Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Pada Peramalan Curah Hujan Di Kota Kendari

Abstract

Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan sebuah sistem pemrosesan data yang meniru cara kerja sistem syaraf manusia, yang terdiri atas banyak elemen pemrosesan sederhana yang terhubung secara paralel. Backpropagation merupakan salah satu algoritma JST yang sederhana dengan kemampuan dan akurasi yang tinggi. Salah satu implementasi JST yaitu pada peramalan curah hujan. Kota Kendari adalah salah satu daerah yang mengalami berbagai dampak negatif akibat curah hujan tinggi maupun curah hujan rendah, diantaranya adalah banjir, gagal panen, dan penurunan produktivitas tanaman tertentu. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui model peramalan curah hujan bulanan di Kota Kendari menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Arsitektur jaringan terbaik yang diperoleh dari penelitian ini memiliki nilai MAPE pengujian sebesar 19,15%, yang menunjukkan bahwa kemampuan model jaringan termasuk ‘baik’ untuk peramalan. Jaringan tersebut memiliki laju pembelajaran sebesar 0,01 dan neuron lapisan tersembunyi sebanyak 70 unit, dengan parameter-parameter lainnya bernilai tetap yaitu 1 lapisan tersembunyi, jumlah maksimum iterasi sebanyak 106 dan nilai ambang sebesar 0,005.