Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer
Wijaya, Gede Andra Rizqy
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS KOMPARATIF U-NET ATTENTION DAN RESNET-50 UNTUK SEGMENTASI SEMANTIK SUNGAI PADA CITRA PENGINDERAAN JAUH Wijaya, Gede Andra Rizqy; Ni Putu Novita Puspa Dewi; Kadek Yota Ernanda Aryanto
STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Vol. 4 No. 4 (2025): November
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/storage.v4i4.6637

Abstract

Pemantauan potensi banjir sungai merupakan langkah penting dalam mitigasi risiko bencana dan perencanaan tata ruang wilayah. Dengan perkembangan zaman dan meningkatnya ketersediaan data citra satelit dengan resolusi tinggi yang mengikutinya, pemantauan potensi banjir bisa dilakukan dengan metode yang terkini, seperti dengan menggunakan metode deep learning, terutama pada semantic segmentation. Dengan menggunakan model semantic segmentation yang berbasiskan deep learning, pemantauan sungai dalam langkah mitigasi risiko bencana alam bisa dilakukan dengan lebih fleksibel. Dengan menggunakan arsitektur ResNet-50 dan U-Net Attention, didapatkan akurasi yang tinggi, dimana masing-masing arsitektur mencapai tingkat akurasi hingga lebih dari 90%. Model dilatih menggunakan data sungai yang sudah dilakukan masking pada bagian sungainya saja, tidak menghiraukan wilayah lainya seperti genangan air besar lain yang berada diluar area sungai. Dalam penelitian ini juga dapat disimpulkan bahwa arsitektur U-Net Attention memiliki akurasi dan juga ketepatan yang lebih baik dibandingkan dengan arsitektur ResNet-50. Implementasi hasil dari penelitian ini diharapkan dapat mendukung pengembangan sistem pemantauan banjir berbasis teknologi, sehingga bisa meningkatkan kesiapsiagaan dan efisiensi dalam mitigasi bencana alam.
Co-Authors Kadek Yota Ernanda Aryanto Ni Putu Novita Puspa Dewi