Klaim Artikel Anda
Verifikasi kepemilikan artikel akademik
Apakah artikel-artikel ini milik Anda?
Daftarkan diri Anda sebagai author untuk mengklaim artikel dan dapatkan profil akademik terverifikasi dengan fitur lengkap.
Badge Verifikasi
Profil terverifikasi resmi
Statistik Lengkap
H-index, sitasi, dan metrik
Visibilitas Tinggi
Tampil di direktori author
Kelola Publikasi
Dashboard artikel terpadu
Langkah-langkah Klaim Artikel:
- 1. Daftar akun author dengan email akademik Anda
- 2. Verifikasi email dan lengkapi profil
- 3. Login dan buka menu "Klaim Artikel"
- 4. Cari dan klaim artikel Anda
- 5. Tunggu verifikasi dari admin (1-3 hari kerja)
Menampilkan 1–1 dari 1 artikel
Penerapan metode radial basis function neural network dalam memprediksi curah hujan
Rangkuti, Abriadi
; Rima Aprilia
AKSIOMA : Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Vol 16
, No 2
(2025)
North Tapanuli Regency is highly vulnerable to natural disasters such as floods and landslides due to high rainfall intensity and complex geographical conditions. To anticipate these risks, this study aims to predict rainfall using the Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) method. The number of nodes in the input layerwas determined based on significant lags identified in the Partial Autocorrelation Function (PACF) plot. The hidden layerwas constructed using the K-Means clustering method...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI