IMPLEMENTASI MULTI-LAYER PERCEPTRON DI METODE PREDIKSI DAN KLASIFIKASI CUACA DI WILAYAH BOGOR
Latar Belakang Masalah
Indonesia merupakan negara yang dilewati oleh garis khatulistiwa serta dikelilingi oleh dua samudera dan dua benua. Posisi ini menjadikan Indonesia sebagai daerah pertemuan sirkulasi meridional (Utara-Selatan) dikenal sebagai sirkulasi Hadley dan sirkulasi Zonal (Timur-Barat) dikenal sebagai sirkulasi Walker, dua sirkulasi yang sangat mempengaruhi keragaman iklim di Indonesia. Pergerakan matahari yang berpindah dari 23.5 Lintang Utara ke 23.5 Lintang Selatan sepanjang tahun mengakibatkan timbulnya aktivitas Moonson yang juga ikut berperan dalam mempengaruhi keragaman iklim. Pengaruh lokal terhadap keragaman iklim juga tidak dapat diabaikan, karena Indonesia merupakan negara kepulauan dengan bentuk topografi yang sangat beragam menyebabkan sistem golakan lokal cukup dominan. Faktor lain yang diperkirakan ikut berpengaruh terhadap keragaman iklim di Indonesia ialah gangguan siklon tropis. Semua aktivitas dan sistem ini berlangsung secara bersamaan sepanjang tahun akan tetapi besar pengaruh dari masing-masing aktivitas atau sistem tersebut tidak sama dan dapat berubah dari tahun ke tahun. Fenomena El-Nino dan La-Nina merupakan salah satu akibat dari penyimpangan iklim. Fenomena ini akan menyebabkan penurunan dan peningkatan jumlah curah hujan untuk beberapa daerah di Indonesia. Sejak tahun 1844 Indonesia telah mengalami kejadian kekeringan atau jumlah curah hujan di bawah rata-rata normal tidak kurang dari 43 kali. Dari 43 kali kejadian tersebut hanya 6 kali kejadiannya tidak bersamaan dengan kejadian fenomena El-Nino, hal ini menunjukkan bahwa keragaman hujan di Indonesia sangat dipengaruhi oleh fenomena ini. Prakiraan parameter klimatologi terutama hujan sudah menjadi kebutuhan nasional. Betapa tidak, bencana banjir akibat hujan yang turun dengan jumlah di atas normal atau bencana kekeringan akibat jumlah curah hujan yang berada di bawah normal, sering melanda wilayah Indonesia, bahkan disertai kerugian materi dan jiwa. Semua itu dapat diantisipasi dengan informasi yang akurat tentang bagaimana keadaan cuaca yang akan terjadi di suatu tempat pada kurun waktu tertentu. Pembacaan keadaan cuaca dapat dilakukan oleh model kecerdasan buatan (Artificial Inteligence) dengan menggunakan data historis mengenai parameter klimatologi. Penelitian yang pernah dilakukan, menggunakan Backpropagation Neural Network, hasil peramalan dipandang masih dapat ditingkatkan keakurasiannya, oleh sebab itu pada penelitian kali ini digunakan metode klasifikasi jaringan syaraf tiruan dengan harapan dapat memberikan hasil peramalan keadaan cuaca yang lebih baik.
Indonesia merupakan negara yang dilewati oleh garis khatulistiwa serta dikelilingi oleh dua samudera dan dua benua. Posisi ini menjadikan Indonesia sebagai daerah pertemuan sirkulasi meridional (Utara-Selatan) dikenal sebagai sirkulasi Hadley dan sirkulasi Zonal (Timur-Barat) dikenal sebagai sirkulasi Walker, dua sirkulasi yang sangat mempengaruhi keragaman iklim di Indonesia. Pergerakan matahari yang berpindah dari 23.5 Lintang Utara ke 23.5 Lintang Selatan sepanjang tahun mengakibatkan timbulnya aktivitas Moonson yang juga ikut berperan dalam mempengaruhi keragaman iklim. Pengaruh lokal terhadap keragaman iklim juga tidak dapat diabaikan, karena Indonesia merupakan negara kepulauan dengan bentuk topografi yang sangat beragam menyebabkan sistem golakan lokal cukup dominan. Faktor lain yang diperkirakan ikut berpengaruh terhadap keragaman iklim di Indonesia ialah gangguan siklon tropis. Semua aktivitas dan sistem ini berlangsung secara bersamaan sepanjang tahun akan tetapi besar pengaruh dari masing-masing aktivitas atau sistem tersebut tidak sama dan dapat berubah dari tahun ke tahun. Fenomena El-Nino dan La-Nina merupakan salah satu akibat dari penyimpangan iklim. Fenomena ini akan menyebabkan penurunan dan peningkatan jumlah curah hujan untuk beberapa daerah di Indonesia. Sejak tahun 1844 Indonesia telah mengalami kejadian kekeringan atau jumlah curah hujan di bawah rata-rata normal tidak kurang dari 43 kali. Dari 43 kali kejadian tersebut hanya 6 kali kejadiannya tidak bersamaan dengan kejadian fenomena El-Nino, hal ini menunjukkan bahwa keragaman hujan di Indonesia sangat dipengaruhi oleh fenomena ini. Prakiraan parameter klimatologi terutama hujan sudah menjadi kebutuhan nasional. Betapa tidak, bencana banjir akibat hujan yang turun dengan jumlah di atas normal atau bencana kekeringan akibat jumlah curah hujan yang berada di bawah normal, sering melanda wilayah Indonesia, bahkan disertai kerugian materi dan jiwa. Semua itu dapat diantisipasi dengan informasi yang akurat tentang bagaimana keadaan cuaca yang akan terjadi di suatu tempat pada kurun waktu tertentu. Pembacaan keadaan cuaca dapat dilakukan oleh model kecerdasan buatan (Artificial Inteligence) dengan menggunakan data historis mengenai parameter klimatologi. Penelitian yang pernah dilakukan, menggunakan Backpropagation Neural Network, hasil peramalan dipandang masih dapat ditingkatkan keakurasiannya, oleh sebab itu pada penelitian kali ini digunakan metode klasifikasi jaringan syaraf tiruan dengan harapan dapat memberikan hasil peramalan keadaan cuaca yang lebih baik.
0 comments:
Posting Komentar