Peramalan Curah Hujan Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan untuk Optimalisasi Musim Tanam Padi - Dimas Bachtiar; Indah Pratiwi; Achmad Jauhari; Muhammad Yusuf; Fifin Ayu Mufarroha; Devie Rosa Anamisa (JUSIFOR : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika, 2025)
Sektor pertanian berperan penting dalam kesejahteraan masyarakat Indonesia, terutama dalam produksi beras. Namun, hasil panen beras sangat bergantung pada faktor iklim, khususnya curah hujan yang mempengaruhi jadwal tanam dan produktivitas. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi curah hujan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation (JST) untuk mengoptimalkan musim tanam padi di Bangkalan, Madura. Data curah hujan harian dari Januari 2019 hingga Juli 2024 diproses, dinormalisasi, dan digunakan sebagai input pada JST. Setelah pengujian berbagai konfigurasi, model terbaik diperoleh dengan learning rate 1.0, lima hidden layer, dan sepuluh neuron, menghasilkan MAPE sebesar 0,3912. Model ini memprediksi bahwa musim tanam padi di Bangkalan dapat dimulai pada bulan Oktober karena tingkat curah hujan memenuhi ambang batas yang diperlukan. Penelitian ini memberikan wawasan bagi pemangku kepentingan dalam merencanakan jadwal tanam yang efektif untuk mengurangi risiko gagal panen.