View Artikel Ilmiah

Kembali
NIM (Student Number)K1B018068
Nama MahasiswaRIRI DIAH SEPTIARINI
Judul ArtikelAPLIKASI MODEL PREDIKSI CUACA DI KABUPATEN CILACAP DENGAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK METODE BACKPROPAGATION
AbstrakCuaca adalah keadaan udara pada waktu tertentu dan pada daerah tertentu yang relatif sempit dan dalam waktu yang singkat. Indonesia memiliki iklim tropis yang menyebabkan banyak terjadinya cuaca ekstrem. Prediksi cuaca merupakan suatu hal yang penting dalam melakukan aktivitas. Prediksi cuaca melalui pemodelan statistika perlu dikaji. Salah satu model yang sering digunakan untuk memprediksi cuaca yaitu Artificial Neural Networks (ANN) metode Backpropagation. Pada penelitian ini akan memprediksi cuaca di Kabupaten Cilacap yang dilakukan dengan 15 kali pengujian. Variasi parameter yang digunakan adalah nilai epoch sebesar 3000, jumlah neuron hidden sebanyak 5, 10, dan 15, dan learning rate sebesar 0,01; 0,02; 0,03; 0,04 dan 0,05. Berdasarkan pengujian telah dilakukan diperoleh tingkat akurasi terbaik berada pada arsitektur 4-10-2 dengan learning rate 0,01. Arsitektur 4-10-2 menghasilkan nilai MAPE sebesar 2,568%.
Abstrak (Inggris)Weather is the state of the air at a certain time and at a certain area which is relatively narrow and in a short time. Indonesia has a tropical climate causing lots of extreme weather. Weather prediction is a crucial thing in carrying out activities. Weather prediction through statistical modeling needs to be discussed. One of the frequently used models for predicting weather is Artificial Neural Networks (ANN) with Backpropagation method. This research predicted the weather in Cilacap Regency which is tested 15 times. Parameter variation used are the epoch value is 3000, the number of hidden neurons are 5, 10, and 15, and the learning rate are 0.01; 0.02; 0.03; 0.04; 0.05. Based on the tests that have been carried out, the best accuracy level is obtained on the 4-10-2 architecture with a learning rate of 0.01. Architecture 4-10-2 gave a MAPE value of 2.568%.
Kata KunciArtificial Neural Network, Backpropagation, Cuaca, MAPE, Prediksi.
Nama Pembimbing 1Dr. Jajang, M.Si
Nama Pembimbing 2Najmah Istikaanah, S.Si., M.Sc
Tahun2023
Jumlah Halaman12
Page generated in 0.0554 seconds.