Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUSIFOR : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika
Bachtiar, Dimas
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Library & Information Science

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Extreme Learning Machine Untuk Memprediksi Curah Hujan Dalam Penentuan Jadwal Tanam Padi Pratiwi, Indah; Bachtiar, Dimas; Jauhari, Achmad; Yusuf, Muhammad; Mufarroha, Fifin Ayu; Anamisa, Devie Rosa
JUSIFOR : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Vol 4 No 1 (2025): JUSIFOR - Juni 2025
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Raden Rahmat Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70609/jusifor.v4i1.5859

Abstract

Perubahan iklim dan pola curah hujan yang tidak menentu menjadi tantangan serius bagi pertanian, terutama dalam menentukan waktu yang tepat untuk tanam padi. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan curah hujan sebagai penentu jadwal tanam padi di Kabupaten Bangkalan, Madura. Pulau Madura merupakan pulau terbesar di Jawa Timur dengan total lahan kering seluas 77.999,64 ha di Kabupaten Bangkalan. Pertanian lahan kering sangat bergantung pada curah hujan sehingga memerlukan perencanaan tanam yang tepat untuk efisiensi penggunaan air. Metode Extreme Learning Machine (ELM) dipilih dalam penelitian ini karena dipilih karena kecepatan pelatihan yang tinggi dan kemampuan generalisasi yang baik. Data yang diolah terdiri dari 1.643 data curah hujan harian yang diperoleh dari BMKG Stasiun Meteorologi Perak I Surabaya, dengan rentang waktu dari Januari 2020 hingga Juni 2024. Dari hasil pengolahan data, diperoleh pengujian terbaik dengan rasio data latih dengan data uji sebesar 90:10, menggunakan satu hidden neuron, yang menghasilkan MAPE sebesar 2.489, MAE sebesar 0.0448, dan MSE sebesar 0.0086. Berdasarkan kriteria jadwal tanam padi, dapat disimpulkan bahwa jadwal tanam padi bisa dimulai pada bulan Oktober, karena curah hujan mencapai 150 mm dan mencapai lebih dari 100 mm pada tiga bulan setelahnya di tiap bulannya.
Peramalan Curah Hujan Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan untuk Optimalisasi Musim Tanam Padi Bachtiar, Dimas; Pratiwi, Indah; Jauhari, Achmad; Yusuf, Muhammad; Mufarroha, Fifin Ayu; Anamisa, Devie Rosa
JUSIFOR : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Vol 4 No 1 (2025): JUSIFOR - Juni 2025
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Raden Rahmat Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70609/jusifor.v4i1.5862

Abstract

Sektor pertanian berperan penting dalam kesejahteraan masyarakat Indonesia, terutama dalam produksi beras. Namun, hasil panen beras sangat bergantung pada faktor iklim, khususnya curah hujan yang mempengaruhi jadwal tanam dan produktivitas. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi curah hujan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation (JST) untuk mengoptimalkan musim tanam padi di Bangkalan, Madura. Data curah hujan harian dari Januari 2019 hingga Juli 2024 diproses, dinormalisasi, dan digunakan sebagai input pada JST. Setelah pengujian berbagai konfigurasi, model terbaik diperoleh dengan learning rate 1.0, lima hidden layer, dan sepuluh neuron, menghasilkan MAPE sebesar 0,3912. Model ini memprediksi bahwa musim tanam padi di Bangkalan dapat dimulai pada bulan Oktober karena tingkat curah hujan memenuhi ambang batas yang diperlukan. Penelitian ini memberikan wawasan bagi pemangku kepentingan dalam merencanakan jadwal tanam yang efektif untuk mengurangi risiko gagal panen.
Co-Authors Achmad Jauhari, Achmad Devie Rosa Anamisa Fifin Ayu Mufarroha Indah Pratiwi Muhammad Yusuf