PREDIKSI BANJIR MENGGUNAKAN RADIAL BASIS FUNCTION (RBF) BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT)

NI KOMANG EGA KARTIKA

Informasi Dasar

106 kali
20.04.3898
006.31
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Curah hujan yang tinggi dan terus menerus dapat menyebabkan banjir. Banjir dapat menyebabkan terhambatnya aktivitas masyarakat pada daerah tersebut. Dengan teknologi yang semakin berkembang pesat, masyarakat dapat menerima informasi dengan mudah. Tugas Akhir ini dibuat untuk memberikan informasi hasil prediksi banjir menggunakan teknologi Internet of Things (IoT). Prediksi banjir dilakukan dengan menggunakan algoritma Radial Basis Function. Data informasi yang akan digunakan dari data Balai Besar Sungai Citarum berupa Tinggi Muka Air Sungai dan Curah Hujan. Keluaran yang didapat dari algoritma Radial Basis Function akan dikirim ke aplikasi berbasis android dengan menampilkan peluang banjir. Dengan menggunakan epoch sebanyak 700 menghasilkan error TMA sebesar 0,027 dan nilai error CH sebesar 0,002, learning rate sebesar 0,00007 menghasilkan nilai error TMA sebesar 0,286 dan nilai error CH sebesar 0,002, dan hidden neuron sebanyak 2 menghasilkan nilai error TMA sebesar 0,6483 dan nilai error CH sebesar 15,999 dapat digunakan untuk memprediksi banjir. Kata Kunci : Prediksi banjir, Radial Basis Function, Internet of Things.

Subjek

Machine Learning
 

Katalog

PREDIKSI BANJIR MENGGUNAKAN RADIAL BASIS FUNCTION (RBF) BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT)
 
xiv, 45p.; il.: pdf file
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

NI KOMANG EGA KARTIKA
Perorangan
MUHAMMAD ARY MURTI
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Elektro
Bandung
2020

Koleksi

Kompetensi

  • FEH1H3 - ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN B
  • ETH3B3 - ANTARMUKA DAN INTEGRASI SISTEM
  • EKG4C3 - SISTEM KENDALI CERDAS

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini