Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Ketinggian Air (Studi Kasus: Sungai Ciliwung)

Abstract

Prediksi ketinggian air selama ini masih dilakukan menggunakan metode statistika. Akan tetapi, akan muncul masalah apabila penelitian dilakukan pada sistem yang dinamis, seperti halnya pada sistem prediksi ketinggian air. Teknologi jaringan syaraf buatan dapat dengan baik mengidentifikasi pola data dari sistem yang dinamis. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi ketinggian air di kota Bogor menggunakan data curah hujan, penguapan dan juga ketinggian air hasil pengamatan pada tahun 2009-2010 perancangan model prediksi menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation dengan software MATLAB. Karakteristik dari jaringan syaraf tiruan yang digunakan yaitu 1 lapisan masukan dengan 2 neuron (curah hujan dan penguapan), 1 lapisan tersembunyi, dan 1 lapisan keluaran (ketinggian air), nilai laju pembelajaran sebesar 0,9; momentum sebesar 0,1;3 neuron tersembunyi, toleransi galat sebesar 0,0001 dan maksimum epoch sebesar 10000. Dari hasil percobaan yang telah dilakukan dengan perulangan sebanyak 10 kali diperoleh error sebesar 10,93% dan dapat dikatakan bahwa sistem dapat memprediksi ketinggian air dengan baik.