Penerapan Backpropagation Neural Network pada Prediksi Curah Hujan di Sumatera Utara

Abstract

Indonesia terletak pada garis khatulistiwa dengan garis lintang 6°LU hingga 11°LS. Garis lintang ini mengakibatkan intensitas radiasi matahari yang tinggi sehingga suhu udara menjadi cukup tinggi dan memicu penguapan air dari permukaan laut dan daratan hingga membentuk awan dan hujan. Salah satu provinsi di Indonesia yang memiliki curah hujan tinggi adalah Sumatera Utara. Curah hujan yang relatif tinggi mengakibatkan provinsi tersebut sering mengalami banjir dan tanah longsor. Untuk meminimalisir dampak terjadinya banjir dan tanah longsor, hal pertama yang dapat dilakukan adalah memprediksi curah hujan di Sumatera Utara. Metode yang digunakan adalah Backpropagation Neural Network. Metode ini merupakan Artificial Intelligence yang didesain untuk memproses informasi dengan cara menirukan sistem kerja syaraf otak manusia. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi curah hujan di Sumatera Utara menggunakan Backpropagation Neural Network dan mengetahui keakuratan metode tersebut. Data yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara, yaitu data curah hujan pada Januari 2020 hingga Desember 2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa curah hujan pada tahun 2023 setiap bulannya adalah 190; 266; 197; 178; 290; 182; 299; 350; 213; 485; 357; dan 389 (dalam satuan mm/bulan) dan memiliki keakuratan yaitu nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 35,55%, sehingga metode tersebut dikategorikan layak untuk memprediksi curah hujan.