Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Cuaca (Studi Kasus : Kota Bengkulu) - Samuel Agus Febru Haryanto; Ernawati Ernawati; Diyah Puspitaningrum (Rekursif: Jurnal Informatika, 2015)
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi cuaca harian di kota Bengkulu bulan januari 2014 menggunakan data suhu, kelembaban, dan curah hujan hasil pengamatan cuaca harian tahun 2008 – 2013 dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) stasiun  Meteorologi Fatmawati Bengkulu. Sebagai alat prediksi cuaca digunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan algoritma Backpropagation. Eksperimen dilakukan dengan menggunakan: a) iterasi maksimum 100, 500, 1000, 1500, 10000, 15000; b) hidden layer sejumlah 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10; c) error maksimum sebesar 0.01 dan 0.001. hasil terbaik diperoleh menggunakan iterasi maksimum 15000, 7 hidden layer, dan error maksimum 0.001 dengan hasil aktual yang memprediksi secara tepat sebesar 32.25% dan yang memiliki jarak prediksi bergeser 1 kelas cuaca sebesar 42%. Adapun kelas cuaca adalah: 1) hujan sangat ringan (0 – 5 mm/hari), 2) hujan ringan (6 – 20 mm/hari), 3) hujan sedang (21 – 50 mm/hari), 4) hujan lebat (51 – 100 mm/hari), 5) hujan sangat lebat (>100 mm/hari).Kata kunci : Backpropagation, time series, prediksi cuaca.