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.
Tidak tersedia versi lain
Karya Umum 
Filsafat 
Agama 
Ilmu-ilmu Sosial 
Bahasa 
Ilmu-ilmu Murni 
Ilmu-ilmu Terapan 
Kesenian, Hiburan, dan Olahraga 
Kesusastraan 
Geografi dan Sejarah