III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Kerangka Pemikiran
Sebagai langkah awal maka perlu adanya studi pustaka berkenaan dengan algal blooms untuk menggali informasi sebanyak mungkin agar lebih banyak
mengenal dan memahami permasalahan dengan adanya algal blooms. Kemudian dilakukan identifikasi dari masalah yang akan diteliti untuk memperjelas
permasalahan yang akan menjadi fokus penelitian. Selanjutnya dilakukan pengumpulan data, dimana data tersebut digunakan untuk proses pembelajaran
fuzzy neural juga dapat digunakan untuk proses pengujian, selain itu juga dapat diketahui parameter lingkungan yang dapat mengakibatkan algal blooms
khususnya di teluk Jakarta. Dari data tersebut selanjutnya dilakukan pengembangan suatu model fuzzy neural dari model yang sudah dikembangkan
sebelumnya Budiarto, 1998, dimana banyaknya parameter-parameter lingkungan penyebab algal blooms sebagai penentu banyaknya parameter masukan fuzzy
neural dan kemungkinan terjadinya blooms atau bukan blooms dijadikan sebagai keluaran dari fuzzy neural.
Langkah selanjutnya adalah pembuatan program aplikasi sebagai implementasi dari model tersebut, dimana program aplikasi tersebut untuk proses
pembelajaran dan pengujian, dalam rangka mengetahui tingkat keakuratan ha sil yang diperoleh dari proses pembelajaran fuzzy neural. Dari hasil pengujian
tersebut dapat memberikan informasi tingkat akurasi dari model tersebut, dan berdasarkan informasi tersebut dapat ditentukan layak tidaknya penerapan fuzzy
neural untuk masalah algal blooms. Berikut ini adalah gambar garis besar kerangka pemikiran dari penelitian ini.
14 Tidak
Gambar 3.1. Kerangka Pemikiran pembuatan fuzzy neural model untuk detektsi algal blooms di daerah tropis
3.2. Tata Laksana
Dalam kegiatan penelitian ini akan dilakukan dalam empat tahap, tahap pertama pengumpulan data berdasarkan hasil dari studi pustaka dan identifikasi
masalah, dimana dalam tahapan ini terdiri dari dua jenis yaitu pengumpulan data berkaitan dengan algal blooms dan pengumpulan data berkaitan dengan fuzzy
neural. Tahap kedua yaitu pengembangan model, tahap ketiga yaitu pembuatan Ya
Pengumpulan Data Pengembangan Model
Prediksi algal bloom di daerah tropis
Pembutan Program Aplikasi untuk implementasi dari
model fuzzy neural
Kelayakan Penerapan Fuzzy Neural pada kasus
HAB Selesai
Studi Pustaka Identifikasi Masalah
Sesuai harapan
Metode Fuzzy Neural
Program Matlab Mulai
Pengujian
15 program aplikasi untuk proses pembelajaran dan pengujian dan tahap ke empat
yaitu pengujian.
Pengumpulan Data
Pengumpulan data untuk masalah berkaitan dengan algal blooms dan fuzzy neural dilakukan dengan studi pustaka dan wawancara dengan beberapa peneliti
dari Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi dan Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia, dalam bidang yang berkaitan dengan mikrobiologi dan kelautan untuk
mendapatkan data tentang parameter-parameter lingkungan penyebab terjadinya algal blooms dan jenis alga yang mengalami blooms, sementara itu untuk
mendapatkan data berkenaan fuzzy neural dilakukan dengan studi pustaka dan diskusi dengan peneliti yang pernah melakukan penelitian fuzzy neural. Cara
perolehan data dan pengolahan data penelitian selengkapnya disajikan pada lampiran 3.
Pengembangan Model
Pada tahap ini dilakukan pengembangan model untuk prediksi algal blooms di daerah tropis menggunakan fuzzy neural dimana sebagai masukannya adalah
berbentuk himpunan fuzzy dengan menggunakan fungsi keanggotaannya adalah triangular dan gaussian dan proses pembelajarannya menggunakan konsep
learning vector quantitation, sedangkan keluarannya adalah nilai similaritas terkecil untuk masing- masing keluaran. Banyaknya masukan adalah sembilan,
yaitu sebanyak parameter lingkungan dan banyaknya keluaran adalah blooms dan bukan blooms.
Pembuatan Program Aplikasi
Pada tahap ini dilakukan pembuatan program aplikasi dan user interface sebagai implementasi dari model fuzzy neural. Pada tahap pertama akan dibuat
program aplikasi dari model fuzzy neural untuk proses pelatihan menggunakan Matlab, dimana program yang akan dibuat yaitu fuzzy neural dengan fungsi
keanggotaan triangular dan gaussian. Tahap kedua adalah membuat program aplikasi proses pengujian dan tahap ketiga adalah pembutan program aplikasi
16 untuk user interface, semua program aplikasi tersebut dibuat menggunakan
perangkat lunak Matlab.
Pengujian
Pada tahap ini dilakukan pengujian tingkat akurasi, yaitu berapa banyak sistem dapat mengenali data yang digunakan untuk pengujian dibagi dengan
banyaknya data untuk pengujian tersebut. Selain itu juga dilakukan pengujian menghitung rata-rata nilai similaritas dari sebanyak parameter masukan yang
digunakan, dimana pengujian tersebut dilakukan setelah proses pembelajaran sebelumnya dengan menggunakan program aplikasi yang dibuat pada tahap
sebelumnya dengan menggunakan data yang berbeda dengan data yang digunakan untuk proses pembelajaran.
Jadwal Penelitian
Kegiatan penelitian ini dilakukan mulai bulan Desember 2004 dan diharapkan selesai pada bulan Oktober 2006. Kegiatan penelitian ini diawali
dengan pengajuan sinopsis dan penelitian ini diakhiri dengan sidang akhir tesis.
3.3. Pengembangan Sistem