<![CDATA[Data pemantauan iklim yang didapatkan dari stasiun meteorologi dapat memiliki missing value karena berbagai hal. Ketidaklengkapan data dapat terjadi karena transmisi gagal, sensor tidak merespons, perbaikan perangkat, dan lain-lain. Masalah yang didapati umumnya adalah data tidak konsisten dan adanya noise pengukuran data iklim. Diperlukan solusi penanganan missing values pada data cuaca agar dapat diatasi sebelum dilakukan analisis lebih lanjut. Penelitian ini mengusulkan penerapan data imputation pada fase data preparation menyesuaikan karakteristik data. Metode forecasting yang diterapkan adalah LSTM dan Bidirectional LSTM yang merupakan turunan dari RNN. Metode ini menghasilkan model dari data time series yang lebih baik dibanding RNN. Hasil penelitian menyimpulkan metode imputasi yang memiliki performa terbaik adalah KNN dipadukan dengan metode Bidirectional LSTM. Nilai evaluation metric yang diperoleh adalah Mean Absolute Error (MAE) sebesar 3,3599, Mean Square Error (MSE) sebesar 78,4336, Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 8,8562 dan R-Squared sebesar 0,5365.]]>
Copyrights © 2024
