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
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
neuronyang 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 cukupkecil).
2.
Tahap perambatan maju(forward propagation) a. Setiap unit input (X1, i=1,2,3,…,n) menerimasinyal xi dan meneruskan sinyal tersebut ke
semua unit pada lapisan tersembunyi. b. Setiap unit tersembunyi (Z1, j=1,2,3,…,p)
menjumlahkan bobot sinyal input, ditunjukkan dengan persamaan berikut:
_ = 0
+
=1
… … … …(9)
Dan menerapkan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output-nya, ditunjukkan dengan persamaan berikut:
=� … … … …(10)
Fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi
sigmoid, kemudian mengirimkan sinyal tersebut ke semua unit output.
c. Setiap unit output (Yk, k=1,2,3,…,m)
menjumlahkan bobot sinyal input,
ditunjukkan dengan persamaan berikut:
_
= 0 +
�
=1
… … … …(11)
Dan menerapkan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output-nya, ditunjukkan dengan persamaan (4).
=� … … … …(12)
3.
Tahap perambatan balik (back propagation) a. Setiap unit output (Yk, k=1,2,3,…,m)menerima pola target yang sesuai dengan pola input pelatihan, kemudian hitung error,
ditunjukkan dengan persamaan berikut:
� =
∆
=�� … … … …(14)
Dan menghitung koreksi bias, ditunjukkan dengan persamaan berikut:
∆ 0
=�� … … … … …(15)
Sekaligus mengirimkan δk ke unit-unit yang
ada di lapisan paling kanan.
b. Setiap unit tersembunyi (Zj, j=1,2,3,…,p)
menjumlahkan delta input-nya (dari unit-unit yang berada pada lapisan di kanannya), ditunjukkan dengan persamaan berikut:
�_
= �
=1
… … … …(16)
Untuk menghitung informasi error, kalikan nilai ini dengan turunan dari fungsi aktivasinya, ditunjukkan dengan persamaan berikut:
�
=� �′ … … … …(17)
Kemudian hitung koreksi bobot, ditunjukkan dengan persamaan berikut:
∆ =�� … … … …(18)
Setelah itu, hitung juga koreksi bias, ditunjukkan dengan persamaan berikut:
∆ 0 =�� … … … … …(19)
4.
Tahap perubahan bobot dan biasa. Setiap unit output (Yk, k=1,2,3,…,m)
dilakukan perubahan bobot dan bias
(j=0,1,2,…,p), ditunjukkan dengan
persamaan berikut:
�
= +∆ … … … …(20)
Setiap unit tersembunyi (Zj, j=1,2,3,…,p)
dilakukan perubahan bobot dan bias
(i=0,1,2,…,n), ditunjukkan dengan
persamaan berikut:
� = +∆ … … … …(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:
′=0.8( − )
− + 0.1
Dimana:
x’ = Hasil normalisasi x = Data awal
a = Nilai minimal data awal b = Nilai maximal data awal
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 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 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
Z1 Z2 Z3
X1 3.8196 -2.0933 0.8312
X2 -0.1173 3.0053 2.0114
X3 -0.3644 -3.6980 2.4666
X4 -0.3917 0.7503 1.8962
X5 2.9883 1.5484 -2.1027
X6 -0.8694 3.6840 3.5242
X7 -0.8273 3.3302 -3.7373
X8 -1.3566 2.6493 -4.1433
X9 -3.3295 -2.5145 -2.5468
X10 0.9570 -1.9272 -2.5460
X11 -3.6696 1.7142 -0.3811
X12 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
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
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.com/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
