Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan
Grafik tinggi muka air hasil pelatihan antara perdiksi dengan target untuk data latih data curah hujan bulan Januari sd Maret 2008
dengan laju pembelajaran 0,9 dan momentum 0,5 serta data masukan curah hujan 4 hari
sebelumnya dapat dilihat pada Gambar 55.
Gambar 55 Grafik antara target dan prediksi pada saat pelatihan dengan laju
pembelajaran 0,9 dan momentum 0.5 serta data masukan curah hujan 4 hari sebelumnya
Dari Gambar 55 di atas terlihat bahwa prediksi yang dibangun dengan JST mengenali pola tinggi muka air aktualtarget akan tetapi ada beberapa
daerah dimana JST tidak bisa mengenali pola tinggi muka air yang rendah. Ini menunjukkan bahwa terjadi perubahan data yang exstrim dimana data tinggi
muka air Bendung Simongan yang seharusnya selalu berkisar antara 3,6 sd 3,7 jika tidak terjadi hujan berubah menjadi 3,3 sd 3,4 meter. Hal ini terjadi pada
saat pintu air Bendung Simongan dibuka oleh operator untuk pembuangan lumpur yang ada di sekitar bendung atau dialirkan ke Kali Semarang untuk
penggelontoran. Dari hasil running pelatihan JST dengan data curah hujan selama bulan
Januari sd Maret 2008 untuk kelima model dengan perubahan jumlah neuron 20 dan 30; laju pembelajaran 0,9 dan 0,5; serta momentum 0,5 dan 0,3 untuk
kelima model tersebut seperti terlihat pada Tabel 22 di bawah ini.
Tabel 22 Hasil pelatihan JST untuk ke lima model
MODEL PERLAKUAN
NEURON LAJU
PEMBELAJARAN MOMENTUM
MSE PELATIHAN
20 0,9
0,5 0,0113
20 0,9
0,3 0,0115
20 0,5
0,5 0,0111
20 0,5
0,3 0,0099
30 0,9
0,5 0,0108
30 0,9
0,3 0,0119
30 0,5
0,5 0,0116
1
30 0,5
0,3 0,0114
20 0,9
0,5 0,0090
20 0,9
0,3 0,0097
20 0,5
0,5 0,0098
20 0,5
0,3 0,0098
30 0,9
0,5 0,0090
30 0,9
0,3 0,0096
30 0,5
0,5 0,0094
2
30 0,5
0,3 0,0098
20 0,9
0,5 0,0066
20 0,9
0,3 0,0064
20 0,5
0,5 0,0064
20 0,5
0,3 0,0065
30 0,9
0,5 0,0064
30 0,9
0,3 0,0063
30 0,5
0,5 0,0062
3
30 0,5
0,3 0,0064
20 0,9
0,5 0,0103
20 0,9
0,3 0,0086
20 0,5
0,5 0,0081
20 0,5
0,3 0,0072
30 0,9
0,5 0,0086
30 0,9
0,3 0,0106
30 0,5
0,5 0,0093
4
30 0,5
0,3 0,0080
20 0,9
0,5 0,0062
20 0,9
0,3 0,0063
20 0,5
0,5 0,0064
20 0,5
0,3 0,0064
30 0,9
0,5 0,0061
30 0,9
0,3 0,0063
30 0,5
0,5 0,0064
5
30 0,5
0,3 0,0065
MSE = Mean Square error