Peramalan Kecepatan Angin yang Direkam oleh Sistem AWS dengan Analisis Fuzzy Time Series

Fajar Darwis Dzikril Hakimi, Moch. Noor Affan Anshori, Ahmad Hanif Asyhar

Abstract


Kehidupan manusia tidak bisa dipisahkan dari faktor alam yang bernama cuaca. Salah satunya yaitu kecepatan angin. Angin mempunyai banyak manfaat bagi kehidupan manusia. Tetapi, angin juga bisa mempunyai dampak buruk bagi manusia. Untuk mengantisipasi dampak buruk yang ditimbulkan oleh angin, maka diperlukan peramalan kecepatan angin. Selain itu, adanya krisis energi global juga menyebabkan pengembangan energi terbarukan yang salah satunya adalah energi angin. Jurnal ini berisi tentang peramalan data kecepatan angin dengan analisis fuzzy time series. Hasil error peramalan dihitung dengan metode MSE dan didapat error sebesar 1,0909. 


Keywords


peramalan; kecepatan angin; fuzzy time series; MSE

Article metrics

Abstract views : 63 | PDF views : 101

Full Text:

PDF

References


A. Lubab, A. H. Asyhar, M. Hafiyusholeh, D. C. R. Novitasari and Y. Farida, "Volcanic Ash Flow Modelling as an Early Warning System to National Disaster," Journal of Theoretical and Applied Information Technology, vol. 86, no. 3, pp. 472-478, 2016.

A. P. Desvina and M. Anggriani, "Peramalan Kecepatan Angin di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Box-Jenkins," Jurnal Sains Matematika dan Statistika , pp. 39-51, 2015.

D. A. Adyanti, A. H. Asyhar, D. C. R. Novitasari, A. Lubab and M. Hafiyusholeh, "Forecasts Marine Weather On Java Sea Using Hybrid Methods: TS-ANFIS," in PROCEEDING 2017 4TH International Conference on Electrical, Computer Science and Informatics, Yogyakarta, 2017.

W. Zhao, Y. M. Wei and Z. Su, "One Day ahead Wind Speed Forecasting: a resampling-based approach," Science Direct, Applied Energy 178, pp. 886-901, 2016.

S. Sun, H. Qiao, Y. Wei and S. Wang, "A New Dynamic Integrated Approach for Wind Speed Forecasting," Science Direct, Applied Energy 197, pp. 151-162, 2017.

A. B. Elfajar, B. D. Setiyawan and C. Dewi, "Peramalan Jumlah Wisatawan Kota Batu Menggunakan Metode Time Invariant Fuzzy Time Series," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 1, No. 2, pp. 85-94, 2017.

A. Hemami, Wind Turbine Technology, New York: Cengage Learning, 2012.

J. Li, F. Cai, L. Qiao and H. Xie, China Wind Energy Outlook 2012, Beijing: Chinese Renewable Energy Industry Association, Greenpeace, Global Energy Council, Chinese Wind Energy Association, 2012.

J. F. Manwell, J. G. McGowan and A. L. Rogers, Wind Energy Explained, Chichester: John Wiley and Sons Ltd., 2009.

J. E. Hanke and D. W. Wichern, Bussiness Forecasting, New York: Prentice Hall, 2005.

S. Makridrakis, C. Steven, Wheelwright, E. Victor and M. Gee, Metode dan Aplikasi Peramalan Jilid I, Jakarta: Binarupa Aksara, 1999.

S. Kusumadewi and H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.

N. Afifah, D. C. R. Novitasari and A. Lubab, "Pengklasteran Lahan Sawah di Indonesia Sebagai Evaluasi Ketersediaan Produksi Pangan Menggunakan Fuzzy C-Means," JURNAL MATEMATIKA MANTIK, vol. 2, no. 1, pp. 40-45, 2016.

F. Febrianti, M. Hafiyusholeh and A. H. Asyhar, "Perbandingan Pengklusteran Data Iris Menggunakan Metode K-Means dan Fuzzy C-Means," JURNAL MATEMATIKA MANTIK, vol. 2, no. 1, pp. 7-12, 2016.

Subanar and Suhartono, Wavelet Neural Network untuk Peramalan Data Time Series, Yogyakarta: FMIPA UGM, 2009.

K. Nugroho, "Model Analisis Prediksi Menggunakan Metode Fuzzy Time Series," INFOKAM No. 1, Th. XII/MARET/16, pp. 46-50, 2016.

W. Wei, Time Series Analysis Univariate and Multivariate Methods Second Edition, New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2006.

S. Hansun, "Peramalan Data IHSG Menggunakan Fuzzy Time Series," IJCCS, Vol. 6, No. 2, pp. 79-88, 2012.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Comments on this article

View all comments