Portal Jurnal UPI

Saung Guru

Sarana Aktivitas Dan Unggulan Guru

« volume 1 nomor 1 Nopember 2011

PENERAPAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACK PROPAGATION UNTUK PERAMALAN CURAH HUJAN

Herbert, Lala Septem Riza, Aceng Mu'min
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%.

Kata kunci : curah hujan, peramalan, jaringan saraf tiruan, backpropagation, inisialisasi bobot Nguyen-Widrow

Abstrak DOC       Abstrak PDF       Send to email      Print      Share on Facebook

© Universitas Pendidikan Indonesia 2011.