Jaringan Saraf Tiruan Menggunakan Metode Backpropagation untuk Prediksi Curah Hujan

Abstract

Hujan yakni sangat sulit untuk di prediksi. Banyak faktor yang dapat mempengaruhi di mulainya hujan mulai dari suhu, kelembapan, curah hujan dan intensitas sinar matahari. Apalagi ditambah dengan distorsi cuaca contohnya el nino & la nina bahwa menyebabkan periode hujan yang bertambah lama daripada biasanya. Padahal curah hujan yang sangat tinggi, menyebabkan bencana seperti banjir dan lain lainnya. Di karenakan hal  tersebut sangat penting sekali dalam memprediksi hujan yang akan terjadi di suatu tempat sehingga diharapkan dapat sebagai antisipasi terhadap bencana banjir yang akan terjadi. Penelitian ini menggunakan JST (jaringan saraf tiruan) menggunakan metode pendekatan backpropagation dalam prakiraan curah hujan. Data input yang digunakan untuk melatih jaringan syaraf tiruan ini adalan data dari BKMG tentang curah hujan periode tiap bulan selama 2015-2019. Berdasarkan hasil data uji yang telah dilakukan, MSE pada keluaran jaringan syaraf tiruan sebesar 0.089161. Dari output ini bisa diambil garis lurus bahwa jaringan saraf tiruan menggunakan pendekatan metode backpropagation bisa digunakan untuk memprediksi curah hujan yang akan mendatang. Kata kunci : Backpropagation, Curah Hujan, Prediksi, Jaringan Syaraf Tiruan.