PENERAPAN MADALINE NEURAL NETWORK UNTUK PRAKIRAAN CUACA (STUDI KASUS: KOTA PONTIANAK) - , Dwi Marisa Midyanti, Steven Joses , Cucu Suhery (Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi, 2018)
Kondisi cuaca dapat berubah dari waktu ke waktu. Perubahan cuaca di atas permukaan bumi disebabkan oleh kondisi alam yang sedang berlangsung. Faktor-faktor yang mempengaruhi kondisi cuaca dinyatakan dalam bentuk berbagai parameter seperti suhu udara, tekanan udara, kecepatan angin, kelembaban udara, jarak pandang dan fenomena atmosfer lainnya. Penelitian tentang cuaca dengan menggunakan metode MADALINE Neural Network bertujuan untuk melakukan prakiraan cuaca pada waktu yang akan datang. Many ADALINE (MADALINE) merupakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan beberapa ADALINE sebagai penyusunnya. MADALINE akan meningkatkan kapabilitas komputasi sehingga dapat merespon dengan baik pola masukan terbaru dengan meminimalkan respon sudah dilatih untuk pola masukan sebelumnya. MADALINE menerapkan prinsip â€œminimum disturbanceâ€ dengan melakukan â€œtrial adaptationâ€ pada setiap ADALINE. Pada penelitian ini diterapkan MADALINE Neural Network dengan algoritma MADALINE Rule II untuk prakiraan cuaca di Kota Pontianak. Jaringan MADALINE terdiri atas 15 unit masukan, 3 unit pada 1 lapisan tersembunyi, dan 3 unit keluaran. Pada proses pelatihan sebanyak 15115 data latih diperoleh nilai toleransi terbaik (perubahan bobot terbesar) sebesar 0,00500639 pada iterasi 65080 dan laju pembelajaran terbaik sebesar 0,005. Akurasi tertinggi sebesar 71,55% dengan 10816 data cuaca diprakirakan dengan tepat. Hasil pengujian menggunakan 6468 data uji diperoleh akurasi sebesar 78,58% dengan 5083 data cuaca diprakirakan dengan tepat.Â Kata Kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, MADALINE Rule II, prakiraan cuaca