Penerapan Algoritma Backpropagation Neural Network dalam Memprediksi Curah Hujan Harian Kota Bandung - Shastia Diba Rahmawanti; Marizsa Herlina (Bandung Conference Series: Statistics, 2024)
Abstract. Rain is a common natural phenomenon that is very difficult to predict. Many factors can affect the occurrence of rain, ranging from temperature, humidity, sunlight intensity, and rainfall. Rainfall itself is a natural phenomenon that is the most important part for life on earth because when rainfall is categorized as high, it can cause disasters such as floods and other things. Therefore it is very important to do rainfall prediction in an area to anticipate disasters that will occur. In this research, daily rainfall prediction has been carried out using Artificial Neural Network (ANN) with Backpropagation approach method. The data used comes from the Bandung Metrology, Climatology and Geophysics Agency (BMKG) regarding temperature, humidity and daily rainfall from 2021-2023 (January 1 to March 28). This study aims to determine the best Artificial Neural Network architecture and also predict rainfall in Bandung City. From this study, it was found that the best architecture result was 10_32_1 using a learning rate of 0.01 with a MAPE value obtained of 0.537%. Thus it can be concluded that the backpropagation method can be used for daily rainfall prediction in Bandung City, where the results of rainfall prediction for the next 30 days state that there are 8 days of no rain where the highest rainfall intensity is on 04/26/2023 amounting to 0.537%. Abstrak. Hujan merupakan suatu fenomena alam yang umum terjadi namun sangat sulit untuk diprediksi. Banyak faktor yang dapat mempengaruhi terjadinya hujan, mulai dari suhu, kelembaban, intensitas sinar matahari, dan curah hujan. Curah hujan sendiri merupakan gejala alam yang menjadi bagian terpenting bagi kehidupan di bumi karena saat curah hujan dikategorikan tinggi, dapat menyebabkan bencana seperti banjir dan hal lainnya. Karena itu sangatlah penting untuk melalukukan prediksi curah hujan pada suatu daerah untuk pengantisipasian bencana yang akan terjadi. Pada penelitian ini telah dilakukan prediksi curah hujan harian menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dengan metode pendekatan Backpropagation. Data yang digunakan berasal dari Badan Metrologi, Klimatalogi dan Geofisika (BMKG) Kota Bandung tentang suhu, kelembapan dan curah hujan harian dari tahun 2021-2023 (1 Januari sampai 28 Maret). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan arsitektur Artificial Neural Network terbaik dan juga memprediksi curah hujan di Kota Bandung. Dari penelitian ini ditemukan hasil arsitektur terbaik yaitu 10_32_1 menggunakan learning rate 0.01 dengan niali MAPE yang didapat sebesar 0.537%. Dengan demikian dapat disimpulkan metode backpropagation dapat digunakan untuk prediksi curah hujan harian di Kota Bandung, dimana pada hasil prediksi curah hujan untuk 30 hari kedepan menyatakan terdapat 8 hari tidak terjadi hujan dimana intensitas curah hujan paling tinggi berada pada tanggal 26/04/2023 sebesar 32.9826.