Dinita Rahmalia and Teguh Herlambang (2017) PREDIKSI CUACA MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION-NEURAL NETWORK (PSONN). In: Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya 2017: Peranan Matematika dan Sistem Informasi di Era Big Data untuk Menunjang Perkembangan Iptek di Indonesia. Departemen Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga Surabaya, Surabaya, pp. 41-48. ISBN 978-602-14413-1-2

Preview

Text 07-Dinita-Rahmalia__Terapan_.pdf Download (311kB) | Preview

Abstract

Prediksi cuaca terutama dalam menentukan intensitas matahari merupakan hal yang sangat penting pada masalah pemanfaatan energi. Intensitas matahari dipengaruhi oleh faktor seperti suhu udara dan kelembaban udara. Algoritma Neural Network menggunakan Backpropagasi telah dilakukan dalam prediksi cuaca. Cara kerja algoritma ini menyerupai sistem syaraf manusia. Dalam algoritma ini, terdapat nilai bobot yang diupdate dengan cara propagasi maju dan propagasi mundur pada proses training dan testing sehingga menghasilkan nilai prediksi yang mendekati nilai target. Dalam penelitian ini, akan digunakan metode hybrid Particle Swarm Optimization-Neural Network (PSONN) pada masalah prediksi cuaca. Dalam PSONN akan dibentuk populasi dari matriks bobot awal yang menghubungkan input, hidden layer, dan output. Kemudian akan diupdate berdasarkan nilai Mean Square Error (MSE) pada jumlah iterasi yang ditentukan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa algoritma PSONN dapat menghasilkan nilai prediksi cuaca yang mendekati nilai target.

Actions (login required)

View Item