Prediksi Ketinggian Gelombang Laut Perairan Laut Jawa  Bagian Barat Sebelah Utara Jakarta dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik
Prada Wellyantama 1)
1 BMKG Stasiun Meteorologi Maritim Pontianak *Email : prada_wellyantama@yahoo.com

## Abstrak
Telah  dilakukan  estimasi  dan  prediksi  ketinggian  gelombang  perairan  Laut  Jawa  bagian  Barat  sebelah Utara  Jakarta  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Propagasi  Balik.  Data  yang  digunakan  yaitu data  ketinggian  gelombang  laut  maksimum  mingguan,  dari  tahun  2005  sampai  dengan  2014.  Jaringan Syaraf  Tiruan  (JST)  yang  digunakan  adalah  JST  Propagasi  Balik  berarsitektur  [40  30  20  1]  dengan distribusi  lapisan  yang  terdiri  dari  6 lapisan  input,  4  lapisan  tersembunyi,  dan  1  lapisan  output.  Fungsi aktifasi  yang  digunakan  adalah  fungsi  linear,  sigmoid  bipolar  dan  sigmoid  biner.  Dari  hasil  pengujian diperoleh  nilai  koefisien  korelasi  pengujian  di lima  titik penelitian  masing-masing  0,78;  0,70;  0,72;  0,74 dan  0,70.  Hasil  prediksi  puncak  gelombang  maksimum  terjadi  pada  minggu  pertama  November  2014, minggu pertama hingga keempat Desember 2014, minggu pertama Januari 2015, minggu keempat Maret 2015 dan minggu keempat April 2015.
Kata Kunci : Gelombang, Laut Jawa, JST, Propagasi Balik
1. Pendahuluan
Indonesia  adalah  negara  maritim  yang membentang  luas  di  khatulistiwa  dari  94 0 sampai  141 0 Bujur  Timur  dan  6 0 Lintang  Utara sampai 11 0 Lintang Selatan dengan karakteristik negara  kepulauan  yang  terdiri  dari  sekitar 17.508  pulau  dan  panjang  garis  pantai  sekitar 81.000  km  (Dahuri,  2004).  Sebagai  negara bahari  dan  maritim,  perairan  di  Indonesia memiliki  peran  penting  dalam  berbagai  aspek kehidupan. Demi menunjang kelancaran pemanfaatan  p`erairan  Indonesia  di  berbagai bidang  tersebut  banyak  faktor  yang  harus diperhatikan  oleh  pengguna,  seperti  cuaca, kelayakan  fasilitas  (angkutan  laut)  dan  lain sebagainya.  Dalam  hal  ini  pembahasan  faktor cuaca  khususnya  ketinggian  gelombang  lebih diprioritaskan, ini dikarenakan kegiatan pelayaran  membutuhkan  waktu  lebih  lama  di perjalanan  dari  kegiatan  manusia  lainnya, sehingga  resiko  selama  perjalanan  juga  jauh lebih tinggi.
Ketinggian  gelombang  laut  perairan  Laut Jawa  bagian  Barat  sebelah  Utara  Jakarta tersebut diprediksi dengan menggunakan metode  jaringan  syaraf  tiruan  propagasi  balik. Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  adalah  sistem pemrosesan informasi yang memiliki karakteristik  mirip  dengan  jaringan  syaraf biologi.  Secara  umum  arsitektur  JST  terdiri  dari masukan  (input  layer),  lapisan  tersembunyi (hidden  layer)  dan  keluaran  (output)  (Agustin, 2012).
Gambar 1. Arsitektur JST (Siang, 2004)
Penelitian  ini  dilakukan  di  perairan  Laut Jawa  bagian  Barat  sebelah  Utara  Jakarta,  serta data  yang  digunakan  adalah  data  ketinggian gelombang maksimum. Pada penelitian sebelumnya  oleh  Kresnawan  (2009),  prediksi ketinggian  gelombang  laut  dilakukan  dengan data  masukan  sekaligus  prediktor  berupa  data temperatur,  tekanan,  kelembaban  udara  dan kecepatan  angin.  Penelitian  lainnya  oleh Bekalani  (2013)  prediksi  ketinggian  gelombang dilakukan dengan menggunakan data gelombang signifikan. Sedangkan pada penelitian  ini  data  masukan  berupa  data ketinggian  gelombang  maksimum  dari  tahun 2005 hingga Oktober 2014, gelombang maksimum digunakan  agar segala kemungkinan kejadian ekstrim dapat diprediksi.

## 2. Metodologi
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  ketinggian  gelombang  maksimum mingguan  perairan  Laut  Jawa  bagian  Barat sebelah  Utara  Jakarta  dari  tahun  2005-2014.
Data tersebut diperoleh dari Stasiun Meteorologi Maritim Pontianak yang terdiri dari lima titik koordinat yang tertera pada Tabel 1.
Tabel 1.  Koordinat data ketinggian gelombang
(sumber : www.maritim.bmkg.go.id)
Gambar  2.  Peta  koordinat  data  penelitian (www.maritim.bmkg.go.id)
Dalam  penelitian  Prediksi  Ketinggian gelombang dengan JST digunakan 5 langkah :
1. Memisahkan  data  yang  akan  digunakan sebagai  data  pelatihan  dan  data  pengujian. Data  ketinggian  gelombang  perairan  Laut Jawa  bagian Barat sebelah Utara  Jakarta dari tahun  2005  hingga  Desember  2010  akan digunakan  sebagai data pelatihan  sedangkan data  dari  bulan  September  2010  hingga Oktober 2014 digunakan sebagai data uji.
2. Desain JST Desain  JST  dilakukan  untuk  memprediksi ketinggian  gelombang  mingguan,  dimulai dengan menentukan banyaknya data masukan  yang  digunakan  dalam  pelatihan, banyaknya lapisan tersembunyi yang digunakan  dan  banyaknya  keluaran  yang diinginkan.  Data  yang  digunakan  sebagai masukan dalam pelatihan sebanyak 264 data (264 minggu) pada masing-masing koordinat yakni  dari  Januari  2005  hingga  Desember 2010    dan  data  target  sebanyak  144  data. Sedangkan  data  pengujian  digunakan  data ketinggian  gelombang  maksimum  mingguan dari  Januari  2011  hingga  Oktober  2014 untuk  memprediksi  ketinggian  gelombang pada tahun 2014 hingga 2015.
3. Pengenalan pola (pelatihan) Selama  propagasi  maju,  sinyal  masukan  (xi) dipropagasikan  ke  lapisan  tersembunyi menggunakan fungsi
aktivasi yang
ditentukan sebelumnya. Keluaran  dari  setiap unit  lapisan  tersembunyi  (zj)  tersebut selanjutnya  dipropagasi  majukan  lagi  ke lapisan tersembunyi di atasnya menggunakan  fungsi  aktivasi  yang  telah ditentukan.  Demikian  seterusnya  hingga menghasilkan keluaran jaringan (yk). Pelatihan  akan  selesai  apabila  selisih  antara target  (tk)  dan  keluaran  jaringan  (yk) menghasilkan  nilai  kurang  dari  0,17.  Error dihitung setelah tahapan forward
propagation  (Propagasi  Maju).  Apabila  error lebih  besar  dari  nilai  error  maksimal  (0,17) maka  pelatihan  akan  dilanjutkan  ke  tahap backward  propagation  (propagasi  Balik), dimana  bobot  setiap  garis  dalam  jaringan akan dimodifikasi untuk mengurangi kesalahan  yang  terjadi.  Pengenalan  pola diperlukan  untuk  melakukan  penyesuain nilai  bobot  dengan  nilai  target  (keluaran)
yang diinginkan sehingga akan menghasilkan bobot  optimal  yang  bisa  mengenali  data  uji. Pengenalan  pola  data  ketinggian  gelombang adalah  dengan  melakukan  pelatihan  dengan menggunakan  set  data  untuk  pelatihan. Proses  pelatihan    menggunakan  288  data ketinggian gelombang dan 184 data ketinggian  gelombang  untuk  data  pengujian. Hasil  pengujian  tersebut  akan  digunakan sebagai  estimasi.  Data  masukan  sistem  dari jaringan  adalah  ketinggian  gelombang  pada minggu ke-1 hingga minggu ke-264 sedangkan  target  sistem  adalah  ketinggian gelombang  pada  minggu  ke-145  hingga minggu  ke-288.  Jaringan  syaraf  ini  terdiri atas  6  lapisan  input,  4  lapisan  tersembunyi, dan  1  lapisan  target.  Lapisan  tersembunyi pertama    terdiri  atas  40  neuron  dengan fungsi  aktifasi  sigmoid  bipolar.  Lapisan tersembunyi  kedua  terdiri  atas  30  neuron dengan  fungsi  aktifasi  sigmoid  bipolar. Lapisan  tersembunyi  ketiga  terdiri  atas  20 neuron  dengan  fungsi  aktifasi  sigmoid bipolar. Lapisan tersembunyi keempat terdiri atas 1 neuron fungsi aktivasi linear.
4. Pengujian dan Estimasi Pengujian  data  yang  dilakukan  bertujuan untuk  mengetahui  apakah  jaringan  mampu mengenali  pola  data  pelatihan  dari  data masukan  yang  diberikan.  Apabila  nilai  error yang  dihasilkan    sudah  mencapai  target, maka  keluaran  yang  dihasilkan  dapat digunakan  sebagai  data  estimasi.  Nilai validasi model didapat dari koefisien korelasi (r)  dimana  Nilai  r  terbesar  adalah  +1  dan  r terkecil  adalah  0,  r  =  +1  menunjukan hubungan positif sempurna, sedangkan r = -1 menunjukan  hubungan  negatif  sempurna. Nilai  koefisien  korelasi  (r)  tidak  mempunyai
satuan  atau  dimensi.  Tanda  +  atau  –  hanya menunjukan arah hubungan (Solihati, 2011). Interpretasi nilai r adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Hubungan  koefisien korelasi dengan interpretasi Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,00-0,20 0,20-0,39 0,40-0,59 0,60-0,79 0,80-1,00 Sangat Rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat Tinggi (sumber : Sugiyono, 2008)
Pengujian  dan  estimasi  dilakukan  setelah proses  pengenalan  pola  dalam  pelatihan selesai.
5. Prediksi Dengan  propagasi  balik,  record  data  dipakai sebagai  data  pelatihan  untuk  mencari  bobot yang  optimal.  Dengan  keoptimalan  bobot data  yang  didapat  tersebut  tentunya  akan semakin  meningkatkan  kualitas  dari  nilai prediksi yang akan dicari.

## 3. Hasil dan Pembahasan
1. Titik Koordinat 106,5 BT; 4,5 LS Pada  titik  koordinat  pertama  106,5  BT;  4,5 LS  pelatihan  dilakukan  berulang  hingga  jumlah siklus  tertentu  yang  akan  dihentikan  jika  MSE (Mean  Square  Error)  mencapai  0,17.  Hasil evaluasi  data  pelatihan  didapatkan  koefisien korelasi  sebesar  0,91,  hal  ini  menunjukkan hubungan  yang  sangat  tinggi  antara  data keluaran  terhadap  data  target.  Sedangkan  pada proses pengujian dengan data uji yakni data dari tahun  2011-2014  didapatkan  korelasi  sebesar 0,78  atau  dalam  kategori  yang  tinggi  untuk diteruskan ke dalam proses prediksi.
Gambar 3. Hasil pengujian data uji
Kategori  tinggi  tersebut  ditunjukkan  dengan data  keluaran  (output)  dan  target    yang keduanya  menunjukkan  pola  yang  sangat mendekati seperti terlihat pada Gambar 3.
Gambar 4. Prediksi tinggi gelombang
Dari  hasil  prediksi  didapatkan  ketinggian gelombang maksimum pada koordinat 106,5 BT; 6,5  LS  seperti  pada  Gambar  4,  nilai  tertinggi terjadi  pada  minggu  ke-3  Desember  2014  dan nilai  terendah  terjadi  pada  minggu  pertama Februari 2015.
2. Titik Koordinat 106,5 BT; 5,5 LS
Pada  titik  koordinat  kedua  106,5  BT;  5,5  LS pelatihan dilakukan dengan MSE yang ditentukan sebesar 0,17. Dalam proses pelatihan didapatkan  koefisien  korelasi  sebesar  0,92 antara  data  output  dengan  target  atau  dalam kategori sangat tinggi.
Gambar 5. Hasil pengujian data uji
Gambar  5.  menunjukkan  pola  yang  sangat mendekati  antara  nilai  keluaran  dengan  target dan  didapatkan  koefisien  korelasi  sebesar  0,71 atau  kategori  tinggi  untuk  diteruskan  ke  dalam proses prediksi.
Gambar 6. Prediksi tinggi gelombang Dari  hasil  prediksi  sebagaimana  pada Gambar 6, didapatkan puncak tertinggi 0 1 2 3 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 T in gg i G el o m b an g ( m e te r) Minggu  Ke- Target Uji Output Uji
0 0.5 1 1.5 2 2.5 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 T in gg i G el o m b an g (m et er ) minggu ke- 0 0.5 1 1.5 2 2.5 1 4 7 1013161922252831343740 T in gg i G el o m b an g ( m e te r) Minggu Ke- Target Uji Output Uji 0 0.5 1 1.5 2 2.5 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 T in gg i G el o m b an g (m et er ) Minggu Ke-
ketinggian  gelombang  maksimum  terjadi  pada minggu  ke-3  Desember  2014  dan  terendah terjadi pada minggu ke-2 Februari 2015.
3. Titik Koordinat 107,0 BT;  5 LS Pada  titik  koordinat  ketiga  107,0  BT;  5  LS pelatihan    juga  dilakukan  berulang  dengan  MSE yang  ditentukan  sebesar  0,71  dan  pada  proses pelatihan  didapatkan  koefisien  korelasi  sebesar 0,91  atau  korelasi  yang  sangat  tinggi  dari  data keluaran terhadap data target.
Gambar 7. Hasil pengujian data uji
Setelah  dilakukan  pengujian  didapatkan koefisien  korelasi  sebesar  0,72  atau  dalam kategori  yang  tinggi  untuk  diteruskan  ke  dalam proses  prediksi  serta  antara  data  keluaran  dan data  target  menunjukkan  pola  yang  sangat mendekati seperti yang terlihat pada Gambar 7.

## Gambar 8. Prediksi tinggi gelombang
Dari  hasil  prediksi  didapatkan  puncak tertinggi  ketinggian  gelombang  maksimum terjadi  pada  mingu  ke-3  Desember  2014  dan terendah  terjadi  pada  minggu  ke-2  Februari 2015, seperti yang terlihat pada Gambar 8.
4. Titik Koordinat 107,5 BT; 4,5 LS Pada  titik  koordinat  keempat  107,5  BT;  4,5
LS  Pelatihan    juga  dilakukan  berulang  hingga mencapai  MSE  yang  ditentukan  yakni  sebesar 0,17. Dari proses pelatihan didapatkan koefisien korelasi  sebesar  0,91  hal  ini  menunjukkan hubungan  yang  sangat tinggi antara data output dan data target.
Gambar 9. Hasil pengujian data uji
Perbandingan  pola  antara  data  target  dan data  uji  dalam  proses  pengujian  terlihat  sangat mendekati,  sebagaimana  terlihat  pada  Gambar 9,  serta  didapatkan  koefisien  korelasi  sebesar 0,74  atau  dalam  kategori  yang  tinggi  untuk diteruskan ke dalam proses prediksi
Gambar 10. Prediksi tinggi gelombang
Terlihat  pada  Gambar  10,  puncak  tertinggi ketinggian  gelombang  maksimum  terjadi  pada minggu  ke-3  Desember  2014  dan  terendah terjadi pada minggu ke-4 Januari 2015.
5. Titik Koordinat 107,5 BT; 5,5 LS
Pada  titik  koordinat  kelima  107,5  BT;  5,5  LS pelatihan  juga  dilakukan  berulang  hingga mencapai  MSE  yang  ditentukan  yakni  sebesar 0,17. Pada proses pelatihan didapatkan koefisien korelasi sebesar 0,92 yang menunjukkan  hubungan  yang  sangat  tinggi antara data output dan data target.
Gambar 11. Hasil Pengujian data uji Perbandingan  antara  data  keluaran  dengan data target dalam proses pengujian menunjukkan  pola  yang  sangat  mendekati
0 1 2 3 4 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 T in gg i G el o m b a n g (m et er ) Minggu ke- Target uji Output Uji 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 T in gg i G el o m b an g ( m e te r) Minggu  Ke-
0 1 2 3 4 1 4 7 1013161922252831343740 T in gg i G el o m b an g ( m e te r) Minggu Ke- Target Uji Output Uji 0 1 2 3 4 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 T in gg i G el o m b an g (m et er ) Minggu ke- 0 1 2 3 4 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 T in gg i G el o m b a n g (m et er ) Minggu Ke- Target Uji Output Uji
seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  11  dan koefisien  korelasi  yang  dihasilkan  sebesar  0,70 atau  dalam  kategori  yang  tinggi  untuk diteruskan ke dalam proses prediksi
Gambar  12.  Prediksi  tinggi  gelombang  tahun 2014
Dari hasil prediksi sebagaimana terlihat pada Gambar  12,  didapatkan  puncak  tertinggi ketinggian  gelombang  maksimum  terjadi  pada minggu  ke-3  Desember  2014  dan  terendah terjadi pada minggu pertama Februari 2015.

## 4. Hasil Prediksi Ketinggian Gelombang
Hasil Pengolahan data ketinggian gelombang maksimum  dari  tahun  2005  hingga  2014 menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Propagasi  Balik,  didapatkan  prediksi  ketinggian gelombang  pada  lima  titik  penelitian  (Perairan Laut  Jawa  bagian  Barat  sebelah  Utara  Jakarta) seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Prediksi ketinggian gelombang Perairan Laut  Jawa  bagian  Barat  sebelah  Utara
Jakarta
No BULAN M I
N G G U K E- TINGGI GELOMBANG (METER) PADA KOORDINAT 106,5 BT 106,5 BT 107 BT 107,5 BT 107,5 BT 4,5 LS 5,5 LS 5,0 LS 4,5 LS 5,5 LS 1 NO VEM BER 2014 1 1,33 1,7 1,92 2,11 1,75 2 2 1,34 1,26 1,57 1,79 1,76 3 3 1,27 1,14 1,42 1,91 1,51 4 4 1,31 1,24 1,17 1,33 0,93 5
DE
SEM BER 2014
1 1,88 1,4 2 1,98 1,54 6 2 2,15 1,64 2,42 2,51 2,3 7 3 2,32 2,08 2,83 3,08 2,61 8 4 1,45 1,26 1,63 1,71 1,63 9 JA NUA RI 2015 1 1,64 1,32 1,87 2,16 1,76 10 2 0,97 0,98 1,26 1,04 1,06 11 3 0,81 0,7 0,97 1,01 0,9 12 4 0,74 0,76 0,77 0,67 0,84 13 FE BRU ARI 2015 1 0,63 0,62 0,68 0,68 0,58 14 2 0,64 0,55 0,7 0,68 0,69 15 3 0,64 0,63 0,71 0,81 0,81 16 4 0,77 0,84 0,83 1,11 0,98 17 MARET 2015 1 0,93 0,74 0,9 1,08 0,8 18 2 0,89 0,75 0,73 1,07 0,81 19 3 1,09 1 1,16 1,47 1,15 20 4 1,83 1,3 1,88 2,37 1,54 21 APRIL 2015 1 1,56 1,24 1,65 1,93 1,46 22 2 1,18 1,23 1,44 1,63 1,35 23 3 1,39 1,27 1,23 1,83 1,45 24 4 1,91 1,54 2,09 2,01 2,0
Berdasarkan  Tabel  3,  dapat  dilihat  nilai prediksi  untuk  24 minggu dari Bulan November 2014  hingga  April  2015  dengan  tinggi gelombang  maksimum  tertinggi  (yang  diberi warna  kuning)  terjadi  pada  minggu  pertama bulan  November  2014,  bulan  Desember  2014 dari  minggu  pertama  hingga  keempat,  minggu pertama  Januari  2015,  minggu  keempat  bulan Maret  2015  dan  minggu  keempat  bulan  April 2015.

## 5. Pembahasan Prediksi Tinggi gelombang
Dari  hasil  prediksi  Jaringan  syaraf  tiruan propagasi  balik,  kemudian  dilakukan  pemetaan dengan pembahasan  sebagai berikut :
1. Bulan November 2014 Pada  bulan  November  2014  puncak  tinggi gelombang  daerah  penlitian  terjadi  pada minggu  pertama  dan  kedua,  khususnya
0 1 2 3 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 T in gg i G el o m b an g (m et er ) Minggu Ke-
terjadi  disebelah  Timur  daerah  penelitian sebagaimana terlihat pada Tabel 3.
2. Bulan Desember 2014 Pada  Bulan  Desember  2014  puncak  tinggi gelombang  daerah  penelitian  terjadi  pada minggu  kedua  dan  ketiga,  khususnya  terjadi di  sebelah  Utara  dan  Timur  Laut  daerah penelitian  sebagaimana  terlihat  pada  Tabel 3.
3. Bulan Januari 2015 Pada  bulan  Januari  2015  puncak  tinggi gelombang  terjadi  pada  minggu  pertama, khususnya  terjadi  di  sebelah  Timur  Laut daerah  penelitian  sebagaimana  terlihat  pada Tabel 3.
4. Bulan Februari 2015 Pada  bulan  Februari  2015  puncak  tinggi gelombang  terjadi  pada  minggu  keempat, khususnya  terjadi  di  sebelah  Timur  Laut daerah  penelitian  sebagaimana  terlihat  pada Tabel 3.
5.   Bulan Maret 2015 Pada  bulan  Maret  2015  puncak  tinggi gelombang  terjadi  pada  minggu  keempat, khususnya  terjadi  di  sebelah  Utara  dan Timur  Laut  daerah  penelitian  sebagaimana terlihat pada Tabel 3.
6.  Bulan April 2015
Pada  bulan  April  2015  puncak  tinggi gelombang  terjadi  pada  minggu  keempat, khususnya  terjadi  di  sebelah  Utara,  Tengah dan Timur Laut daerah penelitian sebagaimana terlihat pada Tabel 3.

## 5. Kesimpulan
Ketinggian  gelombang  perairan  Laut  Jawa bagian  Barat  sebelah  Utara  Jakarta  dapat diprediksi dengan menggunakan Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  Propagasi  Balik  dimana masukan  sistem  dari  jaringan  dalam  proses pelatihan  adalah  ketinggian  gelombang  pada minggu  ke-1  hingga  minggu  ke-264,  sedangkan target sistem adalah ketinggian gelombang pada minggu  ke-145  hingga  minggu  ke-288,  yang kemudian  diuji  dengan  menggunakan  184  data ketinggian gelombang.
Dari pengolahan data-data tersebut didapatkan  nilai  prediksi  untuk  24  minggu  dari November  2014  hingga  April  2015  dengan gelombang  maksimum  tertinggi  terjadi  pada minggu  pertama  bulan  Nopember  2014,  bulan Desember  2014  dari  minggu  pertama  hingga keempat, minggu pertama Januari 2015, minggu keempat bulan Maret 2015 dan minggu keempat bulan April 2015.

## Daftar Pustaka
Agustin,  M.  2012.  Penggunaan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Propagasi  Balik  Dalam  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Pada  Jurusan  Teknik Komputer  Di  Politeknik  Negeri  Sriwijaya. Skripsi.  Tidak  dipublikasikan.  Semarang: Universitas Diponegoro Bekalani,  I.  2013.  Prediksi  Tinggi  Significant Gelombang  Laut  Di  Sebagian  Wilayah Perairan  Indonesia  Menggunakan  Jaringan
Syaraf  Tiruan  Propagasi  Balik.  Skripsi. Tidak dipublikasikan. Pontianak:
Universitas Tanjungpura
Dahuri,  R.  2004.  Pengelolaan  Sumber  Daya
Wilayah Pesisir dan Lautan Secara Terpadu,
Edisi Revisi. Jakarta: Pradnya Paramita.
Kresnawan,  A.  2009.  Penerapan  Model  Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Gangguan  Cuaca  Maritim  di  Wilayah Tanjung  Perak  Surabaya.  Skripsi.  Tidak dipublikasikan. Surabaya: ITS
Siang,  J.J.  2004.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dan Pemogramannya  Menggunakan  MATLAB. Yogyakarta:  Andi
Solihati,  I.  2011.  Estimasi  Suhu  Kota  Pontianak
Berdasarkan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST). Skripsi.  Tidak  dipublikasikan.  Pontianak:
Universitas Tanjungpura
Sugiyono.  2008.  Metode  Penelitian  Kunatitatif Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta. www.maritim.bmkg.go.id diakses pada tanggal 1 Maret 2015