PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PRAKIRAAN HUJAN HARIAN DI DAERAH KUTA SELATAN PROVINSI BALI

Abstract

Prakiraan cuaca harian dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, yaitu pada suhu udara

(temperatur), curah hujan (endapan), kelembapan udara (humidity), tekanan udara, serta arah dan

kecepatan angin. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan algoritma yang secara umum sangat baik

dalam permasalahan pengenalan pola. JST bekerja dengan menirukan jaringan syaraf manusia yang

secara umum terdiri dari jutaan simpul, dan setiap simpul dapat menyimpan informasi-informasi khusus

untuk membentuk sebuah tujuan dari sistem syaraf tersebut. Sehingga jumlah simpul (neuron) yang

optimal pada sebuah jaringan JST sering menjadi pertanyaan yang mendasar. Dari penelitian yang

dilakukan, algoritma JST untuk prakiraan cuaca di wilayah Kuta Selatan, Bali yang dirancang memiliki

sebuah layer tersembunyi, memiliki nilai RMSE yang terkecil ketika jumlah neuron pada lapisan

tersembunyi berjumlah 8 neuron. Nilai RMSE ini didapatkan saat jaringan mempelajari data peramalan

tahun 2012 dan tahun 2013, dengan nilai RMSE 0,098. Dan dari hasil pengujian menggunakan data

peramalan di tahun 2014, didapatkan akurasi jaringan JST tersebut mencapai nilai 72,45%