1. Home
  2. Pendidikan

Validasi Hasil Prediksi Model ARIMA Tipe E1 Validasi Hasil Prediksi Model ARIMA Tipe E2 Validasi Hasil Prediksi Model ANFIS Tipe A1 Validasi Hasil Prediksi Model ANFIS Tipe C1

4.4.4 Validasi Hasil Prediksi Model ARIMA Tipe D2

Hasil validasi prediksi ARIMA dengan data aktual untuk daerah Tipe D2 menunjukkan bahwa nilai korelasi baik terdapat pada bulan Maret, Mei, Juni, Oktober dan Desember dengan nilai korelasi tertinggi -0,73. ‐1,00 ‐0,75 ‐0,50 ‐0,25 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 V a li d a si Grafik Validasi Predikasi Curah Hujan TipeD2 ARIMA ‐0,30 ‐0,16 ‐0,55 ‐0,37 ‐0,55 ‐0,54 ‐0,16 ‐0,42 ‐0,19 ‐0,73 ‐0,31 ‐0,69 JAN PEB MAR APR MEI JUN JUL AGST SEP OKT NOP DES Gambar 4.18. Validasi Prediksi Curah Hujan Model ARIMA Tipe D2

4.4.5 Validasi Hasil Prediksi Model ARIMA Tipe E1

Hasil validasi prediksi ARIMA dengan data aktual untuk daerah Tipe E1 menunjukkan bahwa nilai korelasi baik terdapat pada bulan Maret dan Desember dengan nilai korelasi tertinggi -0,60. ‐1,00 ‐0,75 ‐0,50 ‐0,25 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 V a li d a si Grafik Validasi Predikasi Curah Hujan TipeE1 ARIMA ‐0,43 ‐0,11 ‐0,60 0,18 ‐0,23 ‐0,09 0,10 ‐0,36 ‐0,39 ‐0,15 ‐0,30 ‐0,55 JAN PEB MAR APR MEI JUN JUL AGST SEP OKT NOP DES Gambar 4.19. Validasi Prediksi Curah Hujan Model ARIMA Tipe E1 Universitas Sumatera Utara

4.4.6 Validasi Hasil Prediksi Model ARIMA Tipe E2

Hasil validasi prediksi ARIMA dengan data aktual untuk daerah Tipe E2 menunjukkan bahwa nilai korelasi baik terdapat pada bulan Februari dan Aprildengan nilai korelasi tertinggi 0,62. ‐1,00 ‐0,75 ‐0,50 ‐0,25 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 V a li d a si Grafik Validasi Predikasi Curah Hujan TipeE2 ARIMA ‐0,22 ‐0,58 0,10 0,62 ‐0,22 0,05 ‐0,24 ‐0,08 0,35 0,26 0,09 ‐0,08 JAN PEB MAR APR MEI JUN JUL AGST SEP OKT NOP DES Gambar 4.20. Validasi Prediksi Curah Hujan Model ARIMA Tipe E2

4.4.7 Validasi Hasil Prediksi Model ARIMA Tipe E3

Hasil validasi prediksi ARIMA dengan data aktual untuk daerah Tipe E3 menunjukkan bahwa nilai korelasi baik terdapat pada bulan Pebruari dan Agustus dengan nilai korelasi tertinggi -0,71. ‐1,00 ‐0,75 ‐0,50 ‐0,25 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 V a li d a si Grafik Validasi Predikasi Curah Hujan TipeE3 ARIMA ‐0,35 ‐0,55 ‐0,40 0,23 ‐0,31 ‐0,41 ‐0,42 ‐0,71 ‐0,38 ‐0,29 0,03 ‐0,18 JAN PEB MAR APR MEI JUN JUL AGST SEP OKT NOP DES Gambar 4.21. Validasi Prediksi Curah Hujan Model ARIMA Tipe E3 Universitas Sumatera Utara

4.5 VALIDASI HASIL PREDIKSI MODEL ANFIS

Prediksi model Wavelet dari tahun 2004 hingga 2009 untuk masing-masing pewilayahan hujan di Sumatera Utara akan divalidasi dengan membandingkan prediksi dengan data aktual, sehingga diketahui nilai korelasi atau hubungan hasil prediksi dengan data yang aktual.

4.5.1 Validasi Hasil Prediksi Model ANFIS Tipe A1

Hasil validasi prediksi ANFIS dengan data aktual untuk daerah Tipe A1 menunjukkan bahwa nilai korelasi baik terdapat pada bulan Agustus dan Desember dengan nilai korelasi tertinggi -0,65. ‐1,00 ‐0,75 ‐0,50 ‐0,25 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 V a li d a si Grafik Validasi Predikasi Curah Hujan Tipe A ANFIS 0,22 ‐0,20 0,06 ‐0,11 0,18 0,10 ‐0,01 ‐0,65 0,18 ‐0,14 0,07 ‐0,55 JAN PEB MAR APR MEI JUN JUL AGST SEP OKT NOP DES Gambar 4.22. Validasi Prediksi Curah Hujan Model ANFIS Tipe A

4.5.2 Validasi Hasil Prediksi Model ANFIS Tipe C1

Hasil validasi prediksi ANFIS dengan data aktual untuk daerah Tipe C1 menunjukkan bahwa nilai korelasi baik terdapat pada bulan Nopember dengan nilai korelasi tertinggi 0,52. 55 ‐1,00 ‐0,75 ‐0,50 ‐0,25 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 V a li d a si Grafik Validasi Predikasi Curah Hujan Tipe C1 ANFIS 0,04 0,06 0,08 ‐0,27 0,20 ‐0,08 0,41 0,41 0,39 0,46 0,52 0,09 JAN PEB MAR APR MEI JUN JUL AGST SEP OKT NOP DES Universitas Sumatera Utara Gambar 4.23. Validasi Prediksi Curah Hujan Model ANFIS Tipe C1

4.5.3 Validasi Hasil Prediksi Model ANFIS Tipe D1

Dokumen yang terkait

Penggunaan Model Tisean Dan Wavelet Untuk Analisis Simulasi Komputasi Pemetaan Validasi Prediksi Curah Hujan Di Sumatera Utara

2 31 111

Penggunaan Metode Klasifikasi Oldeman Untuk Simulasi Komputasi Pemetaan Curah Hujan Di Sumatera Utara

0 63 85

Analisis Pemetaan Validasi Prediksi Curah Hujan Dengan Model Jaringan Syaraf Tiruan Dan Wavelet Menggunakan Arc View 3.3

5 77 106

Sistem Peringatan Dini Bahaya Banjir Dengan Input Prediksi Curah Hujan Menggunakan Model Arima Di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli Percut

3 64 74

Penerapan Model ARIMA untuk Prediksi Anomali Curah Hujan Berdasarkan Indeks Monsun dan El Niño di Beberapa Kawasan di Indonesia.

4 24 50

Regresi Kuantil Lasso Dan Gulud Dengan Validasi Silang Untuk Prediksi Curah Hujan Ekstrim

3 11 41

Kata Kunci : Curah hujan, ANFIS, Membership Function. PENDAHULUAN - ANFIS DENGAN MEMBERSHIP FUNCTION UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN PADA DATA RENTET WAKTU MULTIVARIATE

0 1 8

Pemodelan Curah Hujan dengan Pendekatan Model ARIMA, Feed Forward Neural Network dan Hybrid (ARIMA-NN) di Banyuwangi

0 1 6

PREDIKSI CURAH HUJAN MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYTEM (ANFIS)

0 2 14

ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI DENGAN STRUKTUR ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEMS (ANFIS) UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN: STUDI KASUS DI BADAN METEOROLOGI DAN GEOFISIKA

0 1 13