Notice: Undefined index: item_type_code in /var/www/html/pustaka/repository/lib/detail.inc.php on line 462
LIDIA SIAHAAN Pengarang Dr. Marzuki Sinambela, S.Kom.,M.T. Dosen Pembimbing 1 Naikson Fandier Saragih, S.T., M.Kom. Penguji 2 Drs. Humuntal Rumapea, M.Kom. Penguji 1

Pemerintah Indonesia sudah membangun Kawasan Lumbung Pangan atau Food Estate di Provinsi Sumatera Utara, berlokasi di Desa Huta Julu, Kecamatan Pollung, Kabupaten Humbang Hasundutan. Dalam pengembangan pangan ini, terdapat beberapa daerah dalam food estate yang masih belum menggunakan teknologi canggih dan tanaman yang tumbuhnya kurang baik. Pemanfaatan teknologi BMKG dan Artificial sangat dibutuhkan dalam penguatan program nasional food estate. BMKG melalui Pusat Penelitian dan Pengembangan (Puslitbang) ambil bagian dalam percepatan program nasional dan penguatan ketahanan pangan dengan memasang alat pendeteksi cuaca berupa Micro Radar Rain (MRR) dan Portable Weather Station (PWS) dalam mendukung informasi layanan iklim dan cuaca di wilayah food estate Humbang Hasundutan. Faktor iklim yang baik sangat berpengaruh terhadap hasil produksi di Food Estate. Kelembaban Udara adalah salah satu faktor yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman di Food Estate. Dalam penelitian ini akan dilakukan prediksi suatu data yang digunakan untuk mengetahui tingkat curah hujan dimasa yang akan datang, guna membantu para petani melakukan persiapan dan pengambilan kebijakan terkait kegiatan pertanian agar nantinya hasil produksi dari suatu tanaman akan menghasilkan kualitas yang baik. Metode dalam melakukan klasifikasi telah diuji dalam berbagai proses penilitian, salah satunya yaitu metode Artificial Neural Network (ANN). ANN merupakan suatu pendekatan model kecerdasan buatan dengan meniru jaringan saraf pada manusia. Parameter yang digunakan mempengaruhi hasil prakiraan metode ANN dalam penelitian ini. Dengan menggunakan parameter batch size 64 serta epoch 100 didapat nilai akurasi dalam prediksi yaitu 58%. Kata kunci : Food Estate, Articial Neural Network , Batch Size, Epoch , ,