## PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE HOPFIELD UNTUK PREDIKSI CUACA DI KOTA PALANGKA RAYA
Sulistyowati 1 , Amelia Rohmah 2
1,2) Teknik Infromatika STMIK Palangka Raya, Jl. G.Obos No. 114 Palangka Raya Email: Sulistyowatipn@gmail.com, amelia@mail.com

## Abstrak
Forecasting  atau  peramalan  merupakan  salah  satu  bagian  dari  ilmu  statistika    yang  digunakan  untuk meramalkan  suatu  kemungkinan  yang  akan  terjadi  dimasa  yang  akan  datang,  berdasarkan  pada  data  masa lampau  yang  akan  dianalisis  dengan  menggunakan  cara-cara  tertentu.  pemodelan  yang  cocok  untuk peramalan saat ini adalah bidang jaringan syaraf tiruan dan salah satu penerapannya menggunakan metode hopfield.  Di peramalan prakiraan cuaca unsur-unsur cuaca merupakan faktor terpenting dalam menentukan suatu pemodelan seperti kecepatan udara, suhu udara, kelembaban udara, dan tekanan udara. Pada jaringan hopfield, neuron input yang digunakan adalah unsur-unsur cuaca tersebut yang diubah dalam bentuk fungsi bipolar  threshold  diproses  sampai  mencapai  stabil/konvergen  dengan  fungsi aktivasi  bipolar  symetric hard limit. Penelitian ini menggunakan fungsi bipolar threshold yang didapat berdasarkan nilai-nilai dari keempat unsur  cuaca  tersebut.  Sistem  ini  menggunakan  model  jaringan dengan  empat neuron  input  yang  terhubung dengan bobot-bobot lapisan yang simetris dan tiga nilai output jaringan, yaitu kriteria cerah dengan nilai [-1 1 1 1], kriteria berawan dengan nilai [0 0 0 0], dan kriteria hujan dengan nulai [1 -1 1 -1]. Penerapan metode hopfield  untuk  prakiraan  cuaca  di  Wilayah  Palangka  Raya  dengan  data pagi  sebanyak  78  yang terdiri  dari data  pagi,  siang  dan  malam.    setelah  data  dilakukan  pengujian  maka  terlihat    bahwa  metode  ini  mampu memberikan akurasi sebesar 64% dan error sebesar 36%.
Keyword : Jaringan Syaraf Tiruan, Hopfield, Prakiraan Cuaca.

## ABSTRACT
Forecasting  or forecasting  is  one  part  of  statistics  which  is  used to  predict a  possibility  that  will occur in the future, based on past data that will be analyzed using certain methods. Modeling that is suitable for current forecasting is the field of neural networks and one of its applications uses the Hopfield method. In forecasting weather forecasts, the elements of the weather are the most important factors in determining a model such as air velocity, air temperature, humidity, and air pressure. In the Hopfield network, the input neurons used are the weather elements which are converted into a bipolar threshold function and processed until it reaches stable / convergent with the bipolar symetric hard limit activation function. This study uses the  bipolar  threshold  function  which  is  obtained  based  on  the  values  of  the  four  weather  elements.  This system  uses  a  network  model  with  four  input  neurons  connected  with  symmetric  layer  weights  and  three network output values, namely bright criteria with a value of [-1 1 1 1], cloudy criteria with a value of [0 0 0 0], and criteria it rains with nulai [1 -1 1 -1]. Application of the Hopfield method for weather forecasting in the Palangka Raya region with 78 morning data consisting of morning, afternoon and night data. After the data is tested, it can be seen that this method is able to provide an accuracy of 64% and an error of 36%. Keyword: Neural Networks, Hopfield, Weather Forecast.

## PENDAHULUAN
Salah  satu  perkembangan  peramalan saat  ini  adalah  bidang  jaringan  syaraf  tiruan. Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  sistem komputasi  dimana  arsitektur  dan  operasi ditunjukan  dari  pengetahuan  tentang  sel  syaraf biologi  di  dalam  otak,  yang  merupakan  salah
satu  referensi  buatan  dari  otak  manusia  yang selalu mencoba menstimulasi proses pembelajaran  pada  otak  manusia  tersebut. Jaringan  syaraf  tiruan  dapat  digambarkan sebagai model   matematis dan komputasi untuk fungsi  aproksimasi  non  linear,  klasifikasi  dan
cluster  dan  regresi  non  parametrik  atau  sebuah simulasi dari koleksi model syaraf biologi.
Ripley dalam Huda (2014:4)
menyebutkan  proses  kerja  dari  jaringan  syaraf tiruan  adalah  untuk  menggambarkan  dan mengelompokan  bentuk  yang  berbeda  dari beberapa  populasi yang telah  diketahui, sehingga populasi tersebut terpisah dengan baik serta  dapat  menentukan  fungsi  pembeda  antar kelompok dan mengklasifikasikan objek baru ke dalam  kelas  atau  kelompok.  Sesuai  dengan sistem  kerjanya,  struktur  jaringan  syaraf  tiruan terdiri  dari  tiga  lapisan  diberikan  pembobot yang  akan  mentransformasi  nilai  input  menjadi nilai  output.  Setiap  layer  terdiri  dari  beberapa neuron  atau  antar  neuron-neuron  ini  akan terhubung dengan neuron-neuron yang lain pada layer terdekat.
Salah  satu  metode  jaringan  syaraf tiruan  adalah  jaringan  syaraf  tiruan  hopfield. Jaringan  syaraf  tiruan  hopfield  merupakan jaringan  syaraf  dengan  pelatihan  terbimbing (supervised  training)  yang  memiliki  sejumlah pasangan  data  (masukan  –  target  keluaran) digunakan  untuk  melatih  jaringan  hingga diperoleh  bobot  yang  diinginkan.  Jaringan hopfield  pada  dasarnya  adalah  jaringan  single layer karena jaringan hopfield memiliki struktur umpan  balik  sehingga  jaringan  hopfield  efektif untuk  berperilaku  sebagai  jaringan  multilayer, meskipun  dalam  penerapannya  masih  cukup jarang ditemui.
Salah  satu  penerapan  jaringan  syaraf tiruan  menggunakan  metode  hopfield  adalah pemodelan  prakiraan  cuaca.  Cuaca  merupakan sebuah  aktivitas  fenomena  ini  dalam  waktu beberapa  hari.  Cuaca  rata-rata  dengan  jangka waktu dengan lebih lama dikenal sebagai iklim. Aspek  cuaca  ini  diteliti  lebih  lanjut  oleh  ahli klimatologi,  sebagai  tanda  perubahan  iklim. Unsur-unsur  cuaca  meliputi  curah  hujan,  suhu udara,  tekanan  udara,  kelembaban  udara,  dan awan.
Cuaca  terdiri  dari  seluruh  fenomena yang terjadi di atmosfer bumi atau sebuah planet lainnya.
Huda (2014) meneliti tentang
penggunaan  Algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan Hopfield  untuk  prakiraan  cuaca  di  Wilayah Malang yang dalam penelitiannya menggunakan
dua  kriteria  cuaca  yaitu  cerah  dan  hujan,  dan mendapatkan perhitungan untuk prakiraan cuaca dari algoritma jaringan syaraf tiruan hopfield.
Berdasarkan  penelitian  tersebut,  maka dilakukan  penelitian  hopfield  untuk  prakiraan cuaca  di  wilayah  Palangkaraya  menggunakan tiga  kriteria  cuaca  yaitu  cerah,  berawan,  dan hujan.  Data  diperoleh  dari  Badan  Meteorologi, Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG),  variabel- variabel yang digunakan antara lain suhu udara, kecepatan  angin,  kelembaban  udara,  dan tekanan  udara.  mengacu  pada  hal  diatas  maka dapat dirumuskan bagaimana mengimplementasikan Algoritma Jaringan
Syaraf  Tiruan  Hopfield  pada  BMKG  Kota Palangka Raya.

## METODE
Langkah  awal  dari  processing  system pada Gambar 1 yaitu dengan menentukan fungsi bipolar  threshold  untuk  menentukan  fungsi input (x). Langkah selanjutnya yaitu menentukan  fungsi  target  lalu  menentukan fungsi  aktivasi,  fungsi  yang  digunakan  adalahh fungsi  bipolar symetric  hard limit .  Kemudian melakukan  pemilihan  fungsi  bobot  untuk inisialisasi bobot.
Selanjutnya dilakukan klasifikasi untuk mendapatkan  nilai  outputnya,  jika  nilai  output yang didapat masih belum konvergen maka nilai output  akan  dijadikan  nilai  input  untuk diklasifikasi  ulang  sampai  nilai  output  yang didapat konvergen, setelah nilai output konvergen  dilakukan  perbandingan  antara  nilai output  dengan nilai  target.  Alur dari  processing system  (klasifikasi)  pada  Gambar  16  yaitu dengan memasukan vector input x i Selanjutnya  memilih  unit  y i lalu menentukan y i dimana y i = x i (i=1, .., n).  untuk mengubah  aktivasi  lalu  melakukan  perhitungan input jaringan, setelah mendapatkan hasil dari y i fungsi aktivasi  untuk mendapatkan  y n dijadikan input  x i .  Jika  y n dilakukan    belum  konvergen maka  y n untuk  dilakukan  perhitungan  ulang (klasifikasi  ulang)  sampai  mendapatkan  hasil yang konvergen. Jika hasilnya sudah konvergen maka didapatkan nilai y_ output.

## Gambar 1. Proses Klasifikasi

## 1. Arsitektur Hopfield

## Gambar 2. Arsitektur Jaringan Hopfield
Gambar  2  merupakan  arsitektur  dari Hopfield  single  layer dan  memiliki  empat neuron  yang  simetris,  dimana  empat  neuron tersebut  merupakan  empat  unsur  cuaca.  Setiap unit  neuron  tidak  memiliki  hubungan  dengan dirinya  sendiri  atau  bernilai  nol  (0)  jika berhubungan  dengan  dirinya  sendiri.  Hubungan antara neuron dengan neuron yang lain memiliki bobot  positif  atau  negatif.  Kriteria  cuaca  dapat ditentukan  setelah  nilai  output  didapatkan.
Output  yang  menjadi  target  harus  sama  dengan input.  Output  dijadikan  input-an  kembali, namun  diteruskannya  jaringan  tidak  pada dirinya  sendiri  tetapi  pada  neuron  yang  lain, agar  mencapai  konvergen.  Proses  ini  berjalan terus-menerus  sampai  dicapainya  kondisi  yang stabil.
Jaringan  hopfield  dirancang  dalam penentuan  fungsi  untuk  melakukan  klasifikasi pola  bipolar  threshold,  dengan  unsur-unsur sebagai berikut:
a) Kecepatan Angin
Berdasarkan  pengamatan  dari  data yang  diperoleh,  kecepatan  angin  pada  keadaan cerah  untuk  pagi,  siang,  dan  malam  berturut- turut  berada  pada  kisaran  kurang  dari  sama dengan  3,7  km/jam,  8,8  km/jam,  dan  6,0 km/jam.  Kecepatan  angin  pada  keadaan  hujan untuk  pagi,  siang,  dan  malam  berturut-turut berada pada kisaran lebih dari sama dengan 11,1 km/jam,  19  km/jam,  dan  18,1  km/jam. Kecepatan  angin  pada  keadaan  berawan  untuk pagi,  siang,  dan  malam  berturut-turut  berada diantara 3,7 km/jam – 11,1 km/jam, 8,8 km/jam –  19  km/jam,  dan  6,0  km/jam  –  18,1  km/jam. Nilai tersebut selanjutnya dibuat model matematis  fungsi  bipolar  threshold  untuk jaringan  hopfield  dari  kecepatan  angin,  x1 berikut:
Kecepatan angin untuk pagi hari,
Kecepatan angin untuk siang hari,
Kecepatan angin untuk malam,
b) Suhu Udara
Fungsi bipolar thershold untuk jaringan hopfield dari suhu udara, x2 berikut: Suhu udara untuk pagi hari,
Suhu udara untuk siang hari,
Suhu udara untuk malam hari,
c) Kelembaban Udara Model matematis fungsi bipolar threshold untuk jaringan hopfield dari kelembapan udara, x 3 (k), sebagai berikut:
d) Tekanan Udara Tekaan  udara  di  kelompokkan  menjadi  3 kategori  yakni  pagi,  siang  dan  malam.  dengan menggunakan fungsi Bipolar maka: Pagi hari,
Siang hari,
Malam Hari,
Fungsi  bipolar  threshold  didapatkan untuk  menentukan  nilai  fungsi  input  dalam penentuan prakiraan cuaca menggunakan jaringan hopfield.
Algoritma  Jaringan Hopfield untuk  Prakiraan Cuaca di Wilayah Palangkaraya.
a) Menentukan Nilai Fungsi Input (x)
b) Menentukan Nilai Target Algoritma jaringan hopfield untuk  prakiraan  cuaca,  nilai    target yang  akan  dicapai  adalah  [-1  1  -1  1]  untuk kriteria  cerah,  [0  0  0  0]  untuk  kriteria berawan, dan [1 -1 1 -1] untuk kriteria hujan. Nilai  target  tersebut  ditentukan  berdasarkan
kriteria    unsur-unsur  cuaca,  yaitu  sebagai berikut:
(1) Kecepatan Angin
(2) Suhu Udara
(3) Kelembaban Udara
(4) Tekanan Udara
Tabel 1. Unsur Cuaca
Dari  tabel  1  maka  selanjutnya  dibuat fungsi  Bipolar  thresholnya  sehingga  menjadi seperti yagn terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. kriteria unsur suaca Bipolar
Threshold c) Menentukan Fungsi Aktivasi
Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah  fungsi bipolar symetric hard limit , yaitu:
d) Pemilihan Fungsi Bobot
Penelitian ini menggunakan empat buah neuron yang  terhubung satu sama lain, sehingga bobot yang  digunakan  adalah  bobot  simetris  dengan ukuran  4  x  4  dan  nilai  diagonal  fungsi  nol  (0). Persamaan  46  merupakan  bobot-bobot  yang digambarkan  dalam  vektor  W,  Bobot-bobot
yang  terletak  pada  diagonal  utamanya  adalah nol  (0),  yang  menunjukkan  bahwa  neuron- neuron  pada  jaringan hopfield tidak  memiliki hubungan  dengan  dirinya  sendiri,  Wij  0  untuk i=j  dan  Wij  W31,  W14  =  W41  =  Wji,  W23 untuk i ≠ j, sehingga W12 = W32, W24 = W42, W34  =  W43  =  W21 ,  W13  =W31,  W14  =  W41, W23 = W32, W24 =W42, W34 = W43 . e) Inisialisasi Bobot Inisialisasi bobot untuk menyimpan pola bipolar threshold digunakan notasi s(p),p=1,...,p , dimana,
untuk  menyimpan  bobot  matriks W  ={wij} , dengan notasi:
DAN wiJ    =  0 dengan  pola  yang  akan  dikenali adalah  -1  1  -1  1  untuk  kriteria  cerah,  0  0  0  0 untuk  kriteria  berawan  dan  -1  1  -1  1  untuk kriteria hujan, maka: s(1) = [ -1 1 -1 1] s(2) = [0 0 0 0] s(3) = [1 -1 1 -1]
sehingga didapat bobot sebagai berikut:
e) Proses Klasifikasi Step  0.  Inisialisasi  bobot  W  (aturan  Hebb)  Jika aktivasi dari jaringan tidak konvergen, lakukan step 1-7 Step 1. Untuk setiap nilai vektor input, lakukan step  2-6.  Step  2.  Set inisial  vektor dari jaringan  sebagai  vektor  input  eksternal : y= xi (i = 1, ....., n) Step  3.  Lakukan  step  4-6  untuk  masing-masing yi Step 4. Hitung input jaringan Step 5. Mencocokan nilai y_ini
dengan fungsi aktivasi Step 6. Menyebarkan nilai yi Step 7. Tes untuk konvergensi. ke semua unit.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Output Jaringan
Hasil  dari  proses  kerja  algoritma  jaringan hopfield untuk  prakiraan  cuaca  didapatkan output jaringan berupa kriteria cuaca. Penentuan kriteria  cuaca  tersebut  berdasarkan  hasil  nilai output (Y) yang dapat dilihat pada Tabel 3 Tabel 3. Data output
2. Hasil Akurasi
Akurasi  data  dan  data error dapat  dihitung menggunakan rumus sebagai  berikut.
setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  data  uji sejumlah 22 data pagi, 34 data siang dan 22 data malam.  maka  jumlah  seluruh  data  adalah  78 data. Dari total seluruh data yakni 78 data yang diuji  maka  diperoleh  data  benar  sejumlah  50 data  dan  78  data  salah  dikenali,  sehingga perhitungan akurasi datanya sperti berikut:
Akurasi = 80/78 x 100%
= 64%
Error rate = 28/78 x100%
= 36%
Adapaun hasil dari pengujian data seperti tertera pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Hasil perolehan Pengujian Data Hari Hasil Target Target Siang Cerah Cerah Cerah Siang Hujan Berawan Berawan Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Hujan Berawan Berawan Siang Hujan Berawan Berawan Siang Cerah Cerah Cerah Siang Hujan Berawan Berawan Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Hujan Berawan Berawan Siang Hujan Berawan Berawan Siang Cerah Cerah Cerah Siang Hujan Hujan Hujan Siang Cerah Cerah Cerah Siang Cerah Cerah Cerah Siang Hujan Berawan Berawan Siang Cerah Cerah Cerah Siang Hujan Berawan Berawan Siang Cerah Cerah Cerah Siang Hujan Berawan Berawan Siang Hujan Hujan Hujan Malam Cerah Cerah Benar Malam Cerah Cerah Benar Malam Cerah Cerah Benar Malam Cerah Cerah Benar Malam Cerah Cerah Benar
Malam Cerah Cerah Benar Malam Cerah Cerah Benar Malam Cerah Cerah Benar Malam Cerah Cerah Benar Malam Hujan Berawan Salah Malam Hujan Berawan Salah Malam Cerah Cerah Benar Malam Cerah Cerah Benar Malam Hujan Berawan Salah Malam Hujan Berawan Salah Malam Hujan Berawan Salah Malam Cerah Cerah Benar Malam Hujan Berawan Salah Malam Hujan Hujan Benar Malam Cerah Cerah Benar Malam Hujan Berawan Salah Malam Hujan Berawan Salah pagi Hujan Berawan Salah pagi Hujan Berawan Salah pagi Hujan Berawan Salah pagi Cerah Berawan Salah pagi Hujan Berawan Salah pagi Cerah Cerah Benar pagi Berawan Berawan Benar pagi Cerah Cerah Benar pagi Cerah Cerah Benar pagi Cerah Cerah Benar pagi Cerah Cerah Benar pagi Hujan Berawan Salah pagi Cerah Cerah Benar pagi Cerah Cerah Benar pagi Cerah Cerah Benar pagi Berawan Berawan Benar pagi Cerah Cerah Benar pagi Hujan Berawan Salah pagi Hujan Berawan Salah pagi Hujan Berawan Salah pagi Hujan Berawan Salah pagi Hujan Berawan Salah KESIMPULAN Jaringan Syaraf Tiruan ini menggunakan empat neuron input yang berhubungan  dengan  bobot  lapisan  yang simetris  dan  tiga  nilai output jaringan,  yaitu
kriteria  cerah  dengan  nilai  [-1  1  -1  1],  kriteria berawan  dengan  nilai  [0  0  0  0],  dan  kriteria hujan  dengan  nilai  [1  -1  1  -1].  Kemudian penerapan  metode hopfield untuk  prakiraan cuaca di wilayah Palangkaraya dengan data pagi 22  data,  siang  sebanyak  34  data,  dan  malam Sebanyak  22  data  didapatkan  nilai  akurasi sebesar  64%  sedangkan  nilai error 36%, sehingga metode hopfield untuk prakiraan cuaca cukup baik dalam melakukan prakiraan cuaca.

## DAFTAR PUSTAKA
Andrian,  Yudhi  dan  Purwa  Hasan.  2014.
Analisis  Variasi  Jumlah  Input  dan
Hidden Layer pada Prediksi Temperatur Kota Medan MenggunakanBackpropagation Neural  Network .  STMIK  Potensi
Utama, Medan.
Ariyanto,  Muhammad.  2017.  “Pengenalan Huruf  dan  Angka  Tulisan  Tangan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Metode Convolution Neural Network (CNN)”.STMIK Palangkaraya, Palangkaraya. Febrina,  M.,  Arina,  F.  dan  Ekawati,  R.,  2013. P eramalan Jumlah Permintaan Produksi Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST)Backpropagation. Teknik Industri, Vol. 1, No. 2, 174 – 179. Harun,  Zulkarnain.  2008. Pengenalan  Pola Angka dengan Menggunakan Algoritma Hopfield . Universitas Sumatera Utara, Medan. Huda,  A.N.  2014. Algoritma  Jaringan  Syaraf Tiruan  Hopfield  untuk  Prakiraan Cuaca di Wilayah Malang .
Universitas  Negeri  Maulana  Malik Ibrahim, Malang.
Lestari,  Y.  D.,  2017. Jaringan  Syaraf  Tiruan untuk  Prediksi  Penjualan  Jamur Menggunakan Algoritma Backpropagation .  ISD,  Vol.  2,  No. 1, 40 – 46.
Mahargiyak, Eka dkk. 2013. Penerapan  Logika Fuzzy  Metode Sugeno  untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Prakiraan
Cuaca. Universitas Brawijaya, Malang.
Pakarja, F., Naba, A. dan Purwanto,
2012, Peramalan  Penjualan  Mobil
Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor.
EECCIS, Vol. 6, No. 1, 23 – 28. Pradnyana,  I.  P.  B.  A.,  Soebroto,  A.  A.  dan Perdana,  R.  S.,  2018.  Peramalan
Curah Hujan Menggunakan Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan
Optimasi  Algoritma  Bee  Colony.
Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol.
2, No. 10, 3624 – 3631.
Siang,  JJ.  2010. Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan Pemogramannya Menggunakan
Matlab . Andi, Yogyakarta.
Siregar, Z. H., 2019. Implementasi Macro Excel (VBA)  Sebagai  Sistem  Informasi Registrasi dan Monitoring Talangan  Haji  pada  PT.  Bank Mandiri Cab.Ternate. IESM
Journal, Vol. 1, No. 1, 48 – 67.
Sulistyowati,  2014.  Prediksi  KLB  Campak
menggunakan  gabungan  metode CART dan backpropagation, IJCCS (Indonesion Journal of Computingand cybernetics systems). Vol.8, No.1 , PP.49-58.