Abstract:Abstract: CV. Ria Kencana Ungu (RKU), as a research partner in the field of computer service, needs to improve the quality of customer service and efficiency in the process of troubleshooting computer damage. To meet these…
se needs, an expert system based on the forward chaining method was developed that is able to diagnose damage automatically. This system was developed using the waterfall method, with systematic stages from analysis to implementation. The implementation results show that the system can identify the type of damage with an accuracy rate of 89% based on validation tests on 100 real troubleshooting cases. The evaluation metric uses a comparison between the results of the system diagnosis and the results of the technician's analysis. Although the system is able to increase service efficiency by up to 40% compared to conventional methods, several obstacles were found, such as the limited initial knowledge base that impacts the accuracy of the diagnosis and the difficulty of users in understanding the system interface. Therefore, further development is needed to expand the knowledge base and improve the user experience. This study aims to develop a forward chaining-based expert system to improve efficiency, accuracy, and speed of problem solving at CV. Ria Kencana Ungu (RKU) and to increase customer satisfaction through more responsive and precise services..
Keywords: expert system; computer troubleshooting; forward chaining method
Abstrak: CV. Ria Kencana Ungu (RKU), sebagai mitra penelitian di bidang layanan servis komputer, membutuhkan peningkatan kualitas layanan pelanggan dan efisiensi dalam proses troubleshooting kerusakan komputer. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, dikembangkan sistem pakar berbasis metode forward chaining yang mampu mendiagnosis kerusakan secara otomatis. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode waterfall, dengan tahapan yang sistematis dari analisis hingga implementasi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat mengidentifikasi jenis kerusakan dengan tingkat akurasi sebesar 89% berdasarkan uji validasi terhadap 100 kasus troubleshooting nyata. Metrik evaluasi menggunakan perbandingan antara hasil diagnosis sistem dan hasil analisis teknisi. Meskipun sistem mampu meningkatkan efisiensi layanan hingga 40% dibandingkan metode konvensional, beberapa kendala ditemukan, seperti keterbatasan basis pengetahuan awal yang berdampak pada akurasi diagnosis dan kesulitan pengguna dalam memahami antarmuka sistem. Oleh karena itu, pengembangan lebih lanjut diperlukan untuk memperluas basis pengetahuan dan meningkatkan pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis forward chaining untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan troubleshooting di CV. Ria Kencana Ungu (RKU) serta meningkatkan kepuasan pelanggan melalui layanan yang lebih responsif dan presisi.
Kata kunci: sistem pakar; troubleshooting komputer; metode forward chaining
Abstract:Abstract: Brain cancer is a serious medical condition that requires intensive and meticulous care. One of the critical steps in identifying brain cancer is the accurate measurement of tumor volume. Magnetic Resonance Imaging…
ging (MRI) is one of the most important diagnostic tools used in the medical field for brain visualization. In this discussion, we will explain how the Active Contour method can be used to calculate brain tumor volume in MRI images and how 3D visualization can assist doctors in making better diagnoses and treatment decisions. The Active Contour method, also known as the “Snake,†is an image processing technique used to identify the contours or edges of objects in images. This method works by defining an initial curve around the desired object and then iteratively shifting the curve to match the actual contour of the object in the image. In this study, the Active Contour method will be applied to brain MRI images to identify tumor edges. This research represents an important step in improving the care of brain cancer patients, enabling more accurate diagnoses and more effective treatments
Keywords: active contour; brain cancer diagnosis; 3D visualization; tumor volume
Abstrak: Kanker otak merupakan kondisi medis yang bersifat serius dimana memerlukan perawatan yang intensif dan teliti. Salah satu langkah penting dalam mengidentifikasi kanker otak adalah dengan mengukur volume tumor secara akurat. Citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah salah satu alat diagnostik yang paling penting dalam bidang medis yang digunakan untuk visualisasi otak. Dalam pembahasan ini, akan dijelaskan bagaimana metode Active Contour dapat digunakan untuk menghitung volume tumor otak pada citra MRI dan bagaimana visualisasi 3D dapat membantu dokter dalam diagnosis dan perawatan yang lebih baik. Metode Active Contour, juga dikenal sebagai “Snake,†yaitu teknik pengolahan citra yang digunakan untuk mengidentifikasi kontur atau tepi objek dalam citra. Metode ini bekerja dengan mendefinisikan suatu kurva awal di sekitar objek yang diinginkan dan kemudian menggeser kurva tersebut secara iteratif untuk menyesuaikan dengan kontur objek yang sesungguhnya dalam citra. Dalam penelitian ini, metode Active Contour akan diterapkan pada citra MRI otak untuk mengidentifikasi tepi tumor. Penelitian ini merupakan langkah penting dalam meningkatkan perawatan pasien yang terkena kanker otak dan memungkinkan diagnosis yang lebih tepat dan perawatan yang lebih efektif.
Kata kunci: active contour; diagnosis tumor otak; visualisasi 3D; volume tumor
Abstract:Abstract: The development of AI assistants such as Gemini and ChatGPT can significantly assist in daily human tasks. In the field of Sentiment Analysis, AI assistants can be utilized as an automated labeling alternative…
to provide positive, negative, or neutral sentiments within a dataset. This research aims to enhance the performance of AI assistants in automated labeling processes by employing the Feature Selection algorithm, specifically Forward Selection. The methodology involves utilizing the Naïve Bayes and K-NN algorithms, and subsequently improving accuracy through the Feature Selection algorithm. The evaluation is conducted using K-Fold Cross Validation. Research findings indicate an improvement in the accuracy of the best model, which is ChatGPT, when using the Naïve Bayes algorithm and Shuffled Sampling technique. The initial accuracy of 79.09% increased to 87.18% after Feature Selection was applied. This demonstrates the effectiveness of Feature Selection, particularly Forward Selection, in enhancing the accuracy performance of the model.
Keywords: ai; assistant; chat gpt; feature selection; gemini.
Abstrak: Pekembangan Asisten AI seperti Gemini dan Chat GPT dapat membantu pekerjaan manusia sehari-hari. Dalam bidang Analisis Sentimen, Asisten AI dapat digunakan sebagai alternatif pelabelan otomatis untuk memberikan sentimen positif, negatif atau netral dalam suatu dataset. Penlitian ini bertujuan untuk meningkatkan performa yang dihasilkan oleh Asisten AI dalam proses pelabelan otomatis menggunakan Algortima Feature Selection yaitu Forward Selection. Metode yang digunakan adalah dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-NN kemudian hasil akurasi akan ditingkatkan menggunkan Algoritma Feature Selection. Evaluasi yang digunakan adalah K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan akurasi model terbaik berada pada Chat GPT dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Teknik Shuffled Sampling, dari nilai akurasi awal sebesar 79.09%, setelah ditingkatkan menggunakan Feature Selection, maka nilai akurasinya meningkat menjadi 87.18%. Hal ini membuktikan peran Feature Selection, dimana yang digunakan adalah Forward Selection dalam meningkatkan akurasi ternyata memang efektif dalam meningkatkan performa akurasi model.
Kata kunci: ai; assisten; chat gpt; feature selection; gemini
Abstract:Abstract: In the health sector, information technology was initially used for exchanging information between patients and doctors, health services, and exchanging health documents. The aim of applying information technology…
ogy to the health sector is to increase the effectiveness and efficiency of the performance of doctors and clinic staff. This research uses COBIT 2019 as a framework for evaluating information technology governance. Primary data is collected directly from the research subjects through observation and interviews, while secondary data is sourced from other materials, such as documents or websites related to the research subject. This research focuses on Risk Profile and I&T Related Issues, with domains: APO11 – Managed Quality, and APO13 – Managed Security. Through interviews and evaluation, each priority objective was found to be at capability level 2 with ratings of 100% and 86% respectively. There are no significant gaps between the current capability levels; both are at level 2.
Keywords: auditing; COBIT 2019; telemedicine
Abstrak: Di sektor kesehatan, teknologi informasi awalnya digunakan untuk pertukaran informasi antara pasien dan dokter, layanan kesehatan, dan pertukaran dokumen kesehatan. Tujuan penerapan teknologi informasi di sektor kesehatan adalah untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi kinerja dokter dan staf klinik. Penelitian ini menggunakan COBIT 2019 sebagai kerangka kerja untuk mengevaluasi tata kelola teknologi informasi. Data primer dikumpulkan langsung dari subjek penelitian dengan melakukan pengamatan dan interaksi langsung, sementara data sekunder diperoleh dari sumber lain. didapatkan dari jurnal atau situs website yang berkaitan dengan subjek penelitian. Penelitian ini berfokus pada Risk Profile dan I&T Related Issues, dengan domain : APO11 – Managed Quality, dan APO13 – Managed Security. Melalui wawancara dan evaluasi, setiap tujuan prioritas ditemukan berada pada level kapabilitas 2 dengan nilai masing-masing 100% dan 86%. Tidak ada kesenjangan signifikan antara tingkat kapabilitas saat ini; keduanya berada pada level 2.
Kata kunci: audit; COBIT 2019; telemedis
Abstract:Abstract: Covid-19 cases started showing up in Indonesia in early March 2020, and they have since spread to several other areas. The number of corona virus infections from different Indonesian provinces plays a significant…
nt role in the decision-making process based on this data visualization. By creating a Business Intelligence system to display the results of the number of confirmed cases, deaths, and recoveries from various provinces in Indonesia, the goal of this project is to visualize data on corona virus cases. The Corona Virus Dataset in Indonesia from www.kaggle.com is processed using Grafana in this article. The findings of this article are presented as dashboard reports that include data on confirmed cases, fatalities, and recoveries in different Indonesian provinces. These reports can be utilized to help make decisions. With Grafana's interactive dashboard features, the data display resulting from routine analysis results can be engaging.
Keywords: Business Intelligence, OLAP, Covid 19
Abstrak: Kasus Covid-19 mulai muncul di Indonesia pada awal Maret 2020, dan sejak itu menyebar ke beberapa daerah lain. Keputusan berdasarkan visualisasi data sering kali mencakup statistik jumlah kasus virus corona dari berbagai provinsi di Indonesia. Dengan membuat sistem Business Intelligence untuk menampilkan temuan jumlah kasus terkonfirmasi, kematian, dan pemulihan dari berbagai provinsi di Indonesia, tujuan penelitian ini adalah untuk memvisualisasikan data kasus virus corona. Postingan ini menggunakan Grafana untuk menangani dataset virus corona Indonesia dari www.kaggle.com. Temuan artikel ini disajikan sebagai laporan dalam bentuk dasbor yang mencakup data jumlah kasus terkonfirmasi, kematian, dan pemulihan di berbagai provinsi di Indonesia. Dengan pengaturan dashboard interaktif Grafana, mungkin akan menarik untuk melihat data yang dihasilkan dari hasil analisis standar yang ditampilkan.
Kata kunci: Business Intelligence, OLAP, Covid 19
Abstract:Abstract: Stunting is one of the nutritional problems that the world pays the most attention to and a major nutritional problem in Indonesia. Stunting is a problem in toddler growth which is characterized by a toddler's…
height that is too short compared to toddlers of his age. In the research location, namely Asahan Regency, the mapping of areas prone to increased stunting rates has not been carried out optimally. The process of exploring the stunting data warehouse is useful for adding information that can assist the government in making policies. Therefore, the aim of this research is to map stunting-prone areas in Asahan district based on the number of stunting cases in Asahan district using the machine learning-based K-Means clustering model. Based on previous research reviews, the k-means clustering method used has not used the normalization process. In addition, distance measurement only uses Euclidean Distance. Meanwhile, in this research, clustering performance analysis was carried out using a more in-depth process, namely by applying data normalization at the beginning, using the elbow method to determine the best number of clusters (K), measuring distance using Euclidean Distance, Manhattan Distance and Minkowski Distance to obtain comparison results. better clusters. The analysis results show that the best number of clusters is cluster 2 which shows the mapping results into 2 groups with a DBI of 0.51290 and a silhouette_score of 0.71432.
Keywords: stunting; k-means clustering; machine learning
Abstrak: Stunting menjadi salah satu permasalahan gizi yang paling diperhatikan dunia dan permasalahan gizi yang utama di Indonesia. Stunting merupakan masalah pada pertumbuhan balita yang ditandai dengan tinggi badan balita yang terlalu pendek dibanding balita seusianya. Pada lokasi penelitian yaitu Kabupaten Asahan, pemetaan daerah rawan peningkatan angka stunting belum dilakukan dengan optimal. Proses eksplorasi gudang data stunting ini berguna untuk menambah informasi yang dapat membantu pemerintah dalam mengambil kebijakan. Maka dari itu, tujuan dari penelitian ini adalah pemetaan daerah rawan stunting di kabupaten Asahan berdasarkan jumlah kasus stunting di Kabupaten Asahan menggunakan model clustering metode K-Means berbasis machine learning. Berdasarkan tinjauan penelitian terdahulu, metode k-means clustering yang digunakan belum menggunakan proses normalisasi. Selain itu, pengukuran jarak hanya menggunakan Euclidean Distance. Sedangkan dalam penelitian ini, analisis kinerja clustering yang dilakukan dengan proses yang lebih mendalam yaitu dengan penerapan normalisasi data di awal, penggunaan elbow method untuk penentuan jumlah cluster (K) terbaik, pengukuran jarak dengan Euclidean Distance, Manhattan Distance dan Minkowski Distance untuk mendapatkan hasil perbandingan cluster yang lebih baik. Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah cluster terbaik yaitu cluster 2 yang menunjukkan hasil pemetaan menjadi 2 kelompok dengan DBI 0.51290 dan silhouette_score sebesar 0.71432.
Kata kunci: stunting; k-means clustering; machine learning
Abstract:Abstract: Technology is able to digitize human work that was originally manual to become automatic and of course takes less time and better accuracy compared to results done by humans. But there are still many companies…
that have not implemented this technology. The use of the AngularJS framework in web application development has proven to be effective in enhancing the user experience and ease of development. In addition, the application of Agile methods in the application development process can provide the flexibility and adaptability needed to deal with frequent changes in requirements. This study aims to investigate the implementation of the AngularJS framework in the design of a web-based acceptance system application using the Agile method. The results of the study show that the implementation of the AngularJS framework in the design of web-based acceptance system applications provides significant benefits. In conclusion, the implementation of the AngularJS framework in the design of web-based acceptance system applications using Agile methods can improve efficiency, quality, and user experience. Using AngularJS enables the development of responsive and interactive applications, while the Agile method facilitates adaptation to changing customer needs. Therefore, the use of AngularJS with an Agile approach should be carefully considered by organizations wishing to develop successful web-based acceptance system applications.
Keyword s: Admissions, Agile, AngularJS, Web
Abstract: Teknologi mampu mendigitalisasi pekerjaan manusia yang awalnya manual menjadi otomatis dan tentunya memakan waktu yang lebih singkat dan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan hasil yang dikerjakan oleh manusia. Tetapi masih banyak perusahaan perusahaan yang belum menerapkan teknologi ini. Penggunaan framework AngularJS dalam pengembangan aplikasi web telah terbukti efektif dalam meningkatkan pengalaman pengguna dan kemudahan pengembangan. Selain itu, penerapan metode Agile dalam proses pengembangan aplikasi dapat memberikan fleksibilitas dan adaptabilitas yang diperlukan untuk menghadapi perubahan persyaratan yang sering terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi implementasi framework AngularJS dalam desain aplikasi sistem penerimaan berbasis web menggunakan metode Agile. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi framework AngularJS dalam desain aplikasi sistem penerimaan berbasis web memberikan manfaat yang signifikan. Dalam kesimpulannya, implementasi framework AngularJS dalam desain aplikasi sistem penerimaan berbasis web menggunakan metode Agile dapat meningkatkan efisiensi, kualitas, dan pengalaman pengguna. Penggunaan AngularJS memungkinkan pengembangan aplikasi yang responsif dan interaktif, sementara metode Agile memfasilitasi adaptasi terhadap perubahan kebutuhan pelanggan. Oleh karena itu, penggunaan AngularJS dengan pendekatan Agile harus dipertimbangkan secara cermat oleh organisasi yang ingin mengembangkan aplikasi sistem penerimaan berbasis web yang sukses.
Keywords: Admisi, Agile, AngularJS, Web
Abstract:Abstract: The current development of information technology has had an impact on all fields, including the health sector. Many activities that were previously carried out conventionally or manually can now be carried out…
with the help of technology. Computers that were previously only used to process data now provide many services, applications, and programs that can help facilitate human activities. One of them is the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method, which is a support system method that has been widely used to provide accurate and efficient results. This study aims to build a decision support system for choosing healthy toddlers and elderly at the Petatal Health Center, Talawi District, Asahan Regency. So far, the process of selecting healthy toddlers and elderly is done conventionally, without the help of applications or computer programs. So the time needed is longer and the results are also less objective. The calculation process uses the MAUT method with an alternative of 13 toddlers and 15 elderly. The criteria used are body weight, nutritional status, potassium content, protein content, and carbohydrate content. Assessment weight 1-5. The results are 3 Toddlers with the highest total score Laila (17) Putri Sundar (14.25) and Tiara with a score of 12.25. The three people with the highest scores for healthy elderly are Rini Dewi with a score of 17, Joni with a score of 14.25, and Bejo Asmo with a value of 12.25.
Keywords: decision support system; MAUT; multi atribute utility theory; SPK
Abstrak: Perkembangan Teknologi informasi saat ini telah berdampak pada semua bidang, termasuk bidang kesehatan. Banyak kegiatan yang awalnya dilakukan secara konvensional atau manual kini dapat dilakukan dengan bantuan teknologi. Komputer yang tadinya hanya digunakan untuk mengolah data kini menyediakan banyak layanan, aplikasi dan program yang dapat membantu mempermudah kegiatan manusia. Salah satunya adalah metode Multi Atribute Utility Theory (MAUT) yang merupakan salah satu metode sistem pendukung yang telah banyak digunakan untuk memberikan hasil yang akurat dan efisien. Penelitian ini bertujuan membangun sistem pendukung keputusan pemilihan Balita dan Lansia Sehat di Puskesmas Petatal Kecamatan Talawi Kabupaten Asahan, selama ini proses pemilihan balita dan lansia sehat dilakukan secara konvensional, tanpa menggunakan bantuan aplikasi atau program computer. Sehingga waktu yang dibutuhkan lebih lama serta hasilnya juga kurang objektif. Proses perhitungan menggunakan Metode MAUT dengan alternative 13 Balita dan 15 lansia .Kriteria yang digunakan Berat Badan, Status Gizi, Kandungan Kalium, Kandungan protein dan kandungan karbohidrat. Bobot penilaian 1-5. Hasil adalah 3 Balita dengan total nilai tertinggi Laila (17) Putri Sundar (14,25) dan Tiara dengan nilai 12,25. Tiga orang dengan nilai tertinggi untuk Lansia sehat adalah Rini dewi dengan nilai 17, Joni dengan nilai 14,25 dan Bejo Asmo dengan nilai 12,25.
Kata kunci: multi atribute utility theory; MAUT; sistem pendukung keputusan; SPK
Abstract:Abstract: This research focuses on designing an interface refinement for the XYZ University company profile website that facilitates public information services. This research aims to increase the website's usability value…
ue by implementing the Goal-Directed Design (GDD) method in website interface refinement. GDD provides solutions that meet user needs and goals and address business goals. This research begins the interface design process by identifying user behavior patterns and goals to help deepen understanding of the domain, business goals, and technical constraints that will be used as a reference in website interface design refinement. Furthermore, usability testing is conducted using the System Usability Scale (SUS) as the measurement parameter. The usability aspects assessed in this research are effectiveness, efficiency, and satisfaction. Usability testing is conducted on the current website interface design and the website interface refinement design. Tests were conducted on six participants, consisting of three XYZ University students and three members of the general public. The findings show that the website's usability has increased from the previous value of 49.16 to 83.33. Based on the SUS score interpretation, the value that was previously categorized as "poor" increased to "excellent". Therefore, the result of the website interface refinement design using the GDD method has succeeded in increasing the usability value of the website.
Keywords: goal-directed design; system usability scale; university website; user interface
Abstrak: Penelitian ini berfokus pada perancangan perbaikan antarmuka website company profile Universitas XYZ yang memfasilitasi pelayanan informasi publik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan nilai usability website dengan mengimplementasikan metode Goal-Directed Design (GDD) dalam melakukan perancangan perbaikan website. GDD memberikan solusi yang memenuhi kebutuhan dan tujuan pengguna, dan juga menangani tujuan bisnis. Penelitian ini memulai perancangan antarmuka dengan mengidentifikasi pola perilaku dan tujuan pengguna untuk membantu memperdalam pemahaman tentang domain, tujuan bisnis, dan kendala teknis yang akan dijadikan acuan dalam perancangan antarmuka website. Selanjutnya, dilakukan usability testing dengan menggunakan System Usability Scale (SUS) sebagai parameter penilaiannya. Aspek usability yang diukur pada penelitian ini adalah efektivitas, efisiensi, dan kepuasan pengguna. Pengujian dilakukan terhadap kondisi awal website dan rancangan perbaikan antarmuka website. Pengujian dilakukan kepada enam partisipan yang terdiri dari tiga mahasiswa Universitas XYZ dan tiga masyarakat umum. Didapatkan bahwa nilai usability website mengalami peningkatan dari yang sebelumnya bernilai 49,16 menjadi 83,33. Berdasarkan skala penilaian SUS, nilai yang sebelumnya berkategori “poor†meningkat menjadi “excellentâ€. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa hasil dari rancangan perbaikan antarmuka website dengan menggunakan metode GDD berhasil meningkatkan nilai usability website.
Kata kunci: goal-directed design; system usability scale; user interface; website universitas
Abstract:Abstract: Rokan Hulu Regency is one of the regencies in Riau Province and has 2 large rivers, namely the Rokan Kanan River and the Rokan Kiri River. When the level of rainfall is high, the river flow overflows and causes…
flooding in several sub-districts. Climate change that is happening has an impact on changes in rainfall patterns, to overcome the impacts of climate change Rokan Hulu Regency needs to take early steps before a flood disaster occurs. The method used in processing the data is the backpropagation method and data processing using the Matlab software. Data processing was carried out on rainfall data for the last 6 years, from 2015 to 2020, which was sourced from the Rokan Hulu Regency Statistics Agency. Rainfall data from 2015 to 2019 is used as input data, while 2020 is the target. The data processing stage begins with data normalization and determining network training parameters. Artificial neural network research was carried out on rainfall data with a 5-5-1 architecture. The results of testing the rainfall data show prediction results with high accuracy, where the average accuracy rate reaches 98.17% with the highest accuracy of 99.99% while the lowest accuracy is 91.53%. The prediction results show a fairly high level of accuracy so that they can be used as evaluation material.
Keywords: artificial neural network; backpropagation; prediction; rainfall
Abstrak: Kabupaten Rokan Hulu merupakan salah satu kabupaten yang berada di Provinsi Riau dan memiliki 2 aliran sungai besar yaitu sungai rokan kanan dan sungai rokan kiri. Ketika tingkat curah hujan tinggi aliran sungai meluap dan menyebabkan banjir beberapa kecamatan. Perubahan iklim yang terjadi memberikan dampak pada perubahan pola curah hujan, untuk menanggulangi dampak perubahan iklim Kabupaten Rokan Hulu perlu melakukan langkah-langkah dini sebelum terjadi bencana banjir. Metode yang digunakan dalam mengolah data yaitu metode backpropagation dan pengolahan data menggunakan software Matlab. Pengolahan data dilakukan pada data curah hujan selama 6 tahun terakhir yaitu dari tahun 2015 sampai dengan 2020 yang bersumber dari Badan Statistik Kabupaten Rokan Hulu. Data curah hujan tahun 2015 sampai dengan tahun 2019 sebagai data input sedangkan tahun 2020 sebagai target. Tahapan pengolahan data diawali dengan melakukan normalisasi data dan menentukan parameter pelatihan jaringan. Penelitian jaringan saraf tiruan dilakukan pada data curah hujan dengan arsitekur 5-5-1. Hasil pengujian terhadap data curah hujan menunjukkan hasil prediksi dengan akurasi yang tinggi, dimana tingkat akurasi rata-rata mencapai 98,17% dengan akurasi tertinggi sebesar 99,99% sedang akurasi terendah sebesar 91,53%. Hasil prediksi menunjukkan tingkat akurasi yang cukup tinggi sehingga dapat digunakan sebagai bahan evaluasi.
Kata kunci: backpropagation; curah hujan; jaringan saraf tiruan; prediksi