MAULANA, REFALDI RIZKY (2024) ANALISIS PREDIKSI KENAIKAN PERMUKAAN LAUT MENGGUNAKAN DATA SATELIT ALTIMETRI DENGAN LSTM DI PERAIRAN JEPARA DAN SEKITARNYA (24dos642). Undergraduate thesis, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan.

Text Refaldi Rizky Maulana 24dos642 FULL.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB)

Abstract

Perubahan iklim global telah menyebabkan kenaikan permukaan laut yang
signifikan, yang mengancam negara kepulauan seperti Indonesia. Penelitian ini
berfokus pada wilayah Jepara, Jawa Tengah, yang berbatasan dengan Laut Jawa
dan rentan terhadap kenaikan permukaan laut. Penelitian ini bertujuan untuk
menganalisis dan mencari hubungan antara pasang surut dan Sea Level Anomaly
(SLA), serta mengevaluasi model Long Short-Term Memory (LSTM) dalam
memprediksi data SLA di Jepara. Penelitian ini menggunakan data SLA komponen
Delayed Time (DT) dan Near-Real Time (NRT) dari Copernicus Marine
Environment Monitoring Service (CMEMS) dan data pasang surut dari Badan
Informasi Geospasial (BIG). Hasil analisis menunjukkan bahwa pasang surut di
perairan Jepara cenderung bersifat campuran condong ke harian tunggal. Hasil
korelasi Pearson yang linear positif yang kuat dan koefisien determinasi sebesar
52,01% pada dataset komponen DT dengan 4 titik pengamatan di perairan Jepara
menunjukkan bahwa peningkatan SLA berhubungan dengan peningkatan pasang
surut, di mana SLA menjelaskan 52,01% variasi pasang surut. Tren kenaikan SLA
dari tahun 1993 hingga 2023 menunjukkan rata-rata kenaikan permukaan laut
sebesar 4,794 mm/tahun, dengan puncak tertinggi pada tahun 2022. Model LSTM
dengan 2 hidden layers, 100 epochs, 100 hidden units, dan dropout rate 0,1
menunjukkan kinerja yang baik dalam memprediksi data SLA, dengan MAE
sebesar 2,3776, RMSE 3,0389, dan MAPE 17%. Hasil evaluasi tersebut
menunjukkan nilai error yang kecil, sehingga dapat disimpulkan bahwa model
LSTM memiliki performa yang baik dalam memprediksi kenaikan permukaan laut.

Actions (login required)

View Item