Penerapan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk Pemantauan Status Gunung Merapi

ABSTRAK

Gunung api teraktif di dunia salah satunya yaitu Gunung Merapi. Peningkatan aktivasi dari gunung

Merapi tersebut memungkinan jumlah korban akan meningkat. Pada penelitian ini akan dirancang

sistem yang berfungsi untuk menyampaikan informasi terkini status aktivitas Gunung Merapi. Salah

satunya menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). ANFIS adalah gabungan

dari dua sistem, yaitu sistem logika fuzzy dan jaringan saraf tiruan (JST). Metode ANFIS ini melalui

tahap pengambilan data, pengolahan data, perancangan sistem ANFIS, pelatihan ANFIS, uji validasi,

dan terakhir analisa hasil. Inputan sistem pemantauan status Gunung Merapi terdiri dari 10 inputan

yaitu: data energi kumulatif (EK), gempa hybrid (H), gempa vulkanik dangkal (VTS), gempa

vulkanik dalam (VTD), data gempa guguran (RF), data gempa low frequency (LF), pyroclastic flow

(PF), rate Electronic Distance Measurement Babadan (REDMB), rate Electronic Distance

Measurement Kaliurang (REDMK), dan data gas SO2. Output dari system yaitu Normal, Waspada,

Siaga, dan Awas. Pada penelitian ini variasi pelatihan dan pengujian berdasarkan tipe membership

function dan jumlah epoch. Hasil RMSE terkecil yang didapat yaitu dengan arsitektur membership

function Generallized-Bell dengan jumlah epoch 100 sebesar 0,2139072204.

Kata kunci : ANFIS; membership function; Gunung Merapi; data seismik; pelatihan.

ABSTRACT

The most active volcano in the world is Mount Merapi. The increased activation of Mount Merapi

allows the number of victims to increase. In this research a system will be designed that serves to

convey the latest information on the status of Mount Merapi’s activities. One of them uses Adaptive

Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). ANFIS is a combination of two systems, namely fuzzy logic

system and artificial neural network (ANN). This ANFIS method is through the stages of data

collection, data processing, ANFIS system design, ANFIS training, validation testing, and finally

analysis of results. Input status monitoring system for Mount Merapi consists of 10 inputs: cumulative

energy data (EK), hybrid earthquake (H), shallow volcanic earthquake (VTS), deep volcanic

earthquake (VTD), rough fall (RF), low frequency earthquake (LF), pyroc lastic flow (PF), Babadan

Electronic Distance Measurement rate (REDMB), Electronic Distance Measurement Kaliurang

(REDMK), and SO2 gas. The output of the system is Normal, Waspada, Siaga, and Awas. In this

research variations of training and testing based on membership function type and number of epochs.

The smallest RMSE results is 0.2139072204 with architechture Generallized-Bell as membership

function and the number of epoch is 100.

Keywords : ANFIS; membership function; Merapi Mountain; seismic data; training.

Download Full PDF



LEAVE A COMMENT