Prediksi Kecepatan Angin 12 Jam Kedepan Menggunakan Automatic Weather Observing System (AWOS) Berbasis Regresi Linear

Abstrak

Peralatan otomatis untuk pemantauan keadaan cuaca seperti Automatic Weather Observing System (AWOS) sangat dibutuhkan oleh seorang ahli meteorologi untuk keperluan melayani operasi penerbangan di bandara. Salah satu informasi yang penting selain cuaca untuk layanan penerbangan adalah kecepatan angin. Penelitian ini mengintegrasikan AWOS dan model regresi linear untuk memprediksi parameter kecepatan angin 12 jam kedepan. Parameter tersebut yaitu kecepatan angin terendah, rata – rata, dan tertinggi. Beban komputasi yang diperlukan untuk pembangunan dan pelatihan sistem model yang diajukan ditentukan oleh durasi komputer mengeksekusi perintah pelatihan model dan menghasilkan prediksi. Kecepatan angin kedepan diasumsikan dipengaruhi oleh keadaan parameter cuaca sebelumnya. Oleh karena itu pada penelitian ini, diuji skema penggunaan panjang data historis parameter cuaca yang berbeda untuk memprediksi parameter kecepatan angin 12 jam kedepan. Prediksi yang dihasilkan adalah dalam bentuk ringkasannya, yaitu kecepatan terendah, kecepatan rata – rata dan kecepatan tertinggi pada periode tersebut. Setelah uji coba didapatkan bahwa durasi komputer melatih model adalah 1.2 detik dan untuk menghasilkan prediksi adalah 1.1 detik. Sementara itu, skema terbaik untuk menghasilkan prediksi adalah regresi linear dengan prediktor 12 jam yang menghasilkan galat RMSE 0.63, 1.14, dan 3.07 untuk kecepatan angin terendah dan angin rata – rata, serta angin tertinggi secara berurutan. Hasil ini menunjukkan bahwa model yang diajukan hanya memerlukan beban komputasi yang ringan dan dapat menghasilkan prediksi parameter kecepatan angin 12 jam kedepan yang akurat.