Optimasi hyperparameter grid search pada prediksi visibility below minima menggunakan metode backpropagation

Visibility below minima merupakan kondisi di mana jarak pandang di suatu bandara berada di bawah batas standar yang telah ditetapkan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi visibility below minima dengan menggunakan parameter depresi titik embun dan intensitas curah hujan, melalui algoritma backpropagation yang dikombinasikan dengan metode grid search pada saat pengujian. Data yang digunakan tersebut diperoleh dari BMKG Stasiun Meteorologi Juanda per jam selama satu tahun. Sebelum memasuki pelatihan model, data dinormalisasi terlebih dahulu, kemudian pembagian data menggunakan k-fold = 10 dan dievalusi model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma backpropagation dengan pengujian parameter melalui grid search menghasilkan nilai Mean Squared Error (MSE) terendah sebesar 0,01177 dan nilai MAPE sebesar 11.53%, pada kombinasi parameter learning rate sebesar 0.5 dan momentum sebesar 0.8.