Implementasi JST Untuk Memprediksi Cuaca Dengan Menggunakan Model RNN dan LSTM - Pangestu Sandya E. S.; Rigga Patria P.; Daniel Bergas P.; Muh. Ahsanur Rafi; Anggraini Puspita Sari (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2023)
Prediksi cuaca yang akurat sangat penting dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari. Dalam penelitian ini, kami mengembangkan program prediksi cuaca menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan model Recurrent Neural Network (RNN), dan Long Short-Term Memory (LSTM). Data input yang digunakan meliputi tanggal, presipitasi, suhu maksimum, suhu minimum, dan kecepatan angin, sementara target output adalah label cuaca, termasuk hujan, cerah, salju, gerimis, dan kabut. Pertama, kami mengumpulkan dataset cuaca historis yang mencakup atribut-atribut tersebut. Kemudian, kami melakukan pemrosesan data untuk membersihkan data yang tidak valid dan melakukan normalisasi. Dataset dibagi menjadi dua yaitu, 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Pembagian data tersebut digunakan untuk melatih dan menguji model. Selanjutnya, kami merancang model RNN, dan LSTM. Kemudian, kami melatih masing-masing model menggunakan data latih dan data uji yang sudah dibagi. Selanjutnya, model akan dievaluasi untuk mendapatkan hasil akurasi. Hasil dan analisis menunjukkan bahwa model RNN dan LSTM, mampu memberikan prediksi cuaca yang cukup akurat. Dalam kesimpulannya, penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan dengan model RNN dan LSTM dapat digunakan untuk prediksi cuaca berdasarkan data input seperti tanggal, presipitasi, suhu maksimum, suhu minimum, dan kecepatan angin. Diharapkan dengan pengembangan program prediksi cuaca ini dapat membantu pengguna untuk mengetahui kondisi cuaca dengan faktor-faktor tertentu.