ADHANI, Nururrizqa (2024) Analisis Klaster Data Sea Surface Temperature (SST) Menggunakan Klastering Deteksi Daerah Upwelling (Studi Kasus di sekitar Laut Jawa). Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. COVER.pdf Download (33kB)
	Text 2. HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI.pdf Download (1MB)
	Text 3. HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (1MB)
	Text 4. KATA PENGANTAR.pdf Download (1MB)
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (73kB)
	Text 7. ABSTRACT.pdf Download (72kB)
	Text 8. DAFTAR ISI.pdf Download (23kB)
	Text 11. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (179kB)
	Text 16. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (152kB)

Abstract

Upwelling adalah sebuah fenomena oseanografi yang membawa nutrisi dari dasar laut ke
permukaan sehingga berperan penting dalam mendukung produktivitas ekosistem laut.
Deteksi daerah upwelling sangat diperlukan dalam manajemen sumber daya perikanan dan
pemahaman perubahan iklim. Salah satu indikator utama dari fenomena ini adalah
perubahan Sea Surface Temperature (SST). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data
SST menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM) untuk mendeteksi daerah-daerah
upwelling. Data SST dengan format netCDF diplotting menjadi gambar, kemudian diklaster
menggunakan FCM untuk menghasilkan gambar peta dengan format “.png”. Hasil klastering
kemudian dievaluasi menggunakan Silhouette Score. Penelitian ini menyimpulkan bahwa
metode FCM efektif dalam mengklaster data SST dan mendeteksi daerah upwelling dengan
tepat. Evaluasi dari klastering yang dilakukan mendapatkan nilai Silhouette Score sebesar
0,72.
Kata kunci : Fuzzy C-Means, Sea Surface Temperature, Upwelling, Klastering

Actions (login required)

View Item