Prediksi Permukaan Laut dengan Menggunakan Nonlinear Autoregressive Neural Network, Studi Kasus: Semarang, Indonesia

MIFTAHUL AWALI RIZKINA

Informasi Umum

Kode

19.04.5094

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine Learning

Dilihat

240 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Prediksi permukaan laut sangat dibutuhkan oleh masyarakat yang tinggal di pesisir pantai. Terutama dikarenakan oleh pasang surut, prediksi permukaan laut dapat digunakan untuk menganalisis pembuangan dan pergerakan sedimen, pelacak dan polutan, konstruksi pada off-shore, serta untuk navigasi kapal. Prediksi pasang surut biasanya menggunakan analisis dari tide harmonic untuk prediksi jangka panjang. Namun, analisis menggunakan tide harmonic mempunyai beberapa kelemahan seperti metode ini tidak dapat digunakan untuk jangka pendek dan real-time atau prediksi secara langsung. Selain itu, metode ini membutuhkan sejumlah besar pengukuran data pasang surut untuk mendapatkan prediksi yang akurat. Tujuan dari tugas akhir ini adalah memprediksi permukaan air laut dengan menggunakan pendekatan salah satu model dari Artificial Neural Network (ANN) yaitu Nonlinear Autoregressive Neural Network (NAR). Metode ini diterapkan untuk memprediksi permukaan laut di Pelabuhan Tanjung Emas di Semarang, Indonesia. Setelah mendapatkan hasil akan dilaukan perbandingan hasil prediksi dengan menggunakan NAR dengan prediksi dengan menggunakan analisis tide harmonic. Keakuratan prediksi diukur dengan menghitung nilai RMSE dan nilai R.