Prakiraan cuaca harian dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, yaitu pada suhu udara (temperatur), curah hujan (endapan), kelembapan udara (humidity), tekanan udara, serta arah dan kecepatan angin. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan algoritma yang secara umum sangat baik dalam permasalahan pengenalan pola. JST bekerja dengan menirukan jaringan syaraf manusia yang secara umum terdiri dari jutaan simpul, dan setiap simpul dapat menyimpan informasi-informasi khusus untuk membentuk sebuah tujuan dari sistem syaraf tersebut. Sehingga jumlah simpul (neuron) yang optimal pada sebuah jaringan JST sering menjadi pertanyaan yang mendasar. Dari penelitian yang dilakukan, algoritma JST untuk prakiraan cuaca di wilayah Kuta Selatan, Bali yang dirancang memiliki sebuah layer tersembunyi, memiliki nilai RMSE yang terkecil ketika jumlah neuron pada lapisan tersembunyi berjumlah 8 neuron. Nilai RMSE ini didapatkan saat jaringan mempelajari data peramalan tahun 2012 dan tahun 2013, dengan nilai RMSE 0,098. Dan dari hasil pengujian menggunakan data peramalan di tahun 2014, didapatkan akurasi jaringan JST tersebut mencapai nilai 72,45%
Copyrights © 2014