Aplikasi jaringan neural umpan maju untuk prediksi dan pemodelan nonlinear telah ditelitiuntuk data pentad curah hujan dari kota Jakarta. Desain model jaringan neural perlu dioptimalisasibaik jumlah masukan, jumlah neuron (unit), jumlah lapisan tersembunyi maupun aturan pembelajarankarena akan menentukan kinerja dari model jaringan neural dan nilai korelasi dari hasil prediksinya.Pada penelitian ini digunakan model jaringan neural dengan spesifikasi masukan 10 neuron, dua lapistersembunyi masing-masing lapis kedua 2 neuron, lapis ketiga 1 neuron dan keluaran 1 neuron.Dengan menggunakan model jaringan neural tersebut maka didapat hasil prediksi dengan keakuratanyang ditunjukkan dengan nilai koefisien korelasi yaitu nilai korelasi (r~ 0,40) untuk daerah Jakarta. |