## Peramalan Curah Hujan Dengan Pendekatan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
Chrisman Bonor Sinaga 1 , Haviluddin 2 , Herman Santoso Pakpahan 3 , Anton Prafanto 4 , Hario Jati Setyadi 5
1,2,3,4,5 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Mulawarman chrismansinaga96@gmail.com; haviluddin@unmul.ac.id; pakpahan.herman891@gmail.com; anton.prafanto@gmail.com; hario.setyadi@gmail.com

## I. Pendahuluan
Cuaca dan iklim  merupakan  salah satu faktor yang berpengaruh di berbagai  aktivitas kehidupan manusia seperti  perkebunan,  pertanian,  perikanan,  perencanaan  pembangunan,  pelayanan  transportasi  darat,  laut  dan udara dan lain-lain. Oleh karena itu, analisa hasil olah data cuaca dan iklim yang mendekati kenyataan dengan akurasi  yang  baik  sangat  diperlukan.  Salah  satu  hasil  olahan  data  cuaca  dan  iklim  adalah  peramalan  curah hujan. Hasil olahan data ini diperoleh melalui beberapa cara seperti pengamatan dilapangan/di stasiun, analisis dan pengelolaan data. Berbagai pendekatan pengelolaan data banyak dilakukan para peneliti dalam melakukan peramalan curah hujan seperti metode statistik dan kecerdasan buatan (Aljandali, 2017; Asteriou & Hall, 2011; Poole  &  Mackworth,  2010).  Peneliti  (Maulana,  2018)  telah  menerapkan  metode  Autoregressive  Integrated Moving  Average  (ARIMA)  Box-Jenkins  untuk  meramalkan  curah  hujan  di  Kota  Bogor.  Data  curah  hujan yang digunakan adalah berasal dari 12 stasiun dalam rentang Januari 2013-Desember 2014 dalam periode 10 harian.  Berdasarkan  uji  coba  model  deret  waktu  terbaik  untuk  12  stasiun  terdiri  dari  ARIMA(1,1,1), ARIMA(1,1,0), dan ARIMA(3,1,0). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ARIMA mampu digunakan untuk peramalan dengan jumlah data deret waktu yang sedikit. (Susanto, 2016) menerapkan metode ARIMA dan Feed Forward Neural Network (FFNN) untuk meramalkan curah hujan di Kabupaten Banyuwangi, Jawa Timur. Penelitian ini menggunakan pemodelan linier yaitu ARIMA dan non linier yaitu Feed Forward Neural Network  (FFNN)  dan  Hybrid  (ARIMA-NN).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  ARIMA  terbaik adalah ARIMA ([1,13,17],0,0) (1,0,0)12 dengan nilai RMSE  in sample sebesar 0.909 dan RMSE out sample sebesar 1.351. Adapun, Model FFNN terbaik yang didapatkan adalah FFNN (3,3,1) dengan variabel input lag yang signifikan pada model ARIMA yaitu zt-1, zt-12 dan zt-13 dengan nilai RMSE in sample sebesar 1,002 dan  RMSE  out  sample  sebesar  1,017.  Sedangkan,  pada  pemodelan  Hybrid,  model  utama  yang  digunakan adalah  ARIMA  ([1,13,17],0,0)(1,0,0)12  dengan  model  FFNN  yang  terbentuk  adalah  FFNN  (4,5,1)  dengan nilai RMSE berturut-turut 0,851 dan 1,231. Dimana, pemodelan terbaik adalah menggunakan metode  FFNN (3,3,1) dengan nilai RMSE out sample yang paling kecil. Namun demikian, metode tradisional seperti ARMA, ARIMA, SARIMA, dan FARIMA masih mampu menghasilkan akurasi peramalan yang baik dengan kondisi dataset yang tidak banyak (Ahmar et al., 2018; Haviluddin & Alfred, 2014; Susanti et al., 2018a). Selanjutnya, berbagai  metode  kecerdasan  buatan  seperti  backpropagation  neural  network  (BPNN),  K-Means,  Fuzzy C_Means,  self-organizing  maps  (SOM),  support  vector  machine  (SVM),  naïve bayes  (NB),  Adaptive  Neuro Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  dan  lain-lain,  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan  peramalan  dalam berbagai bidang termasuk peramalan curah hujan (Anggraini, 2018; Mislan, Gaffar, Haviluddin, & Puspitasari,

## INFORMASI ARTIKEL

## A B S T R A K
Histori Artikel Diterima : 16 Juni 2019 Direvisi : 28 Juli 2019 Diterbitkan  : 30 Agustus 2019 Analisa  peramalan  curah  hujan  yang  mendekati  kenyataan  berdasarkan akurasi yang akurat sangat diperlukan dalam berbagai aktivitas kehidupan manusia.  Paper  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode  Adaptive  Neuro
Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  dalam  peramalan  curah  hujan  di  Kota Samarinda,  Kalimantan  Timur.  Beberapa  parameter  ANFIS  seperti  MF (Fungsi  Keanggotaan),  Input  MF  type  (Tipe  Fungsi  Keanggotaan), Learning  Rate  (Step  Size),  dan  rasio  data  telah  digunakan.  Berdasarkan hasil  percobaan  akurasi  peramalan  yang  diperoleh  cukup  akurat  dengan nilai  MSE  adalah  0.063290962  untuk  rasio  data  3:2  dan  adalah 0.020498283  rasio  data  4:1.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  metode  ANFIS dapat  menjadi  alternative  metode  dalam  meramalkan  curah  hujan  di  Kota Samarinda, Kalimantan Timur.
2019 SAKTI – Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi.
Hak Cipta .
Kata Kunci: Peramalan ANFIS
MSE
Rasio data Curah hujan
2018;  Mislan,  Haviluddin,  Hardwinarto,  &  Aipassa,  2015).  Peneliti  (Anggraini,  2018)  telah  menggunakan metode  ANFIS  untuk  melakukan  peramalan  curah  hujan  di  daerah  Kotabaru,  Kalimantan  Selatan.  Pada penelitian  ini  menggunakan  1827  data  (periode  2010-2015)  yang  diambil  dari  BMKG  Stasiun  Meteorologi Stagen. Skema ANFIS yang telah digunakan adalah data 2010-2014 sebagai pembangun logika (data training). Sedangkan,  data  2015  digunakan  sebagai  validasi  (checking).  Himpunan  keanggotaan  fuzzy  telah menggunakan fuzzy sugeno. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa jika tingkat kelembaban sebesar 58,4 % dan  suhu  sebesar  47,5  celcius  maka  curah  hujan  sebesar  32,2  mm  yang  berarti  akan  terjadi  hujan  dengan intensitas  hujan  rendah.  Adapun,  hasil  akurasi  berupa  nilai  RMSE  diperoleh  0.73436.  Dengan  kata  lain, metode ANFIS dapat menjadi alternative metode peramalan yang cukup baik.
Paper  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  untuk melakukan  peramalan  curah  hujan  di  Kota  Samarinda,  Kalimantan  Timur.  Lebih  lanjut,  hasil  penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  memberikan  informasi  bagi  masyarakat  dan  pihak-pihak  terkait  untuk  lebih mengantisipasi  dampak  dari  curah  hujan  yang  ekstrim.  Paper  ini  terdiri  dari  empat  bagian.  Bagian  pertama adalah  motivasi  penelitian  ini.  Bagian  kedua  adalah  menjelaskan  metodologi  dan  teknik  yang  digunakan. Bagian  ketiga  adalah  menerangkan  hasil  pengujian  dengan  metode  ANFIS  dan  data  yang  telah  ditetapkan. Dan, bagian terakhir adalah kesimpulan dan saran yang diperoleh setelah pengujian, serta rencana penelitian selanjutnya.

## II. Material dan Metode
Pada bagian ini, akan dijelaskan secara singkat deret waktu, metode ANFIS dan pengukuran hasil simulasi peramalan yang digunakan dalam penelitian ini.

## A. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  adalah  jaringan  yang  berbasis  pada  fuzzy inference  system  (FIS).  Secara  prinsip,  parameter  ANFIS  dapat  dipisahkan  menjadi  dua,  yaitu  parameter premis dan konsekuen yang dapat diadaptasikan dengan pelatihan hybrid. Dimana, pelatihan hybrid dilakukan dalam  dua  langkah,  yaitu  langkah  maju  dan  langkah  mundur.  ANFIS  merupakan  arsitektur  yang  secara fungsional sama dengan fuzzy rule base model Sugeno dan juga sama dengan JST fungsi radial dengan sedikit batasan tertentu (Boyacioglu & Avci, 2010; He, Wen, Liu, & Du, 2014; Jang, 1993; Walia, Singh, & Sharma, 2015).  Adapun,  arsitektur  ANFIS  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Dalam  paper  ini,  tahapan metode  ANFIS  yang  digunakan  terdiri  dari  tiga  tahapan.  Tahap  pertama,  pengujian,  data  yang  telah dinormalisasikan  akan  dimasukkan  sebagai  data  latih  dan  data  uji.  Untuk  model  jaringan  yang  digunakan adalah  model  Sugeno.  Tahap  kedua,  menentukan  banyak  anggota  dan  tipe  fungsi  keanggotaan,  menentukan parameter  seperti  learning  rate,  epoch  dan  toleransi  error.  Tahap  ketiga,  proses  pelatihan  ANFIS  dengan kondisi,  jika  error  yang  dihasilkan  melebihi  toleransi  error,  maka  akan  diulang  dengan  menentukan  banyak anggota dan fungsi keanggotaan. Jika error masih dibawah toleransi error maka akan dibandingkan data hasil prediksi dan data aktualnya.

## B. Sampel Data
Dalam paper ini, data curah hujan didapatkan dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Kota  Samarinda,  Kalimantan  Timur  sebanyak  60 bulan (Januari  2014-Desember 2018). Berdasarkan prinsip sistem  cerdas  maka  data  curah  hujan  dilakukan  normalisasi.  Adapun,  rumus  normalisasi  menggunakan persamaan (1) dan hasil normalisasi data curah hujan dapat dilihat pada Tabel 1 dan Gambar 2.

## 
Dimana, X’ adalah normalisasi; X adalah data asli; a adalah nilai maksimum; b adalah nilai minimum.
Tabel 1. Data curah hujan Kota Samarinda periode 2014-2018
Bulan 2014 2015 2016 2017 2018 Januari 0.6088   0.7700   0.3544   0.3591   0.4821 Februari 0.4828   0.4310   0.2736   0.3095   0.2182 Maret 0.7095   0.4417   0.2191   0.1967   0.3441 April 0.3296   0.7675   0.8187   0.7666   0.4024 Mei 0.6648   0.4768   0.5344   0.6907   0.6617 Juni 0.4399   0.5788   0.4511   0.9419   0.4399 Juli 0.1105   0.3633   0.3765   0.3593   0.3057 Agustus 0.1816   0.1286   0.2213   0.5576   0.1070 September 0.1854 - 0.5056   0.2233   0.2836 Oktober 0.2485   0.1635   0.3897   0.3394   0.3392 November 0.6713   0.1360   0.6519   0.4886   0.2829 Desember 1.0000   0.4274   0.7961   0.4982   0.3785
Gambar. 1. Arsitektur ANFIS
Gambar. 2. Plot curah hujan Kota Samarinda periode 2014-2018

## C. Performa Akurasi Peramalan
Terdapat  beberapa  metode  dalam  statistik  untuk  melakukan  pengukuran  suatu  model  peramalan  seperti mean absolute error (MAE), mean square error (MSE), root mean squared error (RMSE), dan normalize mean square error (NMSE). Pengukuran  metode  peramalan bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai terbaik  antara  nilai asli  dan  nilai  hasil  peramalan  (Fürnkranz  et  al.,  2010;  Seymour,  Brockwell,  &  Davis,  2006;  Susanti  et  al., 2018b).  Dalam  penelitian  ini,  metode  MSE  dipilih  untuk  mengukur  akurasi  peramalan.  Adapun,  MSE menggunakan persamaan (2).
 
Dimana,   adalah nilai observasi data; adalah nilai hasil peramalan; adalah nilai dari deret waktu.

## III. Hasil dan Pembahasan
Bagian  ini  adalah  menerangkan  hasil  pengujian  metode  ANFIS  yang  diujikan  pada  data  curah  hujan  di Kota Samarinda, Kalimantan Timur yang merupakan variabel uji dengan parameter-parameter seperti jumlah MF (Fungsi Keanggotaan), Input MF type (Tipe Fungsi Keanggotaan), dan Learning Rate (Step Size). Dalam percobaan ini, masing-masing parameter tersebut divariasikan sesuai pada Tabel 2.

## Tabel 2. Parameter pengujian variabel
Parameter Jumlah MF 2, 3, 4 Input MF type trafmf, trimf, gaussmf Learning rate 0.01 ; 0.03 ; 0.05 ; 0.07 ; 0.09 ; 0.1
Selanjutnya, pengujian parameter. Parameter-parameter yang sudah ditentukan  akan diuji untuk  meramal data curah hujan di Kota Samarinda. Uji coba juga akan dilakukan dengan menggunakan perbandingan rasio data  latih dan data  uji. Dalam  pengujian  ini rasio data  yang  digunakan  adalah 3:2 dan 4:1.  Sedangkan,  nilai parameter  yang  akan  menjadi  nilai  tetapan  yaitu  epoch  dengan  nilai  maksimal  sebesar  1000,  toleransi  error sebesar  0.01,  Output  MFtype  dengan  tipe  linear.  Hasil  pengujian  parameter  akan  ditampilkan  pada  Tabel  3. Adapun, plot hasil pelatihan dan pengujian dengan skema rasio data berbeda dapat dilihat pada Gambar 3 dan 4.

## Tabel 3. Hasil Pengujian Dengan Parameter Terbaik
Rasio Data Jumlah MF Tipe MF Learning Rate MSE Pengujian 3:2 2 trapmf 0.01 0.06329096 4:1 2 trimf 0.1 0.02049828
(b)
Gambar. 3. Plot hasil pelatihan (a) dan pengujian (b) Rasio Data 3:2 (a)
(b)
Gambar. 4. Plot hasil pelatihan (a) dan pengujian (b) Rasio Data 4:1
Gambar. 5. Hasil peramalan curah hujan pada tahun 2019 (rasio 3:2 dan 4:1)
Gambar 5 memperlihatkan bahwa perbandingan pola curah hujan dapat dilihat terdapat sedikit kesamaan peramalan curah hujan yang cukup dekat untuk beberapa bulan, misalnya pada bulan Maret dan Agustus saja, selebihnya  perbedaan  curah  hujan  cukup  jauh.  Bahkan,  pola  yang  dihasilkan  berbeda,  misalnya  pada  bulan April  ke  bulan  Mei,  pada  peramalan  dengan  rasio  3:2  terjadi  penurunan  curah  hujan  yang  cukup  drastis sedangkan pada peramalan dengan rasio 4:1 terjadi sedikit peningkatan curah hujan. Begitu juga pada bulan Agustus  menuju  bulan  September,  arah  peramalan  data  yang  berlawanan  seperti  pada  bulan  April  dan  Mei. Adapun, nilai peramalan curah hujan pada tahun 2019 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Peramalan curah hujan tahun 2019
Bulan Rasio 3:2 Rasio 4:1 Januari 60.29364 162.9365 Februari 82.52803 173.8481 Maret 119.2323 73.12935 April 399.4279 241.7194 Mei 94.95314 277.7193 Juni 73.84927 236.4187 Juli 134.9451 228.3359 Agustus 134.0724 153.0027 September 288.5472 111.1023 Oktober 41.30682 240.9911 November 64.00801 294.5048 Desember 98.15270 278.4127

## IV. Kesimpulan
Analisa  peramalan  curah  hujan  Kota  Samarinda,  Kalimantan  Timur  dengan  menggunakan  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  telah  diimplementasikan.  Berdasarkan  hasil  percobaan, metode  ANFIS  dengan  parameter  seperti  jumlah  MF  (Fungsi  Keanggotaan),  Input  MF  type  (Tipe  Fungsi Keanggotaan),  Learning  Rate  (Step  Size),  rasio  data  3:2  dan  4:1  mampu  menghasilkan  tingkat  kesalahan peramalan  yang  cukup  baik  dengan  nilai  MSE  untuk  rasio  data  3:2  adalah  0,063290962  dan  rasio  data  4:1 adalah  0,020498283.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode  ANFIS  dapat  m  enjadi  alternative  metode  dalam meramalkan  curah  hujan  di  Kota  Samarinda,  Kalimantan  Timur  dengan  data  yang  berjenis  time  series. Penerapan kombinasi metode kecerdasan buatan lainnya akan menjadi penelitian selanjutnya.

## Daftar Pustaka
Ahmar,  A.  S.,  Guritno,  S.,  Abdurakhman,  Rahman,  A.,  Awi,  Alimuddin,  …  Arifin,  A.  N.  M.  (2018). Modeling Data Containing Outliers using ARIMA Additive Outlier (ARIMA-AO). Journal of Physics: Conference Series , 954 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/954/1/012010
Aljandali, A. (2017). The Box-Jenkins Methodology . https://doi.org/10.1007/978-3-319-56481-4_3
Anggraini,  L.  (2018).  Anfis  Dengan  Membership  Function  Untuk  Prediksi  Curah  Hujan  pada  Data  Rentet Waktu Multivariate. Technologia .
Asteriou,  D.,  &  Hall,  S.  G.  (2011).  ARIMA  Models  and  the  Box–Jenkins  Methodology. Applied Econometrics (Second Ed.). Palgrave MacMillan.
Boyacioglu, M. A., & Avci, D. (2010). An adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) for the prediction  of  stock  market  return:  The  case  of  the  Istanbul  stock  exchange. Expert  Systems  with Applications . https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.04.045
Fürnkranz, J., Chan, P. K., Craw, S., Sammut, C., Uther, W., Ratnaparkhi, A., … De Raedt, L. (2010). Mean Squared Error. In Encyclopedia of Machine Learning . https://doi.org/10.1007/978-0-387-30164-8_528
Haviluddin,  H.,  &  Alfred,  R.  (2014).  Forecasting  Network  Activities  Using  ARIMA  Method. Journal  of Advances in
Computer Networks
(JACN) , 2 (106), 173–177. Retrieved from http://www.jacn.net/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=34&id=132
He, Z., Wen, X., Liu, H., & Du, J. (2014). A comparative study of artificial neural network, adaptive neuro fuzzy inference system and support vector machine for forecasting river flow in the semiarid mountain region. Journal of Hydrology . https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.11.054
Jang,  J.  S.  R.  (1993).  ANFIS:  Adaptive-Network-Based  Fuzzy  Inference  System. IEEE  Transactions  on Systems, Man and Cybernetics . https://doi.org/10.1109/21.256541
Maulana,  H.  A.  (2018).  Pemodelan  Deret  Waktu  Dan  Peramalan  Curah  Hujan  Pada  Dua  Belas  Stasiun  Di Bogor. Jurnal Matematika Statistika Dan Komputasi . https://doi.org/10.20956/jmsk.v15i1.4424
Mislan,  Gaffar,  A.  F.  O.,  Haviluddin,  &  Puspitasari,  N.  (2018).  Water  Level  Prediction  of  Lake  Cascade Mahakam  Using  Adaptive Neural Network Backpropagation (ANNBP). 1st International Conference on Tropical Studies and Its Application (ICTROPS) .
Mislan,  Haviluddin,  H.,  Hardwinarto,  S.,  &  Aipassa,  M.  (2015).  Rainfall  Monthly  Prediction  Based  on Artificial  Neural  Network:  A  Case  Study  in  Tenggarong  Station,  East  Kalimantan  -  Indonesia. Procedia - Procedia Computer Science , 59 , 142–151. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.07.528
Poole,  D.  L.,  &  Mackworth,  A.  K.  (2010).  Artificial  intelligence:  Foundations  of  computational  agents.  In
Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents . https://doi.org/10.1017/CBO9780511794797
Seymour, L., Brockwell, P. J., & Davis, R. A. (2006). Introduction to Time Series and Forecasting. Journal of the American Statistical Association . https://doi.org/10.2307/2965440
Susanti, A., Suhartono, Setyadi, H. J., Taruk, M., Haviluddin, & Widagdo, P. P. (2018a). Forecasting Inflow and  Outflow  of  Money  Currency  in  East  Java  Using  a  Hybrid  Exponential  Smoothing  and  Calendar Variation Model. Journal of Physics: Conference Series . https://doi.org/10.1088/1742- 6596/979/1/012096
Susanti, A., Suhartono, Setyadi, H. J., Taruk, M., Haviluddin, & Widagdo, P. P. (2018b). Forecasting Inflow and  Outflow  of  Money  Currency  in  East  Java  Using  a  Hybrid  Exponential  Smoothing  and  Calendar Variation  Model. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 979 ,  012096.  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/979/1/012096
Susanto,  Y.  (2016).  Pemodelan  Curah  Hujan  dengan  Pendekatan  Model  ARIMA  ,  Feed  Forward  Neural Network. Jurnal Sains Dan Seni ITS .
Walia,  N.,  Singh,  H.,  &  Sharma,  A.  (2015).  ANFIS :  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System-  A  Survey. International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) , 123 (13), 32–38.