Perbaikan Metode Prakiraan Cuaca Bandara Abdulrahman Saleh dengan Algoritma Neural Network Backpropagation - Risty Jayanti Yuniar; Didik Rahadi S.; Onny Setyawati (Jurnal EECCIS, 2013)
Kecepatan angin dan curah hujan merupakan faktor yang sangat penting dalam penerbangan. Penelitian ini bertujuan untuk memprakirakan kecepatan angin dan curah hujan di Bandara Abdulrahman Saleh Malang menggunakan neural network multilayer dengan algoritma backpropagation. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari tiga input yakni suhu udara, kelembaban udara, tekanan udara dan dua output yakni kecepatan angin dan curah hujan. Proses training menghasilkan arsitektur terbaik dengan hidden layer 5 dan learning rate 0,9. Dari grafik hasil prakiraan diketahui bahwa output prakiraan sudah mendekati nilai target. Model telah berhasil melakukan proses prakiraan dengan baik dengan nilai MSE prakiraan kecepatan angin sebesar 0,0086 dan nilai MSE prakiraan curah hujan sebesar 0,004846.Kata Kunci — neural network, backpropagation, curah hujan, kecepatan angin.