LUBIS, MANAHAN and Matulatan, Tekad and Radzi Rathomi, Muhamad (2024) PREDIKSI KECEPATAN ANGIN MAKSIMUM DAN RATA-RATA PADA WILAYAH PESISIR MENGGUNAKAN GATED RECURRENT UNIT (Studi Kasus: UPT Tanjungpinang dan UPT Kepulauan Anambas). S1 thesis, Universitas Maritim Raja Ali Haji.

	Text (Cover) Manahan_Lubis_190155201006_Teknik Informatika_Cover.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (Abstrak) Manahan_Lubis_190155201006_Teknik Informatika_Abstrak.pdf - Published Version Download (567kB)
	Text (BAB I) Manahan_Lubis_190155201006_Teknik Informatika_BAB I.pdf - Published Version Download (579kB)
	Text (Daftar Pustaka) Manahan_Lubis_190155201006_Teknik Informatika_Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (436kB)
	Text (Full Teks) Manahan_Lubis_190155201006_Teknik Informatika_Full Teks.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

ABSTRAK Lubis, Manahan. 2023. Prediksi Kecepatan Angin Maksimum dan Rata-Rata Pada Wilayah Pesisir Menggunakan Gated Recurrent Unit (Studi Kasus : UPT Tanjungpinang dan Kepulauan Anambas), Skripsi. Tanjungpinang: Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Teknologi Kemaritiman, Universitas Maritim Raja Ali Haji. Pembimbing I: Tekad Matulatan, S.Sos., S.Kom., M.Inf.Tech. Pembimbing II: Muhamad Radzi Rathomi, S.Kom., M.Cs. Kecepatan angin merupakan hal yang penting untuk diketahui karena berdampak pada kondisi laut seperti arus laut, gelombang serta kondisi cuaca. Penelitian ini mengeksplorasi implementasi model Gated Recurrent Unit (GRU) dalam konteks prediksi kecepatan angin, dengan fokus pada dua lokasi pengukuran berbeda, yakni Tanjungpinang dan Anambas. Berbagai konfigurasi parameter, seperti batch size dan epoch, diuji untuk mengevaluasi performa model GRU. Data kecepatan angin maksimum dan rata-rata selama periode Januari 2022 hingga Desember 2022 dengan jumlah sebanyak 365 data dipilih untuk mendukung penelitian ini. Eksperimen menghasilkan temuan menarik terkait variasi performa model berdasarkan lokasi dan pengaturan parameter. Secara khusus, model GRU pada kecepatan angin rata-rata Tanjungpinang, dengan batch size 200 dan epoch 80, menunjukkan kinerja terbaik dengan nilai RMSE sebesar 0.0005, MAE sebesar 0.0887, MAPE sebesar 1,1489 dan nilai akurasi GRU sebesar 98,85%. Hasil ini menggambarkan potensi aplikatif model GRU dalam meramalkan kondisi cuaca lokal dengan tingkat akurasi yang baik. Implikasinya mencakup manfaat praktis dalam perencanaan mitigasi risiko bencana dan penyusunan peramalan cuaca yang lebih tepat. Kata kunci: prediksi, angin, gru, mape

Actions (login required)

View Item