Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Analisis Laju Pembelajaran pada Backpropagation dalam Memprediksi Bencana Alam Akibat Cuaca Ekstrim
Fera Damayanti 1 , Siti Sundari 2 , Risko Liza 3 1,2,3) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Harapan Medan
Jl. Utama HM. Joni No
Email: feradamayantii@gmail.com 1 , sundaristth@gmail.com 2 , risko.liza@gmail.com 3

## ABSTRAK
Backpropagation merupakan  algoritma  pada  JST  yang  cocok  dijadikan  untuk memprediksi,  terutama  memprediksi  bencana  alam  akibat  cuaca  ekstrim.  Data cuaca  yang  digunakan  merupakan  data  yang continue atau  terus  menerus  dengan priode  harian.  Algoritma Backpropagation dibentuk  dengan  membuat  generalisasi aturan  pelatihan  dengan  cara  menambahkan  lapisan  tersembunyi.  Selain  itu Backpropagation akan  merubah  bobot  untuk  mengurangi  perbedaan  antara output jaringan  dan  target output. Sehingga  pada  jaringan  yang  dilatih  mendapatkan keseimbangan  atara  kemampuan  jaringan  untuk  mengenali  pola  yang  digunakan selama pelatihan serta kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap  pola  masukan  serupa  dengan  pola  yang  dipakai  selama  pelatihan  dan mencapai error yang  dituju.  Laju  pembelajaran  adalah  salah  satu  parameter  yang mempengaruhi  proses  pembelajaran  pada  Backpropagation.  Laju  pembelaran menunjukkan  berapa  cepat  suatu  jaringan  dapat  mengenali  target.  Hasil  beberapa pelatihan  didapat  bahwa  arsitektur  yang  terdiri  dari  15 hidden  layer dan laju pembelajaran sebesar 0,2 menghasilkan 232 epoch dan MSE 0,0000972. Pada proses pengujian  data  Backpropagation  dapat  memprediksi  bencana  alam  akibat  cuaca ekstrim dengan keakuratan sampai 96,83%.
Kata kunci :  Laju Pembelajaran, Backpropagation, Prediksi, Cuaca Ekstrim

## ABSTRACT
Backpropagation  is  an  algorithm  in  JST  that  is  suitable  for  predicting,  especially predicting  natural  disasters  due  to  extreme  weather.  The  weather  data  used  is continuous  data  with  a  daily  period.  The  Backpropagation  algorithm  is  formed  by generalizing  the  training  rules  by  adding  a  hidden  layer.  In  addition, Backpropagation will change the weights to reduce the difference between the network output and the target output. So that the trained network gets a balance between the network's  ability  to  recognize  the  patterns  used  during  training  and  the  network's ability  to  respond  correctly  to  input  patterns  similar  to  the  patterns  used  during training and achieve the intended error. The learning rate shows how fast a network can  recognize  a  target.  The  results  of  some  training  found  that  an  architecture consisting  of  15  hidden  layers  and  a  learning  rate  of  0.2  produced  232  epochs  and MSE  0.0000972.  In  the  data  testing  process  Backpropagation  can  predict  natural disasters due to extreme weather with an accuracy of up to 96.83%.
Keywords : Learning Rate, Backpropagation, Predictions, Extreme Weather
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Pendahuluan
Backpropagation merupakan  bagian  dari  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang berlapis banyak, Jaringan Syaraf Tiruan sendiri merupakan model matematis atau model komputasi yang terinspirasi oleh struktur dan atau aspek fungsional jaringan saraf  biologis.  Jaringan  saraf  modern  adalah  alat  pemodelan  data  statistik non- linier .  Mereka  biasanya  digunakan  untuk  memodelkan  hubungan  yang  kompleks antara input dan output atau untuk menemukan pola dalam data (Fera Damayanti and  Rismayanti  2022),  Sedangkan Backpropagation adalah  metode  umum pengajaran  syaraf  tiruan  bagaimana  melakukan  tugas  yang  diberikan  (Windarto, Lubis,  and  Solikhun  2018).    Metode  ini  juga  merupakan  salah  satu  arsitektur Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  memiliki  proses  pembelajaran  maju  dan  koreksi kesalahan  secara  mundur.  Model  jaringan  ini  banyak  digunakan  baik  itu  untuk proses pengenalan, prediksi dan peramalan dengan tingkat akurasi yang cukup baik. Backpropagation  melatih  jaringan  untuk  mendapatkan  keseimbangan  antara kemampuan  jaringan  untuk  mengenali  pola  masukkan  yang  serupa  dengan  pola yang dipakai selama pelatihan  (Jaya et al. 2018).
Proses  pembelajaran  yang  dilakukan  Backpropagation  memiliki  beberapa parameter  dalam  yang  digunakan,  salah  satunya  adalah  laju  pembelajaran.  Laju pembelajaran  merupakan  hal  yang  penting  dalam  menemukan  hasil  yang  optimal. Cepat atau lambatnya Backpropagation dalam melakukan pembelajaran tergantung dengan  laju  pembelajaran  yang  di  gunakan.  Tingkat  laju  pembelajaran  dapat mengakibatkan  jaringan  menjadi  konvergen  jika  terlalu  kecil  dan  proses pembelajaran tidak stabil jika tingkat laju pembelajaran terlalu tinggi (Hardinata et al.  2019)  (Wanto  et  al.  2019).  Sehingga  laju  pembelajaran  penting  dalam menentukan  parameter  yang  tepat  pada  jaringan  Backpropagation  dalam  prsosess pembelajaran dan pengujian untuk menghasilkan tingkat akurasi yang baik dengan jumlah iterasi yang lebih baik dalam proses prediksinya (Damayanti 2017).
Sebagai salah satu negara yang berada di daerah tropis, Indonesia berpotensi mengalami  cuaca  ekstrim  yang  merupakan  kejadian  transien  (sesaat)  pada  bagian skala gangguan. Peningkatan iklim khususnya temperatur dan curah hujan  diduga semkin  menguat akibat perubahan cuaca perlu mendapat pehatian khusus karena akan  berdampak  terhadap  aktivitas  manusia  dan  ekosistem  (Nugroho  2019). Berdasarkan  Peraturan  Kepala  Badan  Penanggulangan  Bencana  (BNPB)  Nomor  2 Tahun  2012  tentang  Pedoman  Umum  Pengkajian  Risiko,  secara  garis  besar Indonesia memiliki 13 ancaman bencana yakni gempa bumi, tsunami, banjir, tanah longsor,  letusan  gunung  berapi,  gelombang  ekstrim  dan  abrasi,  cuaca  ekstrim, kekeringan,  kebakaran  hutan  dan  lahan,  kebarakan  gedung  dan  pemukiman, epidemi dan wabah penyakit, gagal teknologi, dan konflik sosial. Beberapa penelitian sebelumya  telah  dilakukan  adalah  algoritma  backpropagation  untuk  memprediksi korban bencana alam  (Nafi’iyah, Ahmad Salaffudin1, and Nawafilah 2020).
Perkiraan  cuaca  ekstrim  sudah  menjadi  kebutuhan  nasional  dalam mengantisipasi  bencana  alam.  Pembacaan  pola  cuaca  ekstrim  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  data  historis  mengenai  parameter  Meteorologi.  Berdasarkan hal  tersebut  maka  penulis  mengajukan  judul  penelitian  Penerapan  Metode Backpropagation Dalam Memprediksi Bencana Alam Akibat Cuaca Ekstrim.
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Metode Penelitian
Metodologi    adalah    ilmu-ilmu    yang  digunakan    untuk    memperoleh kebenaran    menggunakan    penelusuran    dengan        tata    cara    tertentu  dalam menemukan  kebenaran,  tergantung  dari  realitas  yang  sedang  dikaji  (Efendi  and Sesmiarni  2022).  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Backpropagation  dalam menyelesaikan  masalah.  Berikut  adalah  metodologi  yang  dilakukan  dalam penelitian ini :
1. Mendefinisikan Masalah Pada tahap ini mendefinisikan masalah yang akan menjadi objek penelitian.
Indentifikasi masalah dilakukan untuk menentukan masalah apa saja yang terdapat  pada  objek  penelitian  serta  memberikan  batasan  dari permasalahan tersebut.
2. Menganalisa Masalah
Langkah  menganalisa  masalah  adalah  langkah  untuk  dapat  memahami masalah  yang  telah  ditentukan  dalam  ruang  lingkup  atau  batasannya. Dengan  menganalisa  masalah  yang  ditentukan  tersebut,  maka  masalah dapat  dipahami  dengan  baik.  Masalah  yang  timbul  sekarang  adalah bagaimana  menganalisa  laju  pembelajaran  pada  metode Backpropagation dalam  kasus  memprediksi  bencana  alam  yang  diakibatkan  oleh  cuaca ekstrim.
3. Menentukan Tujuan Berdasarkan  analisa  dan  pemahaman  masalah,  maka  ditentukan  tujuan yang  akan  dicapai  dari  penelitian  ini  terutama  untuk  mengatasi  masalah– masalah yang ada.
4. Mempelajari Literatur
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian,  maka dipelajari  literatur-literatur  yang berkaitan  dengan  topik  penelitian  dan  dapat  dijadikan  dasar  atau  sumber rujukan  penelitian  ini.  Selain  itu  juga  dilakukan  studi  kepustakaan,  yaitu dengan membaca buku-buku yang menunjang dalam menganalisa data dan informasi yang diperoleh nantinya.
5. Mengumpulkan Data
Tahap  ini  diperlukan  untuk  menjawab  permasalahan.  Dalam  pengumpulan data  dilakukan  observasi  yaitu  pengamatan  secara  langsung  ditempat penelitian  sehingga  masalah  yang  ada  dapat  diketahui  dengan  jelas. Kemudian  dilakukan  wawancara  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan informasi data yang dibutuhkan.
6. Menganalisa Metode
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  terhadap  laju  pembelajaran  yang digunakan pada Backpropagation.
7. Merancang Arsitektur Backpropagation
Tahap  bagian  ini  akan  menampilkan  bagaimana  Jaringan  Syaraf  Tiruan dirancang berdasarkan hasil analisa dan data yang telah terkumpul di atas. Bagaimana  merancang  dan  mengembangkan  suatu  arsitektur  Jaringan Syaraf  Tiruan,  logika  kerja  pemodelan  sistem  dan  proses  dari  sistem  yang
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
dirancang.  Perancangan  sistem  ini  membutuhkan  dua  tahap,  yaitu menentukan input dan output yang  dipakai  sebagai  data  masukkan  dan keluaran  untuk  menjalankan  proses  pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan parameter  untuk  menentukan  laju  dan  berhentinya  kinerja  sistem  serta merancang  proses  pelatihan  yang  sesuai  metode Backpropogation .
Berdasarkan hasil rancangan yang dipilih kemudian diimplementasikan ke dalam  pembuatan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  sesuai  dengan  sumber pengetahuan dan data yang didapat.
8. Pengujian Data
Setelah membuat inisialisasi jaringan data yang diuji dibagi dua bagian, di mana bagian pertama adalah untuk data pelatihan dan yang kedua adalah data  data  pengujian.  Pengujian  untuk  data  yang  dilatihkan  dilakukan terhadap  seluruh  jaringan  konvergensi  untuk  mendapatkan  hasil  keluaran yang  sesuai  dengan  target  atau output yang  telah  ditentukan.  Dalam melakukan  pelatihan  dan  pengujian  dari  pengolahan  data  cuaca  ekstrim maka  pengolahan  data  tersebut  juga  akan  diujikan  ke  dalam  sistem komputerisasi. Software yang  digunakan  dalam  pengujian  data memanfaatkan software Matlab .
9. Menganalisa  Hasil Hasil  keluaran  yang  didapatkan  perlu  dianalisa  untuk  mengetahui  tingkat keakuratannya.  Dari  hasil  pengujian  akan  menghasilkan  sebuah  pola kecenderungan  yang  dapat  dianalisa.  Kemudian  pola  tersebut  diverifikasi untuk dilihat.

## Analisa Data
Dalam  menganalisa  diperlukan  data  cuaca  tahunan  yang  mana  data  tersebut menjadi input dari  prediksi  bencana  alam  akibat  cuaca  ekstrim.  Sedangkan  data bencana alam yang terjadi pada tahun tersebut menjadi output . Berikut data cuaca ektrem yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Cuaca Ekstrim
, Tahun ke
Hujan Suhu Max Tekanan Udara Max Kelembapan Udara Max Kec Angin Max 1 187,99 31,84 1011,2 95,55 10,27 2 299,54 32,06 1011,5 95,67 10,67 3 169,54 32,27 1011,9 95,74 10,48 4 258,01 31,79 1012,01 95,58 10,25 5 209,05 31,94 1012,18 94,92 10,08 6 184,05 32,71 1012,08 96,25 11,25 7 211,62 32,19 1012,06 95,42 11,76 8 210,03 32,18 1011,54 95,33 12,39 9 126,7 31,86 1011,33 94,8 11,63 10 236,7 32,28 1011,69 94,58 9,29 11 163,83 32,73 1011,58 93,61 8,72 12 216,09 32,23 1011,41 94,17 9,42
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Normalisasi
Sebelum  digunakan  untuk  proses  pelatihan,  data  pada  table  1  perlu  dilakukan penskalaan  terhadap  nilai-nilai  masukan  dan  target  sedemikian  hingga  data-data masukan  dan  target  tersebut  masuk  dalam  suatu range tertentu  yang  disebut preprocessing atau normalisasi data. Tujuan utama normalisasi adalah agar terjadi sinkronisasi data, disamping itu juga untuk memudahkan dalam proses komputasi . Min-Max  Normalization:  Min-Max  normalization  merupakan  metode  normalisasi dengan  melakukan  transformasi  linier  terhadap  data  asli  sehingga  menghasilkan keseimbangan  nilai  perbandingan  antar  data  saat  sebelum  dan  sesudah  proses (Suryadi 2019). Metode ini dapat menggunakan rumus sebagai berikut :
Normalized (x) = (1)

## Tabel 2. Hasil Normalisasi Data Cuaca Ekstrim
Pada tabel 2 diatas dapat dijelaskan bahwa hasil normalisasi dari data cuaca ekstrim yang disimbolkan dengan variable X adalah sebagai berikut : X1 = curah hujan X2 = suhu max X3 = tekanan udara max X4 = kelembaban max X5 =kecepatan angin max

## Perancangan Arsitektur Backpropagation
Arsitektur  backpropgation  yang  dirancang  terdiri  dari  3  lapisan  yaitu input  layer , hidden layer dan output layer . Yang mana input layer terdiri dari 5 node dan hidden layer terdiri  dari  3  dan ouput  layer terdiri  dari  2 node .  Berikut  ini  merupakan rancangan arsitektur backpropagation yang dapat dilihat pada gambar 1.
X1
X2 X3 X4 X5 0,38368 0,13831 0,10000 0,68663 0,43769 0,90000 0,32857 0,34415 0,72335 0,52364 0,29829 0,50714 0,66968 0,74606 0,48364 0,70778 0,10000 0,75758 0,69811 0,43273 0,48116 0,22857 0,90000 0,49622 0,39636 0,36545 0,88614 0,81862 0,90000 0,65091 0,49304 0,44286 0,79827 0,64764 0,76182 0,48571 0,42857 0,37833 0,62240 0,90000 0,10000 0,15714 0,20824 0,46088 0,73454 0,60914 0,50041 0,39527 0,22364 0,22364 0,27187 0,90000 0,41170 0,10000 0,10000 0,51374 0,47857 0,26928 0,26909 0,25091
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
` X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 Z 1 Z 2 Z 3 Y 1 Y 2 Input Layer Hidden Layer Output Layer 1 1 V 11 V 12 V 13 V 21 V 22 V 23 V 31 V 32 V 33 V 41 V 42 V 43 V 51 V 52 V 53 W 11 V 31 W 12 W 21 V0 1 W 22 W 31 W 32 V0 1 W0 V0 1 W0
Gambar 1 . Arsitektur JST Menggunakan Backpropaation
Pada  gambar  1  diatas  arsitektur  5-3-2  pada  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan metode Backpropagation memiliki 5 inputan yang terdiri dari X1, X2 sampai  X5.  Memiliki  3 hidden  layer yaitu  Z1,  Z2  dan  Z3  serta  memiliki  2  iputan yaitu Y1 dan Y2. Masing-masing bobot dari input layer ke hidden layer di simbolkan dengan  V11,  V12  sampai  V01.  Sedangkan W11,  W12  sampai  W0  adalah  bobot  dari hidden layer ke output layer .

## Hasil dan Pembahasan
Setelah  tahap  analisa  data  dan  perancangan  arsitektur  Jaringan  Syaraf Tiruan dilakukan maka tahapan implementasi dapat dilakukan dengan merancang data-data yang telah dikumpulkan untuk diolah dan dirancangkan ke aplikasi yang digunakan  sehingga  dapat  mencapai  tujuan  yang  diharapkan.Pada  penelitian  ini, data-data  cuaca  diperoleh  dari  stasiun  Meteorologi  Medan  diimplementasikan menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma Backpropagation untuk  mencapai tujuan  menganalisa  fungsi  laju  pembelajaran  dalam  memprediksi  bencana  alam yang  diakbatkan  oleh  cuaca  ekstrim  di  Medan.  Implementasi  dan  pengujian  dari Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  algoritma Backpropagation dimulai  dengan menjelaskan  perangkat  lunak  pengujian  yaitu Matlab .  Tahap  ini  menjelaskan bagaimana  mengolah  data  sampel  dengan  menggunakan software Matlab untuk memprediksi bencana alam di kota Medan

## Pelatihan Arsitektur Backpropagation
Guna mengoptimalkan suatu arsitektur Backpropagation kita harus berusaha meneliti  bagaimana  parameter-parameter  jaringan  dibuat  sehingga  menghasilkan jumlah  iterasi  yang  relatif  lebih  sedikit.  Memodifikasi  pengujian  pelatihan digunakan untuk  mengetahui  parameter  mana  yang  baik  digunakan  dalam  sebuah
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
arsitektur. Proses pelatihan dan pengujian dilakukan dengan menggunakan software Matlab . Model arsitektur dalam memprediksi bencana alam yang digunakan adalah 5-5-2,  5-7-2,  5-10-2,  5-15-2  dan  5-17-2.  Sedangkan  masing-masing  arsitektur menggunakan laju pembelajaran yang berbeda yaitu 0,02, 0,01 dan 0,2. Dari masing- masing  arsitektur  memiliki  arsitektur  terbaik  dengan  memiliki  jumlah epochs terkecil  ataupun MSE terkecil.  Perbandingan  setiap  arsitektur  dengan laju pembelajaran yang baik dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil pelatihan terbaik menggunakan arsitektur dan laju pembelajaran yang berbeda Hasil Arsitektur 5-5-2 Arsitektur 5-7-2 Arsitektur 5-10-2 Arsitektur 5-15-2 Arsitektur 5-17-2 Learning Rate 0,2 0,02 0,02 0,2 0,2 Epochs 286 378 285 233 257 MSE 0,0000968 0,0000957 0,0000984 0,0000972 0,0000953
Pada  tabel  3  diatas  dapat  dilihat  proses  pelatihan  terbaik  terdapat  pada arsitektur  backpropagation  dengan  nilai hidden  layer 15  (5-15-2)  dan  laju pembelajaran bernilai 0,2 menghasilkan 233 iterasi/epoch, serta memiliki nilai MSE sebesar  0,0000972.  Untuk  nilai  MSE  terkecil  didapatkan  oleh  arsitektur  5-17-2 dengan  nilai  0,000095,  selisih  0,0000019  dengan  arsitektur  5-15-2.  Selisih  epoch antara  keduanya  bernilai  24  epoch.  Dengan  mengambil  nilai  epoch  yang  terkecil maka  dapat  disimpulkan  aristektur  5-15-2  dengan  laju  pembelajaran  0,2  terbaik dalam proses memprediksi bencana alam akibat cuaca ekstrim. Dengan menerapkan parameter epochs 10.000, goal 10 -5 dan  laju  pembelajaran  0,2  maka  pelatihan arsitektur 5-15-2 memiliki hasil keluaran seperti Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pelatihan Arsitektur 5-15-2 dengan Laju Pembelajaran 0,2 Target Output Error Y1 Y2 Y1 Y2 Y1 Y2 1 1 0,9975 0,9998 0,0025 0,0002 1 1 0,9966 0,9971 0,0034 0,0029 0 1 0,0029 0,9991 -0,0029 0,0009 0 1 0,0050 0,9982 -0,0050 0,0018 1 0 0,9955 0,0049 0,0045 -0,0049 0 1 0,0008 0,9999 -0,0008 0,0001 0 1 0,0015 0,9951 -0,0005 0,0049 1 0 0,9977 0,0051 0,0023 -0,0051 0 1 0,0031 0,9973 -0,0031 0,0027 1 1 0,9983 0,9970 0,0017 0,0030
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Hasil  dari  pelatihan  pada  tabel  4  dihasilkan  dari  arsitektur  5-15-2  dengan  laju pembelajaran 0,2  pola  dapat  dipelajari  karena goal dapat  ditemukan.  Pelatihan berhenti pada epochs 233 dengan nilai MSE 0,0000982 terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Pelatihan arsitektur 5-15-2  dengan laju pembelajaran 0,2
Pada gambar 2 dapat dijelaskan bahwa proses pelatihan berhenti pada epoch ke 233 dari maksimal epoch yang ditentukan sebanyak 10000. Hal ini membuktikan dengan  menggunakan  laju  pembelajara  0,2  pada  arsitektur  5-15-2  lebih  cepat menemukan target dibandingan laju pembelajaran yang lain pada arsitektur ini.

## Pengujian Arsitektur Backpropagation
Pada  proses  pengujian  data  pengujian  hanya  di  uji  pada  arsitektur  yang terbaik dengan memiliki jumlah epochs terkecil ataupun MSE terkecil dari masing- masing  arsitektur.  Perbandingan  hasil  pengujian  tiap  arsitektur  dengan  tingkat akurasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 . Perbandingan Tingkat Akurasi Pengujian setiap Arsitektur
Arsitektur Tingkat Akurasi 5-5-2 77,76 % 5-7-2 87,12 % 5-10-2 87,51 % 5-15-2 96,83% 5-17-2 86,02 %
Dari  perbandingan  tingkat  akurasi  dari  proses  pengujian  pada  setiap arsitektur  dapat  disimpulkan  bahwa learning  rate /  laju  pembelajaran  0,2  dan arsitektur  5-15-2  adalah  arsitektur  yang  dapat  memprediksi  bencana  alam  dengan
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
tingkat akurasi yang tertinggi yaitu  sebesar 96,83%. Jadi dapat disimpulkan hasil dari pelatihan dan pengujian ini bahwa laju pembelajaran 0,2 dan model arsitektur 5-15-2  dapat  mengenali  pola  dan  memprediksi  lebih  baik  dari  model  arsitektur lainya. Maka hasil yang didapat dari proses  pengujian data pada Tabel 4 akan diuji dengan  arsitektur  terbaik  dalam  proses  dan  laju  pembelajaran terbaik  yang  dapat digunakan untuk memprediksi dalam kasus ini adalah laju pembelajaran 0,2 karena hasilnya lebih stabil digunakan pada hampir setiap model arsitektur.

## Simpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  mengolah  data  cuaca  berupa Curah Hujan, Suhu,  Tekanan,  Kelembaban  dan  Kecepatan  Angin  kesimpulan  yang dapat  diambil  dari  penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  metode Backpropagation dalam  memprediksi  bencana  alam  akibat  cuaca  ekstrim  dapat disimpulkan sebagai berikut : Model arsitektur yang di dihasilkan adalah 5-5-2, 5-7- 2, 5-10-2, 5-15-2, dan 5-17-2  dan laju pembelajaran yang di gunakan adalah 0,2; 0,02 dan    0,01  dapat  memprediksi  bencana  alam  dengan  tingkat error dan  kecepatan memprediksi  yang  berbeda.  Dari  beberapa  pengujian  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang digunakan memiliki 3 lapisan yaitu lapisan input , lapisan hidden dan lapisan output . Dan  didapatkan  hasil  dari  pelatihan  laju  pembelajaran  0,2  dan  model  arsitektur terbaik  dalam  memprediksi  bencana  alam  akibat  cuaca  ekstrim  yaitu  arsitektur  5- 15-2  dengan  hasil epochs 233  dan MSE 0,0000972  .    Untuk  proses  pelatihan didapatkan  laju  pembelajaran  0,2  dan  model  arsitektur  terbaik  yaitu  model arsitektur  5-15-2  yang  dapat  memprediksi  bencana  alam  akibat  cuaca  ekstrim dengan keakuratan sampai 96,83%. Laju pembelajaran 0,2 menghasilkan nilai yang stabil dalam melakukan pembelajaran pada setiap arsitektur yang dibangun.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  kepada  Universitas  Harapan  Medan  atas  pendanaan  yang diberikan  dalam  melakukan  penelitian  ini,  sehingga  penelitian  ini  dapat  berajalan sebagaimana  mestinya.  Terima  kasih  kepada  Prodi  Teknik  Informatika  yang memfasilitasi penulis dalam melakukan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Damayanti, Fera. 2017. “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backropagation Dalam  Mengklasifikasi  Pasien  Pasca  Operasi  Kanker  Paru.” Prosiding SNASTIKOM 2017 24–29.
Efendi,  Indra,  and  Zulfani  Sesmiarni.  2022.  “Pentingnya  Metodologi  Penelitian Dalam  Pendidikan  Islam.” Jurnal  Penelitian  Ilmu  Pendidikan  Indonesia 1(2):59–68.
Fera Damayanti, and Rismayanti Rismayanti. 2022. “Optimasi Fungsi Pembelajaran
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Backpropagation  Dalam  Mengklasifikasikan  Pasien  Kanker  Paru  Pasca Operasi.” Jurnal Unitek 15(1):49–58. doi: 10.52072/unitek.v15i1.335.
Hardinata,  Jaya  Tata,  Harly  Okprana,  Agus  Perdana  Windarto,  and  Widodo Saputra. 2019. “Analisis Laju Pembelajaran Dalam Mengklasifikasi Data Wine Menggunakan  Algoritma  Backpropagation.” J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer Dan Informatika) 3(2):422. doi: 10.30645/j-sakti.v3i2.161.
Jaya,  Hendra,  Drs  Sabran,  M.  Pd,  Muh  Ma,  Yasser  A.  Djawad,  M.  Sc,  A.  Ilham, Ansari Saleh Ahmar, S. Si, and M. Sc. 2018. Kecerdasan Buatan . Vol. 53.
Nafi’iyah,  Nur,  Ahmad  Ahmad  Salaffudin1,  and  Nur  Qomariyah  Nawafilah.  2020.
“Algoritma  Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Korban  Bencana  Alam.” Smatika Jurnal 9(02):77–81. doi: 10.32664/smatika.v9i02.400.
Nugroho, Sugeng. 2019. “Analisis Iklim Ekstrim Untuk Deteksi Perubahan Iklim Di Sumatera Barat.” Jurnal Ilmu Lingkungan 17(1):7. doi: 10.14710/jil.17.1.7-14.
Suryadi,  Sudi.  2019.  “Implementasi  Normalisasi  Dalam  Perancangan  Database Relational.” U-NET  Jurnal  Teknik  Informatika 3(2):20–26.  doi:  10.52332/u- net.v3i2.7.
Wanto,  Anjar,  Nlwsr  Ginantra,  N.  Nurmawati,  Gita  Widi  Bhawika,  G.  S.  Achmad Daengs, P. Purwantoro, A. Abdussakir, and T. Taufiqurrahman. 2019. “Analysis of the Backpropagation Algorithm in Viewing Import Value Development Levels Based on Main Country of Origin.” Journal of Physics: Conference Series 1255(1). doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012013.
Windarto,  Agus  Perdana,  Muhammad  Ridwan  Lubis,  and  Solikhun.  2018.  “Model Arsitektur Neural Network Dengan Backpropogation Pada Prediksi Total Laba.”
Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer 05(02):147–58.