DWI PRATIWI, ERLINA and Bettiza, Martaleli and Radzi Rathomi, Muhamad (2025) IMPLEMENTASI ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) DALAM PREDIKSI PASANG SURUT AIR LAUT DI PERAIRAN BATU AMPAR. S1 thesis, Universitas Maritim Raja Ali Haji.

	Text (Cover) ERLINA_DWI_PRATIWI_2001020026_Teknik Informatika - Cover.pdf - Published Version Download (904kB)
	Text (Abstrak) ERLINA_DWI_PRATIWI_2001020026_Teknik Informatika - Abstrak.pdf - Published Version Download (118kB)
	Text (BAB I) ERLINA_DWI_PRATIWI_2001020026_Teknik Informatika - BAB I.pdf - Published Version Download (136kB)
	Text (Daftar Pustaka) ERLINA_DWI_PRATIWI_2001020026_Teknik Informatika - Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (244kB)
	Text (Full Teks) ERLINA_DWI_PRATIWI_2001020026_Teknik Informatika - Full Teks.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Indonesia, sebagai negara kepulauan terbesar di dunia, memiliki kekayaan sumber daya alam yang melimpah, terutama di wilayah perairannya yang luas, mencakup 6,4 juta km² dengan 17.001 pulau. Posisi geografis strategis Indonesia yang berada di persimpangan jalur lalu lintas maritim dunia menjadikannya pusat perhatian internasional. Salah satu aspek penting yang perlu diperhatikan dalam wilayah ini adalah fenomena pasang surut air laut, yaitu fluktuasi ketinggian air laut akibat interaksi gravitasi antara Bumi dan objek langit. Penelitian ini bertujuan untuk untuk memprediksi pasang surut air laut menggunakan metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). ANFIS merupakan metode yang mengintegrasikan logika fuzzy dan jaringan saraf tiruan. Analisis dilakukan menggunakan dataset sebanyak 8756 data dalam rentang waktu 1 Januari 2023 hingga 1 Januari 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa evaluasi terhadap data uji menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 8.66%, yang mengindikasikan performa model yang sangat baik dalam meminimalkan kesalahan prediksi.

Actions (login required)

View Item