Fatkhurrozi, Bagus (2013) Penerapan Metode Hybrid Neuro-Fuzzy dan Particle Swarm Optimization untuk Menentukan Status Aktivitas Gunung Merapi. Magister thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Gunung Merapi adalah salah satu gunung berapi paling aktif di dunia. Merapi mungkin akan erupsi setiap 3 tahun sekali dengan erupsi besar terjadi dalam interval 9 tahun. Untuk mengurangi risiko bencana bagi masyarakat yang berada pada kawasan rawan bencana erupsi gunung Merapi, diperlukan suatu sistem peringatan dini yang berfungsi untuk menyampaikan informasi terkini status aktivitas Gunung Merapi. Tujuan penelitian ini adalah membuat model penentuan status aktivitas Gunung Merapi menggunakan metode hybrid ANFIS dan Particle Swarm Optimization (PSO). Data yang digunakan adalah data sekunder hasil pemantauan dari aktivitas kegempaan, deformasi tanah, dan geokimia Gunung Merapi. Data diperoleh dari Balai Penyelidikan dan Pengembangan Teknologi Kegunungapian (BPPTK) Yogyakarta. Data yang telah diperoleh dibagi menjadi dua bagian, pertama sebagai data pelatihan jaringan, dan kedua sebagai data pengujian. Data pelatihan menggunakan periode data prekursor erupsi Gunung Merapi tahun 1997, 1998, 2001, dan 2006. Data pengujian menggunakan data prekursor erupsi Gunung Merapi tahun 2010. Dari proses penelitian diperoleh hasil yaitu pada proses pelatihan, ANFIS memberikan RMSE sebesar 0,0812, lebih kecil daripada RMSE hybrid ANFIS-PSO, yaitu sebesar 0,0877. Begitu pula dengan MAPE pelatihan, ANFIS menghasilkan MAPE sebesar 15,2084%, lebih kecil daripada MAPE pelatihan ANFIS-PSO sebesar 16,2518%. Akan tetapi pada proses pengujian, metode hybrid ANFIS-PSO lebih baik daripada metode ANFIS. Metode hybrid ANFIS-PSO dapat memperbaiki MAPE hasil pengujian ANFIS yang sebesar 10,2041% menjadi 8,3333%.
English Abstract
Mount Merapi is one of the most active volcanoes in the world. Merapi eruption will probably once every 3 years with a major eruption occurred in an interval of 9 years . To reduce the risk of disaster for the people who are in areas prone to the eruption of Mount Merapi , required an early warning system that serves to convey the latest information activity status of Mount Merapi . The purpose of this study is to model the activity status of Mount Merapi using a hybrid method ANFIS and Particle Swarm Optimization ( PSO). The data used is secondary data monitoring of seismic activity , ground deformation , and geochemistry of Mount Merapi. Data obtained from Balai Penyelidikan dan Pengembangan Teknologi Kegunungapian (BPPTK) Yogyakarta. The data has been obtained is divided into two parts , first as training data , and the second as test data . Training data using the data period precursor eruption in 1997,1998, 2001 , and 2006 . Test data using data precursor eruption in 2010 . In the process of training , ANFIS gave RMSE of 0.0812 , less than the RMSE hybrid ANFIS - PSO, which is equal to 0.0877 . Similarly, using criterion MAPE , during training ANFIS produce MAPE of 15.2084 %, smaller than the ANFIS - PSO (16.2518 %). However, during testing process , a hybrid method ANFIS - PSO is better than ANFIS method . ANFIS - PSO can improve the ANFIS MAPE test results by 10.2041 % to 8.3333 %.
Item Type: | Thesis (Magister) |
---|---|
Identification Number: | TES/004.19/FAT/p/041304936 |
Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 004 Computer science > 004.1 General works on specific types of computers |
Divisions: | S2/S3 > Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik |
Depositing User: | Endro Setyobudi |
Date Deposited: | 20 Sep 2013 10:21 |
Last Modified: | 20 Sep 2013 10:21 |
URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/155381 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |