Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Awal Musim Hujan Berdasarkan Suhu Permukaan Laut

Laila Sari Lubis, Agus Buono

Abstract


Anjatan, Indramayu adalah salah satu daerah pertanian di Indonesia. Keberhasilan atau kegagalan panen setiap tahun tergantung pada ketersediaan air di wilayah tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang akurat untuk memprediksi awal musim hujan. Metode yang digunakan untuk prediksi dalam penelitian ini adalah jaringan saraf tiruan (JST) back-propagation. Hasil akurasi prediksi JST diukur dengan R2 dan RMSE. Penelitian ini menggunakan suhu permukaan laut (SST) ECHAM4p5_CA yang merupakan salah satu model suhu permukaan laut di bulan Juni, Juli, dan Agustus. Domain SST dipilih berdasarkan korelasi 5% dan 10% untuk masing-masing bulan Juni, Juli, dan Agustus. Penelitian ini menggunakan arsitektur JST dengan dua parameter: hidden neuron (HN) dan learning rate (LR). Jumlah hidden neuron yang digunakan dalam penelitian ini adalah 5, 10, 20, dan 40, dan tingkat pembelajaran adalah 0.3, 0.1, dan 0.01. Prediksi hasil terbaik untuk korelasi 5% menggunakan JST adalah untuk bulan Juni dengan R2 adalah 51% dan RMSE 3.03 pada HN 10 dan LR 0.01, Juli dengan R2 adalah 48% dan RMSE 3.39 pada HN 20 dan LR 0.1, dan Agustus dengan R2 adalah 75% dan RMSE 2.51 di HN 40 dan LR 0.01. Prediksi hasil terbaik untuk korelasi 10% menggunakan JST adalah untuk bulan Juni dengan R2 adalah 44% dan RMSE 3.32 di HN 5 dan LR 0.3, Juli dengan R2 adalah 42% dan RMSE 3.42 di HN 10 dan LR 0.1, dan Agustus dengan R2 adalah 71% dan RMSE 3.37 di HN 20 dan LR 0.01. Kesimpulan dari penelitian ini adalah hidden neuron dan learning rate dengan nilai yang berbeda mempengaruhi R2 dan RMSE.

Kata kunci: hidden neuron, jaringan saraf tiruan, learning rate, RMSE, R2


Full Text:

PDF

References


[BMG] Badan Meteorologi dan Geofisika. 2008. Prakiraan Musim Hujan 2008/2009 di Indonesia. Jakarta (ID): BMG.

Fausett L. 1994. Fundamental Of Neural Network. New Jersey (US): Prentice Hall.

Fu LM. 1994. Neural Network in Computer Intelligence. Singapura (SG): McGraw-Hill.

Marjuki. 2011. Model prediksi awal musim hujan di pulau Jawa dengan menggunakan informasi suhu muka laut di kawasan Pasifik dan India [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Novi A. 2006. Optimasi jaringan syaraf tiruan dengan algoritme genetika untuk peramalan curah hujan [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Normakristagaluh P. 2004. Penerapan jaringan syaraf tiruan untuk peramalan curah hujan dalam statistical downscaling [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Said MM. 2011. Peramalan panjang musim hujan menggunakan jaringan syaraf tiruan resilient backpropagation [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Suliyanto. 2011. Ekonometrika Terapan Teori dan Aplikasi dengan SPSS. Yogyakarta (ID): Andi Offset.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.