PREDIKSI CURAH HUJAN DENGAN VALIDASI PERBANDINGAN METODE BACKPROPAGATION DAN PARTIAL LEAST SQUARE REGRESSION - FITRIYANTI, FITRIYANTI; NURFADILLAH JUSMAN; MUH. SAID L; FATHIA RAYHANI (Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia, 2021)
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil curah hujan bulanan dengan melihat hasil nilai validasi antara Jaringan Syaraf Tiruan metode Backpropagation dan Partial Least Square Regression (PLSR). pengolahan data menggunakan software SmartPLS dan Matlab. Hasil penelitian yang diperoleh berupa pola grafik data prediksi dan aktual. Validasi berdasarkan Root Square Mean Error (RMSE) menggunakan metode Backpropagation untuk pos hujan Sakkoli, Paria/Majennang dan Anabanua memiliki nilai yaitu 0,150., 0,107 dan 0,024. Untuk data RMSE menggunakan PLSR yaitu 190,669., 6,062 dan 19,196. Adapun Nilai korelasi dengan menggunakan metode Backpropagation untuk masing-masing pos hujan Sakkoli yaitu 0,628, Paria/Majennang yaitu 0,783 dan Anabanua yaitu 0,810. Korelasi menggunakan metode PLSR, yaitu 0,546 pada pos hujan Sakkoli., 0,625 pada pos hujan Paria/Majennang dan 0,626 pada pos hujan Anabanua.