PENERAPAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION PADA PREDIKSI INTENSITAS CURAH HUJAN DI KOTA PONTIANAK - Ilham Saputra; Setyo Wira Rizki (Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2019)
Cuaca merupakan suatu kondisi udara di suatu wilayah atau tempat pada waktu yang relatif singkat. Keadaan cuaca yang tidak menentu tersebut merupakan hal yang mendasari perlunya untuk meramalkan cuaca. Peramalan dapat dilakukan untuk mengetahui kapan suatu peristiwa akan terjadi sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan. Salah satunya adalah dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan. Jaringan syaraf tiruan adalah salah satu kecerdasan buatan yang menyerupai sistem syaraf dari otak manusia. Proses dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan ini bertujuan untuk penerapan metode learning vector quantization pada prediksi intensitas curah hujan di Kota Pontianak. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari BMKG Pontianak. Data tersebut merupakan data curah hujan, kelembapan udara, temperatur maksimum dan temperatur minimum. Proses pelatihan pada metode learning vector quantization ini dengan menentukan bobot awal dan parameter yang digunakan. Selanjutnya melakukan pelatihan dari epoch ke-1 pada data ke-1 sampai data ke-n dan diperoleh bobot akhir. Selanjutnya mengurangi nilai alpha:alpha(hat)=alpha-Decalpha*alpha  . Lakukan cara yang sama pada epoch ke-2 sampai max epoch dan memperoleh bobot akhir. Bobot akhir ini akan digunakan untuk melakukan proses pengujian. Hasil pengujian dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan menggunakan metode learning vector quantization diperoleh untuk Maksimum epoch (MaxEpoch) = 5, learning rate (alpha) = 0,4, Decrease learning rate (Decalpha) = 0,1, dan Minimum learning rate (minalpha) = 0 dengan tingkat akurasinya sebesar 90%. Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan,Cuaca, Epoch