Prediksi Curah Hujan Bulanan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Beberapa Fungsi Pelatihan Backpropagation (Studi Kasus: Stasiun Meteorologi Tabing Padang, Tahun 2001-2012)

Abstract

Telah dilakukan prediksi curah hujan bulanan menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan beberapa fungsi pelatihan backpropagation.  Penelitian ini menggunakan data curah hujan di Stasiun Meteorologi Tabing Padang dari tahun 2001 sampai tahun 2012.  Analisis dilakukan terhadap jumlah lapisan tersembunyi, jumlah neuron pada lapisan tersembunyi, jumlah data latih, dan fungsi pelatihan. Dari penelitian ini ditemukan bahwa semakin banyak jumlah lapisan tersembunyi dan data latih yang digunakan semakin bagus hasil prediksi,  jumlah neuron pada lapisan tersembunyi tidak pengaruh terhadap akurasi prediksi, fungsi pelatihan yang paling efektif untuk mengenali pola curah hujan bulanan adalah traingdx dengan arsitektur (12,20,20,20,1), dengan keberhasilan  mengenali pola adalah 99,0%. Arsitektur ini digunakan untuk memprediksi curah hujan bulanan selama tahun 2013 dan tahun 2014 dan didapatkan hasil bahwa setiap bulannya adalah musim hujan dengan curah hujan lebih besar dari pada 150 mm.