Yosik Norman
Jurusan Fisika FMIPA UNMBadan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Makassar

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Prakiraan Perubahan Suhu Permukaan Laut dengan Neuralprophet di Taman Laut Bunaken Syahrin, Khairummin Alfi; Disera, Tiara Emanuella; Nesty Youwe, Angelina Serena Gracella; Merdeka, Juang; Saputra, Agung Hari; Norman, Yosik; Nugraheni, Imma Redha
Jurnal Laut Pulau: Hasil Penelitian Kelautan Vol 3 No 2 (2024): Jurnal Laut Pulau
Publisher : Prodi Ilmu Kelautan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/jlpvol3iss2pp42-50

Abstract

Penelitian ini mengkaji prediksi suhu permukaan laut (SPL) di Taman Laut Bunaken yang diproyeksikan meningkat secara signifikan, dengan dampak yang berpotensi besar bagi sektor pariwisata dan ekonomi. Metode yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif dengan model Neuralprophet, yang merupakan pengembangan dari Facebook Prophet dan menunjukkan peningkatan kinerja prediksi. Tujuan penelitian ini adalah memprediksi SPL hingga tahun 2032, serta mengidentifikasi konfigurasi hyperparameter Neuralprophet yang memberikan performa optimal. Model Neuralprophet dilatih menggunakan 80% data, menghasilkan nilai MAE training sebesar 0.204115, RMSE training sebesar 0.258052, dan Loss training sebesar 0.004066. Pada tahap pengujian dengan 20% sisa data, model menghasilkan MAE validasi sebesar 0.216127, RMSE validasi sebesar 0.27317, dan Loss validasi sebesar 0.003463. Hasil prediksi menunjukkan adanya peningkatan rata-rata SPL sebesar 0.003815°C per bulan selama 120 bulan, dengan estimasi total peningkatan SPL sebesar 0.4578°C pada tahun 2032.
OTOMATISASI DAN VALIDASI PEMROSESAN DATA GSMAP UNTUK MONITORING CURAH HUJAN HARIAN SPASIAL DI MALUKU UTARA Rafi, Rayhan; Amarullah, Nadia Aurellia; Kawilohi, Kevin Rizky Crusia; Chortimah, Resti Maulina Chusnul; Norman, Yosik
Al-Irsyad Journal of Physics Education Vol 5 No 1 (2026): Januari 2026
Publisher : Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan Darud Da'wah Wal Irsyad Pinrang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58917/ijpe.v5i1.641

Abstract

Provinsi Maluku Utara merupakan wilayah kepulauan dengan variabilitas curah hujan yang tinggi, namun pemantauan kondisi meteorologis sering terkendala oleh keterbatasan jaringan pengamatan permukaan yang tidak merata. Pemanfaatan data satelit Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) menawarkan solusi alternatif untuk pemantauan hujan spasial, namun akurasinya perlu divalidasi terlebih dahulu terhadap kondisi lokal. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan otomatisasi pemrosesan dan validasi akurasi estimasi curah hujan harian GSMaP v8 terhadap data Automatic Weather Station (AWS) di empat lokasi strategis: Labuha, Tobelo, Pelabuhan Ternate, dan Stageof Ternate. Validasi dilakukan menggunakan metode statistik Pearson Correlation (r), Root Mean Square Error (RMSE), dan Relative Bias (RB). Hasil analisis menunjukkan bahwa pada skala akumulasi harian, GSMaP memiliki hubungan linear yang moderat terhadap data observasi dengan nilai koefisien korelasi (r) gabungan sebesar 0,462. Tingkat kesalahan estimasi ditunjukkan oleh nilai RMSE sebesar 15,67 mm/hari dengan kecenderungan overestimate sebesar 11,4%. Akurasi GSMaP di wilayah ini teridentifikasi dipengaruhi oleh "efek pulau kecil" (small island effect) dan kesalahan sensor pada garis pantai (coastline error) yang signifikan di wilayah kepulauan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa meskipun GSMaP mampu menangkap pola umum kejadian hujan harian, penggunaan data untuk analisis lanjutan di Maluku Utara memerlukan koreksi bias lebih lanjut.