Electronic Theses and Dissertation

Penelitian tentang Perbandingan Prediksi Curah Hujan Berbasis Neural Network Backpropagation dan Fuzzy Time Series Markov Chain di Kabupaten Aceh Utara telah selesai dilakukan. Terdapat beberapa metode yang sering digunakan dalam memprediksi curah hujan di antaranya Neural Network dan Fuzzy Time Series. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil perbandingan model Neural network dan Fuzzy Time Series dari nilai tingkat akurasi dalam memprediksi curah hujan di Wilayah Aceh Utara. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data curah hujan harian di 5 titik koordinat pada periode 2016-2020 yang diperoleh dari satelit GPM. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu model Neural network dan data curah hujan satelit memiliki tingkat hubungan rendah dengan nilai r yaitu 0,28 – 0,48 sedangkan model Fuzzy Time Series memiliki hubungan yang kuat dengan nilai r sebesar 0,70 - 0,84. Berdasarkan tingkat keakuratan, Fuzzy Time Series cukup akurat dengan nilai MAPE sebesar 0,96 – 2.25 sedangkan Neural network memiliki nilai MAPE sebesar 1,18 - 2,78. Berdasarkan uji statistik tersebut, diperoleh bahwa model Fuzzy Time Series dinyatakan lebih akurat dibandingkan dengan Neural network sehingga mampu digunakan dalam memprediksi curah hujan.

Research on the Comparison of Neural Network Backpropagation and Fuzzy Time Series Markov Chain Rain Predictions in North Aceh District has been completed. Several methods are commonly used in predicting rainfall, including the Neural Network and the Fuzzy Time Series. The study aims to find out the results of comparing Neural Network and Fuzzy Time Series models of the accuracy level values in predicting rainfall in the North Aceh Region. The data used in this study are the daily rainfall data at 5 coordinate points from 2016-2020 obtained from the satellite GPM. The results of this research are that the Neural Network model and the data on the rainfall satellites have a low ratio with a r value of 0.28 – 0.48 whereas the Fuzzy Time series model has a strong ratio of r, 0.70 – 0.84. Based on the statistical tests, it was found that the Fuzzy Time Series model was more accurate than the Neural Network so it could be used in predicting rainfall.