Rozzy, Fahrul
Unknown Affiliation

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

Found 2 Documents
Search

Forecasting Sea Surface Salinity in the Eastern Madura Strait Using a 1D Convolutional Neural Network Rozzy, Fahrul; Novitasari, Dian Candra Rini; Yuliati, Dian; Sani, Puteri Permata
Telematika Vol 21, No 1 (2024): Edisi Februari 2024
Publisher : Jurusan Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31315/telematika.v21i1.8959

Abstract

Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi salinitas permukaan air laut pada perairan Selat Madura bagian Timur menggunakan 1D CNN dan menguji daripada performa model arsitektur 1D CNN yang dibuat. Berdasarkan hasil prediksi yang diperoleh, diharapkan mampu memberi informasi ke masyarakat terkait kondisi salinitas permukaan Selat Madura bagian Timur beberapa hari ke depan.Perancangan/metode/pendekatan: Hal pertama yang perlu dilakukan adalah memprediksi tiap parameter sebelum memprediksi salinitas permukaan. Penelitian ini menggunakan metode 1D CNN, dengan parameter kecepatan arus eastward, arus northward dengan 3 kedalaman berbeda, dan salinitas pada 2 kedalaman berbeda.Hasil: Berdasarkan penelitian ini diperoleh model 1D CNN mampu memprediksi salinitas dengan sangat baik, dengan MAPE sebesar 2.86% pada nilai dropout 0.8 dan batchsize 64. Adapun hasil prediksi untuk 6 hari ke depan, dari 17 Januari 2023 pukul 19.00 hingga 23 Januari 2023 pukul 07.00 dengan rentang waktu per 12 jam adalah mengalami penurunan dengan angka terendah menyentuh 33.313 PSU.Keaslian/ state of the art: Pada penelitian ini menggunakan parameter prediksi, metode, dan diperoleh hasil yang berbeda dengan penelitian sebelumnya.
Forecasting Sea Surface Salinity in the Eastern Madura Strait Using a 1D Convolutional Neural Network Rozzy, Fahrul; Novitasari, Dian Candra Rini; Yuliati, Dian; Sani, Puteri Permata
Telematika Vol 21 No 1 (2024): Telematika : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi
Publisher : Jurusan Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31315/telematika.v21i1.8959

Abstract

Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi salinitas permukaan air laut pada perairan Selat Madura bagian Timur menggunakan 1D CNN dan menguji daripada performa model arsitektur 1D CNN yang dibuat. Berdasarkan hasil prediksi yang diperoleh, diharapkan mampu memberi informasi ke masyarakat terkait kondisi salinitas permukaan Selat Madura bagian Timur beberapa hari ke depan.Perancangan/metode/pendekatan: Hal pertama yang perlu dilakukan adalah memprediksi tiap parameter sebelum memprediksi salinitas permukaan. Penelitian ini menggunakan metode 1D CNN, dengan parameter kecepatan arus eastward, arus northward dengan 3 kedalaman berbeda, dan salinitas pada 2 kedalaman berbeda.Hasil: Berdasarkan penelitian ini diperoleh model 1D CNN mampu memprediksi salinitas dengan sangat baik, dengan MAPE sebesar 2.86% pada nilai dropout 0.8 dan batchsize 64. Adapun hasil prediksi untuk 6 hari ke depan, dari 17 Januari 2023 pukul 19.00 hingga 23 Januari 2023 pukul 07.00 dengan rentang waktu per 12 jam adalah mengalami penurunan dengan angka terendah menyentuh 33.313 PSU.Keaslian/ state of the art: Pada penelitian ini menggunakan parameter prediksi, metode, dan diperoleh hasil yang berbeda dengan penelitian sebelumnya.