View/Open

Author
Shula, Talitha Ardhya Putri

Date Published
17 Jun 2026

Advisor
Mika Alvionita S, S.Si., M.Si.,
Ira Safitri, S.Si., M.Si., M.Sc.,

Subject
Sains Data

Publisher

Prediksi suhu udara merupakan salah satu aspek penting dalam bidang meteorologi untuk mendukung perencanaan dan pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi suhu udara di Provinsi DKI Jakarta menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM) berbasis data time series per jam yang diperoleh dari Open-Meteo. Variabel yang digunakan meliputi suhu udara sebagai variabel target serta kelembapan udara, curah hujan, tekanan udara, kecepatan angin, dan tutupan awan sebagai variabel prediktor. Data diproses melalui tahap pembersihan data, analisis korelasi Pearson, serta normalisasi menggunakan MinMaxScaler. Model LSTM kemudian dilatih dan dievaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model LSTM mampu menghasilkan prediksi suhu udara dengan tingkat kesalahan yang relatif rendah. Hal ini ditunjukkan oleh nilai MAPE pada data uji sebesar 1,64%. Selain itu, model mampu mengikuti pola fluktuasi suhu secara konsisten dan proses pelatihan berlangsung stabil tanpa indikasi overfitting. Dengan demikian, model LSTM efektif dalam memodelkan pola suhu udara dan berpotensi diterapkan sebagai pendukung sistem prediksi suhu udara di Provinsi DKI Jakarta.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2606220170

Keyword
lstm mape time series prediksi suhu udara