Perbandingan Prediksi Curah Hujan Kota Palembang Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Chen dan Lee
Dublin Core
Title
Perbandingan Prediksi Curah Hujan Kota Palembang Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Chen dan Lee
Subject
curah hujan, kota Palembang, prediksi, FTS Chen, FTS Lee, SMAPE, RMSE
Description
Prediksi curah hujan dapat dilakukan untuk mengetahui kondisi cuaca dimasa yang akan datang. Curah
hujan menjadi salah satu faktor yang sangat penting dalam mengelola sumber daya air, menghindari banjir
dan mendukung kegiatan ekonomi dan sosial serta pengambilan keputusan. Kota Palembang, sebagai ibu
kota Provinsi Sumatera Selatan, memiliki curah hujan yang relatif tinggi sepanjang tahun. Prediksi curah
hujan yang dilakukan secara tradisional menggunakan model statistik dan fisik memiliki beberapa
keterbatasan, seperti keterbatasan data dan keterbatasan model statistik yang cocok digunakan. Maka
daripada itu, penelitian ini menerapkan metode Fuzzy Times Series (FTS) yang dikenal efektif dalam
menangani deret waktu yang tidak pasti dan fluktuatif dalam memprediksi curah hujan di kota Palembang,
dimana model yang akan digunakan adalah model Chen dan Lee. Data curah hujan Kota Palembang dari
tahun 2015 s.d 2023 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang akan digunakan pada penelitian
ini. Berdasrkan implementasi predeksi dengan Fuzzy Time Series Chen dan Lee diperolehan prediksi yang
dapat mendekati data aktualnya, Hasil perhitungan nilai error dari RMSE dan SMAPE untuk model Chen
sebesar 122.472 dan 56.41%, sedangkan perhitungan nilai error dari perhitungan RMSE dan SMAPE
untuk model Lee sebesar 123.578 dan 57%, Nilai error ini menunjukkan bahwa perolehan prediksi curah
hujan kota Palembang memiliki kinerja yang mendekati baik dengan menggunakan metode Fuzzy Time
Series Chen dan Lee. Berdasarkan hasil perbandingan kedua model, dapat disimpulkan bahwa model Chen sedikit lebih baik dibandingkan dengan model Lee dalam memprediksi curah hujan di Kota Palembang
hujan menjadi salah satu faktor yang sangat penting dalam mengelola sumber daya air, menghindari banjir
dan mendukung kegiatan ekonomi dan sosial serta pengambilan keputusan. Kota Palembang, sebagai ibu
kota Provinsi Sumatera Selatan, memiliki curah hujan yang relatif tinggi sepanjang tahun. Prediksi curah
hujan yang dilakukan secara tradisional menggunakan model statistik dan fisik memiliki beberapa
keterbatasan, seperti keterbatasan data dan keterbatasan model statistik yang cocok digunakan. Maka
daripada itu, penelitian ini menerapkan metode Fuzzy Times Series (FTS) yang dikenal efektif dalam
menangani deret waktu yang tidak pasti dan fluktuatif dalam memprediksi curah hujan di kota Palembang,
dimana model yang akan digunakan adalah model Chen dan Lee. Data curah hujan Kota Palembang dari
tahun 2015 s.d 2023 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang akan digunakan pada penelitian
ini. Berdasrkan implementasi predeksi dengan Fuzzy Time Series Chen dan Lee diperolehan prediksi yang
dapat mendekati data aktualnya, Hasil perhitungan nilai error dari RMSE dan SMAPE untuk model Chen
sebesar 122.472 dan 56.41%, sedangkan perhitungan nilai error dari perhitungan RMSE dan SMAPE
untuk model Lee sebesar 123.578 dan 57%, Nilai error ini menunjukkan bahwa perolehan prediksi curah
hujan kota Palembang memiliki kinerja yang mendekati baik dengan menggunakan metode Fuzzy Time
Series Chen dan Lee. Berdasarkan hasil perbandingan kedua model, dapat disimpulkan bahwa model Chen sedikit lebih baik dibandingkan dengan model Lee dalam memprediksi curah hujan di Kota Palembang
Creator
Kanda Januar Miraswan, Meylani Utari
Source
https://jsi.ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/article/view/245
Publisher
Universitas Sriwijaya
Date
Apr 30, 2025
Contributor
Sri Wahyuni
Rights
E-ISSN : 2355-4614
Format
PDF
Language
Indonesian
Type
Text
Files
Collection
Citation
Kanda Januar Miraswan, Meylani Utari, “Perbandingan Prediksi Curah Hujan Kota Palembang Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Chen dan Lee,” Repository Horizon University Indonesia, accessed January 12, 2026, https://repository.horizon.ac.id/items/show/10318.