PREDIKSI CURAH HUJAN DI JAWA TIMUR DENGAN METODE ATTENTION-BASED LSTM

Hidayad, Rian (2024) PREDIKSI CURAH HUJAN DI JAWA TIMUR DENGAN METODE ATTENTION-BASED LSTM. Other thesis, UNIVERSITAS NURUL JADID.

Text Skripsi_2021400215_Rian Hidayad_IF.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB)

Abstract

Hidayad, Rian. 2024. Prediksi Curah Hujan Di Jawa Timur Dengan Metode Attention-Based Long Short-Term Memory. Skripsi, Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nurul Jadid Paiton Probolinggo. Pembimbing: (I) Zainal Arifin, M.Kom., (II) Abu Tholib, M.Kom.

Kata Kunci: Prediksi Curah Hujan, LSTM, Attention-Based Model, Deep Learning, Jawa Timur.

Prediksi curah hujan yang akurat memiliki peran krusial bagi wilayah Jawa Timur sebagai salah satu lumbung pangan nasional guna memitigasi risiko cuaca ekstrem. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengukur performa model prediksi curah hujan menggunakan integrasi metode Attention Mechanism pada algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Data yang digunakan merupakan data deret waktu (time series) harian dari tahun 2000 hingga 2023 yang diperoleh dari Stasiun Klimatologi Jawa Timur, mencakup parameter suhu rata-rata, kelembaban relatif, curah hujan, durasi penyinaran matahari, dan kecepatan angin. Pemilihan metode Attention-Based LSTM didasarkan pada kemampuannya untuk memberikan bobot lebih pada informasi penting dalam urutan data historis, sehingga diharapkan dapat meminimalkan hilangnya informasi pada ketergantungan jangka panjang. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data melalui normalisasi dan penanganan pencilan (outlier), diikuti dengan pelatihan model menggunakan berbagai kombinasi hiperparameter. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Attention-Based LSTM mampu menghasilkan prediksi yang akurat dengan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) yang rendah. Temuan ini menegaskan potensi metode Deep Learning dengan mekanisme atensi sebagai solusi efektif dalam meningkatkan presisi sistem prediksi cuaca di masa mendatang.

Item Type:	Thesis (Other)
Subjects:	G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QC Physics
Divisions:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika
Depositing User:	Saiful Ghazi
Date Deposited:	29 Apr 2026 04:11
Last Modified:	29 Apr 2026 04:11
URI:	https://repository.unuja.ac.id/id/eprint/3254

Actions (login required)

View Item