PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MENGKLASIFIKASI JENIS GEMPA GUNUNG RINJANI SEMBALUN, LOMBOK

The Implementation Of Back propagation Neural Networkto Classify The Type of Earthquake Sembalun Mount Rinjani, Lombok

Abstract

Penelitian ini menerapkan  jarinagan sayaraf tiruan backpropagation untuk mengklasifikasi jenis gempa Gunung Rinjani Sembalun, Lombok. Jaringan syaraf tiruan backpropagation melatih jaringan untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan untuk mengenali pola yang digunakan selama pelatihan serta kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan dengan pola yang dipakai selama pelatihan. Jaringan syaraf tiruan backpropagation berfungsi untuk mengklasifikasi jenis gempa gunung rinjani sembalun, Lombok menggunakan data satu tahun(tahun 1995) dengan cara membagi data menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji.

Hasil penelitian JST Backpropagation terhadap 1119 data latih dan 687 data uji seismograf yang telah telah diketahui jenis gempanya dengan membandingkan 2 arsitektur yang berbeda yaitu arsitektur jaringan 3-3-3-3 yang terdiri atas 3 sel pada lapisan input, 3 sel pada lapisan tersembunyi satu, 3 sel pada lapisan tersembunyi dua dan 3 sel pada lapisan output, dengan persentase keberhasilan uji menggunakan 1119 data pelatihan dapat mengklasifikasi  gempa tektonik jauh 44,95%, Vulkanik A 9,56% dan keberhasilan uji menggunakan 687 data pengujian dapat mengklasifikasi gempa tektonik jauh 59,53%, Vulkanik A 10,91%. dan arsitektur jaringan 3-5-10-3 yang terdiri atas 3 sel pada lapisan input, 5 sel pada lapisan tersembunyi satu, 10 sel pada lapisan tersembunyi dua dan 3 sel pada lapisan output, dengan persentase keberhasilan Uji menggunakan 1119 data pelatihan dapat mengklasifikasi Tektonik jauh 60,68%, Vulkanik A 1,25% dan 687 data keberhasilan uji menggunakan 687 data pengujian dapat mengklasifikasi Tektonik Jauh 71,17%, Vulkanik A 1,02%.

Kata kunci : gempa,  jaringan syaraf tiruan, backpropagation