IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI TINGGI GELOMBANG WILAYAH PERAIRAN RIAU

Perairan merupakan suatu kumpulan massa air pada suatu wilayah tertentu, baik yang mengalir seperti laut dan sungai maupun tergenang seperti danau. Perairan di Indonesia memiliki manfaat yang sangat besar baik di bidang tranportasi, ekonomi, pendidikan, pertahanan Negara, dan sebagainya. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh arsitektur jaringan saraf tiruan terbaik dengan mengambil studi kasus tinggi gelombang. Data yang digunakan dalam penelitian ini dikumpulkan dari instagram @infobmkg mulai dari 12 juni 2020 sampai 29 april 2021. Dengan menggunakan metode backpropagation dalam penelitian ini dilakukan beberapa tahapan, yaitu dengan inisialisasi bobot, aktivasi, menghitung bobot input dan bias ouput dan perubahan bobot dan bias. Hasil dari tahapan tersebut menghasilkan output yakni nilai error terkecil. Penelitian ini menggunakan 4 parameter pengujian seperti pembagian data, jumlah neuron hidden layer, maksimal epoch dan nilai learning rate. Nilai error terkecil dihasilkan pada model arsitektur jaringan dengan pembagian data 90% data latih, 10% data uji, jumlah neuron hidden layer 14 dengan maksimal epoch 10.000, dan learning rate 0,1. Mendapatkan nilai error MSE sebesar 0,012852 dan nilai gradient 0,00013026. Kata kunci : Backpropagation, Tinggi Gelombang, Mean Square Error, Prediks