Prediksi Tinggi Muka Air Harian Menggunakan Algoritma Backpropagation ( Studi Kasus Sungai Pulai Tanjungpinang )
| Main Author: | fredy gunawan, f |
|---|---|
| Format: | Article PeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
fredy gunawan
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.umrah.ac.id/171/1/Jurnal%20Fredy%20Gunawan%20%28100155201060%29.pdf http://repository.umrah.ac.id/171/ |
Daftar Isi:
- Sungai pulaimerupakan salah satu waduk yang di gunakan oleh PDAM untuk pasokan air bersih untuk kota Tanjungpinang. Walaupun sudah berjalan sangat lama, tetapi pengelolaan sungai pulai, khususnya waduk sungai pulai masih belum maksimal dalam hal pengelolaan TMA demi terpenuhinya kebutuhan pasokan air untuk masyarakat di kota Tanjungpinang. TMA diwaduk sungai pulai ini dapat di prediksi dengan menggunakan metode Backpropagation Neural Network, dan inisialisasi bobot awalnya menggunakan metode Nguyen Widrow. Sehingga dapat diprediksi dan dapat mengambil tindakan untuk memaksimalkan TMA yang terdapat disungai pulai. Parameter yang digunakan untuk memprediksi TMA harian ini adalah Curah hujan, Suhu, Kecepatan angin, dan TMA harian. Data harian yang dipakai pada penelitian ini berjumlah 770 data, dengan data training (juli 2014 - februari 2016) dan data (maret 2016 – agustus 2016) digunakan sebagai data testing. Tingkat akurasi dari hasil pengujian ini diukur dengan menghitung error rata-rata dengan menggunakan Root Means Square Error (RMSE). Pada penelitian ini hasil pemodelan terbaik dengan maximum iterasi = 10.000, maximum error 0.01, menggunakan 8 neuron hidden layer dan dengan jumlah learning rate 0.5 memperoleh nilai RMSE terkecil sebesar 0,01319.