Skripsi

Penerapan fuzzy inference system metode Tsukamoto untuk memprediksi curah hujan di Kota Malang / Ragil Satrio Pambudi

Abstrak
Perubahan iklim dan variabilitas cuaca yang tinggi di Kota Malang menimbulkan tantangan dalam membuat prediksi curah hujan yang akurat. Prediksi yang tepat sangat penting untuk mendukung perencanaan sektor pertanian pengelolaan sumber daya air dan mitigasi risiko bencana. Namun kompleksitas dan ketidakpastian data cuaca sering kali membuat metode prediksi konvensional tidak efektif. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi apakah metode Tsukamoto dapat memberikan prediksi yang akurat terhadap curah hujan di Kota Malang. Data yang digunakan merupakan data bulanan dari Januari 2021 hingga Desember 2023. Hasil prediksi awal tanpa pemisahan data berdasarkan musim menunjukkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 1233% yang menunjukkan tingkat akurasi yang sangat rendah. Untuk memperbaiki hasil tersebut data dipisahkan berdasarkan musim sehingga diperoleh prediksi yang lebih akurat pada musim hujan dengan MAPE sebesar 22 48% namun prediksi pada musim kemarau justru menunjukkan hasil yang lebih buruk dengan MAPE sebesar 1322 532%. Nilai MAPE yang tinggi pada musim kemarau disebabkan oleh rendahnya curah hujan yang sering kali mendekati nol sehingga kesalahan relatif dalam perhitungan MAPE menjadi besar. Metode FIS Tsukamoto terbukti efektif dalam memprediksi curah hujan pada musim hujan namun memerlukan perbaikan lebih lanjut dalam memprediksi curah hujan pada musim kemarau karena variabilitas data dan rendahnya nilai curah hujan yang berdampak signifikan pada akurasi prediksi.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Matematika, 2025.

Deskripsi Fisik

vii, 33 hlm. : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

0014/RS/25

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2025

Subjek

Pembimbing

1. Dr. Hery Susanto, M.si

Lampiran Berkas