PREDIKSI CURAH HUJAN DENGAN PENDEKATAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DI WILAYAH FOOD ESTATE

Detail Cantuman

Text

PREDIKSI CURAH HUJAN DENGAN PENDEKATAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DI WILAYAH FOOD ESTATE

XML

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 , ,

Detail Information

Item Type
Skripsi (S1)
Penulis
LIDIA SIAHAAN - Personal Name
Student ID
219518011
Dosen Pembimbing
Dr. Marzuki Sinambela, S.Kom.,M.T. - - Dosen Pembimbing 1
Penguji
Kode Prodi PDDIKTI
55201
Edisi
Published
Departement
Teknik Informatika
Kontributor
Bahasa
Indonesia
Penerbit Universitas Methodist Indonesia : Medan.,
Edisi
Published
Subyek
No Panggil
Copyright
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Methodist Indonesia
Doi

Lampiran Berkas

LOADING LIST...



Informasi

DETAIL CANTUMAN

Kembali ke sebelumnya  XML Detail