View/Open

Author
ANDREAN, SYAHREZI

Date Published
21 Jul 2026

Advisor
Meida Cahyo Untoro, S.Kom., M.Kom,

Subject
Teknik Informatika

Publisher

Perubahan iklim dan penurunan muka tanah menyebabkan banjir rob semakin mengancam wilayah pesisir Lampung, sehingga diperlukan sistem prediksi dinamika maritim yang akurat sebagai dasar mitigasi bencana. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi empat variabel maritim, yaitu elevasi muka laut, tinggi gelombang signifikan, tinggi gelombang maksimum, dan kecepatan angin, pada horizon 48 jam ke depan di 13 lokasi pengamatan pesisir Lampung berdasarkan data historis per jam dari Stasiun Maritim Panjang BMKG Lampung. Metode penelitian meliputi preprocessing data (pengisian data hilang, normalisasi RobustScaler), pembentukan data deret waktu dengan window 48 timestep, pembagian data secara time-based splitting, serta pelatihan model LSTM satu lapis (64 unit) dengan Dropout(0,2) yang dipilih melalui eksperimen komparatif, termasuk pengujian pengaruh jumlah epoch (10-50) dan perbandingan RobustScaler dengan StandardScaler. Hasil penelitian menunjukkan bahwa RobustScaler jauh lebih unggul dibandingkan StandardScaler yang mengalami gradient explosion, dan epoch 10 memberikan keseimbangan terbaik antara akurasi dan risiko overfitting. Dari 13 lokasi yang diuji, model berhasil konvergen dengan akurasi baik (RMSE 0,056–0,322 m) pada 7 lokasi berdataset bersih, sedangkan 6 lokasi lainnya mengalami ketidakstabilan gradien akibat pencilan telemetri ekstrem yang sengaja dipertahankan tanpa pembersihan data. Temuan ini menegaskan bahwa kualitas data sensor merupakan faktor penentu utama keberhasilan model LSTM, bahkan melebihi pengaruh pemilihan arsitektur dan hiperparameter, sekaligus menunjukkan potensi dan batasan penerapan LSTM sebagai dasar sistem kewaspadaan banjir rob di pesisir Lampung.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2607260006

Keyword
Long Short-Term Memory Banjir Rob Pesisir Lampung Prediksi Deret Waktu Multivariat RobustScaler