Prediksi Curah Hujan Menggunakan Metode Hybrid Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis) Dan Algoritma Genetika

Daerah Tengger Indonesia merupakan salah satu daerah yang kaya akan komoditas pertanian, salah satu komoditas utamanya adalah kentang. Dalam proses penanaman kentang, data curah hujan digunakan untuk menentukan waktu tanam yang paling tepat untuk memanen hasil maksimum. Namun, musim hujan saat ini tidak menentu dan sangat sulit untuk memprediksi waktu tanam, terutama di daerah Tengger. Oleh karena itu dibutuhkan suatu metode yang dapat memprediksi curah hujan dengan kesalahan sekecil mungkin. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan salah satu metode prediksi yang cukup handal karena dilengkapi dengan arsitektur jaringan yang bisa belajar. ANFIS menggunakan Sugeno Fuzzy Inference System (FIS) dalam arsitekturnya. Untuk meningkatkan hasil prediksi, parameter Sugeno FIS akan dioptimalkan antara lain pada batasan fungsi keanggotaan dan koefisien konsekuen rule Sugeno. Algoritma genetika digunakan untuk proses optimasi Sugeno FIS sebelum masuk ke proses pelatihan dengan ANFIS. Pemodelan optimasi menggunakan algoritma genetika berhasil memberikan optimasi pada batasan fungsi keanggotaan dan optimasi pada koefisien konsekuen rule Sugeno sebelum masuk ke dalam proses pembelajaran dengan ANFIS dibuktikan dengan nilai RMSE yang lebih kecil jika dibandingkan dengan ANFIS tanpa optimasi. Pemodelan hybrid ANFIS-GA yang menghasilkan error paling kecil didapat dari pemodelan dengan delapan parameter input dengan memasukkan empat variabel data time series yang berpengaruh terhadap curah hujan, yaitu data time series curah hujan, suhu, kelembaban, dan lama penyinaran matahari, masing-masing pada time lag T-1 dan T-2. Hasil prediksi curah hujan menggunakan metode hybrid ANFIS-GA menghasilkan nilai RMSE yang lebih kecil jika dibandingkan dengan metode yang pernah digunakan untuk prediksi curah hujan yang lain yaitu metode GSTAR-SUR, Tsukamoto FIS, hybrid Tsukamoto FIS dengan algoritma genetika, dan system dynamics