Peramalan Curah Hujan di Wilayah Surabaya Timur dengan Vector Autoregressive Neural Network - Febrian Kristianda; Kartika Fithriasari (Jurnal Sains dan Seni ITS, 2016)
Hujan merupakan suatu peristiwa alam yang terjadi di setiap wilayah. Intensitas hujan di beberapa wilayah yang saling berdekatan mengindikasi ada pola curah hujan yang sama setiap tahunnya. Pemodelan time series dengan menggunakan lebih dari satu variabel dapat dipergunakan jika melihat hubungan pola curah hujan tersebut. Tetapi seringkali data curah hujan mengandung pola-pola non linier, sehingga diperlukan metode non lini-er untuk mengantisipasinya. Sehingga dalam penelitian ini digunakan pemodelan VAR-NN yang merupakan gabu-ngan antara metode pemodelan time series linier dan non linier untuk kasus curah hujan di dua kelurahan yang be-rada di wilayah Surabaya Timur. Berdasarkan hasil anali-sis yang diperoleh diketahui untuk model VAR terbaik yaitu VARIMA (5,1,0) (0,1,0)36, sedangkan untuk pemode-lan VAR-NN yang terbaik adalah arsitektur jaringan dengan jumlah neuron pada input layer sebanyak 8, 2 neuron pada hidden layer, dan pada lapisan output seba-nyak 2 neuron