PENGGUNAAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK PERAMALAN JUMLAH LEDAKAN MATAHARI (FLARE) - Yuyun Monita; Dian Candra Rini Novitasari; Nanang Widodo; Ahmad Zaenal Arifin (Prodi Matematika FMIPA Unirow Tuban, 2019)
Badai matahari memiliki dampak negatif bagi Bumi seperti terganggunya keadaan ruang angkasa, ionosfer dan atmosfer Bumi, serta sistem teknologi yang berada di luar angkasa. Badai matahari merupakan salah satu peristiwa alam yang disebabkan oleh aktivitas matahari yaitu ledakan matahari (flare). Flare terjadi akibat terbukanya kumparan medan magnet di permukaan matahari yang dapat memancarkan energi sangat besar. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengurangi risiko dari badai matahari akibat flare yaitu dengan peramalan. Backpropagation merupakan salah satu algoritma pembelajaran dalam jaringan saraf tiruan yang paling umum digunakan salah satunya untuk peramalan. Backpropagation melakukan proses pembelajaran dengan penyesuaian bobot-bobot dari arsitektur jaringan saraf tiruan dengan arah mundur berdasarkan pada nilai error. Melihat tingkat urgensi badai matahari yang disebabkan oleh flare serta berdasarkan beberapa penelitian terdahulu maka akan dilakukan peramalan flare pada satu bulan berikutnya dengan metode Backpropagation. Hasil terbaik yang diperoleh yaitu menggunakan arsitektur jaringan 10 unit tersembunyi. Perolehan nilai MAPE pada tahap pelatihan 9,93% dan tahap pengujian 15,98%. Hasil Peramalan yang diperoleh yaitu 0,26 yang berarti bahwa pada Bulan Januari tahun 2009 tidak terjadi ledakan.