BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam perkembangan teknologi yang semakin pesat ini banyak sekali perubahan perkembangan yang telah terjadi untuk membantu kehidupan masyarakat. Dalam perkembangan teknologi informasi terutama di bidang tentang peramalan cuaca sudah banyak saat ini tools atau software untuk peramalan cuaca seperti contohnya aplikasi yang diberikan di android store ataupun di apple store dan tidak kalah juga info dari BMKG yang secara realtime memberitahukan info prakiraan cuaca yang berbasis web. Namun dalam penerapannya terkadang tidak sesuai dengan apa yang di harapkan user untuk fakta yang terjadi, misalnya info untuk hari selasa tanggal 8 Oktober 2013 di ramalkan hujan di daerah Denpasar pada hari senin sehari sebelumnya baik info tersebut melalui tools atau software tetapi faktanya pada hari tersebut tidak hujan. Banyak problem - problem menarik dalam ilmu pengetahuan yang salah satunya dapat digolongkan ke dalam peramalan (forecasting). Pada peramalan biasanya digunakan untuk aplikasi peramalan besarnya penjualan, prediksi nilai tukar uang, prediksi besarnya aliran air sungai, dan lain-lain. Peramalan dapat dilakukan dengan berbagai macam cara, salah satunya adalah dengan mengembangkan teknik kecerdasan buatan, yang dalam hal ini yang paling banyak digunakan untuk maksud di atas adalah menggunakan Artificial Neural Network (ANN), Jaringan Saraf Tiruan, (JST). Konsep praktis dari JST untuk memprediksi prakiraan cuaca dengan cara pola data tingkat curah hujan, kelembapan udara, tekanan udara, arah dan kecepatanangin serta temperature dan suhu di masa lalu yang di masukkan kedalam sistem dilakukan proses pelatihan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) dan algoritma pembelajaran Backpropagation. Setelah dilakukan proses pelatihan, sistem akan menghasilkan bobot - bobot yang akan digunakan untuk memprediksi prakiraan cuaca pada periode - periode selanjutnya.pada penelitian ini metode JST dengan algoritma Backpropagation akan menguji aplikasi yang 1
2 akan di bangun dalam kasus prakiraan cuaca di provinsi Bali, dengan menggunakan data yang di dapat dari BMKG provinsi Bali. 1.2. Rumusan Masalah Rumusan masalah yang akan penulis gunakan sebagai acuan dalam penelitian ini adalah bagaimana arsitektur dari Algoritma Backpropagation ini sehingga mendapatkan nilai akurasi yang melebihi dari 80% 1.3. Batasan Masalah Batasan batasan masalah dalam penelitian ini antara lain : 1. Implementasi peramalan cuaca menggunakan metode JST dengan pembelajaran algoritma Backpropagation 2. Studi kasus hanya di Provinsi Bali 3. Data harian dari tahun 2002-2013 1.4. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun Aplikasi peramalan cuaca di Bali menggunakan Algoritma Backpropagation. 1.5. Manfaat Penelitian Manfaat yang di inginkan penulis dari penelitian ini yaitu dapat memberikan gambaran tentang bagaimana konsep peramalan cuaca itu dapat di implementasikan dengan metode JST dan dapat di jadikan acuan untuk pengembangan pengembangan selanjutnya dalam kasus peramalan cuaca agar aplikasi yang di harapkan dapat sebagai bahan pertimbangan di BMKG. 1.6. Metodologi Penelitian 1.6.1. Tempat dan Waktu Penelitian Permasalahan yang diangkat dalam tugas akhir ini merupakan studi kasus pada BMKG Provinsi Bali.
3 1.6.2. Obyek Penelitian Pada penelitian ini, obyek yang akan di identifikasi adalah faktor faktor yang mempengaruhi cuaca dimana data statistik yang di dapat dari BMKG Prov.Bali yang nantinya akan di implementasikan ke algoritma Backpropagation. 1.6.3. Variabel Penelitian Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah : 1. Nilai learning rate. 2. Jumlah hiddenlayer yang dapat menghasilkan akurasi paling tinggi dan optimum dalam peramalan cuaca. 3. Jumlah node hidden layer. 4. Maksimum epoch. 5. Minimum error. 1.6.4. Metode Pengumpulan Data Pengumpulan data penelitian ini dilakukan dengan metode metode sebagai berikut : 1. Metode Studi Kepustakaan Dalam metode studi pustaka ini telah dilakukan pengumpulan jurnal, membaca buku, hasil penelitian dan skripsi atau tesis yang sudah pernah dilakukan sebelumnya dan di pelajari untuk menunjang sistem yang akan dibuat pada penelitian ini. 2. Metode Observasi Dalam metode observasi ini akan dilakukan pengumpulan data dengan cara mengamati, meneliti dan mengambil data yang akan di dapatkan dari foto atau data yang telah di dapatkan. Dimana data yang dikumpulkan adalah data statistik angka yang akan menjadi input untuk penyesuaian bobot nantinya.
4 1.6.5. Pengujian Sistem Pengujian Sistem pada Bali Weather Forecastingdilakukan dengan menghitung akurasi yang dihasilkan oleh sistem tersebut. Untuk menghitung persentase tingkat akurasinya maka digunakan perhitungan matematis sebagai berikut (Anwar, 2011). Akurasi = y N 100%... (1) keterangan: N = banyaknya data yang diuji y = output yang sesuai dengan target Pada tahap ini, data yang akan diolah dibagi menjadi dua bagian. 70% dari data tersebut digunakan untuk proses training sistem sedangkan 30% berikutnya digunakan untuk melakukantesting sistem. Untuk mengetahui jumlah hidden layer yang paling optimal dilakukan 10 kali percobaan dimana dari semua percobaan yang telah dilakukan nantinya akan ditemukan jumlah hidden layer yang paling optimal. 1.6.6. Metode Penelitian Sistem untuk memprediksi prakiraan cuaca pada Prov. Bali dengan menggunakan Algoritma Backpropagationini akan diberinama Bali Weather Forecasting(BWF). Aplikasi BWF ini bekerja bertujuan untuk memprediksi prakiraan cuaca di Prov.Bali pada hari berikutnya. User bertugas memasukkan bobot dan nilai - nilai yang diperlukan oleh sistem seperti nilai suhu, curah hujan, angin, tekanan udara dan kelembapan udara. Pendekatan metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah System Development Live Cycle (SDLC) yaitu : 1. Analisis Sistem
5 Tahapan ini dilakukan dengan menganalisis kebutuhan sistem. Perangkat dan teknik-teknik tertentu yang akan membantu menganalisis penetuan kebutuhan. 2. Desain Sistem Pada tahapan ini dilakukan perancangan alur logika sistem yaitu dengan membuat flow chart sistem yang bertujuan untuk membuat suatu alur logika sistem agar perancangan sistem nantinya menghasilkan sebuah sistem yang tepat tujuan dan fungsinya. 3. Implementasi dan Dokumentasi Sistem Pada tahapan ini dilakukan implementasi hasil dari perancangan sistem ke dalam baris-baris kode program sehingga dapat dimengerti oleh mesin. 4. Pengujian Sistem Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem dengan tujuan agar sistem yang kita bangun sesuai yang diharapkan
6