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
Sopany, Mitchell Ryu
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Kelembapan Tanah Pada Tingkat Kecamatan di Wilayah Bogor Dengan Metode CNN LSTM Sopany, Mitchell Ryu; Herwindiati, Dyah Erny; Hendryli, Janson
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 6 No. 1 (2022): 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.v6i1.15740

Abstract

Kelembapan tanah pada kecamatan di wilayah Bogor perlu diperhatikan sebagai acuan sumber air bersih untuk mencukupi kebutuhan air bersih yang tinggi di wilayah Jakarta. Aplikasi prediksi kelembapan tanah dibuat menggunakan bahasa pemrograman Python dengan metode CNN LSTM bertujuan untuk memprediksi kelembapan tanah pada tingkat kecamatan wilayah Bogor dalam kelompok kelembapan tanah tinggi, kelembapan tanah rendah, dan kering menggunakan data citra satelit Landsat 8. Citra satelit Landsat 8 dilakukan preprocessing dengan transformasi menjadi bernilai 8 bit dan pemotongan tiap kecamatan dalam wilayah Bogor terhadap band 2, 3, 4, 5, 6, dan 7. Prediksi kelembapan tanah dilakukan menggunakan metode CNN lSTM dengan input berupa nilai kelembapan tanah menggunakan nilai NDVI citra satelit Landsat 8. Output berupa citra prediksi kelembapan tanah yang dikelompokkan pada kelembapan tanah tinggi, kelembapan tanah rendah, dan kering. Hasil penelitian menunjukkan model prediksi kelembapan tanah memiliki nilai rata-rata R2 Score 0.7422, MAE 0.0798, dan MSE 0.0416 sehingga model dapat memprediksi kelembapan tanah dengan baik.
Co-Authors Dyah Erny Herwindiati Hendryli, Janson