LPREDIKSI CURAH HUJAN UNTUK MENENTUKAN KALENDER MASA TANAM SAYURAN DI KOTA TERNATE DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)

TARUMADOYA, AKBAR MAULANA M (2023) LPREDIKSI CURAH HUJAN UNTUK MENENTUKAN KALENDER MASA TANAM SAYURAN DI KOTA TERNATE DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN). Skripsi thesis, Universitas Sangga Buana YPKP.

[img] Text
COVER.pdf

Download (1MB)
[img] Text
lembar persetujuan dan pengesahan skrips.pdf

Download (335kB)
[img] Text
LEMBAR PERNYATAAN.pdf

Download (1MB)
[img] Text
ABSTRAK.pdf

Download (1MB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (1MB)
[img] Text
FULL TA.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (1MB)

Abstract

Masa tanam atau musim tanam adalah istilah dalam budi daya tanaman di mana iklim pada periode tertentu dalam satu tahun sangat ideal untuk menanam tumbuhan asli maupun hasil domestikasi. Musim tanam di suatu wilayah sangat ditentukan dari lokasinya terhadap khatulistiwa dan ketinggiannya dari permukaan laut dan curah hujan pada wilayah tersebut. Untuk menentukan masa tanam, pihak terkait harus mampu untuk memprediksi curah hujan yang akan terjadi pada periode berikutnya. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pihak terkait dalam memprediksi curah hujan di wilayah Kota Ternate menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN). Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi curah hujan menggunakan algoritma ANN memiliki nilai MAPE terbaik sebesar 25,05%. Model ANN memiliki performa yang baik dan dapat memprediksi dengan tingkat keberagaman yang tinggi. Diiharapkan prediksi dengan model ANN ini dapat membantu pihak terkait dalam memprediksi curah hujan dengan lebih akurat.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: STF.23.0011
Uncontrolled Keywords: Kata Kunci: Prediksi, ANN, Curah Hujan, Masa Tanam.
Subjects: Skripsi S1 > Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Teknik > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: user unggah 1
Date Deposited: 30 Oct 2023 04:07
Last Modified: 14 Dec 2023 03:19
URI: http://repository.usbypkp.ac.id/id/eprint/3026

Actions (login required)

View Item View Item