Mimbar Pendidikan

Abstrak
Hujan merupakan salah satu unsur cuaca yang penting dalam kehidupan. Walaupun demikian, curah hujan yang terlalu rendah atau terlalu tinggi dapat menyebabkan bencana. Untuk itulah dilakukan peramalan untuk mengetahui jumlah curah hujan di waktu mendatang, sehingga dapat dilakukan perencanaan dan antisipasi. Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan saraf biologis. Salah satu algoritma pelatihan JST yaitu Backpropagation. Agar pelatihan backpropagation optimal, digunakan pula teknik inisialisasi bobot Nguyen-Widrow serta adaptive learning rate dan momentum. Penelitian dilakukan dengan menggunakan arsitektur jaringan dan inisialisasi data yang berbeda-beda. Dari 36 kasus yang dilakukan, diperoleh jaringan dengan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) pengujian terendah. Pengujian dilakukan dengan data pelatihan dan data pengujian. Hasilnya menunjukkan, nilai MAPE data pelatihan adalah 24,27%, sedangkan untuk data pengujian yaitu 26,23%.