Pemodelan Curah Hujan dengan Pendekatan Model ARIMA, Feed Forward Neural Network dan Hybrid (ARIMA-NN) di Banyuwangi
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Penelitian ini akan menganalisis curah hujan yang terjadi di dua kelurahan di wilayah Surabaya Timur dengan tujuan mendeskripsikan pola curah hujan dan memperoleh
Salah satu alternatif model yang dapat dikembangkan untuk pemodelan hidrologi adalah dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan ( artificial neural network )..
Muh.Ishak Gumarang, dkk[3], menggunakan Backpropagation Neural Network (BPNN) untuk mengestimasi curah hujan, suhu dan kelembaban di kota Pontianak yang berjenis
Dari kedua model yang digunakan dapat ditunjukkan bahwa model hybrid ARIMA-Artificial Neural Network memiliki nilai RMSE in sample dan RMSE out sample yang lebih kecil
Curah hujan yang dicatat oleh pos hujan dapat digunakan untuk memprediksi curah hujan pada waktu yang akan datang melalui pemodelan deret waktu ARIMA musiman, Rantai Markov atau
Telah dilakukan pemodelan ARIMA untuk redaman dan curah hujan di daerah tropis pada lintasan radio 28 GHz dengan jarak 56 meter dan arah link barat – timur [7], namun perlu
Penelitian ini akan menganalisa prediksi curah hujan dengan cara menganalisa pola rentet waktu yang berubah - ubah dari data set curah hujan yang diambil dari Stasiun
Dalam tulisan ini, dua jenis jaringan syaraf tiruan (JST), Radial Basis Function (RBF) dan Recurrent Neural Network (RNN) digunakan untuk memprediksi nilai curah hujan
