PREDIKSI TINGGI GELOMBANG LAUT JAKARTA UTARA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING: PERBANDINGAN ALGORITMA ARIMA & SARIMA

Abstrak

Dalam melakukan prediksi gelombang laut beberapa hari kedepan memerlukan keakuratan yang tinggi. Maka dari itu, perkembangan Machine Learning dapat digunakan untuk memprediksi kondisi gelombang laut. Representasi keakuratan dari Machine Learning mengenai tinggi gelombang dapat menentukan keputusan kapal dalam melakukan rute pelayaran maupun memungkinkan nelayan berlayar atau tidak. Penelitian ini dilakukan di wilayah Laut Jakarta Utara. Dalam menentukan perhitungan prediksi gelombang laut tersebut menggunakan algoritma ARIMA dan SARIMA. Hasil dari prediksi algoritma kedua Machine Learning tersebut dibandingkan yang kemudian akan mengambil hasil akurasi terbaik berdasarkan nilai RMSE yang dihasilkan. Data yang akan digunakan diambil dari beberapa tahun kebelakang (tahun 2015-2020) untuk melatih model agar mendapatkan hasil yang lebih baik. Hasil dari pengujian model yang telah dilakukan, didapat nilai RMSE & MAE model ARIMA berturut-turut sebesar 2,14 & 4,18 Sedangkan model SARIMA menghasilkan RMSE & MAE secara berturut-turut sebesar 4,52 & 8,18.