View/Open

Author
William, Rusli

Advisor
Winda , Yulita, M.Cs.
Andika , Setiawan, S.Kom., M.Cs.

Koleksi
Teknik Informatika

Publisher

Saat ini kondisi iklim di Indonesia menjadi sulit ditebak. Penyebab utamanya diperkirakan dikarenakan peningkatan suhu global yang menyebabkan terjadinya perubahan iklim. Perubahan iklim ini memiliki dampak negatif terhadap produksi pertanian. Cuaca yang tidak dapat diprediksi akan berpotensi mempengaruhi hasil panen dan sumber daya yang akan dikeluarkan. Dampak ini tentu tidak menguntungkan bagi PT. GGP yang sangat bergantung pada hasil panen untuk menjaga stabilitas ekonomi mereka. Oleh karena itu, dibutuhkan Machine Learning (ML) untuk menghasilkan informasi iklim sebagai acuan pengambilan keputusan sehingga pengelolaan sumber daya tanaman dapat lebih efisien dan risiko gagal panen dapat diminimalkan. Penelitian ini berfokus untuk mencari model terbaik diantara 2 metode GRU dan CNN. Hasil evaluasi menunjukan bahwa metode GRU merupakan metode paling baik dengan waktu komputasi 68 detik, RMSE sebesar 9.2731, dan MAE sebesar 3.7316. Dibandingkan dengan metode CNN dengan waktu komputasi 34 detik, RMSE sebesar 9.3243, dan MAE sebesar 3.7789.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2406050062

Keyword
GRU, CNN, Cuaca, PT. GGP, Machine Learning