Penerapan metode LSTM untuk memprediksi curah hujan di kabupaten Badung, Bali

Saputra, Brando Dharma (2023) Penerapan metode LSTM untuk memprediksi curah hujan di kabupaten Badung, Bali. Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.

	Text 535180079_BRANDO_Cover.pdf Download (122kB)
	Text 535180079_BRANDO_Pengesahan.pdf Download (210kB)
	Text 535180079_BRANDO_Daftar Isi.pdf Download (147kB)
	Text 535180079_BRANDO_Bab 1.pdf Restricted to Repository staff only Download (152kB)
	Text 535180079_BRANDO_Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (526kB)
	Text 535180079_BRANDO_Bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (194kB)
	Text 535180079_BRANDO_Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (721kB)
	Text 535180079_BRANDO_bab 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (139kB)
	Text 535180079_BRANDO_Daftar Pustaka.pdf Download (152kB)

Abstract

Curah hujan adalah tinggi air hujan yang jatuh pada suatu bidang datar, dengan asumsi tidak menguap, tidak merembes, dan tidak mengalir. Tingkat hujan diukur dalam mm (milimeter). Sasaran penelitian yang dilakukan adalah di Kabupaten Badung Bali karena Bali merupakan daerah wisata yang sering dikunjungi oleh wisatawan maupun dari Indonesia sendiri, sehingga prediksi meteorologi seperti curah hujan akan sangat berdampak pada pariwisata. Pada pengujian ini, prediksi menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM), dengan menggunakan data cuaca harian dari BMKG tahun 2010 hingga 2020 sebagai data training dan data cuaca harian tahun 2021 sebagai data prediksi. Berdasarkan hasil pengujian di atas, diperoleh hasil bahwa kedua pengujian LSTM dengan LSTM Model 128,64 dan LSTM Model 64,32 memiliki nilai MAE dan MAPE yang rendah. Dari Skenario Pertama, Mean Absolute Error (MAE) adalah 8.97246598930908 % dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah 1.7657206683278308 %. Dari Skenario Kedua diperoleh Mean Absolute Error sebesar 9.706669940783014 % dan Mean Absolute Percentage Error sebesar 1.9028466692362323 %. Dari nilai MAE dan MAPE yang diperoleh pada kedua skenario tersebut dapat dibuktikan bahwa dari hasil evaluasi prediksi Curah Hujan di Kabupaten Badung Bali, prediksi tersebut dapat dikatakan sangat akurat karena memiliki nilai error kurang dari 10 %. Kata Kunci: Bali, Kabupaten Badung, Long Short Term Memory, Meteorologi, Prediksi Curah Hujan

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	Skripsi/Tugas Akhir Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknologi Informasi
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi > Teknik Informatika
Depositing User:	TDI Family perpus
Date Deposited:	18 Sep 2023 07:34
Last Modified:	18 Sep 2023 07:34
URI:	http://repository.untar.ac.id/id/eprint/41829

Actions (login required)

View Item