STUDI KASUS DI KOTA BANDUNG PRATAMA SYAHDAN NABIL - 17190077 Primary Author Rangga Sanjaya, S.T., M. Kom. (Pembimbing) Editor mixed material bibliography Universitas ARS 2023 id Indonesia

Skripsi

ABSTRAK Pengelolaan sumber daya air dan berbagai sektor industri sangat bergantung pada curah hujan. Untuk menghindari dampak negative seperti banjir, kekeringan, dan bencana alam lainnya prakiraan curah hujan harus akurat dan dilakukan tepat waktu. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan dengan menggunakan dataset curah hujan kota Bandung tahun 2018 hingga 2022 dengan metode Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU). Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), dan Long Short Term Memory (LSTM) digunakan untuk membandingkan kinerja algoritma BiGRU. Temuan pengujian menunjukkan bahwa, berdasarkan nilai Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Squared Error (MSE), dan Skor R2 Score BiGRU memberikan hasil terbaik dengan nilai tingkat kesalahan terendah. Algoritma dengan nilai tingkat kesalahan terbesar adalah LSTM. Studi ini memajukan strategi untuk memprediksi curah hujan yang dapat diterapkan untuk mengelola sumber daya air dan menanggapi bencana alam yang terkait dengan curah hujan. NONE Digital Library ARS University Perpustakan Online ARS University 056/S1.TI.SKP/2023 S03498K Teknik Informatika 056/S1.TI.SKP/2023 Bab 1 Bab 3 Bab 5 DAFTAR PUSTAKA 8665 2026-05-12 10:22:16 2026-05-12 10:23:07 machine generated