Prediksi Curah Hujan Menggunakan Artificial Neural Network (Studi Kasus : BMKG Kota Balikpapan)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Institut Teknologi Kalimantan
Author
Qaria, Khusnul
Subject
T Technology (General)
Datestamp
2022-07-19 03:22:38
Abstract :
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan time series. Data ini direkam berdasarkan urutan waktu. Adanya analisis berdasarkan runtutan waktu yang terjadi di masalalu akan membantu dalam proses prediksi yang akan dilakukan. Proses pengenalan pola peristiwa masa depan berdasarkan pada pola yang terjadi dimasa lalu merupakan subjek penting dari time series. Dalam penelitian ini akan dianalisa pola berdasarkan deret waktu. Artifical Neural Network (ANN) merupakan metode yang baik untuk pengenalan pola yang proses penyimpanan informasinya mirip dengan kinerja otak manusia. Penelitian ini menggunakan data curah hujan bulanan Stasiun Meteorologi Sultan Aji Muhammad Sulaiman Sepinggan Balikpapan dari tahun 2006-2021. Data tersebut didapatkan dari website resmi Badan Pusat Statistik Kota Balikpapan. Parameter yang digunakan meliputi input layer yang menjadi masukan bagi ANN, hidden layer yang merupakan penghubung dari input dan output, output layer merupakan kelauaran dari ANN, epoch yang merupakan siklus dari perubahan bobot dan learning rate berguna untuk menghitung nilai dari koreksi bobot. Komposisi data training dan testing menggunakan perbandingan 90% : 20%, 80% : 70%, dan 70% dan 30%. Untuk mengetahui nilai error atau kesalahan menggunakan MSE (Mean Square Error). Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan didapatkan model terbaik dalam memprediksi curah hujan di Kota Balikpapan dengan komposisi perbandingan 90% : 10%. Arsitektur yang digunakan yaitu 9-7-1 dengan jumlah iterasi sebesar 500 dan learning rate sebesar 0.5 menghasilkan MSE pelatihan sebesar 0.02851398, MSE pengujian sebesar 0.0237215 dan akurasi pengujian sebesar 78.807 %.
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan time series. Data ini direkam berdasarkan urutan waktu. Adanya analisis berdasarkan runtutan waktu yang terjadi di masalalu akan membantu dalam proses prediksi yang akan dilakukan. Proses pengenalan pola peristiwa masa depan berdasarkan pada pola yang terjadi dimasa lalu merupakan subjek penting dari time series. Dalam penelitian ini akan dianalisa pola berdasarkan deret waktu. Artifical Neural Network (ANN) merupakan metode yang baik untuk pengenalan pola yang proses penyimpanan informasinya mirip dengan kinerja otak manusia. Penelitian ini menggunakan data curah hujan bulanan Stasiun Meteorologi Sultan Aji Muhammad Sulaiman Sepinggan Balikpapan dari tahun 2006-2021. Data tersebut didapatkan dari website resmi Badan Pusat Statistik Kota Balikpapan. Parameter yang digunakan meliputi input layer yang menjadi masukan bagi ANN, hidden layer yang merupakan penghubung dari input dan output, output layer merupakan kelauaran dari ANN, epoch yang merupakan siklus dari perubahan bobot dan learning rate berguna untuk menghitung nilai dari koreksi bobot. Komposisi data training dan testing menggunakan perbandingan 90% : 20%, 80% : 70%, dan 70% dan 30%. Untuk mengetahui nilai error atau kesalahan menggunakan MSE (Mean Square Error). Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan didapatkan model terbaik dalam memprediksi curah hujan di Kota Balikpapan dengan komposisi perbandingan 90% : 10%. Arsitektur yang digunakan yaitu 9-7-1 dengan jumlah iterasi sebesar 500 dan learning rate sebesar 0.5 menghasilkan MSE pelatihan sebesar 0.02851398, MSE pengujian sebesar 0.0237215 dan akurasi pengujian sebesar 78.807 %.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
