Implementasi Prediksi Kedalaman Laut Berdasarkan Citra Satelit Menggunakan Support Vector Regression

Putri Haryati Rizki

Informasi Umum

Kode

118090041

Klasifikasi

621.382 7 - Optical communications, Transmission of sound, Visual images, Other information by light, Optical disc technology, Laser communication

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Image Processing

Dilihat

26 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Penginderaan jauh adalahsebuah metode untuk memperoleh informasi tentang obyek, daerah, atau gejala dengan menganalisis data yang diperoleh tanpa kontak langsung terhadap obyek, daerah, atau gejala yang dikaji. B athymetry merupakan salah satu bagian dari penginderaan jauh , yaitu ilmu yang mempelajari kedalaman dibawah air atau disebut juga topografi dasar laut.Dalam tugas akhir ini, akan dilakukan sebuah implementasi prediksi kedalaman laut menggunakan menggunakan Support Vector Regression . <br>Untuk mendapatkan model prediksi, pertama dilakukan pemrosesan awalcitra satelit dan data kedalaman dengan menggunakan aplikasi sistem informasi geografis, yaitu ArcGIS. Dari proses tersebut akan dihasilkan data komponen warna Red, Green, dan Blue beserta data kedalaman pada tiap pikselnya yang akan berguna untuk proses selanjutnya. Proses berikutnya adalah melakukan learning dengan metode Support Vector Regression (SVR) dengan fungsi kernel gaussian radial basis function (RBF). Hasil prediksi yang dihasilkan dari metode ini sudah cukup baik, dibuktikan dari presentase MAPE sebesar0,176067252 dengan nilai C = 50, = 0,0001, serta kernel = 5. penginderaan jauh, bathymetry, support vecctor regression, kernel , mean absolute precentage error