KIPMIKIPMI
Communications in Science and TechnologyCommunications in Science and TechnologyPrakiraan curah hujan sangat penting untuk aktivitas manusia, memungkinkan masyarakat mengantisipasi dampak apa pun. Peristiwa curah hujan berkorelasi dengan fenomena alam dan hidrometeorologi lainnya, yang dapat digunakan dalam pemodelan dan prediksi. Penelitian ini menggunakan data CHIRPS harian untuk DAS Gajahwong di Yogyakarta, Indonesia sebagai data presipitasi. Penelitian ini juga menggunakan Suhu Permukaan Laut, Suhu Permukaan Tanah (Siang dan Malam), Suhu Minimum dan Maksimum, Radiasi Matahari, Kecepatan Angin (komponen U dan V), Tekanan Awan (Atas dan Bawah), dan Ketinggian Awan (Atas dan Bawah) sebagai parameter. Selanjutnya, pemrosesan data dilakukan melalui platform Google Earth Engine (GEE). Metode pembelajaran mesin, termasuk Support Vector Regression, Gradient Boosting Regression, Random Forest, dan Deep Neural Networks, diterapkan. Analisis korelasi mengungkapkan bahwa hanya komponen V Kecepatan Angin yang menunjukkan korelasi signifikan dengan curah hujan, tujuh parameter lainnya menunjukkan korelasi sedang, dan empat menunjukkan korelasi lemah. Sementara itu, penilaian akurasi menunjukkan bahwa Support Vector Regression memiliki prediksi paling akurat dengan Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), R2, dan Koefisien Korelasi (CC) masing-masing sebesar 1,366, 0,947, 1,866, 0,948, dan 0,982. Penelitian ini menunjukkan bahwa pemanfaatan kumpulan data atmosfer yang dapat diakses secara terbuka yang diproses melalui GEE dapat menghasilkan prediksi curah hujan yang andal, memfasilitasi keputusan yang tepat dalam skala luas. Metodologi ini mudah disesuaikan dan dapat direproduksi untuk penelitian atau tujuan operasional yang sebanding.
Penelitian ini berhasil mengevaluasi penggunaan data penginderaan jauh akses terbuka dan algoritma kecerdasan buatan untuk prediksi curah hujan harian di DAS Gajahwong, Yogyakarta, menggunakan berbagai variabel hidrometeorologi.Meskipun Gradient Boosting Regression (GBR) menunjukkan kinerja sangat tinggi pada data pelatihan, Support Vector Regression (SVR) terbukti paling unggul dan robust pada data pengujian dengan R² sebesar 0,948, menjadikannya algoritma terbaik.Hasil prediksi yang menjanjikan untuk curah hujan harian ini memiliki potensi besar untuk diterapkan dalam manajemen bencana hidrometeorologi, meskipun saat ini terbatas pada prediksi domain waktu.
Saran penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan dari studi ini berfokus pada peningkatan kemampuan prediksi dan mengatasi keterbatasan yang ada. Pertama, penting untuk memperluas lingkup prediksi dari domain waktu menjadi domain spasial. Ini berarti mengembangkan model yang tidak hanya memprakirakan curah hujan untuk satu titik atau wilayah keseluruhan, tetapi juga menghasilkan peta prediksi curah hujan dengan resolusi spasial yang baik di seluruh DAS Gajahwong. Penelitian ini dapat mengeksplorasi teknik geostatistik atau model pembelajaran mesin spasial yang terintegrasi dengan data penginderaan jauh, untuk memahami distribusi curah hujan secara lebih detail di berbagai lokasi dalam DAS. Kemampuan untuk memprediksi curah hujan secara spasial akan memberikan informasi yang jauh lebih berharga untuk perencanaan penggunaan lahan, mitigasi banjir lokal, dan manajemen sumber daya air yang presisi di berbagai sub-area DAS.. . Kedua, ada potensi besar untuk eksplorasi variabel hidrometeorologi tambahan dan rekayasa fitur yang lebih canggih. Meskipun studi ini menggunakan dua belas parameter, beberapa menunjukkan korelasi lemah. Penelitian selanjutnya dapat mengidentifikasi dan mengintegrasikan variabel lain yang dikenal memengaruhi curah hujan di wilayah tropis, seperti kelembaban udara, tekanan atmosfer, indeks iklim global yang spesifik (misalnya Madden-Julian Oscillation atau Indian Ocean Dipole), atau bahkan data topografi yang lebih detail. Selain itu, pengembangan fitur dari data yang ada, seperti menciptakan variabel lag tambahan atau kombinasi non-linear dari parameter yang ada, dapat membantu model menangkap pola yang lebih kompleks dan meningkatkan akurasi, terutama untuk kondisi curah hujan ekstrem. Eksplorasi ini akan memperkaya masukan model dan berpotensi menemukan prediktor yang lebih kuat.. . Ketiga, investigasi lebih lanjut terhadap arsitektur Deep Learning (DL) dan model hibrida perlu dilakukan, terutama dengan ketersediaan data deret waktu yang lebih panjang. Meskipun Deep Neural Networks (DNN) dalam studi ini menunjukkan kinerja yang lebih rendah dibandingkan SVR, potensi DL untuk menangkap hubungan non-linear yang sangat kompleks dapat dimanfaatkan dengan data pelatihan yang lebih banyak dan arsitektur yang lebih canggih, seperti Long Short-Term Memory (LSTM) atau Gated Recurrent Unit (GRU) yang sangat cocok untuk deret waktu. Mengingat bahwa studi ini menyarankan data pelatihan yang lebih panjang untuk DL, penelitian selanjutnya dapat fokus pada pengumpulan dan pemanfaatan dataset historis yang lebih ekstensif. Selain itu, menggabungkan kekuatan model ML dan DL dalam arsitektur hibrida dapat menjadi arah yang menjanjikan untuk mencapai keseimbangan antara efisiensi komputasi dan kemampuan generalisasi, mengatasi isu overfitting yang mungkin terjadi pada beberapa model yang digunakan sebelumnya.
| File size | 2.01 MB |
| Pages | 13 |
| DMCA | Report |
Related /
IPTRISAKTIIPTRISAKTI Hasil dianalisis secara tematik saling melengkapi. Klaster 1 menunjukkan dimensi interpretatif, interpersonal, dan manajerial sebagai atribut inti layananHasil dianalisis secara tematik saling melengkapi. Klaster 1 menunjukkan dimensi interpretatif, interpersonal, dan manajerial sebagai atribut inti layanan
UTMUTM Makalah ini mengeksplorasi karakteristik utama setiap filosofi, memberikan contoh-contoh dunia nyata, dan membahas aplikasi serta implikasinya yang spesifikMakalah ini mengeksplorasi karakteristik utama setiap filosofi, memberikan contoh-contoh dunia nyata, dan membahas aplikasi serta implikasinya yang spesifik
CAHAYA ICCAHAYA IC Tujuan studi ini adalah mengevaluasi efektivitas model pembelajaran hibrida dibandingkan metode tradisional di perguruan tinggi secara internasional. MetodologiTujuan studi ini adalah mengevaluasi efektivitas model pembelajaran hibrida dibandingkan metode tradisional di perguruan tinggi secara internasional. Metodologi
HOSTJOURNALSHOSTJOURNALS Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan mengumpulkan data dari beberapa tempat kursus komputer di wilayah tertentu dan mengaplikasikanPenelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan mengumpulkan data dari beberapa tempat kursus komputer di wilayah tertentu dan mengaplikasikan
JIMF BIJIMF BI Oleh karena itu, studi ini menyarankan perlunya penelitian lebih lanjut mengenai fitur risk‑sharing pembiayaan ekuitas serta memperingatkan bahaya over‑relianceOleh karena itu, studi ini menyarankan perlunya penelitian lebih lanjut mengenai fitur risk‑sharing pembiayaan ekuitas serta memperingatkan bahaya over‑reliance
IRPIIRPI Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, metode SAW dan SMART memiliki tingkat kemiripan hasil perhitungan yang sangat tinggi, yakni 0,9579. Namun,Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, metode SAW dan SMART memiliki tingkat kemiripan hasil perhitungan yang sangat tinggi, yakni 0,9579. Namun,
INSCHOOLINSCHOOL Penelitian ini merupakan photo essay yang mengkaji keseimbangan antara pembelajaran daring di rumah dengan kegiatan luar ruangan bagi anak selama pandemiPenelitian ini merupakan photo essay yang mengkaji keseimbangan antara pembelajaran daring di rumah dengan kegiatan luar ruangan bagi anak selama pandemi
UADUAD Kendala yang sering terjadi dalam perjanjian waralaba, yaitu ketika terjadi kerugian, ketidakseimbangan antara prestasi yang diberikan dengan keuntunganKendala yang sering terjadi dalam perjanjian waralaba, yaitu ketika terjadi kerugian, ketidakseimbangan antara prestasi yang diberikan dengan keuntungan
Useful /
DIGLOSIA UNMULDIGLOSIA UNMUL Tesis utamanya adalah bahwa Sastra Perlawanan Indonesia berfungsi sebagai lumbung makna, sebuah “lumbung makna metaforis, yang secara aktif dikelola,Tesis utamanya adalah bahwa Sastra Perlawanan Indonesia berfungsi sebagai lumbung makna, sebuah “lumbung makna metaforis, yang secara aktif dikelola,
CAHAYA ICCAHAYA IC Temuan menunjukkan bahwa lebih dari 2,2 miliar orang masih tidak memiliki akses ke air minum aman, dan 3,4 miliar orang belum terlayani sanitasi memadai,Temuan menunjukkan bahwa lebih dari 2,2 miliar orang masih tidak memiliki akses ke air minum aman, dan 3,4 miliar orang belum terlayani sanitasi memadai,
CAHAYA ICCAHAYA IC Rangkaian seri menghasilkan daya maksimum 3,39 µW, sementara rangkaian paralel mencapai 51,2 µW. Lari menghasilkan daya tertinggi (42,56 mW pada konfigurasiRangkaian seri menghasilkan daya maksimum 3,39 µW, sementara rangkaian paralel mencapai 51,2 µW. Lari menghasilkan daya tertinggi (42,56 mW pada konfigurasi
CAHAYA ICCAHAYA IC Dukungan sekolah dalam bentuk kebijakan dan fasilitas memperkuat keberhasilan implementasi integrasi GSST dalam pembelajaran STEM serta membangun budayaDukungan sekolah dalam bentuk kebijakan dan fasilitas memperkuat keberhasilan implementasi integrasi GSST dalam pembelajaran STEM serta membangun budaya