Prediksi curah hujan menggunakan Algoritma Additive Holt-Winter dengan optimalisasi nilai parameter penghalus

INDONESIA: Cuaca dan iklim merupakan sebuah proses fenomena di atmosfer yang keberadaanya sangat penting dalam berbagai aktifitas manusia. Dengan adanya cuaca ektrim kondisi cuaca semakin sulit untuk diketahui. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model forecast banyaknya curah hujan pada suatu wilayah tertentu dengan meminimalkan nilai RMSEnya. Dengan meminimalkan nilai RMSEnya diharapkan mampu meningkatkan akurasi prediksinya. Data yang akan digunakan adalah data series curah hujan bulanan Stasiun Klimatologi Malang dari Januari 2004 hingga Desember 2018 yang berjumlah 180. Dari data tersebut 144 dijadikan data training dan 36 sebagai data testing. Algoritma yang digunakan adalah Additive Holt Winters (AHW). RMSE model forecast dengan optimalisai parameter penghalus adalah 71,2739 dan akurasi yang dihasilkan adalah 77,78%. Hasil ini dipengaruhi oleh nilai awal yang dipergunakan dan karateristik data. Semakin konsinten data akan menghasilkan prediksi yang lebih baik. ENGLISH: Weather and climate are processes of phenomena in the atmosphere whose existence is very important in various human activities. With the extreme weather conditions are increasingly difficult to know. This study aims to determine the forecast model for the amount of rainfall in a particular region by minimizing its RMSE value. By minimizing the value of RMSE, it is expected to increase the accuracy of its predictions. The data that will be used is the Malang Climatology Station monthly rainfall series data from January 2004 to December 2018 which amounts to 180. From these data 144 are used as training data and 36 as testing data. The algorithm used is Additive Holt Winters (AHW). RMSE forecast model with smoothing parameter optimization is 71,2739 and the resulting accuracy is 77,78%. This result is influenced by the initial value used and the characteristics of the data. The more concentrated data will produce better predictions