Penerapan Algoritma Long Short Term Memory Untuk Memprediksi Pola Kenaikan Suhu Di Kota Jakarta Pusat - Farhan, Alvian Ibnu; Hatta, Ahmad Haitami; Ramazan, Dzulfiqar; Siahaan, Fernando; Anwar, Syaiful; Handono, Felix Wuryo (LPPM Universitas Bina Sarana Informatika, 2025)
Pemanasan global yang mengacu pada eskalasi suhu rata-rata permukaan bumi di darat, laut, dan udara yang menyebabkan perubahan kondisi lingkungan termasuk naiknya permukaan air laut dan fenomena cuaca ekstrem. Menurut BMKG, beberapa wilayah di Indonesia telah mengalami heat waves di akhir-akhir ini. Diperkirakan terjadi dari bulan Juni hingga Agustus. Kondisi ini meningkatkan suhu udara di beberapa tempat. Namun, di daerah DKI Jakarta suhu tertinggi diperkirakan mencapai 35 derajat celcius. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi pola kenaikan suhu selama satu tahun ke masa depan di Wilayah Jakarta Pusat berdasarkan data historis iklim harian dari website resmi BMKG dengan memanfaatkan algoritma LSTM. Penelitian ini menggunakan data iklim dari tanggal 1 Januari 2013 hingga 02 Februari 2024 yang terdiri dari 4049 data. Model LSTM pada penelitian ini dibuat dengan menggunakan 90% data pelatihan, learning rate 0,0098, 96 unit LSTM, ukuran batch 32, dan 75 epoch dengan da terendah sebesar 0,0080, model ini memberikan skor MAPE sebesar 1.98% dan skor RMSE sebesar 0.8765. Hasil prediksi menunjukkan adanya pola kenaikkan suhu dengan anomali sebesar 1.02 derajat celcius yang akan berdampak buruk bagi masyarakat. Hasil penelitian diharapkan memberikan kontribusi terhadap kajian perubahan iklim di Jakarta Pusat.