Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems
Kurniawan, Darryl Matthew
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Pengenalan Cuaca Indonesia Berdasarkan Citra Langit Menggunakan CNN Arsitektur MobileNetV2 Kurniawan, Darryl Matthew; Lubis, Chairisni
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 9 No. 1 (2025): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v9i1.34021

Abstract

Negara Indonesia memiliki cuaca yang bervariasi dan memiliki dampak yang akan berpengaruh pada kehidupan sehari-hari. Pengenalan cuaca dengan memanfaatkan citra langit merupakan salah satu solusi yang efektif untuk mendapatkan informasi cuaca berdasarkan dengan kondisi langit. Penelitian ini akan menggunakan salah satu arsitektur CNN yaitu MobileNetV2 untuk melakukan klasifikasi ke 4 kategori cuaca yaitu cerah, berawan, mendung, dan hujan, disertai dengan prediksi data numerik berupa suhu, kelembaban udara, kecepatan angin, sinar UV, dan tekanan udara. Dataset yang digunakan akan berupa citra langit dan data numerik yang diperoleh dengan pemantauan cuaca selama kurang lebih 2 bulan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model yang dirancang dapat memperoleh akurasi validasi sebesar 78%, dengan nilai MSE untuk data numerik 0.6478, dan total loss validasi 1.547. Hasil ini menunjukkan bahwa model yang dirancang memiliki potensi untuk dapat melakukan pengenalan cuaca secara efektif di Indonesia dengan meningkatkan ukuran dataset dan optimasi lebih lanjut.
Co-Authors Chairisni Lubis