4.6 Rancangan Pengujian
Pengujian sistem ini dilakukan dengan menggunakan 24 tahun data observasi yang akan diuji adalah akurasi proses perhitungan dan tingkat kinerja proses
paralel yang ada dalam sistem. Dalam pengujian ukuran grid matriks pemetaan RegCM3 adalah 3x3,5x5 dan 7x7. Untuk ukuran reduksi matriks dengan PCA
ukuran yang diuji adalah 1,3 dan 5. Untuk menguji akurasi, nilai korelasi digunakan untuk membandingkan hasil rekonstruksi dengan hasil pengamatan
untuk setiap titik stasiun observasi dengan menggunakan metode pengujian 8-fold cross validation
. Untuk pengujian kinerja proses paralel, digunakan prosesor dual-core dengan
banyak thread yang diuji adalah 2, 3 dan 4 thread dengan menggunakan konfigurasi ’local’. Pengujian dilakukan untuk setiap kombinasi ukuran data input
yang akan diproses. Proses ini dilakukan sebanyak 10 kali, lalu dihitung rata- ratanya.
4.7 Hasil Pengujian
Pengujian yang dilakukan pada penelitian ini adalah untuk mengamati dan menganilisis hasil rekonstruksi dan kinerja implementasi pemrograman paralel.
Data hasil pengujian secara keseluruhan dapat dilihat pada lampiran.
4.7.1 Akurasi komputasi dengan R
2
Akurasi komputasi ditentukan dengan menghitung nilai korelasi antara nilai observasi dengan nilai rekonstruksi. Pengujian dilakukan dengan 8 –fold
cross validation terhadap data curah hujan sebanyak 24 tahun data pengamatan
curah hujan.Untuk setiap iterasi pengujian, data uji yang digunakana adalah 3 tahun periode dan data latih adalah data 21 tahun periode. Setelah itu,
dilakukan perbandingan nilai R
2
dari hasil rekonstruksi dari data uji dengan data pengamatan.
Gambar 13 Grafik perbandingan nilai minimum, maksimum dan rata-rata R
2
.
Dari hasil perhitungan, diperoleh nilai R
2
yang paling kecil berada pada prercobaan grid matriks dimensi 5x5 direduksi menjadi 5 pada fold sebesar
15.36 . Untuk nilai R
2
yang paling besar berada percobaan grid matriks dimensi 3x3 menjadi 5 pada fold=3 sebesar 89.14. Secara rata nilai R
2
yang paling besar secara rata-rata juga berada pada percobaan grid matriks dimensi
3x3 menjadi 5 pada fold=3 dimana nilainya R
2
sebesar 81.59. Grafik Perbandingan nilai R
2
minimum, maksimum dan rata-rataHasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 14.
Model dengan nilai R
2
terbesar
Model curah hujan yang digunakan dalam proses rekonstruksi nilai curah hujan adalah model yang nilai R
2
paling besar yang mendekati 1. Seperti telah disebutkan sebelumnya, bahwa model yang terbaik dari hasil percobaanadalah
pada percobaan proses grid matrik 3x3 direduksi menjadi 5 dengan k-fold=3, sebesar 89.15. Gambar 15 menunjukan perbandingan nilai rata-rata bulanan dari
hasil observasi, RegCM3 dan hasil rekonstruksi untuk periode waktu 1993-1995.
0.1 0.2
0.3 0.4
0.5 0.6
0.7 0.8
0.9 1
1 2
3 4
5 6
7 8
nila i
R
2
k ‐fold cross validation
min max
rata ‐rata
Gambar 1
Graf paling bes
plot dapat
Gambar 1 4 Halaman
pengamat ukuran m
fik hasil rek sar tersebut
dilihat dari
5 Grafik Sc rekonstru
k-fold=3 grafik perb
tan, hasil r matrik grid 3
konstruksi d dipetakan u
i Gambar 16
cattered plot uksi untuk p
1993-1995
50 100
150 200
250 300
350 400
Hasil R
eko nst
ruk si
1993 ‐1995
bandingan n rekonstruksi
x3 menjadi
dan data pen untuk analis
6.
t antara has
ercobaan uk
5.
200
Hasil Pe
nilai curah h i dan data
5 pada k-fo
ngamatan da sis lebih lanj
il pengamat kuran matri
400
engamatan
hujan rata-ra RegCM3 u
old=3 1993
ari model de jut menggu
tan dengan ik grid 3x3 m
600
ata bulanan untuk perco
3-1995.
engan nilai unakan scatt
hasil menjadi 5 p
n hasil obaan
R
2
tered
pada
Kategori