Estimasi Sensor Temperatur Udara Automatic Weather Station Menggunakan Algoritma Hybrid Arima-MLP

Abstrak

Abstrak Sensor temperatur Automatic Weather Station dipasang dalam satu enclosure dengan sensor kelembapan udara relatif di ketinggian 1,25 meter dari permukaan tanah. Sensor temperatur udara dikalibrasi rutin setiap tahun melalui mekanisme komparasi lapang terhadap AWS portabel standar BMKG. Namun demikian, sensor temperatur berpotensi mengalami kendala pengukuran atau kerusakan saat beroperasi akibat faktor teknis maupun non-teknis. Estimasi data temperatur dapat dilakukan berdasarkan riwayat data sensor maupun data parameter lainnya guna meminimalisir loss data. Penelitian ini bertujuan mendesain model estimasi data sensor temperatur AWS menggunakan algoritma hybrid ARIMA-MLP. Sensor temperatur udara AWS yang diestimasi adalah AWS Cisurupan tahun 2019 di Kabupaten Garut, Jawa Barat. Data yang diestimasi memiliki interval 10 menit. Deteksi outlier menggunakan metode range check dan step check. Metode imputasi missing data menggunakan interpolasi berbasis Multiple Linear Regression. Algoritma hybrid ARIMA-MLP mampu mendeteksi unsur linearitas dan nonlinearitas pengukuran temperatur udara. Algoritma hybrid ARIMA-MLP masih memenuhi persyaratan WMO terkait pengukuran temperatur AWS, jika digunakan data training dengan persentase minimum 85% dari keseluruhan dataset pemodelan. Nilai RMSE yang dihasilkan masih kurang dari 0,20C. Kata kunci: temperatur udara, Automatic Weather Station, hybrid ARIMA-MLP