Nerfita Nikentari
Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29115 Corresponding author, e-mail : nerfita.nikentari@gmail.com

## Abstrak
Gelombang  laut  adalah merupakan  fenomena  alam  di  mana  terjadi  penaikan  dan penurunan  air  secara  periodik,  penaikan  dan  penurunan  air  ini  salah  satu  aspek penting  dalam  transportasi  dan  pembangunan.  Mengetahui  data  masa  depan mengenai tinggi gelombang air laut dapat memberi manfaat besar dalam kelancaran transportasi  dan  pembangunan  di  wilayah  perairan.    Data  masa  depan  dapat dihasilkan  dengan  melakukan  prediksi  dengan  algoritma  tertentu.  Algoritma Levenberg  Marquardt merupakan  salah  satu  jenis  algoritma  pembelajaran  jaringan syaraf  tiruan  yang  dapat  digunakan  untuk  prediksi  data.  Hasil  analisis  didapatkan arsitektur jaringan yang ideal adalah dengan 7 node input , 2 hidden layer yang terdiri dari 9 neuron dan 1 output  layer dengan mean  absolute percentage error (MAPE) adalah 0.175.
Kata kunci : prediksi, tinggi gelombang, Levenberg-Marquardt

## I.   PENDAHULUAN
Gelombang laut merupakan suatu aktifitas  alam  dimana  terjadi    penaikan  dan penurunan  air  secara  periodik.  Gelombang laut  adalah   salah  satu  aspek  penting  dalam transportasi  dan  pembangunan  yang  dalam hal ini adalah tinggi rendah gelombang laut. Transportasi dalam hal ini adalah kelancaran kegiatan pelayaran dan pembangunan
adalah
kegiatan pembangunan  daerah  sekitar  tepi  pantai seperti  bangunan  pelindung  pantai,hotel, restoran dan lain sebagainya.
Tinggi  gelombang  dapat  mempengaruhi kelancaran tidaknya suatu kegiatan pelayaran.  Tinggi  rendahnya  gelombang  air
laut  dipengaruhi  oleh  faktor  musim  angin dimana  angina  yang  besar  cenderung berpotensi  menghasilkan  gelombang  besar [1].  Melihat  pentingnya  data  mengenai tinggi  gelombang  kita  harus  dapat mengetahui  data  kedepan  mengenai  tinggi gelombang  air  laut.    Data  kedepan  dapat kita  peroleh  dengan  melakukan  prediksi. Prediksi  dapat  dilakukan  dengan  berbagai algoritma.  Salah  satu  algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  prediksi  adalah  jaringan syaraf tiruan. Jaringan syaraf tiruan memiliki berbagai macam algoritma pembelajaran.  Salah  satu  jenis  algoritma pembelajaran adalah Levenberg Marquardt . Metode pembelajaran Levenberg Marquardt membutuhkan  jumlah  iterasi  yang  lebih sedikit dibandingkan
algoritma

## Prediksi Ketinggian Gelombang Laut menggunakan Algoritma Levenberg-Marquardt
pembelajaran Backpropagation untuk
menghasilkan error minimum [2].
Penelitian  sebelumnya  yang  lakukan oleh  Yasinta  memprediksi  curah  hujan  di Pangsuma  Putussibau,  Kalimantan  Barat dengan penerapan metode Algoritma Levenberg  Marquardt,  pada  penelitiannya menggunakan data time series bulanan yaitu curah  hujan,  suhu  rata-rata,  kelembaban udara,  tekanan  udara  di  atas  stasiun pengamatan  dan  kecepatan  angin  rata-rata di  stasiun  pengamatan.    Arsitektur  jaringan syaraf  tiruannya  adalah  enam  input  layer, satu  hidden  layer  dengan  tiga  buah  neuron dan  satu  buah  neuron  pada  output  layer. Arsitektur  jaringan  ditentukan  dengan  cara trial  dan  error  dan  menggunaka  nilai  Mean Squared  Erroe  (MSE)  dengan  hasil  terbaik yang didapat saat pelatihan jaringan [3].

## II.  METODE PENELITIAN

## A. Pengolahan Data
Metode pengumpulan data adalah dengan penelitian kepustakaan yaitu pengumpulan data yang menyangkut dengan  data  tinggi  gelombang  laut.  Jenis data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder.  Data  sekunder umumnya  berupa  bukti  catatan/laporan historis  yang  telah  tersusun  dalam  arsip (data  dokumenter)  baik  yang  dipublikasi kan atau tidak[4].
Data  sekunder  yang  digunakan  adalah data  tinggi  gelombang  diperairan  Pulau Bintan,  Kep  Riau.  Data  diperoleh  dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan
Geofisika (BMKG) Tanjungpinang.
Data  yang  digunakan  untuk  prediksi pada  jaringan  syaraf  tiruan  dapat  berupa data-data terdahulu (sebelumya) dan merupakan  data  time-series.  Data  time series  ini  berupa  data  tinggi  gelombang harian  (per  hari).  Data  terdahulu  ini
biasanya  adalah  data  beberapa  tahun sebelumnya. Dalam penelitian ini data yang digunakan  adalah  data  tanggal  3  Febuari 2015 hingga 7 Desember 2015.

## B. Analisis
Tahapan ini adalah untuk menganalisis  data  yang  digunakan  untuk prediksi  dan  pembuatan  struktur  jaringan input dan output pada jaringan syaraf tiruan.
Total  data  yang  diolah  adalah  301 data,  dimana  70  %  data  digunakan  untuk pelatihan  dan  30  %  digunakan  untuk pengujian.  Model  jaringan  terdiri  atas lapisan input,lapisan tersembunyi dan lapisan  output.    Lapisan  input  terdapat  7 masukan  yang  merupakan  jumlah  hari dalam seminggu dan output terdiri dari satu neuron  yang  neuron  yaitu  data  hari kedelapan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pelatihan dan Pengujian Jaringan
Untuk  mendapat  parameter  jaringan yang  ideal  di  lakukan  trial  dan  error parameter  dan  data  pelatihan.  Data pelatihan merupakan data tinggi gelombang  tanggal  3  Febuari  2015 hingga – 31 Agustus 2015.

## Tabel 1. Data Tinggi Gelombang
Hari Data ke 1 Data ke 2 Data ke 3 … Data  ke 210 Selasa 2.5 2 2 … 1,375 Rabu 2 2 2,5 … 1,625 Kamis 2 2,5 2 … 1,375 Jumaat 2.5 2 2,75 … 1,375 Sabtu 2 2,75 2 … 1,25 Minggu 2.75 2 2,5 … 1,25 Senin 2 2,5 2 … 1
Data asli tinggi gelombang kemudian dinormalisasi.
Tabel 2. Data Hasil Normalisasi
Hari Data ke 1 Data ke 2 Data ke 3 … Data  ke 210 Selasa 0,9 0,7 0,7 … 0,45 Rabu 0,7 0,7 0,9 … 0,55 Kamis 0,7 0,9 0,7 … 0,45 Jumaat 0,9 0,7 1 … 0,45 Sabtu 0,7 1 0,7 … 0,4 Minggu 1 0,7 0,9 … 0,4
Senin 0,7 0,9 0,7 … 0,3
Pada  tahap  pelatihan  dilakukan  uji coba  jumlah  neuron  pada  hidden  layer sehingga  diperoleh  strutuk  ideal  adalah 2  hidden  layer  yang  terdiri  dari  9 neuron. Pada tahap pengujian dilakukan dengan  data  uji  data  1  September  2015 hingga 7 Desember 2015. Nilai rata-rata kesalahan dari permalan dilaukan dengan Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE). Hasil dari MAPE adalah 0.175.

## B. Perbandingan Data Hasil Prediksi dengan Data Asli
Dari data pengujian dapat  dilakukan perbandingan data hasil prediksi dengan  data  asli,  data  perbandingan ditampilkan pada tabel 3.
Data ke Data Asli Data Prediksi Prosentase kesalahan 1 0,3 0,305454 0,982146 2 0,4 0,389401 1,027219 3 0,4 0,427446
0,935791 4 0,55 0,502176
1,095234
5 0,55 0,544033 1,010969

## IV. KESIMPULAN
Jaringan  syaraf  tiruan  dengan  algoritma pembelajaran Lavenberg  Marquadt untuk prediksi  tinggi  gelombang  laut  di  Perairan Bintan  mempunyai  struktur  ideal  dengan jumlah hidden  layer =  2  dan  neuron  pada hidden  layer =  9.  Rata-rata  kesalahan persentase  absolut  dari  peramalan  dengan menggunakan  MAPE  adalah  0.175.  Nilai kesalahan prediksi yang rendah membuktikan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan algoritma pembelajaran Lavenberg Marquadt dapat  bekerja  baik  dalam memprediksi suatu data time series .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Nur  I.  dan  Juliawan  R.  2011.
Perencanaan Bangunan Pelindung Pantai Semarang Bagian Timur.
Semarang: Universitas Diponegoro
[2] Ramdhani,  Imaniar.  2013.  Prediksi Nilai Tukar Multi Currency Menggunakan  Analisis  Korelasi  dan Backpropagation  Artificial  Neural Network. Bandung: Universitas
Telkom.
[3] Lisa,  Yasinta.  2012.  Implementasi Algoritma Pelatihan
Lavenberg
Marquardt  dan  Bayes  Regularisasi pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk Prediksi Curah (Studi Kasus : Stasiun pengamatan  curah  hujan  Pangsuma Putussibau,  Kalimantan  Barat).  Tesis Program S2 Ilmu Komputer Universitas Gajah Mada. Yogyakarta. [4] Indriantoro, Supomo, 2002, Metodologi  Penelitian  Bisnis  untuk Akuntansi  dan  Manajemen,  Edisi Pertama, BPFE, Yogyakarta.