ABSTRAKSI: Meteorologi adalah suatu ilmu yang mempelajari tentang jenis cuaca dan faktor atau parameter yang mempengaruhinya. Parameter dari unsur - unsur cuaca s eperti curah hujan , temperatur udara, kelembaban udara, tekanan udara, lama penyinaran matahari dan angin bisa dijadikan pedoman keadaan cuaca pada suatu tempat . D ahulu untuk menentukan musim kemarau dan musim penghujan bisa dengan cara melihat kalender bulan namun karena sis tem cuaca sekarang semakin tidak menentu maka diperlukan sebuah sistem yang bisa untuk meramalkan cuaca yang akurat
Pada penelitian Tugas Akhir ini menggunakan Evolving Artificial Neural Network . Algoritma genetika membangk itkan sejumlah individu dengan representasi biner dan real, kemudian setiap individu tersebut didekodekan menjadi koneksi dan bobot partially connected (matrik 14x14). Setiap matrik akan mejalani evaluasi menggunakan algoritma feedforward untuk mencari ind ividu terbaik berdasarkan nilai fitness. Kemudian dari individu - individu tersebut akan diseleksi, individu terbaik akan disimpan digenerasi berikutnya sedangkan individu - individu yang lain akan diseleksi menggunakan algoritma r oulette - w heel untuk menentukan pasangan orang tua yang nantinya akan menghasilkan 2 individu baru dari setiap pasang orang tua dengan cara pindah silang. Setelah itu setiap individu mengalami mutasi, individu - individu baru ini akan menggantikan individu lama dan akan memasuki ke generasi berikutnya untuk dievaluasi sampai didapat koneksi dan bobot optimal
K oneksi dan bobot optimal yang dihasilkan dari Evolving Artificial Neural Network (EANN) adalah partially connected , yaitu jenis koneksi dan bobot jaringan yang terhubung se bagian. Koneksi dan bobot optimal dihasilkan dengan probabilitas cross - over (Pc) 0.8 dan probabilitas mutasi (Pm) 0.2, jumlah individu yang dievaluasi sebanyak 200.000 individu (800 generasi dan 250 populasi) dengan rata - rata akurasi pelatihan 68.84% dan akurasi pengujian 72.91%Kata Kunci : Evolving Artificial Neural Network , algoritma genetika , feedforward, partially connectedABSTRACT: Meteorology is a of science that studies about kinds of weather and factors or the parameters of influence it. The parameters of the elements of the weather as r ainfall, temperature of the air, air humidity, air pressure, long the illumination of the sun and wind can be used as a guideline the state of the weather at a certain place. The ancients to determine the dry season and rainy season can be with how to view calendar month, but because the system now increasingly erratic weather then required a system that can to foreca st accurate weather
On the research of late tasks using Evolving Artificial Neural Network. Genetic algorithms excite a number of individuals with representations binary and real, then every individual is encoded into connections and weights partially co nnected ( matrik 14x14 ). Each matrix will undergo evaluation using feedforward algorithm to seek individual best based on fitness value. Then from individuals will be selected, the individual would best be saved for the next digenerasi, while other individu als are selected using an algorithm of roulette - wheel to determine which pairs of parents who would later produce two new individuals from each pair of parents by way of crossovers. After that individuals undergone mutation, the new individuals going super sedes individual old and will be entering into the next generation to evaluated until c onnections and weights optimal
Connections and weights optimal resulting from evolving an artifical neural network ( eann ) is partially connected, that is kind of connection and weights a network of partially connected . Connections and weights optimal produced with probabilities cross - over (Pc) 0.8 and probability of mutation (Pm) 0.2, number of individuals who evaluated a s many as 200,000 individual ( 800 generation and 250 population ) with an average of accuracy training 68.84 % and an average of accuracy testing 72.91 %Keyword: Evolving Artificial Neural Network, genetic algorithm, feedforward, partially connected