MODEL PRAKIRAAN CURAH HUJAN DI KABUPATEN BANYUWANGI MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN BACK-PROPAGATION

SIFA AFNADA NAILUFAR, . (2014) MODEL PRAKIRAAN CURAH HUJAN DI KABUPATEN BANYUWANGI MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN BACK-PROPAGATION. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

Text Sifa Afnada Nailufar - 3125102326.pdf Download (5MB)

Abstract

This thesis discusses how to build a rainfall prediction model for BMKG’s Banyuwangi Regency data using Artificial Neural Network with back-propagation method. Rainfall is an important factor for plant growth (in agriculture). The activation function is binary sigmoid. There is nine experiments, which is next 1 month, 2 months, 3 months, 4 months, 5 months, 6 months, 9 months, 12 months, and 18 months. Based on the Etesting result, the best model is rainfall prediction for next 9 months using network configuration that consist of three nodes in input layer (air temperature, humidity, and air pressure), seven nodes in hidden layer, and one node in output layer (rainfall). The accuracy of model in learning process and testing process is 0.0278 and 0.0088 respectively. Skripsi ini membahas bagaimana membangun model prakiraan curah hujan untuk data BMKG Kabupaten Banyuwangi menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan dengan back-propagation. Curah hujan merupakan faktor yang sangat mempengaruhi pertumbuhan tanaman (dalam pertanian). Fungsi aktivasi yang digunakan adalah sigmoid biner. Dilakukan sembilan percobaan, yaitu prakiraan curah hujan untuk 1 bulan, 2 bulan, 3 bulan, 4 bulan, 5 bulan, 6 bulan, 9 bulan, 12 bulan dan 18 bulan ke depan. Berdasarkan nilai Epengujiannya, model yang terbaik adalah prakiraan curah hujan 9 bulan ke depan menggunakan konfigurasi jaringan yang terdiri dari tiga simpul pada lapisan masukan yaitu suhu udara, kelembapan udara, dan tekanan udara; 7 simpul pada lapisan tersembunyi; dan satu simpul pada lapisan keluaran yaitu curah hujan. Nilai akurasi model tersebut pada proses pelatihan dan pengujian secara berturut-turut sebesar 0.0278 dan 0.0088.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Additional Information:	1). Drs. Mulyono, M.Kom. ; 2). Med Irzal, M.Kom.
Subjects:	Sains > Matematika
Divisions:	FMIPA > S1 Matematika
Depositing User:	Users 14614 not found.
Date Deposited:	30 May 2022 01:54
Last Modified:	30 May 2022 01:54
URI:	http://repository.unj.ac.id/id/eprint/29235

Actions (login required)

View Item