Optimasi jaringan syaraf tiruan dengan algoritma genetika untuk peramalan curah hujan

Abstract

Informasi tentang banyaknya curah hujan sangat berguna bagi para petani dalam mengantisipasi kemungkinan terjadinya peristiwa-peristiwa ekstrim (kekeringan dan kebanjiran) yang akan berakibat kegagalan dalam proses produksinya. Dengan demikian, ketersediaan informasi ini memerlukan suatu metode peramalan curah hujan yang akurat. Beberapa penelitian yang sudah dilakukan belum memberikan hasil yang memuaskan. Algoritma genetika standar adalah metode yang digunakan untuk optimasi konfigurasi neuron pada lapisan tersembunyi dalam Jaringan Syaraf Tiruan (JST) ini. Teknik pembelajaran JST yang digunakan dalam metode peramalan curah hujan ini adalah JST propagasi balik standar dengan arsitektur banyak lapis yaitu satu lapisan input, satu lapisan tersembunyi, dan satu lapisan output. Keakuratan hasil prediksi JST diukur berdasarkan R2 dan RMSE-nya.