Wahyu Sukmananda Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas mipa 2025

Theses

Curah hujan merupakan salah satu parameter cuaca yang sangat berpengaruh terhadap berbagai sektor, seperti pertanian, pariwisata, perikanan, dan penerbangan. Kota Sabang sebagai wilayah kepulauan di ujung barat Indonesia memiliki karakteristik iklim yang unik dan dinamis, sehingga membutuhkan sistem prediksi cuaca yang akurat dan adaptif. Jaringan saraf tiruan sangat kuat dalam mengenali pola-pola data untuk memodelkan dan mempediksi curah hujan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi curah hujan harian di Kota Sabang menggunakan algoritma Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan metode Backpropagation. Model dibangun berdasarkan data historis curah hujan guna menangkap pola-pola non-linier dalam data iklim. Fungsi pelatihan yang digunakan yaitu Levenberg-Marquardt (trainlm), Scaled Conjugate Gradient (trainscg), dan Gradient Descent with Momentum & Adaptive Rate (traingdx). Data yang digunakan merupakan data rata – rata harian dari pengamatan observasi di Stasiun Meteorologi Maimun Saleh Sabang selama 10 tahun (2015 - 2024). Data tersebut meliputi data suhu rata – rata, suhu maksimum, suhu minimum, kelembapan, tekanan, penyinaran matahari, arah dan kecepatan angin serta data curah hujan. Hasil penelitian menunjukan bahwa Fungsi pelatihan Levenberg-Marquardt (LM) secara konsisten menunjukkan performa paling unggul. Konfigurasi LM dengan 25 neuron (LM-25) menghasilkan nilai R² tertinggi sebesar 0,933, MAE terendah sebesar 23,061, dan RMSE sebesar 30,917 pada skala bulanan. Ini menunjukkan bahwa LM-25 mampu memberikan prediksi dengan akurasi tinggi dan kestabilan yang sangat baik dalam menangkap pola musiman. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 1704445 2025-10-23 11:40:07 2025-10-23 11:59:36 machine generated