Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering and Informatics

Aplikasi Web Prediksi Cuaca Berbasis API BMKG dengan Pemilahan Wilayah Pesisir dan Non-Pesisir: Studi Kasus Kota Manado Sanriomi Sintaro; Reni Lucia Kreckhoff
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics Vol. 4 No. 2 (2026): Volume 4 Number 2 April 2026
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/chain.v4i2.248

Abstract

Cuaca merupakan faktor penting yang memengaruhi aktivitas masyarakat, terutama bagi nelayan tradisional dan pemancing di wilayah pesisir Kota Manado. Ketersediaan informasi prakiraan cuaca yang akurat, mudah dipahami, dan relevan hingga tingkat kelurahan diperlukan untuk mendukung keselamatan, efisiensi, serta perencanaan aktivitas harian. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi web prediksi cuaca berbasis API BMKG dengan fitur pemilahan wilayah pesisir dan non-pesisir pada studi kasus Kota Manado. Metode penelitian menggunakan pendekatan rekayasa perangkat lunak berbasis integrasi data terbuka, yang meliputi identifikasi kebutuhan pengguna, perancangan arsitektur sistem, pengelompokan wilayah berdasarkan kode ADM4, implementasi aplikasi web, serta pengujian fungsional dan usability sederhana. Aplikasi dikembangkan menggunakan Flask berbasis Python sebagai server, serta HTML, CSS, dan JavaScript sebagai antarmuka pengguna. Data prakiraan cuaca diperoleh dari API publik BMKG dan ditampilkan dalam bentuk visual berdasarkan interval waktu tiga jam. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu mengambil data secara real-time, menampilkan informasi cuaca secara konsisten sesuai data JSON, serta memberikan waktu respons yang cepat. Uji coba pada pengguna menunjukkan bahwa antarmuka aplikasi mudah dipahami, termasuk oleh nelayan tradisional. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemanfaatan open data BMKG untuk penyajian prakiraan cuaca lokal yang lebih kontekstual, khususnya melalui pemilahan wilayah pesisir dan non-pesisir. Pengembangan selanjutnya dapat diarahkan pada integrasi data pasang surut, edukasi cuaca maritim, serta rekomendasi waktu melaut