## JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN SUMATERA UTARA DENGAN  METODE BACK PROPAGATION (STUDI KASUS : BMKG MEDAN)

## Marihot TP. Manalu
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jln. Sisingamangaraja No.338 Simpang Limun Medan www.stmik-budidarma.ac.id //Email : manalu.marihot@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Jaringan  Saraf  Tiruan  merupakan  program  komputer  yang  dapat  meniru  proses  pemikiran  dan pengetahuan      untuk    menyelesaikan    suatu    masalah    yang  spesifik.    Implementasi    Jaringan    Saraf    Tiruan banyak  dipandang  sebagai  cara  penyimpanan  pengetahuan  pada  bidang  tertentu  dalam  program  computer sehingga keputusan dapat diberikan dalam melakukan penalaran secara cerdas. Salah satu implementasi yang diterapkan  jaringan  saraf  tiruan  untuk  melakukan  prediksi  curah  hujan.Diharapkan  dengan  sistem  ini, masyarakat dapat menyelesaikan masalah tertentu baik sedikit rumit sekalipun tanpa bantuan para ahli dalam bidang tersebut. Sedangkan bagi para ahli, sistem ini dapat digunakan sebagai  asisten  yang  berpengalaman. Aplikasi    yang    digunakan    ini    bertujuan    untuk    memprediksi  curah  hujan  dengan  hanya  menganalisa  data tersebut.  Dengan    menggunakan    metode    Backpropagation,    maka    akan    diketahui    prediksi    curah  hujan tersebut. Metode Backpropagation sangat bermanfaat  untuk Jaringan Saraf Tiruan memprediksi curah hujan.

## Kata kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Prediksi Curah Hujan, Backpropagation
1. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang Masalah Salah satu cabang dari AI (Artificial Intelligence) adalah apa yang dikenal dengan Jaringan Saraf Tiruan (Artificial  Neural  Network). Jaringan  saraf  tiruan merupakan  salah  satu  sistem  pemrosesan  informasi yang  didesain  dengan  menirukan  cara  kerja  otak manusia  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah  dengan melakukan  proses  belajar  melalui  perubahan  bobot sinapsisnya.  Jaringan  saraf  tiruan  mampu  melakukan pengenalan  kegiatan  berbasis  data  masa  lalu.  Data masa  lalu  akan  dipelajari  oleh  jaringan  saraf  tiruan sehingga  mempunyai  kemampuan  untuk  memberikan keputusan terhadap data yang belum pernah dipelajari. Perkembangan ini seiring dengan munculnya berbagai masalah  yang  tidak  dapat  diselesaikan  secara  efisien oleh proses komputasi konvensional karena algoritma yang  ada  tidak  dapat  diformulasikan  secara  eksplisit dan  membutuhkan  informasi  dalam  jumlah  yang besar. (Kristanto,2004).
Prediksi  adalah  suatu  proses  memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki agar kesalahannya (selisih antara  sesuatu  yang  terjadi  dengan  hasil  perkiraan) dapat  diperkecil.  Prediksi  tidak  harus  memberikan jawaban  secara  pasti  kejadian  yang  akan  terjadi, melainkan  berusaha  untuk  mencari  jawaban  sedekat mungkin yang akan terjadi.
Kondisi  cuaca  sangat  berpengaruh  dalam kehidupan sehari-hari, seperti dalam bidang pertanian, transportasi  dan  industri.  Dalam  bidang  pertanian, faktor cuaca dijadikan sebagai salah satu pertimbangan  dalam  penentuan  kecocokan  jenis tanaman  yang  akan  dibudidayakan.  Dalam  bidang transportasi,  factor  cuaca  sangat  mempengaruhi kelancaran  jalur  transportasi,  baik  transportasi  laut
maupun  udara.  Sedangkan  dalam  bidang  industri, banyak  industri  tradisional  banyak  yang  masih bergantung pada kondisi cuaca. Industri itu umumnya membutuhkan  panas  matahari,  antara  lain  industri genteng,  batu  bata  dan  kerupuk.  Maka  dari  itu pengamatan  terhadap  kondisi  cuaca,  khususnya kondisi curah hujan sangat penting dilakukan.
Jaringan  syaraf  tiruan  terdiri  dari  beberapa metode,  yaitu  metode hebb ,  metode perceptron , metode backpropagation ,  metode adaline .  Dari beberapa  metode  tersebut  yang  digunakan  untuk memprediksi  curah  hujan  ini  adalah  metode backpropagation. Pada  penelitian  sebelumnya  telah dipaparkan  tentang  metode backpropagation oleh Frans  Indra  Conery  Saragih  dengan  jurnal”Jaringan Syaraf  Tiruan  Memprediksi  Ketersediaan  Bahan Bakar Solar dengan Menggunakan Metode
Backpropagation” menyatakan bahwa metode Backpropagation adalah  metode  penurunan gradient meminimal  untuk  meminimalkan  kuadrat eror keluaran  atau  algoritma  pembelajaran  yang  terawasi dengan  banyak  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot yang  terhubung  atau  neuron-neuron  yang  ada  pada lapisan tersembunyinya.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  uraian  pada  latar  belakang masalah maka yang menjadi perumusan masalah pada skripsi ini adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana proses prediksi curah hujan berdasarkan data yang sebelumnya?
2. Bagaimana menerapkan metode backpropagation untuk memprediksi curah hujan?
3. Bagaimana  pengujian  prediksi  curah  hujan dengan software matlab 6.1 ?
1.4 Tujuan dan Manfaat 1.4.1 Tujuan Adapun  yang  menjadi  tujuan  dari  penulisan
skripsi ini adalah:
1. Menjelaskan  proses  prediksi  curah  hujan berdasarkan data yang sebelumnya.
2. Menerapkan  metode backpropagation untuk memprediksi curah hujan.
3. Menguji  prediksi  curah  hujan  manual  dengan software matlab 6.1.
1.4.2 Manfaat
Adapun  yang  menjadi  manfaat  dari  penulisan skripsi ini adalah:
1. Agar  BMKG  dapat  memprediksi  curah  hujan dari data yang sebelumnya.
2. Menghasilkan  aplikasi  yang  dapat  memprediksi curah hujan .
3. Dapat  menentukan  prediksi  curah  hujan  pada tahun berikutnya .
2. Landasan Teori
2.1 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  adalah  paradigma pengelolaan  informasi  yang  terispirasi  sistem  saraf secara  biologis,  seperti  proses  informasi  pada  otak manusia. Paradigma adalah struktur sistem pengelolaan  informasi  terdiri  dari  sejumlah  besar proses  pemrosesan  yang  berhubungan  (neuron), bekerja  serentak  untuk  menyelesaikan  masalah tertentu.  Hal  yang  sama  di  utarakan  oleh  simon Haykin, yang menyatakan bahwa jaringan saraf tiruan adalah sebuah mesin yang dirancang untuk memodelkan  cara  otak  manusia  mengerjakan  fungsi atau tugas tugas tertentu.
2.2 Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  terdiri  atas beberapa  lapisan  yaitu lapisan masukan  ( input layer ), lapisan  tersembunyi  ( hidden  layar ),  dan  lapisan keluaran  ( Output  layer ).    Masing  masing  lapisan mempunyai  jumlah node atau neuron yang  berbeda- beda. Arsitektur jaringan saraf tiruan dapat diilustrasikan seperti pada gambar ini :
Gambar 1: Arsitektur jaringan saraf tiruan Sumber: Diyah Puspitaningrum, 2006
1. Lapisan masukan ( input layer )
Lapisan  merupakan  lapisan  terdiri  dari  beberapa neuron yang  akan  menerima  sinyal  dari  luar kemudian  meneruskan  ke neuron lain  dalam jaringan.
2. Lapisan tersembunyi ( hidden layer )
Lapisan  tersembunyi  merupan  tiruan  dari  sel-sel saraf  konektor  pada  jaringan  saraf  biologis.
Tersembunyi
berfungsi meningkatkan kemampuan jaringan dalam memecahkan masalah
3. Lapisan keluaran ( Output layer )
Lapisan  keluaran  berfungsi  menyalurkan  sinyal sinyal keluaran hasil pemrosesan jaringan  lapisan ini  juga  terdiri  dari  sejumlah neuron. (Diyah Puspitaningrum,2006: 9).\
2.3 Algoritma Backpropagation
Algoritma pelatihan jaringan syaraf perambatan galat  mundur  terdiri  atas  dua  langkah,  perambatan maju  dan  perambatan  mundur.  Langkah  perambatan maju  dan  peramabatan  mundur  ini  dilakukan  pada jaringan  untuk  setiap  pola  yang  diberikan  selama jaringan mengalami pelatihan (Badrul Anwar, 2011).
1. Inisialisasi bobot (ambil nilai random yang cukup kecil).
2. Tahap perambatan maju( forward propagation )
a. Setiap  unit input  (X 1, i=1,2,3,…,n) menerima sinyal x i dan  meneruskan  sinyal  tersebut  ke semua unit pada lapisan tersembunyi.
b. Setiap  unit  tersembunyi (Z 1, j=1,2,3,…,p) menjumlahkan bobot sinyal input , ditunjukkan dengan persamaan berikut:
𝑧_𝑖𝑛 𝑗
= 𝑣 0𝑗
+     𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑣 𝑖𝑗 … … … … (9)
Dan  menerapkan  fungsi  aktivasi  untuk menghitung  sinyal output -nya,  ditunjukkan dengan persamaan berikut:
𝑧 𝑗 = 𝑓  𝑧 𝑖𝑛 𝑗 … … … … (10)
Fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi sigmoid ,  kemudian  mengirimkan  sinyal tersebut ke semua unit output . c. Setiap unit output (Y k, k=1,2,3,…,m)
menjumlahkan bobot sinyal input,
ditunjukkan dengan persamaan berikut:
𝑦_𝑖𝑛 𝑘
= 𝑤 0𝑘 +    𝑧 𝑖 𝑝 𝑖=1 𝑤 𝑗𝑘 … … … … (11) Dan  menerapkan  fungsi  aktivasi  untuk menghitung  sinyal output -nya,  ditunjukkan dengan persamaan (4).
𝑦 𝑘
= 𝑓 𝑦 𝑖𝑛 𝑘 … … … … (12)
3. Tahap perambatan balik ( back propagation ) a. Setiap unit output (Y k, k=1,2,3,…,m) menerima  pola  target  yang  sesuai  dengan pola input pelatihan,  kemudian hitung error, ditunjukkan dengan persamaan berikut:
𝛿 𝑘 =  𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 𝑓 ′ 𝑦 𝑖𝑛 𝑘 … … … … (13)
f’ adalah  turunan  dari  fungsi  aktivasi.
Kemudian hitung korelasi bobot, ditunjukkan dengan persamaan berikut:
∆𝑤 𝑘𝑗 = 𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 … … … … (14)
Dan  menghitung  koreksi  bias,  ditunjukkan dengan persamaan berikut:
∆𝑤 0𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 … … … … … (15) Sekaligus  mengirimkan δ k ke  unit-unit  yang ada di lapisan paling kanan.
b. Setiap  unit  tersembunyi (Z j, j=1,2,3,…,p) menjumlahkan delta input -nya (dari unit-unit yang  berada  pada  lapisan  di  kanannya), ditunjukkan dengan persamaan berikut:
𝛿_𝑖𝑛 𝑗
=   𝛿 𝑘 𝑚 𝑘=1 𝑤 𝑗𝑘 … … … … (16)
Untuk  menghitung  informasi error, kalikan nilai  ini  dengan  turunan  dari  fungsi aktivasinya,  ditunjukkan  dengan  persamaan berikut:
𝛿 𝑗 = 𝛿 𝑖𝑛 𝑗 𝑓 ′ 𝑧 𝑖𝑛 𝑗 … … … … (17)
Kemudian hitung  koreksi  bobot,  ditunjukkan dengan persamaan berikut:
∆𝑣 𝑗𝑘 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 … … … … (18) Setelah  itu,  hitung  juga  koreksi  bias, ditunjukkan dengan persamaan berikut:
∆𝑣 0𝑗 = 𝛼𝛿 𝑗 … … … … … (19) 4. Tahap perubahan bobot dan bias a. Setiap unit output (Y k, k=1,2,3,…,m) dilakukan perubahan bobot dan bias (j=0,1,2,…,p) , ditunjukkan dengan persamaan berikut: 𝑤 𝑗𝑘 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑤 𝑗𝑘 𝑙𝑎𝑚𝑎  + ∆𝑤 𝑗𝑘 … … … … (20)
Setiap  unit  tersembunyi (Z j, j=1,2,3,…,p) dilakukan perubahan bobot dan bias (i=0,1,2,…,n),
ditunjukkan
dengan persamaan berikut:
𝑣 𝑖𝑗 𝑏𝑎𝑟𝑢  = 𝑣 𝑖𝑗 𝑙𝑎𝑚𝑎  + ∆𝑣 𝑖𝑗 … … … … (21)
b. Tes kondisi berhenti.

## 2.4 Curah Hujan
Curah  hujan  adalah  jumlah  air  yang  jatuh  di permukaan  tanah  datar  selama  periode  tertentu  yang diukur  dengan  satuan  tinggi  milimeter  (mm)  di  atas permukaan  horizontal.  Indonesia  merupakan  negara yang  memiliki  angka  curah  hujan  yang  bervariasi dikarenakan  daerahnya  yang  berada  pada  ketinggian yang  berbeda-beda.  Curah  hujan  1  (satu)  milimeter, artinya  dalam  luasan  satu  meter  persegi  pada  termpat yang datar tertampung air setinggi satu milimeter atau tertampung air sebanyak satu liter. (Indrabayu,2012).
3. Analisa dan Pembahasan
3.1 Analisa Masalah
Data yang digunakan adalah data bulanan tahun 2012-2014, yaitu :
1. Data  masuk  dengan  36  input  yang  berasal  dari bulan  Januari  2012  sampai  dengan  desember 2014.
2. Data bersumber dari BMKG Wilayah I Medan.
Data  asli  yang  diperoleh  dari  BMKG  Wilayah  I Medan.  Kemudian  dilakukan  pemilihan  arsitektur yang  tepat  pada  jaringan  saraf  tiruan  untuk mendapatkan  hasil  prediksi  yang  optimal.  Setelah arsitektur  jaringan  ditentukan  maka  dilakukan dilakukan proses training, dimana sistem akan dilatih sehingga  dapat  mengenali  pola  pasangan  data input dan  data  target. Testing dilakukan  untuk  mengetahui apakah  sistem  mampu  memberikan  hasil  yang  benar terhadap pasangan data input dan target yang pernah dilatih  kedalam  sistem.  Dilakukan  denormalisasi  dari data  yang  telah  di  normalisasi  untuk  menjadi  nilai output dari jaringan.

## 3.2 Normalisasi Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  curah  hujan  tahun  2012-2014.  Data kemudian  disusun  dan  dipilih  variabel  faktor-faktor dengan record data  yang  memiliki  informasi  paling lengkap. Data tersebut kemudian akan di bagi menjadi 2  bagian,  yaitu  data  pelatihan  ( training ),  data pengujian  ( testing ).  Sebanyak  80%  data  digunakan untuk  proses training dan  20%  data  digunakan untuk proses testing . Jika fungsi aktifasi dengan menggunakan sigmoid biner (range 0 sampai range 1), maka  data  harus  ditransformasikan  [0,1].  Tapi  akan lebih  baik  di  transformasikan  pada  range  [0,1  0,8] karena fungsi sigmoid nilainya tidak pernah 0 ataupun 1. Untuk mentransformasikan dengan dengan rumus:
𝑥 ′ = 0.8(𝑥 − 𝑎) 𝑏 − 𝑎 + 0.1
Dimana: x’ = Hasil normalisasi
x = Data awal a = Nilai minimal data awal b = Nilai maximal data awal Dari persamaan diatas maka dapat ditentukan : 1. 73,8 = Data minimal awal 2. 604,7 = Data maximal awal
Normalisasi:
1. Januari 2012 X ′ = 0.8 112,2 − 73,8 604,7 − 73,8 + 0.1 = 0,200 2. Februari 2012 X ′ = 0.8 266,7 − 73,8 604,7 − 73,8 + 0.1 = 0,491 3. Maret 2012 X ′ = 0.8 124,4 − 73,8 604,7 − 73,8 + 0.1 = 0,223 4. April 2012
X ′ = 0.8 262,3 − 73,8 604,7 − 73,8 + 0.1 = 0,384
5. Mei 2012
X ′ = 0.8 363,7 − 73,8
604,7 − 73,8 + 0.1
= 0,536 4. Implementasi dan Pengujian
4.1 Pelatihan dan Pengujian Data dengan Matlab
Dalam  melakukan    pelatihan  dan  pengujian hasil  dari  pengolahan  data  jumlah  curah  hujan,  maka pengolahan data tersebut juga akan diujikan ke dalam sistem  komputerisasi. Software yang  akan  digunakan dalam  pengujian  data  proses  penentuan  jumlah  curah hujan  pada  bulan  berikutnya  tersebut  yaitu  dengan memanfaatkan software Matlab 6.1.
4.2 Pelatihan  Pertama  dengan  12    Pelatihan  dan 12 Pengujian
Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  untuk metode backpropagation dengan Matlab  6.1 adalah dengan  membuat  inisialisasi jaringan. Namun sebelumnya  data  yang  akan  diujikan  haruslah  dibagi menjadi  dua  (2)  bagian,  di  mana  bagian  pertama adalah  untuk  data  pelatihan  dan  bagian  kedua  adalah untuk data pengujian. Tabel data yang akan dilatih dan diujikan dapat dilihat pada tabel  1  dan tabel  2seperti berikut:
Tabel 1: Data Curah Hujan Kota Medan Tahun 2012- 2014 Bulan Curah Hujan Kota Medan (mm) Tahun 2012 Tahun 2013 Tahun 2014 Januari 112,2 118,5 210,9 Februari 266,7 199,3 190,3 Maret 124,4 73,8 203,1 April 262,3 150 375,1 Mei 363,7 96,4 310,1 Juni 121,8 121 146,6 Juli 122,6 172,8 134,2 Agustus 138,3 213,5 423,6 September 244,4 180,6 286,4 Oktober 296,6 345 525,7 November 226,2 83 604,7 Desember 160,8 488,6 273 Tabel 3: Data Pengujian Prediksi Curah Hujan Pola X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 X 11 X 12 Target 13 0,167  0,289  0,100  0,214  0,134  0,171  0,249  0,310  0,260  0,508  0,113  0,725 0,306 14 0,289  0,100  0,214  0,134  0,171  0,249  0,310  0,260  0,508  0,113  0,725  0,306 0,275 15 0,100  0,214  0,134  0,171  0,249  0,310  0,260  0,508  0,113  0,725  0,306  0,275 0,294 16 0,214  0,134  0,171  0,249  0,310  0,260  0,508  0,113  0,725  0,306  0,275  0,294 0,554 17 0,134  0,171  0,249  0,310  0,260  0,508  0,113  0,725  0,306  0,275  0,294  0,554 0,456 18 0,171  0,249  0,310  0,260  0,508  0,113  0,725  0,306  0,275  0,294  0,554  0,456 0,209 19 0,249  0,310  0,260  0,508  0,113  0,725  0,306  0,275  0,294  0,554  0,456  0,209 0,191 20 0,310  0,260  0,508  0,113  0,725  0,306  0,275  0,294  0,554  0,456  0,209  0,191 0,627 21 0,260  0,508  0,113  0,725  0,306  0,275  0,294  0,554  0,456  0,209  0,191  0,627 0,420 22 0,508  0,113  0,725  0,306  0,275  0,294  0,554  0,456  0,209  0,191  0,627  0,420 0,780 23 0,113  0,725  0,306  0,275  0,294  0,554  0,456  0,209  0,191  0,627  0,420  0,780 0.900 24 0,725  0,306  0,275  0,294  0,554  0,456  0,209  0,191  0,627  0,420  0,780  0.900 0,400 4.3 Pelatihan Data dengan Model 12-3-1
Data  yang  akan  diolah  menggunakan matlab dengan  pola  arsitektur  12–3–1, dengan data pelatihan sebanyak 12 nilai jumlah curah hujan pada tabel 1 dari nomor 13 sampai dengan 24. Adapun langkah-langkah pengolahan  data  menggunakan  matlab  ditetapkan sebagai berikut:
a. Menetapkan Bobot Awal Bobot awal lapisan input ke lapisan tersembunyi pertama seperti yang terdapat pada tabel 2 Tabel 3  Bobot Awal Lapisan Input Ke Lapisan Tersembunyi Pola 12-3-1
Z 1 Z 2 Z 3 X 1 3.8196 -2.0933 0.8312 X 2 -0.1173 3.0053 2.0114 X 3 -0.3644 -3.6980 2.4666 X 4 -0.3917 0.7503 1.8962 X 5 2.9883 1.5484 -2.1027 X 6 -0.8694 3.6840 3.5242
X 7 -0.8273 3.3302 -3.7373 X 8 -1.3566 2.6493 -4.1433 X 9 -3.3295 -2.5145 -2.5468 X 10 0.9570 -1.9272 -2.5460 X 11 -3.6696 1.7142 -0.3811 X 12 3.2691 -0.2362 -0.5646
Bobot  bias  awal  lapisan input ke  lapisan tersembunyi adalah sebagai berikut:
-1.9696 -1.5926 2.5468
Bobot  awal  lapisan  tersembunyi  ke  lapisan output adalah sebagai berikut:
2.1209    0.1541   -1.8215 Bobot  bias  awal  lapisan  tersembunyi  ke  lapisan output adalah sebagai berikut: 0.0000
b. Menetapkan Parameter Yang digunakan
Sebelum data diuji dalam proses pelatihan, maka perlu  ditetapkan  terlebih  dahulu  parameter- parameter yang perlukan dalam proses pelatihan. Adapun  parameter-parameter  yang  diperlukan adalah sebagai berikut: >>net.trainParam.Lr=0.1; Parameter  ini  digunakan  untuk  menentukan  laju pemahaman  (α  = learning  rate ). Default =0.01, semakin besar nilai α, maka semakin cepat pula proses  pelatihan.  Akan tetapi  jika nilai α  terlalu besar,  maka  algoritma  menjadi  tidak  stabil mencapai titik minimum lokal. >>net.trainParam.goal=0.01; Parameter ini digunakan untuk menentukan batas nilai MSE agar  iterasi  dihentikan.  Iterasi  akan berhenti jika MSE < batas yang ditentukan dalam net.trainParam.goal atau  jumlah epoch yang telah ditentukan dalam net.trainParam.epochs. >>net.trainParam.show=1000; Parameter  ini  digunakan  untuk  menampilkan frekuensi  perubahan MSE ( default :  setiap  25 epoch ). >>net.trainParam.epochs=50000; Parameter  ini  digunakan  untuk  menentukan jumlah epoch maksimum pelatihan.
c. Melihat Keluaran yang Dihasilkan Untuk  melihat  hasil  yang  dikeluarkan  oleh jaringan  dapat  menggunakan  perintah  sebagai berikut:
>>[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,p,[],[],t) Setelah dilakukan perulangan maka ditemukan error minimum pada epoch 4318 seperti pada gambar 2 di bawah ini :
Gambar 2 : Pelatihan Pola 12-3-1 Mencapai Goal

## 4.4 Hasil Implementasi
Implementasi  yang  dilakukan  menggunakan aplikasi  perangkat  lunak matlab 6.1   metode  jaringan syaraf tiruan dalam  prediksi curah hujan ini memiliki 2 bagian proses yaitu :
Proses input data yang terdiri dari 12 (dua belas) buah variabel dan 1 (satu) variabel target yang diambil dari laporan jumlah curah hujan.
Proses  penentuan  hasil  data  yang  diolah  yang mencakup  proses  merefresentasi  data  pengajuan  serta mentransformasikan  data  tersebut  ke  fungsi  aktivasi sigmoid  biner ,  menghitung  nilai  bobot  tersebut kedalam tahapan Backpropagation . Proses pengujian dilakukan dengan
menggunakan software aplikasi Matlab 6.1.    Model Jaringan Syaraf yang digunakan adalah 12-3-1,  model 12-4-1,  model  12-5-1,  model  12-6-1.    Untuk  hasil perbandingan pengujian yang lebih rinci dapat dilihat pada tabel 4. Tabel 4 Hasil Pengujian Sistem
Dari keempat model yang digunakan penulis dalam proses pelatihan system jaringan Syaraf  Tiruan dengan algoritma backpropagation dengan menggunakan  matlab  6.1  dengan  sampel  data  jumlah curah  hujan  setiap  bulannya  dalam  kurun  waktu  3 tahun  yang  di  ubah  menjadi  pola  pelatihan  sebanyak 12 testing dan 12 training , maka penulis
menyimpulkan bahwa model terbaik adalah model 12- 6-1  dengan  proses  perulangan  ( epoch )  pada  saat pelatihan  dengan  epoch=1263  dan  pencapaian  MSE pada  saat  pelatihan  dengan  MSE  =  0.13567829. Adapun data perbandingan dari masing-masing model dapat di lihat sebagai berikut:
Tabel 5. Perbandingan MSE dari Empat Pola yang Diuji 12-3-1 12-4-1 12-5-1 12-6-1 MSE 0.15182418 0.16154537 0.16536920 0.13567829 5. Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan
Dari hasil penulisan dan analisa dari bab-bab sebelumnya,  maka dapat diambil  kesimpulan,  dimana kesimpulan  tersebut  kiranya  dapat  berguna  bagi  para pembaca,  sehingga  penulisan  skripsi  ini  dapat  lebih bermanfaat.  Adapun  kesimpulan-kesimpulan  tersebut adalah sebgai berikut.
1. Untuk  dalam  memprediksi  curah  hujan  dari  data sebelumnya  supaya  pihak  BMKG  Medan  bisa terbantu dengan hasil prediksi.
2. Penerapan  metode Backpropagation yaitu  untuk Memprediksi  curah  hujan  dengan  data  yang sebelumnya.
3. Data  jumlah  curah  hujan  diuji  menggunakan jaringan  syaraf  tiruan  sudah  memperoleh goal yang  diharapkan  berdasarkan  beberapa  pola  yang paling bagus menggunakan software Matlab 6.1.
5.2 Saran
Penulis  juga  memiliki  beberapa  saran  untuk para pembaca. Adapun saran-saran yang dapat penulis berikan antara lain
1. Untuk  pengembangan  lebih  lanjut,  prediksi  yang terbaik perlu adanya data minimal 2-5 sebelumnya agar  bisa  dilakukan  pelatihan  menggunakan Jaringan Syaraf
Tiruan dengan metode Backpropagation . 2. Untuk  pengembangan  lebih  lanjut, metode Backpropagation menggunakan software  matlab untuk menghasilkan pola terbaik.
3. Untuk  pengembangan  lebih  lanjut,  pola  atau pengujian  minimal  harus  dengan  4  kali  pengujian supaya  hasil  output  atau  eror  terkecil  bisa memperoleh prediksi yang akurat . Daftar Pustaka
1. http://id.wikipedia.org/wiki/Curah hujan/2012/11/27/.
2. http ://konversi.wordpress.c om/2012/11/27/ predi ksi /.
3. T.  Sutojo,  Edy  Mulyanto, “Jaringan  Saraf Tiruan”, 2011
4. Muhammad  arhani,  Anita  desiani, “Jaringan Saraf Tiruan”, 2005
5. Anwar,
Badrul, “Algoritma Metode
Backpropagation”, 2011
6. Kiki,  Sri  Kusumadewi “Arsitektur  jaringan Backpropagation”, 2010
7. http://www. mathworks .com. Wahana Komputer Pengolahan Image dengan Matlab