Implementasi Artificial Neural Network dalam Forecasting Cuaca Kecamatan Kaliwates Jember

Abstract

Cuaca adalah keadaan udara pada waktu tertentu dan pada daerah tertentu Relatif dekat dan dalam waktu singkat. Kegiatan industri serta pertanian tentu saja sangat membutuhkan kondisi cuaca yang akan terjadi sehingga butuhnya forecasting untuk membantu pertanian serta industri tersebut. dengan mikrokontroler dengan beberapa sensor seperti sensor suhu dan kelembapan, raindrop sensor, sensor kecepatan angin akan digunakan sebagai sensor pembaca kondisi cuaca didaerah kecamatan kaliwates, daerah yang digunakan lebih spesifik sehingga penggunaan data yang akan dijadikan sebagai dataset akan diambil melalui pembacaan alat sensor yang telah dirancang yang akan dikirimkan dan pembacaan mikrokontroler lalu ke user yang akan diproses kembali dengan metode ANN untuk analisis time series. Pada tugas akhir kali ini, algoritma yang akan digunakan dalam menentukan kondisi cuaca merupakan ANN untuk analisis time series. Dataset yang dikumpulkan berjumlah 6912 data yang akan dibentuk menjadi model ANN. Model terdiri dari 4 layer, dimana 2 layer merupakan layer ANN dengan fungsi aktivasi ReLU, dan 2 layer lainnya merupakan layer keluaran dengan fungsi masing-masing. Layer keluaran pertama adalah layer untuk memprediksi parameter 1 jam kedepan. Fungsi aktivasi yang digunakan adalah linear. Pembacaan atau prediksi yang akan digunakan penulis yaitu prediksi untuk satu jam kedepan dengan 6 input atau masukkan yang akan menjadi keluaran pertama dari layer ANN. Hasil pembacaan dan prediksi memberikan hasil dengan prediksi yang sesuai dengan kondisi pembacaan data satu jam “Cerah” akan terprediksi “Cerah” namun dengan beberapa error dibagian pembacaan data prediksi sensor DHT11 dengan rata – rata total error untuk pembacaan kelembapan atau humidity yaitu 5.8 % , rata – rata error sensor suhu yaitu 5.9 %, , rata – rata error sensor pembacaan velocity yaitu 2.9% dan rpm yaitu 0.7 %.