Prediksi Kondisi Cuaca di Kabupaten Bayuwangi Menggunakan Metode LSTM - Toyib, Mochammad; Pratama, Tegar Decky Kurniawan; Aqil, Ibnu (Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi, 2024)
Penelitian ini menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi kondisi cuaca di Kabupaten Banyuwangi, Indonesia, yang sangat dipengaruhi oleh fenomena alam seperti El Niño dan La Niña. Data harian dari Stasiun Meteorologi Banyuwangi periode 2019-2024 digunakan, mencakup enam indikator cuaca utama. Hasil menunjukkan performa baik dalam memprediksi cuaca di akhir pelatihan sekitar epoch ke-50 mendapatkan nilai MAE stabil dan rendah yaitu 0.07-0.08. Perbandingan grafik antara nilai aktual dan prediksi menunjukkan kecocokan yang baik untuk Temperatur Minimum dan Rata-Rata, namun terdapat beberapa anomali pada Temperatur Maximum. Kelembapan Rata-Rata menunjukkan kecocokan yang baik, namun model kesulitan memprediksi Curah Hujan secara tepat. Prediksi Lamanya Penyinaran Matahari mengikuti pola nilai aktual dengan baik. Penelitian ini menyoroti potensi LSTM dalam meningkatkan akurasi prediksi cuaca di Banyuwangi dan relevansinya dalam pengambilan keputusan yang lebih baik di berbagai sektor.