Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2449-2460 E- ISSN 2503-2933 2449 Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Achttp://jurnal.mdp.ac.id jatisi@mdp.ac.id Optimasi Anfis Untuk Prediksi Data Time Series Ma’ruf Aziz Muzani* 1 , Ema Utami 2 , Anggit Dwi Hartanto 3 1,2,3 Program Studi Magister Teknik Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia, (0274) 884201 e-mail: * 1 marufaziz@students.amikom.ac.id, 2 ema.u@amikom.ac.id, 3 anggit@amikom.ac.id Abstrak ANFIS merupakan gabungan dari 2 metode yaitu fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Dari penggabungan 2 metode tersebut ANFIS memiliki kelebihan dalam melakukan prediksi data time series. Namun penggunaan metode ANFIS juga terdapat kekurangan. Kekurangan tersebut yaitu dapat menurunnya akurasi yang didapat. Penurunan tersebut dikarenakan data yang digunakan banyak yang bernilai error serta tidak bervariasi. Selain itu data yang digunakan tidak melalui proses preprocessing terlebih dahulu. Pengumpulan data berasal dari website BMKG. Data tersebut nantinya akan dilakukan proses preprocessing untuk mengatasi class imbalance. Hasil pelatihan dan pengujian dengan proses optimasi metode ANFIS dengan melakukan normalisasi dan pembersihan data erorr pada data curah hujan terdapat sedikit kesamaan baik dalam pelatihan dan pengujian. Untuk pengukuran performa akurasi prediksi menggunakan RMSE baik untuk rasio data 3:2 dan 4:1 masing – masing mendapatkan 0.0728 dan 0.0539. Berdasarkan hasil penerapan metode ANFIS dan normalisasi pada dataset curah hujan kabupaten sleman dengan parameter jumlah membership function, input membership function, learning rate, rasio data 3:2 dan 4:1 menunjukkan bahwa metode ANFIS dengan data yang sudah dilakukan proses normalisasi dan pembersihan data error dapat menjadi alternative metode untuk memprediksi tingkat curah hujan dengan data yang berjenis time series. Kata kunci—anfis, forecasting, time series, curah hujan Abstract ANFIS is a combination of 2 methods, namely fuzzy and artificial neural networks. From the combination of these 2 methods, ANFIS has the advantage of predicting time series data. However, the use of the ANFIS method also has its drawbacks. The drawback is that it can decrease the accuracy obtained. The decrease is because the data used is widely error-value and does not vary. In addition, the data used does not go through the preprocessing process first. Data collection comes from the BMKG website. The data will later be preprocessed to overcome the imbalance class. The results of training and testing with the process of optimizing the ANFIS method by normalizing and cleaning erorr data on rainfall data there are few similarities in both training and testing. For performance measurement, prediction accuracy uses RMSE for both 3:2 and 4:1 data ratios – getting 0.0728 and 0.0539, respectively. Based on the results of the application of the ANFIS method and normalization in the rainfall dataset of Sleman regency with parameters of the number of membership functions, input membership functions, learning rate, data ratios of 3:2 and 4:1 shows that the ANFIS method with data that has been carried out the normalization process and cleaning of error data can be an alternative method to predict rainfall levels with time series data. Keywords— anfis, forecasting, time series, rain fall