Prediksi Suhu Udara Menggunakan ARIMA, LSTM, dan Prophet, Studi Kasus di Jakarta, Indonesia

ACHMAD ALFANSYAH NASUTION

Informasi Dasar

240 kali
22.04.1027
006.31
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Suhu udara merupakan salah satu komponen penting dari berbagai macam aspek seperti cuaca atau konsumsi energi, sehingga sangat penting hasil dari prediksi suhu udara menghasilkan akurasi yang akurat agar manusia dapat mempersiapkan apa kebutuhan dari dampak perubahan suhu udara di berbagai aspek seperti cuaca dan konsumsi energi. Pada penelitian ini akan dilakukan prediksi terhadap suhu udara di kota Jakarta, Indonesia menggunakan data suhu udara per satuan jam dengan jangka waktu Januari 2020-Desember 2020. Metode yang digunakan adalah ARIMA, LSTM, dan Prophet. Pada penelitian ini juga diciptakan aplikasi sistem prediksi suhu udara dengan masukan berupa data suhu udara, bobot data latih, metode apa yang akan digunakan, lalu melakukan hyperparameter tuning terhadap parameter dari masing-masing metode. Aplikasi yang telah diciptakan tercatat sebagai Hak Kekayaan Intelektual di Kementrian Hukum dan Hak Asasi Manusia dengan nomor pencatatan 000313335. Hasil yang didapat dari hasil pengujian menunjukkan bahwa ARIMA dan LSTM mencapai akurasi yang lebih baik dalam memprediksi sepanjang data uji sebesar 1757 data dengan perbedaan yang tidak terlalu jauh dengan nilai masing-masing yaitu 96.2% dan 96.1% dibandingkan dengan Prophet yang menghasilkan akurasi sebesar 81.5%.

Subjek

Machine Learning
 

Katalog

Prediksi Suhu Udara Menggunakan ARIMA, LSTM, dan Prophet, Studi Kasus di Jakarta, Indonesia
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

ACHMAD ALFANSYAH NASUTION
Perorangan
DIDIT ADYTIA
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2022

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

tempatkan teratas: rasio terbesar/ terbanyak disetujui/ terbaru
  Rating 26 August, 2022
achmadalfansyah – ACHMAD ALFANSYAH NASUTION
Sangat Membantu dalam memahami machine learning khususnya permasalahan forecasting
0 komentar.
anda harus sign-in untuk memberikan komentar
belum ada yang menyetujui ulasan ini membantu.
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini