Implementasi Metode Firefly Algorithm-Extreme Learning Machine (FA-ELM) untuk Peramalan Cuaca Maritim pada Jalur Penyeberangan Ketapang - Gilimanuk

Putri Wulandari, Dina Zatusiva Haq, Dian Candra Rini Novitasari

Abstract


Cuaca merupakan fenomena yang dinamis. Dalam beberapa tahun terakhir, atmosfer bumi selalu berubah. Keadaan laut berdampak pada kegiatan di pelabuhan, seperti cuaca di laut, angin kencang, pasang surut, dll. Hujan deras menyebabkan kabut menutupi visibilitas kapten, angin kencang, dan ketinggian ombak adalah beberapa persyaratan sebelum keberangkatan transportasi laut. Untuk mengurangi risiko kecelakaan, diperlukan peramalan cuaca maritim dalam beberapa jam ke depan. Penelitian ini, meramalkan parameter cuaca maritim, yaitu, kecepatan angin dan tinggi gelombang di tiga titik untuk jam berikutnya berdasarkan tiga jam sebelumnya menggunakan algoritma Extreme Learning Machine yang telah dioptimalkan bobotnya menggunakan Firefly Algorithm.


References


S. Wirjohamdjoyo and Sugarin, Praktek Meteorologi Kelautan. 2008.

B. Rahmawati, “Penerapan Model Fts-Markov Chain Untuk Peramalan Cuaca Di Jalur Penyeberangan Gresik-Bawean,” Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya, 2018.

J. Cruz, Ocean Wave Energy. German: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2008.

Nv, “Hujan Deras Disertai Kabut, Penyeberangan Ditutup 45 Menit,” Nusabali.com, 2019. .

A. Fanani, “Sempat Tertahan Karena Cuaca Buruk, Pelabuhan Ketapang Padat,” detikNews, 2018. .

D. Setiady and N. Y. Gerhanae, “Proses Sedimentasi dan Erosi Pengaruhnya Terhadap Pelabuhan, Sepanjang Pantai Bagian Barat Dan Bagian Timur, Selat Bali,” J. Geol. Kelaut., vol. 8, no. 2, pp. 85–94, 2018.

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 International Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI), 2017, vol. 4, no. September, pp. 492–497.

M. Kharola and D. Kumar, “Efficient Weather Prediction By Back-Propagation Algorithm,” IOSR J. Comput. Eng., vol. 16, no. 3, pp. 55–58, 2014.

J. Singh and P. Tripathi, “Time Series Forecasting Using Back Propagation Neural Network with ADE Algorithm,” vol. 0869, no. 5, pp. 19–23, 2017.

M. S. Ubay, “Peramalan Harga Saham Dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Extreme Learning Machine,” Unoversitas Airlangga, 2012.

M. Hossain, S. Mekhilef, M. Danesh, L. Olatomiwa, and S. Shamshirband, “Application of extreme learning machine for short term output power forecasting of three grid-connected PV systems,” J. Clean. Prod., vol. 167, pp. 395–405, 2017.

M. K. Anshari, “Perancangan Prediktor Cuaca Maritim Berbasis Logika Fuzzy Menggunakan,” vol. 2, no. 2, pp. 324–328, 2013.

I. H. Supriadi, “Dinamika Estuaria Tropik,” Oseana, vol. 26, no. 4, pp. 1–11, 2001.

X.-S. Yang and X.-S. He, “Why the firefly algorithm works?,” in Nature-Inspired Algorithms and Applied Optimization, Springer, 2018, pp. 245–259.

G. K. Kantak, A. Singh, A. Ansari, A. Kumar, and M. Singh, “Application and Significance of Firefly Algorithm for Multi-Objective Job Shop Scheduling.”

T. Apostolopoulos and A. Vlachos, “Application of the Firefly Algorithm for Solving the Economic Emissions Load Dispatch Problem,” Int. J. Comb., vol. 2011, pp. 1–23, 2010.

E. S. Chahnasir et al., “Application of support vector machine with firefly algorithm for investigation of the factors affecting the shear strength of angle shear connectors,” Smart Struct. Syst., vol. 22, no. 4, pp. 413–424, 2018.

M. Louzazni, A. Khouya, K. Amechnoue, A. Gandelli, M. Mussetta, and A. Crăciunescu, “Metaheuristic algorithm for photovoltaic parameters: comparative study and prediction with a firefly algorithm,” Appl. Sci., vol. 8, no. 3, p. 339, 2018.

D. Sánchez, P. Melin, and O. Castillo, “Optimization of modular granular neural networks using a firefly algorithm for human recognition,” Eng. Appl. Artif. Intell., vol. 64, pp. 172–186, 2017.

D. P. B. Pertiwi, “Pendekatan Firefly Algorithm ( Fa ) Untuk Menyelesaikan Masalah Pengepakan Persegi Tiga Dimensi Skripsi Dessy Piton ’ S Bunga Pertiwi Program Studi S-1 Matematika,” 2016.

A. N. Alfiyatin, W. F. Mahmudy, C. F. Ananda, and Y. P. Anggodo, “Penerapan Extreme Learning Machine (ELM) untuk Peramalan Laju Inflasi di Indonesia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 2, p. 179, 2019.

M. A. A. Albadra and S. Tiuna, “Extreme learning machine: a review,” Int. J. Appl. Eng. Res., vol. 12, no. 14, pp. 4610–4623, 2017.

L. H. Harum, N. Hidayat, and R. K. Dewi, “Implementasi Metode Extreme Learning Machine ( ELM ) untuk Memprediksikan Penjualan Roti ( Studi Kasus : Harum Bakery ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 11, pp. 5040–5048, 2018.

D. Zhao, C. Huang, Y. Wei, F. Yu, M. Wang, and H. Chen, “An Effective Computational Model for Bankruptcy Prediction Using Kernel Extreme Learning Machine Approach,” Comput. Econ., vol. 49, no. 2, pp. 325–341, 2017.

S. Handika, I. Gririantari, and A. Dharma, “Perbandingan Metode Extreme Learning Machine dan Particle Swarm Optimization Extreme Learning Machine untuk Peramalan Jumlah Penjualan Barang,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro, vol. 15, no. 1, p. 84, 2016.




DOI: http://dx.doi.org/10.26418/justin.v10i2.49964

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)

ara komputer
View My Stats

Creative Commons License
All article in Justin is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License