Analisis Prakiraan Kecepatan Angin Dengan Menggunakan Artificial Neural Network

Afrah Halawani,Sutjianto S,Mardiana Irawaty

doi:10.28989/senatik.v6i0.424

Afrah Halawani, Sutjianto S + Show 1 more

Open Access

https://doi.org/10.28989/senatik.v6i0.424

Copy DOI

Abstract

Prediction is one of the most important techniques in determining the resulting wind speed. The decision to predict is very important, because with predictions can calculate the average wind speed and a good prediction is an accurate prediction. The purpose of this research is to predict the wind speed using the neural network model to determine the wind speed in the following year. To predict wind speed, the author builds a wind speed prediction model using an artificial neural network (ANN) with a backpropagation learning algorithm. The scope of research data collection from BMKG Sleman. Therefore we need a method that is better than the load coefficient method. The results of this study show that the predictions of ANN wind speed in 2019 from January to December are close to the default data from the BMKG. Sleman and stay stable. And the average error percentage of ANN is 5%.

Highlights

Prediction is one of the most important techniques in determining the resulting wind speed
The resultsofthisstudy showthatthepredictionsof artificial neural network (ANN) wind speedin2019 from January to December are close to the default data from the BMKG
Jika data real dan hasil validasi prediksi pada JST mendekati atau sama, maka prediksi JST tahun 2019 merupakan hasil prediksi dengan tingkat keakuratan yang tinggi

Summary

Introduction

Prediction is one of the most important techniques in determining the resulting wind speed. Keputusan dalam prediksi adalah sangatlah penting, karena dengan prediksi dapat menghitung kecepatan angin data yang didapat dan prediksi yang baik adalah prediksi secara akurat. Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah diatas, maka tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan akurasi prediksi kecepatan angin dengan melihat tingkat error dalam memprediksi besarnya kecepatan angin yang menggunakan Artificial Neural Network Backpropagation sebagai proses learningnya. Pada jaringan diberikan sepasang pola yang terdiri atas pola masukan dan pola yang diinginkan.

Objectives

Results

Conclusion