MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology (Jul 2019)

Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Prediksi Curah Hujan di Wilayah Kabupaten Wonosobo

  • Ghufron Zaida Muflih,
  • Sunardi,
  • Anton Yudhana

DOI
https://doi.org/10.30651/must.v4i1.2670
Journal volume & issue
Vol. 4, no. 1
pp. 45 – 56

Abstract

Read online

Curah hujan merupakan gejala alam dan banyak bergantung dari banyak faktor serta menjadi bagian yang sangat penting bagi kehidupan di bumi. Air hujan merupakan sumber daya yang banyak dimanfaatkan oleh manusia. Keadaan iklim yang tidak menentu menyebabkan curah hujan menuju ke arah (trend) meningkat atau menurun. Jaringan saraf tiruan merupakan algoritma yang secara umum sangat baik dalam permasalahan pengenalan pola, bekerja dengan menirukan jaringan saraf manusia yang dapat menyimpan informasi-informasi dan membentuk sebuah tujuan dari sistem saraf tersebut. Penggunaan jaringan saraf tiruan sebagai prediksi curah hujan di wilayah Kabupaten Wonosobo menggunakan metode backpropagation untuk mengukur tingkat curah hujan yang turun dalam kurun waktu tertentu, menggunakan data curah hujan stasiun 24 Wanganaji tahun 2009-2011 sebagai pelatihan dan pengujian. Arsitektur jaringan saraf yang digunakan adalah 12-10-1, terdiri dari 12 nilai masukan data curah hujan 12 bulan, 10 neuron hidden layer dan 1 nilai keluaran data curah hujan bulan berikutnya, MSE yang diperoleh pada pelatihan 0.00099899 dicapai pada epoch yang ke 161, dengan koefisien koerelasi R yang dihasilkan sebesar 0.99205, MSE pada pengujian jaringan diperoleh dengan nilai 0.17042.

Keywords