TA DIGITAL
Analisis dan Perancangan Program Aplikasi Model Jaringan Saraf Tiruan Untuk Prediksi Curah Hujan Menggunakan Metode Backpro
Peramalan merupakan metode penting dalam menentukan segala sesuatu agar efektif dan efesien. Selama ini banyak peramalan dilakukan secara intuitif dengan menggunakan metode-metode statistik. Pemilihan metode tersebut tergantung pada berbagai aspek yang mempengaruhi yaitu aspek waktu, pola data, tipe model sistem yang diamati, tingkat keakuratan ramalan yang diinginkan. Dengan menggunakan teknologi di bidang Artificial Intellegence yaitu teknologi jaringan saraf tiruan maka identifikasi pola data dari sistem peramalan curah hujan dapat dilakukan dengan metode pendekatan pembelajaran atau pelatihan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana melakukan peramalan curah hujan dengan menggunakan jaringan saraf tiruan backpropagation dan untuk mengetahui besarnya tingkat keakuratan ramalan yang dihasilkan. Metode backpropagation pada dasarnya adalah mencari error suatu sel neuron. Dalam pembuatan sistem, data curah hujan diperoleh dari data rain gauge typing bucket. Data SST, SOI dan DMI diperoleh dari internet, sedangkan data variabel (suhu, kelembababan, titik embun, tekanan, jalur radiasi, radiasi matahari, arah angin dan suhu tanah) diperoleh dari BMKG kota Semarang. Untuk SST tingkat korelasi data uji sebesar 0,96945. SOI tingkat korelasi data uji 0,98265. DMI mempunyai korelasi data uji sebesar 0,98381. Sedangkan dari ketiganya mempunyai korelasi data uji sebesar 0,99675. Setelah berhasil dalam melakukan peramalan, maka personal atau instansi terkait dapat mempersiapkan serta menanggulangi persistiwa kedepan.
No other version available
Computer Science, Information & General Works 
Philosophy & Psychology 
Religion 
Social Sciences 
Language 
Pure Science 
Applied Sciences 
Art & Recreation 
Literature 
History & Geography