Prediksi Temperatur Lingkungan dengan Recurrent Neural Network Menggunakan Data Historis Iradiasi Matahari - Rahman, Raihan Aldiaz; Risma, Pola; Oktarina, Yurni; Yudha, Hendra Marta (Journal of Applied Smart Electrical Network and Systems, 2024)
Penelitian ini mempelajari penggunaan Recurrent Neural Network (RNN) untuk memprediksi temperatur lingkungan di kota London menggunakan data historis iradiasi matahari. Data yang digunakan terdiri dari Hi temperature, low temperature, temperature out, dan iradiasi matahari yang dikumpulkan selama 24 jam dari bulan maret 2014 untuk memprediksi bulan april 2014, dengan 80% untuk pelatihan, 10% untuk validasi, dan 10% untuk testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa RNN dapat melakukan prediksi dengan baik dan memberikan hasil yang stabil dan konsisten. RMSE yang didapat untuk prediksi hi temperature, low temperature, temperature out, dan iradiasi matahari adalah 4.97, 4.20, 4.48, dan 5.03 Penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam memprediksi kondisi temperatur pada lingkungan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa RNN dapat memprediksi temperatur lingkungan dengan akurasi yang tinggi.