Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis
Syahputri, Sabilla Hamda
Unknown Affiliation
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Decision Sciences, Operations Research & Management Library & Information Science

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Comparison of ARIMA and LSTM Methods in Predicting Jakarta Sea Level Hilal, Yanuar Nurul; Nainggolan, Gibson Daniel Andrianto; Syahputri, Sabilla Hamda; Kartiasih, Fitri
Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis Vol. 16 No. 2 (2024): Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis
Publisher : Department of Marine Science and Technology, Faculty of Fisheries and Marine Science, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jitkt.v16i2.52818

Abstract

Dalam menghadapi risiko yang signifikan akibat kenaikan permukaan air laut yang dipicu oleh perubahan iklim, Jakarta sebagai kota pesisir memiliki kebutuhan mendesak untuk mengembangkan strategi yang efektif guna mengantisipasi dan memitigasi potensi dampak negatif. Dalam menghadapi tantangan ini, prediksi menjadi kunci untuk mengantisipasi dan meminimalkan dampak negatif yang mungkin timbul dari kenaikan permukaan air laut. Oleh karena itu, penelitian dilakukan dengan tujuan memperbandingkan kinerja dua metode prediksi, yaitu Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Long Short-Term Memory (LSTM). Kedua metode ini diaplikasikan untuk meramalkan tinggi permukaan air laut hingga akhir tahun 2023. Dalam mengevaluasi kualitas kedua model prediksi, digunakan metrik kinerja seperti Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil analisis menunjukkan bahwa model ARIMA (1,1,4) lebih efektif dalam memprediksi tinggi permukaan air laut dibandingkan LSTM. ARIMA (1,1,4) memiliki nilai MAE 7,19, MAPE 4,86%, dan RMSE sebesar 10,35. Sementara itu, hasil forecasting dari kedua model didapatkan bahwa ketinggian permukaan air laut Jakarta diprediksi relatif stabil. Studi ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam pemahaman serta mitigasi potensi dampak kenaikan permukaan air laut di Jakarta sebagai hasil dari perubahan iklim.
Co-Authors Fitri Kartiasih Hilal, Yanuar Nurul Nainggolan, Gibson Daniel Andrianto