Satria Wahyu Sa'bana D, - (2020) IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI LAMA PENYINARAN MATAHARI. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text File lengkap sampai lampiran kecuali hasil penelitian ( Bab IV dan atau Bab V).pdf Download (17MB) | Preview
	Text (BAB IV) File Hasil Penelitian ( Bab IV dan atau Bab V) .pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (11MB)

Abstract

Matahari merupakan sumber energi utama makhluk hidup yang ada dibumi. Potensi yang dihasilkan dari energi matahari dapat dimanfaatkan dalam bidang pertanian, peternakan, Kesehatan, teknologi dan sumber energi alternatif lainya. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi lama penyinaran matahari yang merupakan salah satu unsur klimatologi. Data yang digunakan dalam peneltian ini yaitu data lama penyinaran matahari BMKG Kota Pekanbaru mulai dari januari 2020 sampai oktober 2020. Dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation penelitian ini dapat menghasilkan output prediksi lama penyinaran matahari 1 bulan kedepanya. Arsitektur jaringan syaraf tiruan yang digunakan yaitu 12 input layer, 5 hidden layer, dan 1 output layer, learning rate: 0.8, max epoch: 300, dan pembagian data latih dan data uji sebesar: 90% banding 10% dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner. Hasil akurasi yang dihasilkan menggunakan parameter optimal mendapatkan nilai MSE pelatihan sebesar 0.014502742 serta MSE pengujian sebesar 0.025254754. Dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa jaringan syaraf tiruan Backpropagation yang dihasilkan dapat diimplementasikan untuk memprediksi lama penyinaran matahari. Kata Kunci: Backpropagation, Lama Penyinaran Matahari, Mean Square Error, Prediksi.

Actions (login required)

View Item