Pengembangan metode ANFIS untuk prediksi liputan awan (Tbb) berbasis satelit MTSAT

Paper ini utamanya membahas pengembangan metoda ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Infreence System) untuk prediksi suhu puncak awan (didefinisikan sebagai Tbb) berbasis satelit MTSAT (Multi-Functional Transmission Satellite) yang diharapkan dapat diaplikasikan untuk memantau banjir yang diduga terjadi akibat adanya curah hujan ekstrem. Berbasis hasil analisis data Tbb di atas kota Bandung selama satu tahun pengamatan (Januari hingga Desember 2010) dengan resolusi pengamatan jam-jam-an, maka diperoleh satu data time-series temporal sebanyak 16278 jam pengarnatan. Dari data tersebut, digunakanlah sebanyak 16269 data untuk proses pembelajaran (training), sementara sisanya sebanyak 9 jam, digunakan untuk prediksi 3 jam dan 24 jam ke depan. Validasi dilakukan dengan membandingkan data (training) dengan data aslinya yang terdiri dari empat tahapan yaitu prediksi satu bulan ke depan (Januari), prediksi tiga bulan ke depan (Januari, Februari dan Maret), prediksi enam bulan ke depan (Januari, Februari, Maret, April, Mei dan Juni) dan juga prediksi untuk bulan-bulan Juli, Agustus, September, Oktober, November dan Desember dengan resolusi pengamatan jam-jam-an. Hasilnya menunjukkan bahwa pola data liputan awan dan data (training) pada satu bulan mempunyai pola sinusoidal dengan nilai koefisien korelasi (r) sebesar 0.68, prediksi tiga jam ke depan dengan r2 sebesar 0,92 dan seterusnya. Sementara untuk tahapan bulan-bulan yang lain akan diuraikan pada makalah ini. Hal lain yang menarik dikaji dalam paper ini adalah ternyata model ANFIS lebih cocok digunakan untuk data-data yang kontinu yang terlihat jelas dari data (training) yang didapat.