PENERAPAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN DI KABUPATEN BIMA

UTARI, ARDITA (2025) PENERAPAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN DI KABUPATEN BIMA. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Mataram.

	Text COVER-DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) \| Request a copy
	Text SIMILARITY CEK.pdf Restricted to Repository staff only Download (15MB) \| Request a copy

Abstract

Penelitian ini mengkaji penerapan metode Artificial Neural Network (ANN) dengan algoritma Backpropagation untuk memprediksi curah hujan di Kabupaten Bima. Data yang dianalisis merupakan data historis curah hujan periode 2015 sampai 2024 yang diperoleh dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG). Proses penelitian meliputi pengumpulan data, tahap praproses berupa imputasi nilai hilang menggunakan metode Random Forest, transformasi data harian menjadi bulanan, serta normalisasi data. Pembagian data latih dan data uji dilakukan dengan teknik sliding windows. Arsitektur jaringan yang digunakan terdiri atas 96 neuron pada lapisan input, 4 neuron pada lapisan tersembunyi, dan 1 neuron pada lapisan output. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik Mean Squared Error (MSE) dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ANN Backpropagation memiliki tingkat akurasi yang baik dengan nilai MSE sebesar 0,001301872 dan RMSE sebesar 0,036071028 pada data latih, serta MSE sebesar 0,001633761 dan RMSE sebesar 0,040428293 pada data uji. Prediksi curah hujan tahun 2025 memperlihatkan pola musiman yang sejalan dengan tren historis, sehingga model ini dapat dimanfaatkan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam penentuan waktu tanam, mitigasi bencana, dan perencanaan sektor pertanian di Kabupaten Bima.

Item Type:

Thesis (undergraduate)

Contributors: