Similarity_Sistem Prediksi Curah Hujan Bulanan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation

Sunardi, Sunardi and Yudhana, Anton and Muflih, Ghufron Zaida (2020) Similarity_Sistem Prediksi Curah Hujan Bulanan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation. JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis), 10 (2). ISSN ISSN : 25022377 | PISSN : 20883587

Text Similarity_Sistem Prediksi Curah Hujan Bulanan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation.pdf Download (2MB)

Abstract

AbstrakCurah hujan mempunyai peran penting untuk kehidupan manusia. Informasi curah hujan dapat dimanfaatkan pada beberapa bidangdiantaranya bidang pertanian. Sebagai patokan masa tanam, manajemen infiltasi air, dan irigasi. Sumber daya untuk menghitung curah hujan adalah alat ukur curah hujan,radar berbasis darat, dan satelit penginderaan jauh. Jenis curah hujan di wilayah Wonosobo bersifat monsun, artinya memiliki satu kali periode basah dan satu periode kering. Wonosobo mempunyai curah hujan yang fluktuatif dan beragam tiap bulannya serta ketersediaan data curah hujan tidak menentu pada tiap tahunnya. Sebagai daerah pegunungan, sektor pertanian sangat dominan dalam perekonomian masyarakat Wonosobo. Pengamatan terhadap kondisi cuacaterutama curah hujan menjadi penting untuk dilakukan karena dapat dimanfaatkan oleh pihak-pihak terkait terutama pada bidang pertanian. Selain itu untuk menyediakan data curah hujan pada wilayah yang tidak mempunyai stasiun pengamatan. Penelitian inibertujuan membuat perancangan dan implementasi sistem prediksi curah hujan dengan pengembangan Software Development Life Cycle(SDLC) waterfall modeldan menerapkan jaringan syaraf tiruan (JST) backpropagation. Pengembangan sistem menggunakan SDLC waterfallmodeldipilih karena sederhana, mudah dipahami dan diimplementasikan. JST backpropagation diterapkan dalam sistem prediksi karena memiliki kelebihan dapat diaplikasikan pada suatu masalah yang berkaitan dengan prediksi. Pengujian pada sistem yang dibangun untuk trainingdan validasi menghasilkan akurasi training 93.92% dengan validasi 73.04%, menunjukkan bahwa sistem dapat digunakan dan telah berjalan sesuai dengan hasil yang diharapkan. Didapatkan arsitektur JST terbaik pada pengujian dengan nilai inputlayer 3, hidden layer12, dan output1, learning rate0.5 momentum 0.9. Dari target SSE 0.1 didapatkan SSE sebesar 0.302868.Keywords:Curah Hujan; Jaringan Syaraf Tiruan (JST); Backpropagation; Software Development Life Cycle (SDLC); Waterfall

Item Type:	Artikel Umum
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisi / Prodi:	Faculty of Industrial Technology (Fakultas Teknologi Industri) > S1-Electrical Engineering (S1-Teknik Elektro)
Depositing User:	Anton Yudhana,
Date Deposited:	15 Jun 2022 02:49
Last Modified:	15 Jun 2022 02:49
URI:	http://eprints.uad.ac.id/id/eprint/35313

Actions (login required)

View Item