PENERAPAN METODE INTERPOLASI PADA MISSING VALUE UNTUK MENINGKATKAN AKURASI PERAMALAN CURAH HUJAN MENGGUNAKAN FUZZY TIME SERIES

ABSTRAKrnCurah hujan merupakan salah satu faktor terpenting dalam kehidupan. Karena banyak bidang kehidupan yang memang membutuhkan curah hujan, seperti pertanian, industri, dan teknologi. Oleh sebab itu peramalan curah hujan sangatrnpenting untuk meminimalisir masalah yang ada. Tingkat akurasi suatu data akan menjadi menurun dan penurunan kualitas suatu data pada saat akan melakukan proses pengolahan data lebih lanjut, seperti proses klasifikasi dan peramalan iturndapat disebabkan oleh adanya missing value. Missing value adalah data yang hilang atau tidak tersedia, yang dapat disebabkan karena kelengahan petugas pencatat atau rusaknya alat pencatat data. Oleh karena itu penanganan pada missing value diperlukan untuk meningkatkan akurasi peramalan. Dalam penelitian ini dilakukan penanganan pada missing value menggunakan interpolasi dan prediksi menggunakan model Fuzzy Time Series. Data yang digunakan dalam penelitianrnmerupakan data curah hujan kota Surabaya Utara yang diperoleh dari website resmi Badan Metorologi Klimatologi dan Geofisika. Data yang digunakan dalam penelitian ini mulai Januari 2017 hingga Desember 2021. Pengukuran keberhasilanrnpada penelitian ini menggunakan MSE dan sMAPE untuk mengetahui tingkat akurasi prediksi. Penelitian ini menggunakan empat orde, dimana hasil MSE dan sMAPE sebesar 76,50542 dan 152,6319% untuk orde satu, 71,57738 dan 152,0391% untuk orde dua, 63,60097 dan 150,5384% untuk orde tiga, lalu 56,028 dan 147,7226% untuk orde empat. Sehingga metode yang terbaik untuk meramalkan curah hujan harian adalah dengan metode Fuzzy Time Series orde empat.rnKata kunci: missing value, curah hujan, Fuzzy Time Series, peramalan