Penerapan Algoritma MKNN-X Untuk Prediksi Curah Hujan

Abstract

Telah banyak penelitian mengenai prediksi curah hujan berbasis neural network, dan umumnya memakai data bulanan. Termasuk penggunaan algoritma nearest neighbor. Namun hasil sebelumnya belum memuaskan. Berdasarkan hal tersebut, maka penelitian ini bertujuan untuk menguji akurasi Algoritma Modified K-Nearest Neighbor-X (MKNN-X) lebih lanjut dalam memprediksi curah hujan dan membandingkannya dengan hasil prediksi Back Propagation Neural Network dan hasil prediksi nearest neighbor terdahulu. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa terjadi peningkatan akurasi Algoritma MKNN-X rata-rata 19,82% untuk prediksi 12 bulan dan 16,48% untuk 24 bulan. MKNN-X belum dapat memprediksi lebih akurat dari pada BPNN dalam memprediksi curah hujan. Akurasi terbaik yang hasilkan MKNN-X baru mecapai 73,58%. Akurasi terbaik untuk prediksi 12 bulan, dihasilkan oleh BPNN–lm, 82,46%.