IMPLEMENTASI METODE LONG SHORTTERM MEMORY DALAM PREDIKSI PARAMETER CUACA KABUPATEN KARIMUN

Penulis

  • Andeliyumna Universitas Riau
  • Noor Ell Goldameir Universitas Riau

Kata Kunci:

Cuaca, hiperparmeter, LSTM, Prediksi

Abstrak

Cuaca menjadi salah satu faktor penting dalam kehidupan manusia. Perubahan cuaca yang berfluktuasi dapat berdampak pada kondisi cuaca ekstem ataupun perubahan iklim dalam rentang waktu yang relatif panjang. Pentingnya prediksi cuaca untuk bahan pengambilan keputusan dan tindakan pencegahan guna mengurangi resiko terkait perubahan cuaca di berbagai aspek kehidupan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi terbaik pada data parameter cuaca di Kabupaten Karimun menggunkan metode Long Short Term Memory (LSTM). Pembuatan model dilakukan menggunakan kombinasi hiperparameter. Model yang memiliki performa terbaik digunakan untuk memprediksi parameter cuaca pada hari berikutnya. Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa setiap parameter cuaca memiliki performa terbaik pada kombinasi hiperparameter yang berbeda. Nilai RMSE untuk parameter suhu minimum sebesar 0.8602, suhu maksimum sebesar 1.1755, suhu rata-rata sebesar 0.8572, kelembapan rata-rata sebesar 3.8877, curah hujan sebesar 15.0889, lama penyinaran matahari sebesar 2.7102, kecepatan angin maksimum sebesar 1.0090 dan kecepatan angin rata-rata sebesar 0.6740.

Weather is an important factor in human life. Fluctuating weather changes can have an impact on extreme weather conditions or climate change over a relatively long period of time. The importance of weather predictions for decision making and preventive actions to reduce risks related to weather changes in various aspects of life. This research aims to build the best prediction model on weather parameter data in Karimun Regency using the Long Short Term Memory (LSTM) method. Model building was carried out using a combination of hyperparameters. The model that has the best performance is used to predict weather parameters for the next day. Based on the analysis results, it is known that each weather parameter has the best performance in different hyperparameter combinations. The RMSE value for the minimum temperature parameters is 0.8602, the maximum temperature is 1.1755, the average temperature is 0.8572, the average humidity is 3.8877, the rainfall is 15.0889, the duration of the sun is 2.7102, the maximum wind speed is 1.0090 and the average wind speed of 0.6740.

Unduhan

Diterbitkan

2026-09-29