Prediksi Curah Hujan di Kota Bandung Menggunakan Model Logika Fuzzy Time Series

Abstract

Rainfall prediction is useful for life activities, such as public safety, agricultural prodaction, animal husbandry, fisheries, aviation, etc. This study aims to determine the prediction of rainfall in Bandung using the Fuzzy Time Series Logic model and its level of accuracy using Mean Absolute Error (MAE). The rainfall data in January 2010-December 2019 from BMKG was used to build the model and predict the rainfall in January 2020. Based on the results, the predicted rainfall in January 2020 is 225mm or moderate rainfall. The error using MAE is 3.848583 mm. The error shows that the prediction value using Fuzzy Time Series Logic is less accurate which may be caused by several factors, such as the raw data have error and missing values so that the data is not normally distributed, also the occurrence of El Nino and La Nina in 2015, 2016 and 2019. Informasi prediksi curah hujan diperlukan bagi berbagai macam aktivitas kehidupan, seperti keselamatan masyarakat, produksi pertanian, peternakan, perikanan, penerbangan dan lain sebagainya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui proses penerapan dalam memprediksi curah hujan di Kota Bandung dan tingkat akurasi model Logika Fuzzy Time Series dalam memprediksi curah hujan di Kota Bandung menggunakan Mean Absolute Error (MAE).  Data yang digunakan adalah data curah hujan Januari 2010-Desember 2019 yang berasal dari BMKG. Berdasarkan hasil analisis prediksi curah hujan Kota Bandung menggunakan Logika Fuzzy Time Series, nilai prediksi curah hujan Januari 2020 sebesar 225mm atau akan terjadi hujan menengah (sedang) nilai error menggunakan MAE sebesar MAE = 3,848583. Nilai error yang dihasilkan menunjukkan bahwa nilai prediksi menggunakan Logika Fuzzy Time Series kurang akurat dikarenakan terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi seperti banyaknya data yang bernilai error dan tidak tercatat sehingga data tidak berdistribusi normal, peristiwa El Nino dan La Nina pada tahun 2015, 2016 dan 2019