PREDIKSI BANJIR MENGGUNAKAN RADIAL BASIS FUNCTION (RBF) BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT)
NI KOMANG EGA KARTIKA
Informasi Umum
Kode
20.04.3898
Klasifikasi
006.31 - Machine Learning
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Machine Learning
Dilihat
75 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Curah hujan yang tinggi dan terus menerus dapat menyebabkan banjir. Banjir dapat menyebabkan terhambatnya aktivitas masyarakat pada daerah tersebut. Dengan teknologi yang semakin berkembang pesat, masyarakat dapat menerima informasi dengan mudah. Tugas Akhir ini dibuat untuk memberikan informasi hasil prediksi banjir menggunakan teknologi Internet of Things (IoT). Prediksi banjir dilakukan dengan menggunakan algoritma Radial Basis Function. Data informasi yang akan digunakan dari data Balai Besar Sungai Citarum berupa Tinggi Muka Air Sungai dan Curah Hujan. Keluaran yang didapat dari algoritma Radial Basis Function akan dikirim ke aplikasi berbasis android dengan menampilkan peluang banjir. Dengan menggunakan epoch sebanyak 700 menghasilkan error TMA sebesar 0,027 dan nilai error CH sebesar 0,002, learning rate sebesar 0,00007 menghasilkan nilai error TMA sebesar 0,286 dan nilai error CH sebesar 0,002, dan hidden neuron sebanyak 2 menghasilkan nilai error TMA sebesar 0,6483 dan nilai error CH sebesar 15,999 dapat digunakan untuk memprediksi banjir. Kata Kunci : Prediksi banjir, Radial Basis Function, Internet of Things.
- FEH1H3 - ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN B
- ETH3B3 - ANTARMUKA DAN INTEGRASI SISTEM
- EKG4C3 - SISTEM KENDALI CERDAS
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | NI KOMANG EGA KARTIKA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | MUHAMMAD ARY MURTI |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Teknik Elektro |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2020 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
