0.248837 37209 0.397674 0.546512 0.509302 0.323256 0.881395 0.9 0.691628 Prediksi Potensi Debit Berdasarkan Data Curah Hujan Maksimum Bulanan Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropogation di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli

Stasiun : Tuntungan Data Hasil Normalisasi Sumber: Data Sekunder, BMKG Sampali DATA LATIH ALGORITMA ANN Hasil Output Artificial Neural Network Terhadap Hasil Prediksi Curah Hujan Tahun 2004 Untuk Wilayah Tuntungan RANGKINGJAN FEB MAR APR MEI JUN JULI AGS SEPT OKT NOV DES 2001 600 400 700 550 1600 1200 1400 1100 2400 2500 1900 1800 2002 600 450 600 620 1600 1200 1550 1200 2500 2100 1800 1600 2003 800 400 800 500 1200 1600 1500 1000 2500 2550 1990 1995 RANGKINGJAN FEB MAR APR MEI JUN JULI AGS SEPT OKT NOV DES 2001 0.174419 0.1 0.211628 0.155814 0.546512 0.397674 0.472093 0.360465 0.844186 0.881395 0.65814 0.620 2002 0.174419 0.118605 0.174419 0.18186 0.546512 0.397674 0.527907 0.397674 0.881395 0.732558 0.62093 0.5465 2003 0.248837 0.1 0.248837 0.137209 0.397674 0.546512 0.509302 0.323256 0.881395 0.9 0.691628 0.6934 POLA X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 TARGE 1 0.174419 0.1 0.211628 0.155814 0.546512 0.397674 0.472093 0.360465 0.844186 0.881395 0.65814 0.62093 0.248837 2 0.1 0.211628 0.155814 0.546512 0.397674 0.472093 0.360465 0.844186 0.881395 0.65814 0.62093 0.248837 3 0.211628 0.155814 0.546512 0.397674 0.472093 0.360465 0.844186 0.881395 0.65814 0.62093 0.248837 0.1 0.248837 4 0.155814 0.546512 0.397674 0.472093 0.360465 0.844186 0.881395 0.65814 0.62093 0.248837 0.1 0.248837 0.137209 5 0.546512 0.397674 0.472093 0.360465 0.844186 0.881395 0.65814 0.62093 0.248837 0.1 0.248837 0.137209 0.397674 6 0.397674 0.472093 0.360465 0.844186 0.881395 0.65814 0.62093 0.248837 0.1 0.248837 0.137209 0.397674 0.546512 7 0.472093 0.360465 0.844186 0.881395 0.65814 0.62093 0.248837 0.1 0.248837 0.137209 0.397674 0.546512 0.509302 8 0.360465 0.844186 0.881395 0.65814 0.62093 0.248837 0.1 0.248837 0.137209 0.397674 0.546512 0.509302 0.323256 9 0.844186 0.881395 0.65814 0.62093 0.248837 0.1 0.248837 0.137209 0.397674 0.546512 0.509302 0.323256 0.881395 10 0.881395 0.65814 0.62093 0.248837 0.1 0.248837 0.137209 0.397674 0.546512 0.509302 0.323256 0.881395 11 0.65814 0.62093 0.248837 0.1 0.248837 0.137209 0.397674 0.546512 0.509302 0.323256 0.881395 0.9 0.691628 12 0.62093 0.248837 0.1 0.248837 0.137209 0.397674 0.546512 0.509302 0.323256 0.881395 0.9 0.691628 0.693488 Universitas Sumatera Utara Stasiun : Patumbak Data Hasil Normalisasi Sumber: Data Sekunder, BMKG Sampali DATA LATIH ALGORITMA ANN Hasil Output Artificial Neural Network Terhadap Hasil Prediksi Curah Hujan Tahun 2004 Untuk Wilayah Patumbak RANGKINGJAN FEB MAR APR MEI JUN JULI AGS SEPT OKT NOV DES 2001 500 10 400 700 800 700 900 1000 2400 1400 1000 490 2002 450 200 600 500 650 600 900 1000 2250 1400 1000 500 2003 400 300 350 370 800 700 800 850 2400 1400 1000 500 RANGKINGJAN FEB MAR APR MEI JUN JULI AGS SEPT OKT NOV DES 2001 0.264017 0.1 0.230544 0.330962 0.364435 0.330962 0.397908 0.431381 0.9 0.565272 0.431381 0.260669 2002 0.24728 0.163598 0.29749 0.264017 0.314226 0.29749 0.397908 0.431381 0.849791 0.565272 0.431381 0.264017 2003 0.230544 0.197071 0.213808 0.220502 0.364435 0.330962 0.364435 0.381172 0.9 0.565272 0.431381 0.264017 POLA X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 TAR 1 0.264017 0.1 0.230544 0.330962 0.364435 0.330962 0.397908 0.431381 0.9 0.565272 0.431381 0.260669 0.230544 2 0.1 0.230544 0.330962 0.364435 0.330962 0.397908 0.431381 0.9 0.565272 0.431381 0.260669 0.230544 0.197071 3 0.230544 0.330962 0.364435 0.330962 0.397908 0.431381 0.9 0.565272 0.431381 0.260669 0.230544 0.197071 0.213808 4 0.330962 0.364435 0.330962 0.397908 0.431381 0.9 0.565272 0.431381 0.260669 0.230544 0.197071 0.213808 0.220502 5 0.364435 0.330962 0.397908 0.431381 0.9 0.565272 0.431381 0.260669 0.230544 0.197071 0.213808 0.220502 0.364435 6 0.330962 0.397908 0.431381 0.9 0.565272 0.431381 0.260669 0.230544 0.197071 0.213808 0.220502 0.364435 0.330962 7 0.397908 0.431381 0.9 0.565272 0.431381 0.260669 0.230544 0.197071 0.213808 0.220502 0.364435 0.330962 0.364435 8 0.431381 0.9 0.565272 0.431381 0.260669 0.230544 0.197071 0.213808 0.220502 0.364435 0.330962 0.364435 0.381172 9 0.9 0.565272 0.431381 0.260669 0.230544 0.197071 0.213808 0.220502 0.364435 0.330962 0.364435 0.381172 10 0.565272 0.431381 0.260669 0.230544 0.197071 0.213808 0.220502 0.364435 0.330962 0.364435 0.381172 0.9 0.565272 11 0.431381 0.260669 0.230544 0.197071 0.213808 0.220502 0.364435 0.330962 0.364435 0.381172 0.9 0.565272 0.431381 12 0.260669 0.230544 0.197071 0.213808 0.220502 0.364435 0.330962 0.364435 0.381172 0.9 0.565272 0.431381 0.264017 Universitas Sumatera Utara Stasiun : Polonia Data Hasil Normalisasi Sumber: Data Sekunder, BMKG Sampali DATA LATIH ALGORITMA ANN Hasil Output Artificial Neural Network Terhadap Hasil Prediksi Curah Hujan Tahun 2005 Untuk Wilayah Polonia RANGKINGJAN FEB MAR APR MEI JUN JULI AGS SEPT OKT NOV DES 2002 900 350 450 1100 1000 900 1000 1400 2600 1600 1500 1500 2003 650 300 500 1000 1200 700 950 1400 2600 1550 1500 1500 2004 450 250 200 1000 950 500 800 1300 2500 1550 1300 1350 RANGKINGJAN FEB MAR APR MEI JUN JULI AGS SEPT OKT NOV DES 2002 0.333333 0.15 0.183333 0.4 0.366667 0.333333 0.366667 0.5

Dokumen yang terkait

SIMULASI DEBIT DAS BAH BOLON BERDASARKAN DATA HUJAN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BAKPOPROGATIAN MENGGUNAKAN SCILAB.

0 0 3

Simulasi Hujan Das Bah Bolon dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropogation Berdasarkan Data Hujan Menggunakan Scilab.

0 0 4

SIMULASI HUJAN DAS BAH BOLON DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPOGATION BERDASARKAN DATA HUJAN MENGGUNAKAN SCILAB.

0 2 18

Prediksi Potensi Debit Berdasarkan Data Curah Hujan Maksimum Bulanan Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropogation di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli

0 0 6

Prediksi Potensi Debit Berdasarkan Data Curah Hujan Maksimum Bulanan Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropogation di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli

0 0 1

Prediksi Potensi Debit Berdasarkan Data Curah Hujan Maksimum Bulanan Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropogation di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli

0 0 3

Prediksi Potensi Debit Berdasarkan Data Curah Hujan Maksimum Bulanan Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropogation di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli

0 0 27

Prediksi Potensi Debit Berdasarkan Data Curah Hujan Maksimum Bulanan Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropogation di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli Chapter III V

0 0 60

Prediksi Potensi Debit Berdasarkan Data Curah Hujan Maksimum Bulanan Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropogation di Daerah Aliran Sungai (DAS) Deli

0 0 1

PREDIKSI POTENSI DEBIT BERDASARKAN DATA HUJAN MAKSIMUM BULANAN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DI DAS ALANG

0 0 8