Repository Project MLT BMKG_2

Repository ini dibuat untuk melengkapi proyek demoday Machine Learning with Tensorflow.

Catatan: untuk codebase LSTM, silakan dibuka melalui google colab agar bisa melihat visualisasi interaktifnya (menggunakan plotly).

Informasi Proyek

• Selected Theme: Prediksi Cuaca dengan LSTM dan ANN
• Group Number: BMKG_2
• Dataset: BMKG/WEATHER
• Judul: Prediksi Intensitas Curah Hujan dan Jenis Cuaca Menggunakan Algoritma LSTM dan ANN: Studi Kasus di Denpasar, Bali
• Github Repo: Github
• Presentasi: Youtube

Background Summary

Cuaca adalah keadaan udara pada saat tertentu dan pada wilayah tertentu yang relatif sempit dan pada jangka waktu yang singkat.¹ Cuaca dapat berubah-ubah yaitu hanya dalam beberapa jam, dan ditandai dengan perbedaan antara siang dan malam. Prediksi cuaca yang lengkap dan akurat sangat dibutuhkan agar dapat meningkatkan kinerja dari berbagai bidang aktivitas manusia. Informasi cuaca sangat bermanfaat dalam berbagai bidang antara lain bidang transportasi, pertanian dan pariwisata.

Metode dalam melakukan prediksi cuaca dapat dilakukan dengan metode Long Short Term Memory (LSTM). LSTM merupakan arsitektur dari RNN (Recurrent Neural Network). LSTM dapat digunakan untuk memproses data sequential sehingga dapat digunakan untuk prediksi data yang bersifat time series. LSTM dapat mendeteksi data yang akan disimpan dan data yang tidak digunakan untuk dipangkas.²

Selain menggunakan LSTM, cuaca dapat diprediksi dengan Artificial Neural Networks (ANN). Artificial Neural Networks merupakan salah satu upaya manusia untuk memodelkan cara kerja atau fungsi sistem saraf manusia dalam melakukan tugas-tugas tertentu. Pemodelan ini didasari oleh kemampuan otak manusia dalam mengorganisir sel-sel neuron. Artificial Neural Networks (ANN) adalah sistem prosesor yang terdistribusi secara paralel yang sangat besar dan memiliki kecenderungan untuk menyimpan pengetahuan yang bersifat pengalaman dan membuatnya siap digunakan.³

Bali adalah pulau yang sangat indah. Ibu kota dari provinsi Bali adalah Denpasar. Denpasar merupakan kota terbesar di Kepulauan Nusa Tenggara dan kota terbesar kedua di wilayah Indonesia Timur setelah kota Makassar. Pertumbuhan industri pariwisata di pulau Bali mendorong kota Denpasar menjadi pusat kegiatan bisnis, dan menempatkan kota ini sebagai daerah yang memiliki pendapatan per kapita dan pertumbuhan tinggi di provinsi Bali. Demi menunjang aktivitas manusia baik di bidang pariwisata, informasi cuaca sangatlah diperlukan. Oleh karena itu, pada proyek ini akan dilakukan prediksi cuaca di Denpasar Bali dengan metode Long Short Term Memory (LSTM) dan Artificial Neural Networks (ANN). Diharapkan kedua metode tersebut dapat membantu masyarakat dan turis untuk mengetahui cuaca yang akan datang sehingga dapat membuat rencana perjalanan yang lebih baik lagi.

Anggota Grup MLT2 BMKG_2

Nama	No. Reg	Kelas	Tugas	Status
Krisna Malik Sukarno	152236035101-440	MLT2B	Dokumentasi & Laporan	Aktif
M Aldi	152236035101-642	MLT2C	Codebase ANN	Aktif
Risky Yoga Suratman	152236035100-1035	MLT2D	Proposal	Aktif
Taruma Sakti Megariansyah	152236035101-328	MLT2D	Codebase LSTM	Aktif
James Donal	152236035101-665	MLT2B	Presentasi & Video*	Tidak Aktif

*: Presentasi dan video dikerjakan oleh seluruh anggota yang aktif.

---

Footnotes

1. D. A. H. Panggabean, F. M. Sihombing, and N. M. Aruan, “Prediksi Tinggi Curah Hujan Dan Kecepatan Angin Berdasarkan Data Cuaca Dengan Penerapan Algoritma Artificial Neural Network (Ann),” Seminastika, vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2021, doi: 10.47002/seminastika.v3i1.237. ↩

2. T. Lattifia, P. Wira, N. Kadek, and D. Rusjayanthi, “Model Prediksi Cuaca Menggunakan Metode LSTM,” J. Ilm., vol. 3, no. 1, 2018. ↩

3. M. Febriantoro, “Prediksi Curah Hujan Menggunakan Recurrent Neural Network - Long Short Term Memory : Studi Kasus di Stasiun BMKG Karangploso, Malang,” Skripsi. Universitas Brawijaya, 2018. ↩