…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI CUACA DAN POTENSI BANJIR DI KABUPATEN SLEMAN MENGGUNAKAN METODE CATBOOST DAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)

PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI CUACA DAN POTENSI BANJIR DI KABUPATEN SLEMAN MENGGUNAKAN METODE CATBOOST DAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)
type: Thesis
type: Article
abstract: Perkembangan teknologi kecerdasan buatan telah membuka peluang besar dalam prediksi cuaca dan mitigasi risiko bencana banjir, terutama di daerah yang rentan terhadap perubahan iklim seperti Kota Sleman. Tesis ini memperkenalkan model prediksi cuaca dan potensi banjir dengan memanfaatkan algoritma CatBoost dan LSTM (Long ShortTerm Memory), yang dikembangkan untuk memodelkan ketergantungan temporal dari data meteorologi dan kejadian bencana dengan lebih akurat. Arsitektur ini dirancang untuk memahami pola cuaca yang dapat memicu banjir, memberikan prediksi yang lebih handal bagi sistem peringatan dini. Studi ini mengumpulkan dan mengintegrasikan data cuaca historis dan data kejadian banjir di Kota Sleman dari Januari 2020 hingga Mei 2024. Dengan menggunakan dataset tersebut, penelitian ini mengeksplorasi dan membandingkan performa model CatBoost dan LSTM melalui serangkaian eksperimen yang komprehensif, termasuk variasi parameter seperti kedalaman pohon keputusan, jumlah unit tersembunyi, dan ukuran batch. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, serta error seperti Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE) untuk menentukan konfigurasi optimal. Hasil analisis menunjukkan bahwa model LSTM memberikan performa terbaik dalam memprediksi kondisi cuaca yang berpotensi menyebabkan banjir, dengan RMSE rata-rata sebesar 1.75 dan MAE rata-rata sebesar 1.30, menunjukkan kemampuan LSTM untuk menangkap pola temporal dalam data cuaca. Model CatBoost juga menunjukkan kinerja yang baik, khususnya dalam menangani fitur kategorikal dan mengidentifikasi variabel cuaca yang paling berpengaruh terhadap risiko banjir. Berdasarkan hasil evaluasi, konfigurasi optimal model dicapai dengan kedalaman pohon keputusan 8 dan 100 epoch pada LSTM, menghasilkan prediksi dengan tingkat kesalahan rendah.
date: 2025-01-03
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI CUACA DAN POTENSI BANJIR DI KABUPATEN SLEMAN MENGGUNAKAN METODE CATBOOST DAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) (Text)
has version: PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI CUACA DAN POTENSI BANJIR DI KABUPATEN SLEMAN MENGGUNAKAN METODE CATBOOST DAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) (Text)
has published: PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI CUACA DAN POTENSI BANJIR DI KABUPATEN SLEMAN MENGGUNAKAN METODE CATBOOST DAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum

PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI CUACA DAN POTENSI BANJIR DI KABUPATEN SLEMAN MENGGUNAKAN METODE CATBOOST DAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) (Text)
type: Document
has file: 22.51.1184 Fail Amir.pdf
has part: 22.51.1184 Fail Amir.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Pascasarjana Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Ema Utami
type: Person
given name: Ema
family name: Utami

Fail Amir
type: Person
given name: Fail
family name: Amir

HTML Summary of #31755 PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI CUACA DAN POTENSI BANJIR DI KABUPATEN SLEMAN MENGGUNAKAN METODE CATBOOST DAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)
format: text/html
primary topic: PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI CUACA DAN POTENSI BANJIR DI KABUPATEN SLEMAN MENGGUNAKAN METODE CATBOOST DAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept