Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Hopfield Untuk Prediksi Cuaca di Kota Palangka Raya - Sulistyowati Sulistyowati; Amelia Rohmah (Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi, 2020)
Forecasting atau peramalan merupakan salah satu bagian dari ilmu statistika yang digunakan untuk meramalkan suatu kemungkinan yang akan terjadi dimasa yang akan datang, berdasarkan pada data masa lampau yang akan dianalisis dengan menggunakan cara-cara tertentu. pemodelan yang cocok untuk peramalan saat ini adalah bidang jaringan syaraf tiruan dan salah satu penerapannya menggunakan metode hopfield. Di peramalan prakiraan cuaca unsur-unsur cuaca merupakan faktor terpenting dalam menentukan suatu pemodelan seperti kecepatan udara, suhu udara, kelembaban udara, dan tekanan udara. Pada jaringan hopfield, neuron input yang digunakan adalah unsur-unsur cuaca tersebut yang diubah dalam bentuk fungsi bipolar threshold diproses sampai mencapai stabil/konvergen dengan fungsi aktivasi bipolar symetric hard limit. Penelitian ini menggunakan fungsi bipolar threshold yang didapat berdasarkan nilai-nilai dari keempat unsur cuaca tersebut. Sistem ini menggunakan model jaringan dengan empat neuron input yang terhubung dengan bobot-bobot lapisan yang simetris dan tiga nilai output jaringan, yaitu kriteria cerah dengan nilai [-1 1 1 1], kriteria berawan dengan nilai [0 0 0 0], dan kriteria hujan dengan nulai [1 -1 1 -1]. Penerapan metode hopfield untuk prakiraan cuaca di Wilayah Palangka Raya dengan data pagi sebanyak 78 yang terdiri dari data pagi, siang dan malam. setelah data dilakukan pengujian maka terlihat bahwa metode ini mampu memberikan akurasi sebesar 64% dan error sebesar 36%