Rentang arah angin peralihan  merupakan  nilai  selain  rentang  timuran  dan  baratan.  Tabel  3  menunjukkan  arah  angin  dominan bulanan di Bandara Juanda Surabaya.
Tabel 3 . Arah angin dominan bulanan Bulan Arah Angin Dominan SB3 SB4 SB5 SB6 Januari – April Baratan Baratan Baratan Baratan Mei – Juli dan Desember  Peralihan  Peralihan  Peralihan  Peralihan Agustus – November Timuran Timuran Timuran Timuran
Tabel 2 menunjukkan anemometer SB3, SB4, SB5 dan SB6 memiliki korelasi arah angin dominan yang identik karena terletak berdampingan di sepanjang garis lurus di sekitar landasan udara. Berdasarkan Tabel 2, model estimasi TCN dibagi menjadi model timuran, baratan, peralihan dan semua arah. Target output model estimasi yaitu anemometer SB5. Sementara itu, anemometer SB3, SB4 dan SB6 menjadi kandidat input TCN. Pembagian model estimasi TCN untuk kecepatan angin diuraikan sebagai berikut:
i. Model timuran yaitu estimasi sensor SB5 ketika sensor SB3 atau SB4 memiliki data arah angin 45 0 – 135 0 . Data input model estimasi yaitu sensor SB4 yang terletak di sebelah timur target sensor SB5. ii. Model baratan yaitu estimasi sensor SB5 ketika sensor SB6 memiliki data arah angin 225 0 – 315 0 . Data input model estimasi yaitu sensor SB6 yang terletak di sebelah barat target sensor SB5.
iii. Model peralihan yaitu estimasi sensor SB5 ketika sensor SB4 atau SB6 memiliki data arah angin 315 0 - 360 0 ; 0 0 - 45 0 atau 45 0 - 225 0 . Data input model estimasi yaitu sensor SB4 dan SB6 yang terletak mengapit posisi target sensor SB5.
iv. Model semua arah yaitu  estimasi sensor SB5 berdasarkan  riwayat data  historis sensor SB5 itu  sendiri. Model ini didesain sebagai backup ketika sensor SB3, SB5 dan SB6 juga mengalami kondisi off . Data input model  meliputi  data  kecepatan  angin  SB5  1  menit  hingga  5  menit  sebelumnya.  Interval  ini  memiliki autokorelasi sangat kuat terhadap data SB5 yaitu >0,8 sehingga dipilih sebagai input.

## 2 Hasil Desain Hyperparameter TCN
Desain hyperparameter TCN  menggunakan  panjang  filter  32,  panjang  kernel  filter  k=3  dan  faktor  dilatasi d=[1,2,4]  untuk setiap  model  estimasi  sensor  kecepatan  angin  SB5. Hyperparameter ini  merupakan  desain paling sederhana yang pernah diterapkan untuk parameter meteorologis lainnya [7] . Pertimbangan pemilihan hyperparameter panjang  filter  juga  disesuaikan  terhadap  autokorelasi  masing-masing  sensor.  Nilai  rata-rata autokorelasi SB3, SB4, SB5 dan SB6 pada lag 30 data sebelumnya yaitu 0,70 sehingga tergolong autokorelasi kuat [20] . Nilai panjang filter merupakan basis bilangan 2 pangkat terdekat terhadap nilai lag tersebut yaitu 2 5 =  32,  sesuai  basis  nilai  faktor  dilatasi.  Hal  ini  bertujuan  mempermudah  proses  komputasi  TCN.  Nilai  faktor dilatasi d = [1,2,4] dipilih sesuai desain algoritma TCN paling sederhana guna membatasi waktu komputasi, sebab nilai estimasi harus dihasilkan kurang dari 1 menit sesuai interval data kecepatan angin anemometer.

## 3 Hasil Pengujian Model Estimasi TCN
Setiap model estimasi TCN dilatih menggunakan 75% total dataset. Sebanyak 25% dari total data keseluruhan diuji  melalui  hasil  estimasi  TCN  kemudian  dikomparasi  terhadap  data  kecepatan  angin  SB5  aktual.  Tabel  4 menunjukkan performa akurasi model estimasi kecepatan angin anemometer menggunakan algoritma TCN.
Tabel 4 . Performa akurasi model estimasi TCN Target Output Model Estimasi TCN Input Performa Akurasi TCN R RMSE (m/s) MAE (m/s) SB5 Timuran SB4 0,70 1,37 1,06 Peralihan SB4 dan SB6 0,77 1,02 0,75 Baratan SB6 0,54 0,93 0,77 Semua arah SB5 (t-1, ..., t-5) 0,87 0,91 0,65
Berdasarkan Tabel 4, model estimasi kecepatan angin timuran peralihan dan semua arah memiliki korelasi kuat terhadap  data  aktual  dengan  nilai  koefisien  korelasi ≥ 0,7.  Sementara  itu,  model  estimasi  kecepatan  angin baratan  berkorelasi  moderat  dengan  koefisien  korelasi  dalam  rentang  0,4 – 0,7.  Korelasi  kecepatan  angin sensor  SB5  terhadap  SB6  yaitu  0,53.  Nilai  ini  lebih  rendah  dibanding  korelasi  kecepatan  angin  sensor  SB5 terhadap SB4 yaitu 0,74. Oleh sebab itu, model timuran memiliki korelasi yang lebih tinggi dibanding model baratan.  Nilai  koefisien  korelasi  tertinggi  dicapai  oleh  model  semua  arah.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  data kecepatan angin terkini sangat dipengaruhi oleh nilai kecepatan angin pada interval waktu sebelumnya. Secara keseluruhan,  performa  akurasi  model  estimasi  berbasis  TCN  sudah  memenuhi  persyaratan  WMO  untuk pengukuran kecepatan angin yaitu capaian RMSE<5 m/s dan MAE<3 m/s.

## 4 Komparasi Estimasi TCN terhadap CNN-BiDLSTM
Model  estimasi  TCN  kemudian  dikomparasi  terhadap  model  estimasi  CNN-BiDLSTM  yang  didesain  oleh penelitian  Li  dan  Shen  tahun  2022.  Struktur  serta hyperparameter CNN-BiDLSTM  diadaptasi  dari  penelitian tersebut [5] . Berikutnya, model estimasi kecepatan angin diuji menggunakan algoritma TCN dan CNN-BiDLSTM menggunakan input yang sama yaitu data lag SB5.
(a) (b)
Gambar 5. Lokasi Perbandingan plot estimasi kecepatan angin oleh TCN dan CNN-BiDLSTM
Gambar 5 menunjukkan perbandingan plot estimasi kecepatan angin berbasis TCN dan CNN-BiDLSTM terhadap data kecepatan angin SB5 aktual. Gambar 5(a) dan 5(b) menunjukkan plot estimasi kecepatan angin SB5 pada tanggal 27 Juni 2023. Gambar 5(a) merupakan plot estimasi kecepatan angin pada pukul 11.00 – 11.30 UTC. Plot  estimasi  TCN  lebih  mampu  mendekati  fluktuasi  kecepatan  angin  aktual  dibanding  plot  estimasi  CNN- BiDLSTM. Sementara itu, Gambar 5(b) merupakan plot estimasi kecepatan angin pada pukul 11.30 – 12.00 UTC. Plot ini menunjukkan kenaikan kecepatan angin secara signifikan.
Estimasi  TCN  mampu  mengikuti  fluktuasi  kenaikan  data  aktual  secara  lebih  cepat  dibanding  estimasi  CNN- BiDLSTM. Pada kedua plot, CNN-BiDLSTM mengindikasikan adanya keterlambatan pola estimasi terhadap data kecepatan  angin  aktual.  Sementara  itu,  kemampuan  TCN  dalam  mengekstraksi  fitur  temporal  sinyal  secara efisien terlihat pada Gambar 5(a) dan 5(b). Kemampuan ini dibuktikan melalui perbandingan performa akurasi TCN dan CNN-BiDLSTM. Tabel 5 menyatakan perbandingan akurasi estimasi CNN-BiDLSTM terhadap TCN.
Tabel 5 . Performa akurasi CNN-BiDLSTM vs TCN Algoritma Estimasi Performa Akurasi Durasi Komputasi R RMSE (m/s) MAE (m/s) Pelatihan per Epoch (s) Pengujian Estimasi (s) CNN-BiDLSTM 0,77 1,16 0,85 2206 548 TCN 0,87 0.91 0,65 87 37
CNN-BiDLSTM memiliki koefisien korelasi lebih rendah dibanding TCN. RMSE dan MAE algoritma CNN-BiDLSTM lebih tinggi dibanding TCN. Hal ini membuktikan akurasi TCN lebih baik dibanding CNN-BiDLSTM. Apabila ditinjau dari  durasi  komputasi  pada  Tabel  5,  TCN  mampu  memproses  pelatihan  dan  estimasi  secara  lebih  cepat dibanding  CNN-BiDLSTM.  Komputasi  berbasis recurrent  neural  network seperti  BiDLSTM  memproses  input secara  sekuensial,  sementara  konvolusi  temporal  TCN  memproses  input  secara  paralel,  sehingga mempersingkat durasi komputasi.
Berdasarkan keseluruhan pengujian, algoritma TCN memiliki performa yang lebih baik dibanding CNN-BiDLSTM dalam  mengestimasi  kecepatan  angin  anemometer,  baik  segi  akurasi  maupun  efisiensi  komputasi. Bagaimanapun,  kedua  metode  masih  mampu  menghasilkan  estimasi  yang  memenuhi  kriteria  WMO  dalam pengukuran kecepatan angin permukaan.

## Kesimpulan
Model estimasi berbasis TCN didesain berdasarkan arah angin dominan di Bandara Juanda Surabaya. Model estimasi TCN dibagi menjadi model timuran, baratan, peralihan dan semua arah. Model estimasi kecepatan angin timuran, peralihan dan semua arah memiliki korelasi kuat terhadap data aktual dengan nilai koefisien korelasi berturut-turut yaitu  0,70; 0,77 dan 0,87.  RMSE model timuran, peralihan,  baratan  dan  semua arah berturut-turut yaitu 1,37 m/s, 1,02 m/s, 0,93 m/s dan 0,91 m/s. MAE model timuran, peralihan, baratan dan semua arah berturut-turut yaitu 1,06 m/s, 0,75 m/s, 0,77 m/s dan 0,65 m/s.  Secara keseluruhan, performa akurasi model estimasi berbasis TCN sudah memenuhi persyaratan WMO untuk pengukuran kecepatan angin yaitu capaian RMSE<5 m/s dan MAE<3 m/s. Ditinjau dari durasi komputasi, TCN mampu memproses pelatihan 87 detik per epoch dan estimasi 37 detik. Sementara itu, CNN-BiDLSTM memerlukan durasi pelatihan 2206 detik per epoch dan estimasi 548 detik. Berdasarkan keseluruhan pengujian, algoritma TCN memiliki performa yang lebih baik dibanding CNN-BiDLSTM dalam mengestimasi kecepatan angin anemometer, baik segi akurasi maupun efisiensi komputasi. Estimasi ini diharapkan menjadi backup ketika sensor rusak atau ketika dilakukan pemeliharaan.  Metode  estimasi  berdasarkan  arah  angin  dominan  memiliki  keterbatasan  terkait  konfigurasi posisi anemometer. Adanya kemungkinan jumlah prediktor berkurang apabila arah angin dominan berasal dari tepi konfigurasi yang berada di dekat ujung landasan. Perlu kajian lebih lanjut terkait pemanfaatan data arah angin sebagai input model estimasi berbasis TCN.

## Referensi
[1] R. V. Rohli and A. J. Vega, Climatology. Jones & Bartlet Learning, 2018.
[2] P.  P.  Battista,  G.  Maracchi,  F.  Sabatini,  M.  V.  K.  Sivakumar  &  A.  Zaldei.  Training  Center  Manual  on Instrumentation and Operations for Automatic Weather Stations for Agrometeorological Application. 2000.
[3] Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika.  Peraturan  Kepala  BMKG  Nomor  7  Tahun  2014  tentang Standar  Teknis  dan  Operasional  Pemeliharaan  Peralatan  Pengamatan  Meteorologi,  Klimatologi  dan Geofisika. 2014.
[4] Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika. Peraturan  Kepala  BMKG  Nomor 23 Tahun  2015 tentang Tata  Cara  Tetap  Pelaksanaan  Kalibrasi  Peralatan  Pengamatan  Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika. 2015.
[5] Y.  Li,  &  X.  Shen,  “A  Novel  Wind  Speed -Sensing  Methodology  for  Wind  Turbines  Based  on  Digital  Twin Technology.” IEEE Transactions
on Instrumentation and Measurement , 71, 2022.
https://doi.org/10.1109/TIM.2021.3139698.
[6] S. Bai, J. Z. Kolter, & V. Koltun, An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling. 2018. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1803.01271.
[7] P. Hewage, A. Behera, M. Trovati, E. Pereira, M. Ghahremani, F. Palmieri, & Y. Liu, “Temporal convolutional neural (TCN) network for an effective weather forecasting using time-series data from the local weather station.” Soft Computing , 24(21), 16453 – 16482, 2020. https://doi.org/10.1007/s00500-020-04954-0.
[8] International  Civil  Aviation  Organization.  Manual  on  Low-level  Wind  Shear  (1st  ed.,  Vol.  1).  ICAO.  2005. [Online]. Available: http://www.icao.int.
[9] Tim  Bidang  Analisis  Variabilitas  Iklim  Pusat  Informasi  Perubahan  Iklim  Kedeputian  Klimatologi. Pemutakhiran Zona Musim Indonesia Periode 1991-2020. 2022.
[10] T. B. Pepinsky, “A Note on Listwise Deletion versus Multiple Imputation.” Political Analysis , 26(4), 480 – 488, 2018. https://doi.org/10.1017/pan.2018.18.
[11] T. Emmanuel, T. Maupong, D. Mpoeleng, T. Semong, B. Mphago, & O. Tabona, “A survey on missing data in machine learning.” Journal of Big Data , 8(1). 2021. https://doi.org/10.1186/s40537-021-00516-9.
[12] S.  van  Buuren,  &  K.  Groothuis- Oudshoorn,  “MICE:  Multivariate  Imputation  by  Chained  Equations  in  R,”. Journal of Statistical Software , 45(3), 1 – 67, 2011. https://doi.org/10.18637/jss.v045.i03.
[13] A. Adib, S. S. O. Kalantarzadeh, M. M. Shoushtari, M. Lotfirad, A. Liaghat, & M. Oulapour, “Sensitive analysis of  meteorological  data  and  selecting  appropriate  machine  learning  model  for  estimation  of  reference evapotranspiration.” Applied Water Science , 13(3). 2023. https://doi.org/10.1007/s13201-023-01895- 5.
[14] Y. Lin,  I.  Koprinska  &  M.  Rana,  “Temporal  Convolutional  Attention  Neural  Networks  for  Time  Series Forecasting,” Proceedings  of  the  International  Joint  Conference  on  Neural  Networks ,  2021-July. https://doi.org/10.1109/IJCNN52387.2021.9534351.
[15] R. Wan, S. Mei, J. Wang, M. Liu, & F. Yang, “Multivariate temporal convolutional network: A deep neural networks  approach  for  multivariate  time  series  forecasting,” Electronics (Switzerland),  8(8),  2019. https://doi.org/10.3390/electronics8080876.
[16] P. Lara-Benítez, M. Carranza-García, J. M. Luna- Romera & J. C. Riquelme, “Temporal convolutional networks applied  to  energy- related  time  series  forecasting.” Applied  Sciences (Switzerland),  10(7),  2020. https://doi.org/10.3390/app10072322.
[17] F. Yu, & V. Koltun, “Multi - Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions,”. ICLR , 2016, November 23. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1511.07122.
[18] K. He, X. Zhang, S. Ren & J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,” IEEE Conference on Computer  Vision  and  Pattern  Recognition  (CVPR) .  2016,  December  10.  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1512.03385.
[19] A. Botchkarev,  “A  new  typology  design  of  performance  metrics  to  measure  errors  in  machine  learning regression algorithms,” Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and Management , 14, 45 – 76, 2019. https://doi.org/10.28945/4184.
[20] P. Schober, & L. A.  Schwarte, “Correlation coefficients: Appropriate use and interpretation,” Anesthesia and Analgesia , 126(5), 1763 – 1768, 2018. https://doi.org/10.1213/ANE.0000000000002864.
[21] W.  Meteorological  Organization,  Technical  Guidelines  for  Regional  WIGOS  Centres  on  the  WIGOS  Data Quality Monitoring System. 2018. [Online]. Available: http://public.wmo.int/en/.
[22] C. A. Fiebrich, Y. R. Morgan, A. G. McCombs, P. K. Hall & R. A. McPherson, “Quality assurance procedures for mesoscale meteorological data,” Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 27(10), 1565– 1582. 2010. https://doi.org/10.1175/2010JTECHA1433.1.