Pambudi, Rizki Agung (2018) Implementasi Fuzzy Time Series untuk Memprediksi Jumlah Kemunculan Titik Api. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Salah satu bentuk bencana adalah kebakaran. Kebakaran hutan dan lahan sering menyebabkan bencana asap yang dapat mengganggu aktivitas dan kesehatan masyarakat sekitar. Kebakaran hutan dan lahan dapat disebabkan oleh faktor alami atau perbuatan manusia. Kebakaran hutan dan lahan memberikan dampak yang merugikan di bidang biologi, kesehatan, ekonomi, dan iklim. Kebakaran di Indonesia termasuk masalah umum yang perlu diperhatikan karena terjadi setiap tahun. Kebakaran dapat dipantau lewat satelit dengan cara mendeteksi kemunculan titik api pada permukaan Bumi. Tingkat kebakaran yang terus meningkat dari tahun ke tahun ini perlu diwaspadai dan dicegah. Maka dari itu, perlu dilakukan penelitian untuk memprediksi jumlah kemunculan titik api sebagai identifikasi adanya kebakaran. Penelitian ini mengusulkan dan membuat program untuk memprediksi jumlah kemunculan api di Pulau Jawa menggunakan Fuzzy Time Series. Data yang digunakan adalah data titik api di Pulau Jawa dari awal tahun 2012 sampai akhir tahun 2016. Alasan dipilihnya Pulau Jawa adalah titik api di Pulau Jawa lebih mudah diawasi karena banyaknya penduduk dan lebih sedikitnya hutan. Pengujian yang dilakukan pada penelitian ini ada dua, yaitu pengujian interval (serta perbandingan prediksi) dan pengujian variasi data latih. Pengujian dilakukan untuk mengetahui dan mencari akurasi paling baik dari prediksi jumlah kemunculan titik api periode bulanan dan 10 hari. Prediksi jumlah kemunculan titik api bulanan terbaik menghasilkan MAPE = 37,128% dengan parameter banyak data latih = 80%, banyak data uji = 100%, dan banyak interval = 22. Hasil prediksi jumlah kemunculan titik api bulanan termasuk prediksi yang layak karena nilai MAPE berada pada rentang 20%-50%. Prediksi jumlah kemunculan titik api periode 10 hari terbaik menghasilkan MAPE = 64,4429% dengan parameter banyak data latih = 80%, banyak data uji = 100%, dan banyak interval = 6. Prediksi jumlah kemunculan titik api periode 10 termasuk prediksi yang kurang akurat. Maka dari itu, penelitian lebih dapat dilanjutkan untuk memperbaiki tingkat error.
English Abstract
One of the form of disaster is fire. Forest and land fire gives many negative effects in various fields such as biology, health, economy, and climate. Fire in Indonesia is one of the general problem which need to be noticed because it happens in every year. Fire can be observed through satellite by detecting hotspot on Earth surface. Fire occurrence rates which keep increasing every year need to be observed and prevented. That's why, there is a need for research to predict the number of hotspot which identify fire disaster in a certain time. This research proposes and creates program to predict the number of hotspot occured in Java Island using Fuzzy Time Series. The data used is hotspot data in Java island from the beginning of 2012 to the end of 2016. The reason why Java island is chosen is because hotspots in Java island is easier to be observed because there are more civilian and lesser forests than other islands. There are two testing method in this research, they are interval testing (and prediction comparison) and training data variation testing. Testing is done to know and find the most accurate of the number of hotspot prediction in monthly and 10 days period. The best monthly hotspot prediction has MAPE value of 37,128% with the parameter of training data = 80%, testing data = 100%, and the number of interval = 22. The result of number of monthly hotspot prediction is categorized as reasonable, as the MAPE value is in the range of 20%-50%. The best 10 days period hotspot prediction has MAPE value of 64,4429% with the parameter of training data = 100%, testing data = 20%, and the number of interval = 6. The result of number of 10 days period hotspot prediction is categorized as inaccurate, as the MAPE value is more than 50%. That’s why, further research can be done to minimize the error rate.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/337/051805118 |
| Uncontrolled Keywords: | kebakaran, titik api, prediksi, logika fuzzy, fuzzy time series Fire, hotspot, prediction, fuzzy logic, fuzzy time series |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 003 Systems > 003.2 Forecasting and forecasts |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 19 Nov 2018 02:34 |
| Last Modified: | 16 Oct 2021 05:55 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/13430 |
Preview |
Text
Rizki Agung Pambudi.pdf Download (2MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |